姜育刚：人工智能赋能高等教育高质量发展-中国教育和科研计算机网CERNET

资讯

校园信息化

技术

资源与应用

产品与装备

信息服务

首页 > 教育信息化 > 校园信息化 > 高等教育

姜育刚：人工智能赋能高等教育高质量发展

2025-03-11 中国教育网络

姜育刚复旦大学副校长

　　近年来，人工智能经历了飞速发展。2024年诺贝尔物理学奖和化学奖同时垂青AI领域研究者，表明AI已不仅是计算机科学的一个分支，更是跨领域多学科的公共基础学科。越来越多的人认为，AI大模型可能已经进入了大规模应用试点的新阶段，教育界也应积极探索这一技术的应用潜力。回顾全球AI+教育的发展可以看出，AI技术通过各种创新方式正在快速重塑教育行业，在帮助师生大幅提升教学效率的同时，也在推动着大规模因材施教的逐步落地。

　　在2024年举办的世界慕课与在线教育大会中首次提出全球高等教育进入“智慧教育元年”的概念。人工智能赋能教育新形态的形成，正在打破传统教育中个性化、规模化与公平化之间所谓的“不可能三角”，为教学主体、教学载体及学习主体提供更为个性化的支持。

复旦大学的AI实践与探索

　　在新技术浪潮的推动下，全球高校涌现出大量基于人工智能的模型与应用。复旦大学也在这一背景下，积极探索和实践人工智能赋能高等教育的新路径，并取得了一系列显著成果。

　　AI赋能科研范式变革

　　复旦大学深刻认识到推动科研范式变革的紧迫性，加速推进“第一个复旦”的建设目标。

　　过去三年，学校举全校之力成功打造了中国高校中最大的云上科研智算平台CFFF（Computing For the Future at Fudan）。作为复旦大学重大科技创新引擎，平台为全校AI4S（AI for Science）与AI4SS（AI for Social Science）提供强大的计算资源，支持了AI赋能科学研究的新范式发展，培养了能够驾驭并优化大规模集群的新型AI人才，加速了数字时代“第一个复旦”建设，服务了国家人工智能的重大战略需求。

　　其中“切问一号”是面向多学科融合创新的科学智能计算集群，“近思一号”是面向高精尖研究的专用高性能计算集群，“卿云”是面向教学、管理计算服务的专用计算集群。三者全方位覆盖科研教学，共同成为推动学校教学科研变革的“加速器”。

CFFF“切问”一号

　　复旦正在积极推动科学进步，全面主动拥抱人工智能技术，并将其广泛应用于多个学科领域实践，联合上海科学智能研究院发布了一系列突破性垂直领域大模型。例如Planet Intelligence@Climate是中国首个自主研发的气候科学大语言模型，专注于解决专业气候问题；“女娲”系列的生物结构大模型、基因导航大模型、生命流体大模型，分别为多种疾病机制研究提供重要支持。

　　此外，学校不断打造AI+科研生态，已举办两届世界科学智能大赛，推动AI技术在科学研究中的应用，通过科学智能的方式解决科学领域的难题。最近一次比赛吸引了来自全国18个区域的500多所知名高校和机构的11000多名选手参赛，并取得多项代表性科研成果。

　　AI赋能学科交叉融合

　　在AI赋能学科的交叉融合方面，复旦深刻认识到学科融合发展的三个圈层：核心圈、进阶圈和培育圈。其中，核心圈指玩转AI的顶级学科；进阶圈指有较好数据和计算基础、现阶段开始跨领域交叉的学科；培育圈指对AI感兴趣、正在寻找发力点的学科。以点带面，最终形成全校想用、全校能用、全校会用的科学智能生态。

　　在人才培养方面，学校致力于打造“杠铃式”的培养格局，多举措助力培养拔尖创新人才。一方面培养原始拔尖创新人才，另一方面培养交叉融合创新人才。此外，通过跨学科学习、跨领域课程和AI+X双学位等举措，使学生收获“干细胞”式的成长权利和能力。

