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AI最終會在智力上超過人類 人才培養(yǎng)應體現(xiàn)個性化

點擊：  作者：李玲　宋承翰    來源：網(wǎng)易  發(fā)布時間:2024-03-27 14:01:13

 

 

 中國科學院院士丁洪。

“加快發(fā)展新質生產力，迫切需要大批拔尖創(chuàng)新人才。”今年全國兩會期間，在一次記者會上教育部部長懷進鵬表示。面對新一輪科技革命和產業(yè)變革的加速演進，如何培養(yǎng)拔尖創(chuàng)新人才，被擺在了極其重要的位置，這也是今年兩會期間備受關注的話題。當前科技創(chuàng)新的主力軍呈現(xiàn)“年輕化”態(tài)勢，其中研究生是前沿科研的一大主力軍，如何提高研究生的整體素質和學術水平，中國科學院院士丁洪接受南都專訪時建議，優(yōu)化研究生招生機制，大幅提高研究生(尤其是博士研究生)待遇。

 

中國不缺人才，缺的是發(fā)揮人才創(chuàng)造力的生態(tài)平臺

 

今年總理政府工作報告首次將新質生產力寫入其中。培育和發(fā)展新質生產力，創(chuàng)新是核心要素，背后離不開拔尖科技人才的支撐。作為國家推進高水平科技自立自強的生力軍，青年科技人才的培養(yǎng)向來備受關注。

 

丁洪是一名凝聚態(tài)物理學家，目前是上海交通大學李政道研究所副所長、講席教授。身為一名教師，丁洪曾說過自己的責任是為學生提供好的平臺、開放的研究環(huán)境，以及更多和大師交流的機會。

 

丁洪告訴南都記者，中國不缺人才，更缺的是一個怎么發(fā)揮這些人才創(chuàng)造力的生態(tài)平臺。這個生態(tài)平臺，一方面不受所謂年齡的界限，允許真正有創(chuàng)造力的年輕人挑大梁，不按資排輩而論創(chuàng)造力；另一方面不設地域或單位界限，允許人才之間更好地流動，發(fā)揮合作協(xié)同精神。

 

在他看來，如果過分強調單位作用，經常就會出現(xiàn)一些機構為了爭單位利益而設置“籬笆”、排除外來單位的情況，這就容易造成人才流動難的問題。

 

為鼓勵更多人投身科研 建議大幅提升博士研究生待遇

 

南都記者關注到，今年全國兩會期間，多位代表委員就如何給青年科技人員成長營造良好環(huán)境，積極建言。他們有的提出要減少“帽子”工程，破除“唯論文、唯職稱、唯學歷、唯獎項”的傾向；也有的呼吁提高廣大青年科技人員的待遇，使之不必通過“帽子”來提高收入；還有的建議基礎科研經費向青年科技工作者傾斜，讓他們更自如地開展科研工作。

 

“科研經費更應該向創(chuàng)新能力而不是頭銜傾斜。”在3月5日下午全國政協(xié)十四屆二次會議分組討論中，丁洪也分享了自己對科創(chuàng)人才培養(yǎng)的看法。今年兩會，他帶來的一份提案正是聚焦研究生培養(yǎng)問題，呼吁優(yōu)化研究生招生機制和提高研究生待遇。

 

當前以人工智能、量子計算為代表的前沿科技，正以前所未有的速度加速發(fā)展，骨干科技人員也快速年輕化，其中研究生已儼然成為一支前沿科研的主力軍、科技創(chuàng)新的關鍵推動者。

 

但丁洪注意到，當前高校研究生招生名額基本上是由教育部統(tǒng)一分配。在現(xiàn)行分配制度下，一些新成立的高校與科研機構的名額難以得到充分保障，建議教育部以一些高水平的高校作為試點，下放研究生招生名額。

 

同時他發(fā)現(xiàn)，博士研究生的待遇與畢業(yè)生薪資水平存在較大差距。他說以C9高校為例，目前博士研究生每年收入在4-5萬元左右，而2022屆的就業(yè)人員平均年薪已超過12萬元。“博士生的收入比本科畢業(yè)生都低，這顯然不合理。學業(yè)水平和收入的倒掛，也不利于學生的職業(yè)選擇。”丁洪說。

 

為了鼓勵更多人投身科研，丁洪建議大幅提升博士研究生的待遇，額度可根據(jù)同機構博士后待遇進行一定比例的折算。同時他認為，給予研究生充足的待遇，還可以讓導師更重視研究生的培養(yǎng)，從而提高學生的成材率。

 

談創(chuàng)新人才培養(yǎng)

教學生怎么去獲取知識的能力比起上課更重要

 

南都:從ChatGPT到最新推出的文生視頻模型Sora，過去一年來，生成式AI的大爆持續(xù)引發(fā)科技圈討論。你怎么看待這波AI熱潮?

