中青報(bào)·中青網(wǎng)記者 潘志賢 實(shí)習(xí)生 郭秋林

隨著ChatGPT的版本不斷更新，人工智能在各行各業(yè)的應(yīng)用更加普及,，AI對(duì)技能人才的需求變化,，以及高校做好技能人才培養(yǎng)提出了新要求。

“應(yīng)用型大學(xué),、職業(yè)院校要大力培養(yǎng)大批能夠熟練運(yùn)用工業(yè)軟件尤其是國(guó)產(chǎn)軟件的人才,，高校教師不能低估人工智能對(duì)教育的影響,，要重視AI大模型+應(yīng)用到工業(yè)領(lǐng)域的各種軟件,，學(xué)校和教師應(yīng)該做好智能化時(shí)代的轉(zhuǎn)型準(zhǔn)備?！?月10日,，在河南鄭州舉辦的“新工科”重塑升級(jí)暨工業(yè)軟件人才自主培養(yǎng)高峰論壇上，中國(guó)工程院院士,、華中科技大學(xué)教授李培根在線(xiàn)上作主題報(bào)告時(shí)提出,，“AI大模型+”將成為新的“互聯(lián)網(wǎng)+”，高校及其教師要洞察“變”與“化”,，在數(shù)字化,、智能化時(shí)代應(yīng)做好人才培養(yǎng)轉(zhuǎn)型。

6月10日,，李培根在“新工科”重塑升級(jí)暨工業(yè)軟件人才自主培養(yǎng)高峰論壇上作線(xiàn)上主題報(bào)告,。中青報(bào)·中青網(wǎng)記者 潘志賢/攝

AI時(shí)代對(duì)技能人才的新需求

在以《談工業(yè)軟件與技能人才培養(yǎng)》為題作主題報(bào)告時(shí)，李培根列舉了麥肯錫2017年11月底對(duì)46個(gè)國(guó)家的400—800個(gè)職業(yè)進(jìn)行研究后的一組數(shù)據(jù),，認(rèn)為到2030年，全球?qū)⒂?0%的工作崗位（約8億）受到AI影響,。美國(guó)有3900-7300萬(wàn)個(gè)崗位被AI取代,，至少4億工人將會(huì)在未來(lái)12年內(nèi)重新找工作。

李培根說(shuō),，大多數(shù)辦公室行政人員,、建設(shè)設(shè)備操作人員，會(huì)計(jì)師以及一些后臺(tái)技術(shù)人員,，都是機(jī)器人要取代行業(yè)的從業(yè)人員,。此外，交通,、醫(yī)療,、科學(xué)、財(cái)經(jīng)以及軍事部門(mén)將成為AI重塑的對(duì)象,。

李培根認(rèn)為,，人工智能大模型如ChatGPT對(duì)各行業(yè)的影響是巨大而深遠(yuǎn)的,，AI 對(duì)技能人才需求的改變更是顯而易見(jiàn)的，“現(xiàn)在的很多技能可能以后不需要了,，至少是相應(yīng)的人才需求大大減少,。未來(lái)需要一些新技能、新職業(yè)”,。

李培根提出,，通過(guò)在工業(yè)軟件的虛擬模型上進(jìn)行模擬，企業(yè)可以進(jìn)行新型,、快速,、科學(xué)的決策，這對(duì)企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展是非常重要的,。我國(guó)目前工程師當(dāng)中懂得應(yīng)用工業(yè)軟件的人數(shù)較少,，尤其在工廠(chǎng)仿真領(lǐng)域較為薄弱。作為應(yīng)用型大學(xué),、職業(yè)院校,，要培養(yǎng)大力能熟練運(yùn)用工業(yè)軟件的人才。

其次,，受到人工智能的影響,，數(shù)控、機(jī)器人編程的人才需求在未來(lái)將大大減少,，人和機(jī)器的關(guān)系將從人為主計(jì)算機(jī)為輔的主從關(guān)系顛倒過(guò)來(lái),。未來(lái)，提示工程師,，又名AI訓(xùn)練師,，將成為新的熱門(mén)職業(yè)。

據(jù)其介紹,，提示工程師年薪可高達(dá)33.5萬(wàn)美元,，但不要求員工必須持有計(jì)算機(jī)工程學(xué)位。

“所謂提示工程師,，也就是AI訓(xùn)練師,，即通過(guò)與AI交互寫(xiě)出相關(guān)提示，以幫助用戶(hù)操作AI生成更完美的內(nèi)容,，并幫助公司培養(yǎng)員工使用這些工具,。”李培根解釋道,，“簡(jiǎn)而言之,，提示工程師相當(dāng)于是設(shè)計(jì)師、文案和程序員三者的結(jié)合體,?！?/p>

