南洋理工大学校长：为什么每个人都需要学习AI

“学习与创造力比以往任何时候都更为重要，即便是 AI 技能越来越成为未来十年众多职业不可或缺的基本要求。”

AI 预计将重新定义未来的工作方式，因此人们需要熟练掌握这项技术。长期以来，许多人认为 AI 本质上是一种专门技术，用于执行非常特定的任务。

例如：放射科医生就使用 AI 帮助分析 X 光影像以评估患者的医疗状况，但 AI 只用于这一项工作。然而，2022 年底发布的一个能够处理多项任务的 AI 聊天机器人改变了游戏规则。

ChatGPT 向世界展示了 AI 有潜力像计算机和智能手机一样成为一种通用技术。这表明随着技术的发展和普及，每个人都可能在多个领域，把 AI 用于不同目的，并从中受益。即使现在，ChatGPT 也可以帮助办公室工作人员和学生起草报告，帮助计算机程序员编写、检查并修复程序漏洞，帮助艺术家生成概念设计等等。

随着AI 越来越多地影响我们生活的方方面面，拥有AI 技能将成为未来十年求职的先决条件，就像在十五到二十年前计算机技能是求职的必要技能一样。

事实上，今年 1 月，国际货币基金组织表示，AI 将影响全球近 40%的工作岗位，这表明每个人都应该在某种程度上学习 AI 技能，以免落后掉队。

但并不是每个人都必须成为 AI 专家，并了解如何编程。就像计算机技能一样，未来所需的 AI 专业水平将根据个人的角色和工作而有所不同。

认识 AI 的局限性，为未来编程

有两个主要群体值得关注。第一组是“智慧的 AI 使用者”。他们可能不了解 AI 的技术细节或如何熟练编程。然而，他们拥有足够的知识，能够有效地利用这项技术，提高工作效率。例如，工作人员通过编写提示问题，通过 ChatGPT 飞速完成多份报告的总结和撰写，这比自己亲自动手撰用时要少非常多。同时，他们非常清晰地知道聊天机器人局限在哪里，例如，聊天机器人可能不知道一个摘要报告对哪些国家有更高的关联度。

这种对 AI 输出结果进行辨别和评估的质量控制至关重要。这是因为 AI 是在不完美、不完整甚至错误数据上训练的。因此，正如许多过去的报告所指出的，AI 的输出结果有可能是错误的。

因此，智慧的 AI 使用者必须能够识别 AI 响应中的缺陷，并知道如何对这些缺陷进行验证。如果错误的答案被用于关键任务的决策，结果可能是灾难性的。

第二组是“AI 生产者”，他们拥有专业技能知识，能够编写代码，创建 AI 程序。想想那些创造了 ChatGPT 和 SEALION（东南亚语言一体网络）的工程师。SEALION 是一个新加坡制造的 AI 聊天机器人，使用来自东南亚的全面数据，并针对该地区的文化和语言进行定制的聊天机器人。

这些技术更强的人可以开发更高层级级的技能，成为 AI 技术前沿的专家，引领技术的发展趋势。他们拥有博士学位，包括大学教授、研究人员和顶尖工程师。

人们如何通过学习技能成为智慧的 AI 使用者和生产者？一种方式是通过高等技能教育 (Tertiary education)，例如对本科生，和对成人学习者进行继续教育和培训（CET）。

首先，接受高等技能教育的学生可以在不必进行大量编程的情况下，开发对 AI 的基本理解和熟练。这可以使他们能够了解 AI 能做什么，并知晓如何在他们感兴趣的领域使用它。

随着编程变得越来越简化，无需高级编码技能即可创建基本的 AI，了解 AI 的基本知识就变得非常必要。

认识到帮助学生为 AI 驱动的世界做好准备的必要性，新加坡南洋理工大学（NTU Singapore）最近推出了一门对所有 NTU 本科生开放的 AI 辅修课程，帮助学生们成为智慧的 AI 使用者。