 

丁洪:我本人喜歡跨界，特別是跨界到人工智能。從ChatGPT到Sora，這波人工智能所帶來的沖擊力是非常大的。

 

很早以前，我就認為人工智能最終會在智力上超過人類。因為人腦進化的速度非常慢，但人工智能的進化飛速。就像下圍棋，人工智能可以在短短幾年甚至幾小時內，迅速成為一個圍棋大師。

 

更值得關注的是，當前依托于高速發(fā)展的算法和算力，人工智能開始真正學人了。大模型學習的過程就像小孩認識貓，最開始也許會認錯，但隨著所了解的貓的圖像越多，大模型就能認出這是一只貓，并且能做預測和推理貓是怎么來的。這樣經過不斷的學習后，人工智能的認知能力就越強大。

 

人腦是個復雜體系，它的容量有限，而人工智能的成長邊界則是無限的。當擁有更為龐大的參數(shù)通道后，人工智能就可能在意識、思維方面超過人類，可以學習數(shù)學或物理等知識，并解決相關問題。

 

因此，如何利用人工智能來幫助人類積累知識，發(fā)揮更大創(chuàng)造力，這對人類社會的進步和人類文明的飛躍，將會起到至關重要的作用。

 

南都:面對人工智能的快速發(fā)展，我們在創(chuàng)新人才培養(yǎng)上，應該如何去適應這樣的變化?

 

丁洪:以前我們讀書時，上課、教科書非常重要，現(xiàn)在則沒這么重要，或者說不是最重要的。因為我們擁有很多獲取知識的渠道，所以我認為比起上課，教學生怎么去獲取知識的能力更重要。同時每個人記憶力、理解力各異，人才培養(yǎng)應該體現(xiàn)個性化。對家長也應該灌輸這樣的理念，從一些著名科學家的培養(yǎng)上可以看到，家庭影響對個人成長非常大。

 

談高校創(chuàng)新

暢通高校成果轉化機制 加強打擊侵犯知識產權行為

 

南都:高校“青椒”(青年教師)面臨的“非升即走”壓力，一直備受關注。你怎么看待這類現(xiàn)象?回顧早期作為年輕教師的經歷，你有過類似壓力嗎?

 

丁洪:在美國做青年教師的時候，我也覺得壓力很大。從預聘到長聘，需要經歷一個非常嚴格的考核過程。當時在美國好一點的高校，青年教師留下來的成功率大概只有10%-20%，現(xiàn)在情況好一些，成功率可以達到50%，但最后還是有一半人被解聘，需要重新找工作。

 

相比國外，國內的成功率要高一些，但為什么有這么大的壓力?我認為，個人心態(tài)的問題是一方面，另一方面還跟考核機制有關。在KPI(績效考核)具體而且短期的情況下，青年教師們忙于填空式地完成指標，所以整個人就比較焦慮。

 

而在國外，對一個科研人員的考評不純粹看論文指標，還看研究人員的實力，包括選題立意的重要性、研究問題的前瞻性和應用前景等。所以我認為國內對科研人員的評價體系和晉升體系，可能需要做一些改進；比如在考核指標上還可以引入國際同行的評價，或者看是否受邀參加國際頂級會議等多元因素。

 

特別是像這種頂尖的國際會議，它基本不會看參會者的“帽子”，而更關注近期研究成果。如果一個年輕人在任教職之前，能受邀在行業(yè)內的頂尖國際會議作報告，它的含金量是非常高的，只是現(xiàn)在國內高校對此還沒有很重視。

 

南都:在談到科技創(chuàng)新時，高校科技成果轉化也是一個重要的問題。怎么避免科技成果被“束之高閣”，你有何建議?

 

丁洪:我認為當前成果轉化渠道仍不暢通。高校擅長做基礎原創(chuàng)研究，但只有做出產品、做出商品后，其價值才會被市場認可，這也導致國內很多人不愿意在底層技術上做突破。

 

好不容易一個科研成果做出來后，就算申報了專利保護，仍有可能面臨成果被偷竊的問題。所以很多高校教授選擇帶著科研成果，下場創(chuàng)業(yè)，可他們一方面要做科研，另一方面還要管理企業(yè)，通常也忙得筋疲力盡、焦頭爛額。

 

所以我認為，目前科研成果轉化的路徑還沒完全理順，有必要進一步暢通高校成果轉化機制，培養(yǎng)一批懂技術也懂市場的專業(yè)技術經理人，同時加大對侵犯知識產權行為的打擊力度。

 

采寫:南都記者李玲　宋承翰

來源: 南方都市報  圖片來源網(wǎng)絡 侵刪