“如果我们人才培养的速度不能跟上人工智能时代发展的速度，这些人才怎么能够承接社会未来的发展呢？”3月27日，在中关村论坛年会上，北京中关村学院党委书记、院长，中关村人工智能研究院理事长刘铁岩围绕“AI时代的教育科技人才一体化”发表主旨演讲。他表示，目前人工智能的增长速度超出预期，这也对人才培养提出了新的要求。
围绕AI时代的人才画像、教育科技人才一体化的新内涵与实践路径等问题，新京报记者对话刘铁岩，探讨AI时代的人才培育新思路。在刘铁岩看来，AI的出现，让人与人之间的能力差距发生了本质变化，当AI已经可以帮人做很多工程化、重复化的事，人的核心作用就变成了要有提问题的能力和对问题深入的洞察。
【对话】
人工智能时代需要能够发现并解决问题的人才
新京报：当下人工智能的发展驶入快车道，目前呈现出哪些全新的特征？
刘铁岩：当前人工智能的发展速度非常快。一方面，人工智能大模型的能力迭代超出了预期。今年年初，国内外的AI企业接连不断地发布了许多新的模型。以前模型发布是有周期的，现在几乎变成了连续的状态。
其次，应用的形态也在不断地跃迁。之前，人工智能是一个可以问答的模型，而现在它可以自主完成任务。第三，成本也在急剧下降。之前调用一个AI任务可能会花很多成本，而现在随着模型效率的提升，成本呈现下降趋势。
新京报：在这样的行业发展背景下，AI时代的创新人才应该具备哪些核心特征？我们需要培养什么样的人才？
刘铁岩：第一个核心特征是拥有强烈的“以终为始”的心态，这是一种从实际问题出发，以解决问题为目标的思维方式和行动准则。比如彼得·斯坦伯格（Peter Steinberger）之所以创造“小龙虾”（Open Claw），是因为他想要一个人工智能助手，但发现市面上没有相关产品，他就利用已有的大模型把它做了出来，这是一个典型的以终为始解决实际问题的例子。所以，能够以终为始地发现问题，有足够的产业化和工程化的经验，能够找到这些问题的解决方案，并且有跨学科的组合能力，让我们可以完成之前单一学科做不到的事。
还有一个至关重要的能力，就是能够以AI为杠杆，实现个体能力的边界突破。AI的出现，不仅为世界带来了新的想象力，也让人与人之间的能力差距发生了本质变化。在互联网时代，数字鸿沟更多是信息获取的差异，这种差异是线性的，最多只有几倍的差距；但到了人工智能时代，能否驾驭AI工具，不再仅仅是信息差的问题，而是直接决定了生产力效率的提升幅度，这种差距可能会扩大到十倍、上百倍，甚至是指数级的。所以，在人才培养中，必须让学生不仅掌握人工智能的基础理论知识，更要具备强大的驾驭AI工具的能力，学会将AI作为放大自身能力的杠杆，让自己的能量指数级爆发。
要实现这一目标，传统的教育体系难以胜任，这也对教育科技人才一体化提出了更高的要求。具体而言，就是要在真实的科研项目和产业场景中，通过科教融合、产教融合，来培育能够利用AI杠杆解决实际问题、创造新质生产力的新型人才。
新京报：如何理解AI时代的教育科技人才一体化？
刘铁岩：在北京中关村学院看来，教育科技人才一体化背后蕴含的是一种正向的飞轮效应。首先，教育为科技创新提供人才的储备和知识基础。其次，科技发展为教育的内容和方法注入新的活力。第三，人才会成为教育和科技协同发展的核心载体。在这个过程中，教育、科技、人才互相推动，实现我们的目标。
但是，如果加上了AI时代，整个体系又有了新的解读和变化。
首先是AI时代教育的变化。AI时代，教育不仅仅发生在课堂里，而是需要走出校门，走到产业里，在真实的科研项目里锻炼。北京中关村学院曾对OpenAI核心工程团队的近百位成员做了分析，发现90%的人都有过丰富的产业经验。
AI时代科技也发生了很大变化，科技的发明不再仅仅是科研院所的事情，企业扮演了越来越重要的角色。AI时代技术的迭代速度非常快，以前科技的迭代要几十年、上百年，但在人工智能的时代，技术可能三五年就已经进入历史的尘埃。人工智能赋能千行百业的速度也比我们想象的快很多，人工智能达到50%以上的家庭渗透率的速度可能会比互联网快至少一倍。
新京报：AI时代的人才呈现出哪些新特点？