“新工業(yè)App”的發(fā)展,，李培根認(rèn)為值得高校教師關(guān)注。當(dāng)下,，知識(shí)和軟件在發(fā)生變化,，人的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)可以沉淀進(jìn)工業(yè)App當(dāng)中，能夠把事后的質(zhì)量檢測(cè),，變成實(shí)時(shí)在線(xiàn)的監(jiān)測(cè)和控制,。這些“新工業(yè)App”對(duì)保障工業(yè)質(zhì)量非常有意義。

李培根說(shuō),，未來(lái),，低代碼的開(kāi)發(fā)也將尤為重要。利用低代碼,，不懂編程的普通技術(shù)人員也能夠開(kāi)發(fā)出諸多應(yīng)用功能,。同理，如果企業(yè)能夠?yàn)閱T工提供人工智能的低代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái),，也將提高人工智能在企業(yè)的運(yùn)用率,。

李培根認(rèn)為，應(yīng)用型大學(xué),、職業(yè)院校的學(xué)生應(yīng)該學(xué)習(xí)平臺(tái)應(yīng)用,、工業(yè)APP開(kāi)發(fā)等。除了上述新的工具外,，應(yīng)用型大學(xué),、職業(yè)院校的學(xué)生，在未來(lái)還要充分利用好AI跨學(xué)科的知識(shí)和豐富的案例,，以及AI能夠知曉而人很難理解的關(guān)聯(lián)來(lái)進(jìn)行創(chuàng)新,。“AI大模型+”會(huì)像多年前的“互聯(lián)網(wǎng)+”一樣,，在各個(gè)行業(yè)和垂直領(lǐng)域都能得到應(yīng)用,。

6月10日，“新工科”重塑升級(jí)暨工業(yè)軟件人才自主培養(yǎng)高峰論壇在鄭州舉行,。中青報(bào)·中青網(wǎng)記者 潘志賢/攝

高校教師該如何做好人才培養(yǎng)轉(zhuǎn)型

在談到未來(lái)需要的一些新職業(yè)時(shí),，李培根以美國(guó)招聘網(wǎng)站Indeed發(fā)布的最新數(shù)據(jù)為例,，2023年全美十大最有前景的工作中,，有8個(gè)都是技術(shù)開(kāi)發(fā)相關(guān)工作，包括全棧工程師,、數(shù)據(jù)工程師,、云工程師、高級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理,、后端開(kāi)發(fā)人員,、站點(diǎn)可靠性工程師,、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師和產(chǎn)品設(shè)計(jì)師。

AI時(shí)代對(duì)技能人才的新需求必然帶來(lái)教學(xué)的轉(zhuǎn)型和變革,?！啊淌裁础匦聦徱暋,！崩钆喔J(rèn)為,，未來(lái)工科教學(xué)的轉(zhuǎn)變，對(duì)教學(xué)內(nèi)容的打造不能再停留在修修補(bǔ)補(bǔ),，要重新審視勇于做加減法,。

李培根提出，對(duì)傳統(tǒng)的很多內(nèi)容,，學(xué)生能夠通過(guò)其他途徑很容易自學(xué)的,，要做刪減?！耙嚓P(guān)注學(xué)生培養(yǎng)的節(jié)點(diǎn)和觀(guān)點(diǎn),，為學(xué)生提供自學(xué)的機(jī)會(huì)和環(huán)境，讓學(xué)生通過(guò)自行搜索和與大模型對(duì)話(huà)來(lái)學(xué)習(xí),，重點(diǎn)關(guān)注新手段和新平臺(tái)的發(fā)展,。”他說(shuō),。

李培根說(shuō),，人工智能的普及，將更加依賴(lài)數(shù)據(jù),，數(shù)據(jù)失真和數(shù)據(jù)畸變的出現(xiàn)將更加頻繁,，因此教師要增加關(guān)于數(shù)據(jù)方面新的教學(xué)內(nèi)容，“教什么,？人與智能系統(tǒng)的交互,，善于向AI系統(tǒng)提問(wèn)。提示,，人與智能化系統(tǒng)的協(xié)同……”

目前,，ChatGTP的知識(shí)寬度和深度都已經(jīng)有了一定程度的發(fā)展，李培根建議高校教師要思考相比于ChatGTP為代表的AI,，未來(lái)高校的人才培養(yǎng)要如何鞏固人才不可被AI替代的優(yōu)勢(shì)和能力,。

“我們需拷問(wèn)：相比于ChatGTP之類(lèi)的AI，我們的優(yōu)勢(shì)在哪,？什么能力是AI不可替代的,？如何培養(yǎng)工程師的創(chuàng)造力？如何體現(xiàn)工程師存在的意義？”李培根向所有與會(huì)者發(fā)問(wèn),，“工程師,、管理者的存在價(jià)值不是AI所能取代的。AI 畢竟只是工具,，工程師如何巧妙地利用這一工具升華自己的創(chuàng)造力,、提升工作效率？”

在逐步步入人工智能時(shí)代的今天,，這其實(shí)也是我們每個(gè)人都需要捫心自問(wèn)的一個(gè)問(wèn)題,。

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