在2024天下人工智能大会暨人工智能环球管理高等别会议（WAIC2024）期间，多位高校卖力人环绕上述话题作出磋商。

第一财经 任玉明摄

要加强源头创新

上海交通大学校长、中国科学院院士丁奎岭在“人工智能与教诲”论坛上表示，人才培养是大学唯一不可替代的功能。
换句话说，大学人才培养的中央位置并不会由于新技能的加入而发生根本性的变革。

他称，现在大家也都有共识，人工智能会推动大学人才培养的变革，反过来精良的人才也会推动人工智能更高质量地发展。
以是他认为，谁能把AI和HI（Human intelligence，大略来说便是人的聪慧与创造性）结合好，在办学中更深刻认识人工智能、利用人工智能、发展人工智能，谁就更可能成为下一个天下高档教诲和人才的中央。

他认为，当前乃至未来很长一段韶光内，人工智能并不是无所不能的。
它更善于办理有规则可依、事情量巨大的“繁”问题，还不太善于办理高度抽象、须要灵光乍现的“难”问题。
越是AI无处不在的时期，越须要HI互补，越要关注“人之所以为人”的代价。

他在接管第一财经独家采访时表示，当古人工智能对付算力和能源的需求越来越大，改变这种不可持续发展路径的关键，便是要培养聚焦人工智能底层技能的创新引领者。
“中国的人工智能亟需加强源头创新，走出一条换道超车的创新之路”。

在另一场主题论坛上，喷鼻香港科技大学（广州）协理副校长、人工智能学域创始主任熊辉说，“新质生产力时期须要两种人，一种是‘金手指’，即卓越工程师；另一种人是具有创新思维的‘金头脑’，能够带领‘金手指’将技能变成产品、产品变成家当。
人工智能已经改变了科研范式，须要新型的高校模式，培养更多的‘金头脑’，而不是仅仅培养‘金手指’。
”

他举例说，如今AI更换的是脑力劳动中的体力活。
比如准备演讲稿的素材、状师找相似案例、年夜夫看电影等事情。
“中国善于‘1到N’的创新。
我们须要培养更多具有创新思维的‘金头脑’。
”

企业和高校协同培养

如今企业界科创成果不断呈现，高校能否依然引领创新？

在“人工智能：科研范式变革和家当发展”主题论坛的校长圆桌上，复旦大学校长、中国科学院院士金力表示，高校与企业不同，大学的任务是为国家、为人类作贡献，不仅要传承知识，也要创造知识。
高校不同于企业，但离不开企业，双方应携手互助，完成事情。

未来的科学研究是数据驱动，还是科学假设驱动？复旦的选择是后者，有好的假设，才能有更好的科研。
“如果树上掉下一颗榴莲，还会有牛顿吗？”金力这样阐明AI之于科学假设的主要性。
金力表示，当今科学可以分成两部分，一是基于传统范式提出好的假设，一是科学智能（AI for science）驱动的假设。
让假设的产生基于数据，高效产生假设并辨别其是否靠谱，是对AI的哀求。
科研职员能挑、会挑，可以判断假设的质量、让AI进化，可以通过AI大幅提升其判断假设质量的效能，这是科学智能的核心代价。
未来的技能颠覆者将是年轻人，以是复旦大学不仅做科学智能，更要培养AI人才。

他在会上称，一个数学家和一个生物学家放在一起，能产生交叉领悟的可能性不到1%，但是，如果他们有一个共同的学生，既懂数学又懂生物学，学科交叉就成功了。
学校准备把理工科相对集中在一起，电梯要少，让大家有机会相遇，有足够多的小会议室给大家谈天谈论，让学生参与进来，供应良好的发展环境。

同济大学校长、中国工程院院士郑庆华表示，高校仍是当今科技知识的策源者与创造者，但企业在明确和把握社会需求方面有独特上风，企业得以为高校的科学研究供应方向与目标。
大学和企业互为补充，犹如***的正反两面，应该相互赋能、相互造诣，产教领悟推动科学研究的进步。
高校在推动不同学科间的交叉领悟和协同发展方面具有独特上风，在人工智能时期，高校要故意识地培养具有交叉学科背景的学生，为不同学科背景的学生创造面对面互换的平台。
学校要以任务驱动的办法推动学科领悟发展，不断更新西席的传授教化理念和认识体系，让高校在办理技能问题、培养人工智能时期的卓越人才方面发挥独特的上风。

在中国科学技能大学副校长吴枫看来，在很多人的认知中，多年前起，企业在多个领域的科研有超越高校之势。
但实际上，高校和企业各有上风，高校的科研模式是老师带领学生，企业的科研模式强调团队创新，因此企业有系统性的创新能力。
以工科为主的高校要拥抱企业，培养知足家当须要、具有科研创新能力的学生。
虽然大家当前紧张关注人工智能的实际运用，但人工智能对助力根本科学发展也同样具备巨大潜力，高校应看重创造良好的学科交叉氛围，建立完善成套的人工智能科创管理制度。

上海科技大学副教务长虞晶怡则认为，高校不仅是人工智能发展的策源地，也是长期主义的主要堡垒，高校西席具有浓厚的创新精神。
在人工智能时期，高校西席应密切关注业界的需求与问题，通过根本研究和踏实的根本知识，为办理业界需求供应创新办理方案。
同时，业界也应积极寻求与高校的互助，通过资源共享和知识互换，共同推动人工智能领域的发展。

(本文来自第一财经)