生成式人工智能时代，大学教育变得与众不同

      在世界范围内，对于2023年进入大学的学生来说既幸运又艰难。之所以幸运，是因为人类的创新为他们提供了使用先进技术的机会，如生成式人工智能(Al)来增强学习能力。但出于同样的原因，正是因为 Al 生成能力如此强大，以至于学生可能会质疑，自己在学习道路上的努力是否显得微不足道，甚至是徒劳。

      的确，越来越多的新闻头条预警 Al 将取代各类工作，导致学生对未来感到焦虑。值得注意的是，IBM 首席执行官 Arvind Krishna 预计，在未来5年内 Al 将影响公司至少7,800个职位，特别是非面向客户的职位。
      根据世界经济论坛发布的《2023年未来就业报告》显示，到2027年，将有数百万个工作岗位消失，而新岗位的创造速度将放缓。尽管该报告结论较为悲观，但该报告还列出了10个增长最快的职位，其中包括人工智能和机器学习专家、可持续发展专家、商业智能分析师和数字转型专家。
      这些高增长的工作有一个明显的共同点——所涉及的工作都需要利用人工智能的优势。正如我们对 ChatGPT 的实验所充分证明的，生成式 Al 现在非常擅长整理和整合大量信息。无论是为了改善可持续性实践，还是为了发现下一个爆炸性的商业机会，所有需要理解大量知识和数据的职位需求都将大大增加。

人类洞察力和人际交往能力

      这类相似的工作还有一个重要的特点——人类洞察力和人际关系。
      数字化转型专家如果了解最新型机器人流程自动化工具，那么她的工作或将更加顺利。但是她发现，由于掌握了一些人为因素，她的表现会提高阻碍创新的采用。她需要到工厂里找出清洁机器人一直闲置的原因，并且必须通过说服，去改变人们的思维和态度。
      只有将所有这些见解巧妙地结合起来，她才能说服企业中的每个人，制定最合适的数字转型战略。同样，最令人信服的商业提案不仅要提供具体的事实，还要提供关于消费者喜好和偏好的信息。商业智能不仅包括数据，还包括解读市场情绪、发现隐藏商机和识别爆款的能力。
      这就是大学教育可以在一个充满创新的世界中（就像生成式人工智能的出现）发挥作用的地方——它会磨练你的人类本能和人际技能，增加丰富的实质性知识。
为了在未来十年的工作中与人工智能建立良好的监督关系，需要之后的毕业生展示出全面的能力，而这些能力则远远超出了他们的专业课程或学科重点。

为现实世界的挑战做好准备

      大学所能提供的多样化和激励性学习环境，是学生学习的重要辅助。如果你真的关心气候变化，那就在计划好的课程之外，多参加一些课外项目，与志同道合的队友一起解决对塑料包装的过度依赖问题；或者创办一个社会企业，动员具有不同技能人才来打破消费者对交换衣服和二手商品的抵制。这些努力解决现实世界中的挑战，将培养学生独立、批判性和创造性思维，同时借鉴到了科学、技术、社会科学、商业和法律的观点。
      作为未来人类和机器的领导者，想要驾驭未知领域改写游戏规则，你需要捍卫自己想法、个人品牌和愿景的能力。这意味你需要通过自身的才能和个人风格，自信地阐明你的立场，吸引更多的目标受众。
      你如何向一个主要的行业参与者，而非小贩商户或者对于价格敏感的消费者推销可持续发展的概念？你可以通过大学生活所累积的经验来提高自己的信息传递技能。在大学里，研讨会式课堂提供了这些学习机会。在这种互动的环境下，你不再是冗长讲座中的被动听众，你必须参与其中，对同龄人的提问做出深思熟虑的回应，并对自己的学习成果进行深刻反思。
      在动态的学习环境中，你别无选择，只能自主学习而不是把它交给机器人。通过将知识点连接，综合提炼知识要点，使之成为最适用或最有意义的内容，你的求知欲和决策能力也将进一步得到完善和加强。
      这些经历将使你在团队（人类或机器人）中灵活地切换角色，即使知识领域超出了你的学术学科界限。当你使用不同学科的语言在不同的平台上培养更复杂的协作和沟通技能时，你与人工智能战略性合作的能力也将显著增强。
      在课堂之外，将你的技能和知识“into the wild”是大学学习的一个关键部分，尤其是在生成式 Al 侵蚀传统的认知和工作方式所带来的不确定性中。  

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