一、直面AI挑战，探索广阔未来

在论坛中，专家们都对AI未来的发展趋势给出了自己的预测。北京智源人工智能研究院理事长黄铁军表示，未来几年内，AI在教育领域的认知水平和专业水平可能会与高校教授、博士、研究生等比肩。然而，他也强调了将AI与人类进行直接对比并不公平，简单模仿人类也不是AI的目的。我们应充分理解AI作为被动系统的特性，并认识到其与人类在情感、目的意识、主动思考能力方面的本质区别。华为云人工智能领域首席科学家田奇认为，AI在未来三年内，在触及人类核心体验与深层理解方面仍将面临重大挑战。特别是在逻辑推理能力方面，AI的表现仍无法与人类相比。此外，尽管AI已经具备了相当成熟的驾驭语言对话能力，但在面对复杂逻辑推理的挑战时，仍未能达到人类智慧的高度。的确，尽管人工智能具备巨大的潜力，能够发挥积极作用，但仍有许多复杂而模糊的问题有待解决。加拿大皇家院士、美国工程院院士约翰·切里表示，过去我们自以为了解的知识中，有些已经偏离了正确的轨道，因此人工智能如果仅依赖现有文献中的知识运行，可能会强化错误的思维模式。他还强调了人工智能在复杂、跨界且带有不确定性的挑战中的重要作用。此外，专家们还窥探到了AI的局部发展趋势。田奇表示，AI在原生多模态处理能力上将迎来显著的突破与进展，这意味着AI将更高效地整合并理解跨越不同感官通道的信息。同时，AI大模型的智能创作能力将在各种智能终端实现飞跃。

二、AI赋能教育势在必行论坛中，许多专家强调了AI赋能教育的必要性。约翰·切里表示，传统教育体系已经偏离正轨，而人工智能带来的机遇超越了技术层面和特定学科，为全球教育领域带来了革新。菲尔兹数学科学研究院院长库马尔·默蒂也表示，数学科学与人工智能密不可分，相互促进。他认为人工智能在确保证明的准确性和可验证性方面已经展现出其价值。此外，AI作为科研辅助工具的角色也将深化。然而，专家们也强调，AI彻底超越人类智慧是一个长期且极具挑战性的目标

三、以更大力度、更高效率加速AI人才培养人工智能人才的供需存在严重失衡，因此需要以更大力度、更高效率的策略来加速AI人才的培养进程。黄铁军表示，破局的关键在于打破人工智能教学科研与产业实践之间的壁垒，促进二者的深度融合。为此，教育体系需践行“在学中练、在练中学”的理念，鼓励学生参与项目实践，深化理论认识，提升实战技能。此外，企业也可以通过提供平台与应用场景的方式吸引顶尖学生参与实习，促进理论与实践的深度融合。为了更好地推动产学研合作，建议教育部及相关政府机构增加对企业联合培养博士生的支持力度。

我们也要清醒地认识到技术如同双刃剑，教育与AI的深度融合在带来机遇的同时也可能潜藏风险。因此，在拥抱AI时代所带来的变革的同时也要谨慎前行。AI在教育领域的变革与挑战已成为全球关注的焦点。我们需要充分发挥AI的优势赋能教育并谨慎应对其中的挑战共同探索教育的新未来。