学生将学习 AI 和数据科学如何跨不同专业领域解决问题。他们可以通过选择与他们的专业或兴趣一致的跨学科选修课来定制这门辅修课程。

NTU 还推出了一个新的“AI 与社会”的学士学位课程，培养能够开发以人为本的解决方案的 AI 生产者。它专注于培养学生的深厚技术专长，同时辅以对 AI 可能被滥用的理解。学生还将有机会为他们热衷的领域和行业开发 AI 解决方案。

我们还需要一群非常有才华的 AI 生产者，他们需要能够编写复杂的代码，并且可以非常快速地创建成功的 AI 解决方案，来应对我们面对的各种挑战。为了培养这些 AI 生产者中的“突击队员”，NTU 设有一个新的“图灵 AI 学者计划”。

对于已经在职场的人来说，继续教育和培训（CET）的 AI 课程可以帮助他们适应 AI 带来的职场变化，学习相关的职业技能，提高生产效率。这些技能还可以帮助他们找到 AI 相关的新职业。

为迈向 AI 世界去适应、学习和教学

我们鼓励更多的人学习 AI 技能，同时，我们也需要考虑 AI 将如何影响学习本身。由于 AI可以将世界上的所有知识置于人们的指尖，特别容易获取。因此，我们可能很自然地会问是否还有学习的必要性？其实，学习的必须性永远存在。我们之所以能够执行日常任务，是因为我们获得了使我们能够理解这个世界不同方面的知识。

没有知识，我们将无法理解我们周遭发生的事情；同理，没有知识，我们也无法理解 AI 输出的结果，无法判断这种结果的好坏。

要理解这一点，一个好例子就是将 AI 比作全球定位系统（GPS）的应用程序（APP）。如果我们不加思考，盲目地跟随 GPS 应用程序的指示，我们可能就无法辨别这个 GPS 应用程序是否会将我们带到一个有着同样名字，但是一个错误目的地的地方。

这个例子说明，即使 AI 已经拥有信息，但我们仍然需要具备坚实的、与我们工作相关的知 识基础。只有这样，我们才能检验 AI 输出的结果，才能进行 AI 无法做到的、更有创造性和增值性的工作。

另一个问题是，如果我们停止获取知识，对创造力是一种巨大的伤害。创造力是由知识激发的——没有它，我们将无法发展出新的想法和发现新的事物。

因此，在 AI 无处不在的世界中，提高知识以增强创造力将变得更加重要。

在 AI 世界中，教师如何教学也需要重新审视。理想状态下，我们希望教育能够为每个学生量身定制，每个学生都可以有一个老师。然而，资源和时间的限制使这种要求变得不现实，我们通常只能有一个教师来教一整个班级。

但是，有了 AI，一对一的教学就成为可能。一个由 AI 驱动的在线课程可以同时适应班级中每个学生的学习节奏和能力。例如，如果 AI 可以实时评估哪些学生有更高水平的理解力和接受度，就可以向这些学生提供更高层次的课程。

自 2020 年以来，NTU 一直在使用这样的 AI 工具来帮助我们负责学生事务的老师们在每个学期开始时，识别出在完成学业上可能会有挑战的学生。有了这个工具，这些老师现在可以更多地关注帮助这些被识别的学生，为他们提供更多的支持，帮助他们顺利完成学业。

在学生可以用 ChatGPT 这样的 AI 工具即时生成答案并帮助他们写出论文时，教师需要考虑的另一个问题是我们应该如何评估学生？

与其要求学生对一个问题写出答案，不如要求学生使用 ChatGPT 去搜寻答案，并对聊天机器人给出的答案进行评估，对如何改进答案的质量进行建议。

随着 AI 逐渐改变这个世界，我们希望这一技术能够提升每个人，而不仅仅是特定的人群。为了做到这一点，每个人都需要在某种程度上学习 AI 技能，以认识 AI 的力量并充分地利用好 AI。只有这样，我们才能敞开心扉，拥抱 AI 可能带来的无限可能性，并充分收获其可以带来的美好硕果。