教育是掌握人工智能的基础？

技术推动与全球变暖

2022年11月，ChatGPT正式上线，短短几周内用户数量就突破1亿，创下了互联网历史上前所未有的传播速度。根据经合组织（OECD）的《人工智能事件监测报告》，截至2023年底，国际媒体报道的人工智能事件数量较上一年激增1278%，这与生成模型的爆发式增长不谋而合。从内容创作、编程、医疗保健到公共管理，人工智能正在悄然重塑人类的角色：重复性任务逐渐实现自动化，而对监督、创造力以及与机器协作能力的需求也日益增长。

这场爆炸式增长迫使国际组织紧急制定“游戏规则”。2023年9月7日，联合国教科文组织发布了首份关于教育领域生成性人工智能的全球指南，其中传递了明确的信息：技术必须置于人文框架和尊重人权的框架内，而非追求纯粹的性能。不到6个月后，即2024年3月13日，欧洲议会正式通过了《人工智能法案》——这是世界上第一部具有法律约束力的人工智能法律，将教育、医疗保健和招聘列为“高风险”领域，并要求所有系统透明化，并在每个阶段都有人工监督。这些时间线表明，不懂如何使用人工智能已成为数字时代竞争的新劣势。

当社会遇到人工智能：三大瓶颈

尽管人工智能潜力巨大，但它也面临着诸多挑战。首先，数字素养和技能的差距导致许多人将人工智能视为“神奇的黑匣子”。由于缺乏提出正确问题或验证数据来源的能力，用户更有可能接受机器生成的任何结果，从而加剧了偏见的蔓延。

其次，人工智能使用的庞大数据库充斥着历史偏见。如果没有道德和法律能力，我们可能会面临版权侵权、隐私侵犯或大规模情感操纵——而这些风险正是《人工智能法案》所警告的。

最后，工作结构正在发生变化。人工智能正在取代许多重复性岗位，同时也创造了新的岗位，例如快速工程师、模型测试员和道德监督员。如果教育体系不能迅速适应，技能差距将会扩大。

教育是关键

这三者的共同点在于需要普及人工智能素养。联合国教科文组织建议，从小学到大学，每门课程都应教授学习者“人工智能如何学习”、数据权利意识以及如何安全且合乎道德地使用工具。经合组织最近宣布，计划在2029年国际学生评估项目（PISA）中纳入媒体与人工智能素养（MAIL）评估；这有望为15岁青少年的人工智能能力树立全球基准。

在这幅图景中，教育扮演着三个层次的角色。在基础层面上，学校的使命是从“教授如何使用计算机”转向“教授如何与人工智能协作”：理解机器学习机制，知道如何正确设置提示，以及如何评估和编辑输出。

在高级阶段，该计划应该融入现实生活中的道德场景——从论文写作聊天机器人到深度伪造——以帮助学习者练习分析和负责任的决策。

在终身层面，短期课程和微证书网络帮助成熟工人不断更新他们的技能，特别是在难以自动化的能力方面，例如创造力、批判性思维和多元文化团队领导能力。

当然，单靠内容改革是不够的。教师必须具备成为“学习架构师”的能力，在利用人工智能作为教学辅助工具的同时，保持教学自主权。同时，记录学生与人工智能互动方式的电子学习数据库必须遵守《人工智能法案》中规定的“解释权”原则，确保透明度和隐私性。

从政策到课堂：行动模式

在国家层面，2030年人工智能能力战略可以设定以下目标：80%的劳动力完成基础人工智能课程；100%的教师能够获得符合联合国教科文组织标准的教材；所有培训机构都必须设立强制性的人工智能伦理项目。该框架将包括一条在监督下测试新技术的法律通道，以及一个人工智能教育创新基金，以支持学校和企业合作寻找解决方案。

在地方层面，社区人工智能学习中心将提供设备、连接、指导和初创企业咨询项目。这种模式在“数字白区”风险最高的农村地区尤其有效。

在企业层面，“双导师”模式——一位人类导师与一位人工智能助手配对——有助于员工缩短技能提升周期。同时，“沙盒实验室”允许在严格监督下，在真实流程中测试人工智能，将内部数据转化为共享的学习资产。

这三个层次的交汇是跨学科的。当计算机科学专业的学生被迫与法律、心理学和设计专业的同学合作完成毕业项目时，他们不仅要学习编写算法，还要评估社会影响，并考虑包容性和可持续性。

人工智能正从“未来科技”的范畴走向成为生活默认的基础设施。随着这种基础设施渗透到社会的各个角落，我们的选择越来越少：要么主动出击，要么被淘汰。教育——其功能是传递知识、激发批判性思维和培育人类价值观——是确保人类不会在自动化旋风中迷失自我的双重基础。