　　复旦大学在2024-2025学年推出了116门AI领域课程，打开了AI+融合创新人才培养新局面。AI大课以AI-BEST课程体系的形式，进入所有复旦学生的学业安排，实现AI“三个渗透率100%”，做到了AI课程覆盖全体学生、AI+教育覆盖全部一级学科、AI素养能力覆盖全部专业。例如，AI-Basic课程“走进人工智能”是面向全校学生开设的课程，学生即使AI零基础，也能听得懂、跟得上。

　　在原始拔尖创新人才培养方面，复旦在2024年设立推出“相辉学堂”拔尖创新人才培养特区，探索超常规学生发展新模式，设立“相辉计划”和“香农计划”2个培养项目，致力于培养面向基础学科前沿、新工科领域的创新人才，探索拔尖创新人才培养新路径。

　　在交叉融合创新人才培养方面，学校推出了新工科复旦共识、首批四大创新学院和新质生产力人才培养高地；并对标上海三大先导产业，在建立集成电路、生物医药平台的基础上，人工智能领域也获批了国家产教融合创新平台。人工智能产教融合平台和其他两个平台通力合作，不仅为学校培养相关领域的科研人才提供了强有力的支持，同时也增强了学校对人工智能支持自身和其他先导产业共同发展的支撑作用。

　　AI赋能教学模式创新

　　复旦大学通过AI赋能教学，不断创新教学模式。设立“元·创中心”，构建多个交叉融合创新平台，包括光机电一体化实践中心、材料科学与工程实践中心以及大数据可视化实践中心等。并逐步建设60多个虚拟仿真项目，覆盖文、社、理、工、医等各学科。

　　此外，为满足AI大课的教学实训需求，学校已构建一站式在线教学实训平台，将学校现有的在线教学平台eLearning与具备AI能力的实训平台对接，打通课程的理论教学与实训环节，助力“人才能力培养”教学理念的落地，加强学生的创新思维和技术能力培养。

　　AI赋能应用提质增效

　　在AI的智能场景应用方面，复旦已经在智慧教学资源平台、智能问答机器人、国际化翻译等方面开展实践；在2024年9月的迎新期间，推出基于大模型的迎新助手，能够更智能地为师生提供应答。

　　其中，依托人工智能技术建设的复旦AI助手——“复小信”，充分利用学校在AI领域的科研成果，推进AI应用场景落地；并结合RAG检索增强生成技术构建，更好地解决生成式AI在知识更新不及时、安全等方面的问题。目前“复小信”智能问答访问数超过9.7万次，访问人次超过11.5万，用户提问超过10.7万次。

　　此外，为推动校园数字化转型升级，聚焦校园应用场景，充分发挥数据要素潜能，建设校园智慧大脑，使得管理和服务更加集约高效，形成可观、可控、可管的校园治理一张图、以虚控实一盘棋运营管理。

　　AI素养培育能力提升

　　复旦大学同样注重提升师生的信息意识和计算思维，通过多种途径加强人工智能素养的培养。

　　面向教师，开展了CFFF平台算力使用的集中培训，提升课程助教团队的专业技能与实操能力，赋能AI大课建设。定期组织AI赋能教育教学系列工作坊，探讨人工智能技术创新教学模式。面向学生，组织丰富多彩的AI4S和AI4SS报告会、研讨会、工作坊，构建高浓度的复旦AI气息，繁荣AI创新校园文化。

AI风险应对方面的举措

　　近年来，随着人工智能的迅猛发展，其安全性问题引发了全球范围内的广泛关注。高校在发展人工智能应用的同时，也需要着重关注在AI应用过程中的安全漏洞、隐私侵犯、信任危机以及产权纠纷等问题。

