探路数字经济未来：教育需调整以应对AI冲击，计算思维和抽象能力成为关键

21世纪经济报道 记者郭美婷 骆轶琪 广州报道

(资料图)

如何应对人工智能快马加鞭的发展？如何平衡数字经济时代的数据挖掘与隐私保护？数据如何流通交易？近日，香港科技大学（广州）“交叉科技与数字经济论坛”成功举行。圆桌论坛上，多位专家共同探讨了数字经济相关前沿科技和社会应用前景。

近期爆红的ChatGPT让人工智能成为了整场论坛的焦点。多位专家认为，人工智能在短时间内仍无法独立胜任人类的大多数工作，而未来即使人工智能的进一步发展替代了一部分工作岗位，也将衍生出更多适合人类的新工作机会。同时，技术的进步也将推动着教育做出调整，从思考怎么做，到做什么，进一步提升思维的抽象层次，强化“计算思维”。

AI能否取代人类？

ChatGPT热度不减，这场AI风暴同样席卷到了这次圆桌论坛上。

随着人工智能和自动化技术的迅速发展，越来越多的传统岗位面临被取代的风险。这种变革给数字经济带来了巨大的势能，但同时也引发了关于未来就业结构和劳动力市场的担忧。讨论人工智能和自动化如数字经济的未来，以及如何平衡技术进步和社会福祉之间的关系将是一个重要话题。

“所谓‘人工智能’，‘智能’的前面是‘人工’。”中国科学院院士、深圳大学教授陈国良认为，人工智能无法取代人的岗位，任何智能都是人赋予的，其核心是服务于人。人工智能强大的背后所展示的是人类制造工具的进步。但是，人类需要正确引导科技发展，使其优势最大化，造福于人类社会。

中国工程院院士、清华大学计算机科学与技术系教授郑纬民也指出，人工智能在短期内没有取代人类岗位的可能性。目前，人工智能还无法承担独立工作，仅仅作为技术辅助手段。如自动驾驶虽发展多年，但仍然离不开人类安全员的监督。未来，即使某些岗位将被ChatGPT等人工智能取代，那时候新的岗位需求一定已经出现。

华中科技大学教授金海则从能耗和伦理的角度考虑这个问题。目前，人工智能的发展依赖于计算能力的“暴力”拉升，但这也意味着巨大的能耗。如此高耗能的人工智能是否具有可持续性？此外，目前利用高速计算而发展起来人工智能的原理与人脑机制尚且是不同的，研究界还未摸清人脑的机理。然而，如果有一天，人类已探索明白人脑运行的机制，并且模仿该机制制造出可替代人脑的人工智能，这才是可怕之处。任何挑战人脑的研究都应该纳入到伦理的考量之中。

“人工智能替代人类劳动的话题由来已久，而ChatGPT所带来的反响之所以如此之大，是因为过去人工智能代替的仅是蓝领工人，如今却开始威胁白领工人了，尽管真正达成这样的结果还有很长的路要走。” 澳大科技学院院长须成忠表示，关键在于未来如何应对。他认为，教育需要做出调整，从思考怎么做，到做什么，思维的抽象层次进一步提升。未来，在人与机器的合作中，人类应作为项目的策划者，功能执行层面的工作可能大部分将会被机器取代，而人类需验证机器所完成的成果。

关于未来应对，中科院计算所研究员徐志伟提到，解决“数字经济问题” 最重要的是强化“计算思维”，计算思维的核心是“抽象”。目前这种能力仍然是我国学者的短板，亟需全社会的研究和推广。

平衡数据利用与隐私保护

谈论人工智能，必不可少地将谈论其最重要的养料之一——数据。

数字经济的蓬勃发展促使数据成为了一种重要的资源。企业和政府通过大数据分析来提高运营效率和制定政策。然而，大量的个人数据被收集和使用，引发了对数据隐私和安全的担忧。如何在保障个人隐私和数据发全的同时，充分利用数据资源，是数字经济未来发展的关键问题。

在中国人民大学教授、数据工程与知识工程教育部重点实验室主任杜小勇看来，数据的利用和隐私的保护并非完全是对立的，二者之间有相互促进的一面。只有利用数据才能知道安全问题在哪里，更好地保护数据安全；而数据越安全，数据就能更好地被利用。与其分裂二者，不如辩证看待，全面分析其利弊，平衡二者的关系。

国家超级计算广州中心主任、中山大学计算机学院教授卢宇彤认为，发挥数据价值和隐私保护是一个两难困境。在政策上，数据分级分类是一个重要的课题；技术上，目前“联邦计算”可以部分解决这个问题。未来，随着技术的进步，保护隐私和充分利用数据二者能够得到更好的平衡。

“社会对隐私的关注大大高于十年前，这是趋势。有声音说宁可放慢科技进步的脚步，以保障人类的福祉，我是认同的——科技为什么要信马由缰呢？”李晓明表示，未来，强大的隐私保护能力将成为产品的最大卖点之一。

数据想要充分利用，必须足够流通，由此衍生了数据交易，而交易的前提是给数据定价。香港中文大学（深圳）校长讲座教授、深圳市人工智能与机器人研究院中心主任黄铠指出，“数据定价”是麻省理工学院（MIT）两年前提出的十大难题之一，数据的价值是否要像商品一样由市场供需关系来为它定价，相关研究仍在进行当中。

今年2月，“数据二十条”发布，聚焦数据产权、流通、权益分配、安全等问题，做出了规定。杜小勇指出，尽管数据资源化、资产化和资本化等相关研究仍在继续，但我国多地已成立了数据交易所，对数据定价问题做出了先行实践。

“数据是非常特殊的资产，其价值与获取方式、潜在用途等因素相关。”卢宇彤表示，数据的价值随着时间的发展，可能升值也可能贬值。在实际操作中，终端使用者往往不关心数据本身的产生需要花费多少成本，而关注数据能够为其带来多少价值。因此，数据在对外提供服务时候，或可以应用为抓手确定其价值。

多位专家提及了数据确权的重要性。金海表示，数据定价的最大难题在于数据确权，若数据的所有权无法理清，则无法共享。须成忠同样认为，目前数据的确权不能被清晰界定，而数据的定价又和确权有关。因此，不解决确权问题就不能为数据定价。

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