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学生提问：现在学习时遇到问题可以向人工智能提问，甚至做作业时也可以利用人工智能来帮助你查询信息。人工智能时代，学习还重要吗？我们应该注重哪些技能和品质？正如这位同事所说，生成式人工智能正在改变注重知识积累和转移的传统教育模式。生成式人工智能工具在大学中越来越多地使用，并且正在改变每个人的学习方式。但是，教育不能抛弃最基本的。人工智能时代，应凸显几个重要特征。人类知识的系统学习和传播仍然很重要。认知是重要体现人类智力的基础是标准化知识。从标准化知识中，可以形成对学习对象的全面认识和系统分类，建立科学的认知框架。解决当今基础科学、工程技术、人文社会科学等领域的复杂问题，需要学生具备广泛、系统的知识，而这些知识仅通过使用大规模语言模型的交互式问答很难获得。大型模型可以“写”出优美的诗篇，但无法在语料库之外创造出新的表达方式，更无法取代沉浸式阅读所引起的思想和情感的共鸣。如果使用不当，就有可能陷入“信息茧”。学生们应该持续不断地积累基础知识和综合知识，充分活跃水平并提高跨学科的知识和能力。正在走善于提出问题和评估内容是一项必备技能。使用大规模语言模型合成的内容可能包含事实偏见。这是人工智能的一种幻觉现象。理解和评估人工智能的新内容并不是“额外”的，这是人工智能时代个人必需的竞争基础。我们学会提出有价值的问题。如果问题像沸水一样，答案通常是平庸的。同时，您必须培养批判性思维能力。大规模语言模型合成的内容不能被原样接受；其合理性必须根据积累的知识来分析。该功能不仅是验证生成模型的“概率组合内容”所必需的，也是未来与人工智能协作的基础。我们努力培养以下能力人类和机器协作并打破认知界限。在传统教育中，学习知识往往以学习“标准答案”而告终。我们如何才能创造出打破标准答案的创新？人工智能改善了科学研究并为创新开辟了新的可能性。人工智能可以通过帮助产生假设、设计实验、计算结果、解释机制等来检查、选择、整合和深化科学研究。与人工智能的交互可以突破个体认知的界限，提高探索过程中的判断力、批判性思维和深度思维能力。不久前，由浙江大学等高校参与的“世界大学人工智能教育与教育创新合作机制”启动。帮助大家在“知识积累+AI赋能”的道路上不断成长werment”，一系列智慧MOOC、“AI+X”微专业、实践实训资源等将推出。同学们不妨利用身边的AI教育资源，探索利用AI实施创新、提高人机协作能力的新实践。教育的重要地位应该是培养思维、独立判断力和判断力。教育的目标从来不是培养像机器一样思考的人，而是培养能够有效利用机器更好地思考的人，人工智能时代，期望学生对人工智能有更深入的理解、利用、创新，符合道德标准，更好地成长和发展（作者为浙江大学计算机科学与技术学院教授、浙江大学院长，记者吴越编辑）