山西
近期，多家AI大廠面向高中生開放部分AI相關崗位，頻頻引發熱議。有人因此質疑大學價值：如果大學教育嚴重滯后于人工智能產業，學生花費大量時間在校學習、讀研是否浪費光陰？
4月22日，在上海交通大學人工智能學院Science of AI人工智能的科學基礎研討會上，北京大學北京國際數學研究中心博雅特聘教授、北京中關村學院常務副院長董彬直言，長期以來，不少高校學者將時間耗費在“雕花、刷榜、刷頂刊”上，大量的訓練脫離產業，導致企業頻頻反饋高校培養的人才與產業之間存在脫節。
人工智能發展火熱，作為人才培養主陣地的高校豈能缺位？會上，以董彬為代表的多位學者呼吁：希望能夠推行超常規的人才培養方案，推動頂尖高校、校企之間的互動交流，深耕人工智能的基礎研究，培養出更多面向人工智能時代的人才。
當前AI產業到底有多熱？上海未來產業基金總經理魏凡杰給出了他的觀察：今年開始，大量投資人帶著資金瘋狂找人、投項目。不僅有大量資金開始涌入AI前沿行業，部分企業過去一年融資金額甚至超過了二三十億。就連一位向來對學生創業持保守態度的清華教師也開始鼓勵學生在具身智能領域創業。不僅如此，魏凡杰還發現，越來越多投資人將目光鎖定基礎科研。盡管投資勢頭生猛，但對投資人來說，依舊是好項目一項難求。
投資人看好人工智能基礎研究，作為研究高地的高校，為何難以接住這些“潑天的富貴”？浙江大學計算機學院人工智能系系主任楊洋教授談到，學界和產業界之間的僵局一直存在。在他參與的過往合作中，企業想的往往是從學校多招幾個優秀的實習生來實習，而學校關心的則是企業能夠拿出多少資金和數據。這種錯位常常制約了校企之間的深度人才培養合作。楊洋認為，校企若想真正攜手培養人才，不妨彼此稍微“各退一步”，合力找出那些離應用只差最后一毫米的科研問題，由高校攻關基礎研究，由企業實現落地。
盡管大量科技企業在這一輪人工智能發展中表現亮眼，甚至風頭蓋過了高校。但不少專家直言，高校不應妄自菲薄。
中國科學院院士、上海交大人工智能學院首席顧問鄂維南坦言，人工智能的發展建立在大量試錯的基礎上，高度依賴經驗驅動。但若要走向長遠發展，離不開對科學基礎問題的深度求索。而對基礎研究的追問，正是高校研究的價值所在。
楊洋提到，缺乏高質量的數據是制約大模型性能發展的重要因素，而在數據處理等領域，高校大有可為。再如，當大模型成為研究工具后，高校科研人員可以更加大膽深入地探索交叉學科的“無人區”。以他正在做的侵入式腦機接口研究為例，六年前他去聯系醫院合作幫助漸凍癥患者做康復時頻吃閉門羹，很多醫院覺得這是科幻故事。然而，這兩年主動找他合作的醫院越來越多，主動提出配合團隊做臨床實驗、采集數據。楊洋說，可以想象，未來通過AI的發展，越來越多的跨界合作將成為可能。
“基礎研究的主戰場不是企業而是高校，但過去相當一段時間內高校沒有真正做好這一點。”董彬舉例，一些專家解決的是脫離產業實際幻想出來的需求，成果只能束之高閣；雖然高校肩負著人才培養的使命，但實際上相當一部分學校將自己約束在很低級的培養目標中——給學生論文做些雕花工作，期待通過多發文章，刷高榜單名次。“我們特別希望國內頂尖高校能夠加強交流合作，打破這個怪圈，多做一些超常規的人才培養方案。”董彬特意提到了哈爾濱工業大學，“哈工大這兩年的改革力度很大，值得關注。”
（來源：麥可思研究、文匯報 版權屬原作者 謹致謝意）
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