　　在全面拥抱人工智能时代到来的同时，高校也要加强人工智能治理研究，构建“技术+规则”双轮驱动的人工智能治理体系。一方面研究更符合规则的人工智能算法，发展评估技术以度量现有人工智能算法的合规程度；另一方面通过规则和科研伦理自顶向下约束人工智能技术活动牵引其健康发展。

　　人工智能安全规则治理

　　在规则治理方面，我国近年来发布了一系列规范，确保AI的安全性和合规性，包括《生成式人工智能服务管理暂行办法》，明确了国家坚持发展和安全并重、促进创新和依法治理相结合的原则，对生成式人工智能服务实行包容审慎和分类分级监管；《全球人工智能治理倡议》，提出了11项倡议，旨在推动全球范围内的人工智能安全治理；《人工智能安全治理框架》，为人工智能技术的应用提供了全面的指导和规范，确保其在各个领域的健康发展和安全应用。这些文件为高校规范人工智能应用提供了重要的参考依据。

　　AI是大势所趋，不可逆，但并不意味着任其无序发展。为积极引导学生科学规范地使用AI工具，防范学术风险，复旦发布了《复旦大学关于在本科毕业论文（设计）中使用AI工具的规定（试行）》，是国内高校首个专门针对AI工具在本科毕业论文（设计）中使用的规范化管理文件。规定明确了“允许使用范围”和“禁止使用范围”，强调在征得导师同意的前提下，且AI生成内容不影响对学生在毕业论文（设计）中的创新等能力的考察时，可以在一定范围内使用AI工具。比如，把可以AI作为工具，提高文献检索等的效率；允许使用AI辅助图表制作，但不能改变数据原创性等。但凡涉及原创性、创新性的，以及学科重点考察的内容，学生应当学会独立思考，厘清AI使用的边界。

　　人工智能安全技术治理

　　在技术治理方面，尽管人工智能具备强大的能力，但它仍可能会“看走眼”“听不清”“识错字”。例如，穿着带有对抗图案的T恤可以绕过人体检测模型，使人“隐身”。此外，数据隐私安全也是大模型产品面临的重要挑战，语料库等海量数据存在高度的数据合规风险。

　　近年来，复旦大学的研究团队在人工智能技术治理方面取得了一系列突破性进展；不仅推动了AI技术的发展，更在于提升其在实际应用中的安全性与可靠性，确保这项强大的技术能够更好地服务于社会。

　　针对隐私保护，研究团队主要研究发展联邦学习及差分隐私等理论与技术，规范智能系统分析和使用数据的行为，保障数据所有者的隐私。复旦已与浦江实验室和清华大学共同发布了“蒲公英”人工智能治理开放平台，积极应对AI可信性问题和全球治理挑战。

　　此外，复旦在针对人工智能产业中数据和模型知识产权保护的难题，提出“不可学习”样本和“模型锁”等系列创新性技术，让数据“可见不可用”，让模型“可用不可窃”。

AI技术的趋势与展望

　　随着技术的进步，未来人工智能的发展将一方面聚焦于“负责任”的AI，在促进人类与机器之间的协作增强工作效率的同时，也强调安全性和透明度。另一方面，具备自主性和交互能力的人工智能体将变得普遍，同时相关的法律和监管框架也将更加完善以应对潜在的风险。总之，可持续和可再生绿色的数据中心、AI与网络安全的结合、量子AI以及实时自动决策AI等都是未来发展的重要方向。

　　对于高等教育领域，积极拥抱AI等新技术至关重要。高校应致力于将先进技术融入教育实践，引导新技术发挥正面作用，促进人才培养和科学研究的发展，助力教育事业的进步。

　　本文根据复旦大学副校长姜育刚在2024中国高校CIO校长论坛上的报告整理

　　整理：陈荣

　　特别声明：本站注明稿件来源为其他媒体的文/图等稿件均为转载稿，本站转载出于非商业性的教育和科研之目的，并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。如转载稿涉及版权等问题，请作者在两周内速来电或来函联系。