刘铁岩：AI时代的人才同样发生了很大的变化。一是年轻化，无论是OpenAI的核心工程师，还是DeepSeek的核心人员，他们的平均年龄只有二三十岁。很多行业的从业者需要多年积累才能成为专家，但在人工智能时代，只要我们善于驾驭AI工具，有开放的心态，即便刚博士毕业也可以在这个领域发挥重大作用。
第二个特点，是行业发展需要多元化的人才。有的开发AI，有的要使用和驾驭AI，有的要为AI保驾护航。所以，多元化的人才是我们最终的培养目标。以OpenAI的用人思路为例，他们搭建了完整的人才梯队，从领军人才、高端人才，到一般人才、支撑人才，从各个维度寻找优秀的人才，共同打造ChatGPT这样的顶尖产品。
但他们对人才有共同的要求，无论从事的是哪个领域、哪个环节的工作，都需要有提出新问题的勇气，需要有深挖和验证的能力。我想，这是人工智能时代人才须具备的基本要素。因为AI已经可以帮我们做很多工程化、重复性的事情，而人的核心作用就需要有提问题的能力和对问题深入的洞察。
“社会是复杂的开卷考试”，要培养学生驾驭AI工具的能力
新京报：结合AI时代的人才需求和新特点，当前的人才培养体系还存在哪些亟待解决的问题？
刘铁岩：人工智能时代对人才的要求已经发生了本质变化。但是，传统的高校、科研院所和企业不见得跟上了时代发展的步伐。高校因为各个学科的发展比较细致，仍然是以系和专业为单位来培养人才。但我们需要的是拥有跨学科综合能力的人才，现有的体系能不能培养这样的人才？
另外，科研成果从实验室走向产业的路径过于漫长。如何让现有的教育、科技、人才形成闭环，让这条路径走得更加通畅，还需要进一步探索。
新京报：面对这些问题，北京中关村学院在人才选拔环节做出了哪些创新尝试？
刘铁岩：培养的源头是选拔人。在人工智能时代，我们面对的很多问题都是不确定环境下的开放问题，这些问题没有标准答案，我们关心的不是你解题速度有多快、给的答案有多准确，而是能否定义问题，提出解决方案，并且能够推动落地。
基于此，我们摒弃了传统的笔试、面试模式，推出AI实战赛和AI黑客松两大特色选拔方式。AI实战赛给同学们一些没有答案的企业级开放问题，让大家在12个小时之内竭尽所能，把这些开放问题向前推进。AI黑客松则从创业和复合型人才培养角度出发，让学生以8-10人为一组，在12小时内完成AI创业方向构思、原生系统搭建、商业计划书撰写、宣发方案设计，最终通过路演向投资人展示成果的创业完整闭环。
新京报：选拔出人才后，北京中关村学院在培养过程中采取了哪些针对性措施，让学生具备AI时代所需的核心能力？
刘铁岩：在课程体系建设上，我们要求每位全职博导准备8学时短课程，聚焦过去3-6个月AI领域的最新发展，通过短周期备课、四周授课的方式，让学生的知识体系紧跟行业步伐。
同时，我们不排斥人工智能的工具，并且将驾驭AI工具的能力作为培养核心。很多学校会要求同学们不要使用AI工具，但我们认为社会是一个非常复杂的开卷考试，在人工智能时代，如果不能驾驭AI工具将会被时代淘汰。所以，北京中关村学院非常强调人才培养的杠杆效应，告诉同学“他最终的产出=他的自身能力+人工智能工具杠杆的加持”。
同时，我们坚持让学生在科研项目中成长。北京中关村学院要求学生入学即进入科研项目。目前学院有超100个项目供选择，涵盖底层科研创新、产业需求应用、AI赋能跨界交叉三大类，且明确要求学生杜绝“上不着天、下不着地”的研究，让每一项研究都能推动行业和社会发展，在实战中锻炼科研能力、提升科研水平。
新京报：经过一年半的探索和实践，北京中关村学院在教育科技人才一体化方面取得了哪些成果？
刘铁岩：在科研创新方面，同学们产出了大量的高水平论文，其中包括发表在《Nature》《Science》这些顶级学术期刊的封面论文。在成果转化和创新孵化方面，我们的师生已经注册了十几家科技公司，其中三家标杆公司在短短半年时间里已经吸引了数亿元的融资。另外，在人才培养方面，学院也为许多师生给予资金和各方面的支持。
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