一个显著特点是，AI专业更注重跨学科教学 ， 强调AI与各学科的交叉 。南都采访人员了解到，复旦大学在AI方面也宣称“ALL IN” ， 将从今年秋季学期开始将推出“AI大课”，并在2024-2025学年推出至少100门AI领域课程 ， 覆盖全体本研学生，加码AI教育 。
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2023年9月19日，上海中医药大学的展台工作人员展示针刺手法虚拟触觉仿真实训系统 。正在上海举行的“第二十三届中国国际工业博览会”上，高校展区集中展示了高校创新策源能力的科技成果 。新华社发
高校怎么教？
AI市场需求变化快，高校“摸着石头过河”
“‘通班’是个很特别的班级，凝聚了四个年级100多位同学，一起探索通用人工智能 。”在大一上学期专业分流时，姜广源把北大和一些在计算教育方面领先的国外高校做了对比，通班的教学理念令他眼前一亮，2020年“AGI”的概念尚未普及，来自北大计算机、数据科学、数学、甚至中文等方向大一学生 ， 在专业分流中选择了“通班” 。
北大人工智能研究院院长、讲席教授朱松纯曾就此介绍：人工智能是一个非常大的交叉学科，本身就有一个庞大的体系 。一个人只有把人工智能六个领域都搞懂了、融会贯通了，才能说是人工智能领域的人才或者专家 。“通班”是交叉人文社科的“通识” ， 融会贯通人工智能通用视觉、自然语言、认知推理、机器人、机器学习和多智能体六大领域的“通智”和融入各行各业的“通用” 。
姜广源介绍 ， 在“通班”的课程中，设置了人工智能与伦理、法律、哲学、音乐、社会科学等课目，“会请一些对应院系的大佬来讲” 。此外，通班暑期和学期内还为学生们准备了丰富的科研实习项目 。
与北大相似，同样属于国内最早一批探索AI人才培养的高校中国人民大学，也在摸索AI人才培养的路径 。
据中国人民大学劳动人事学院教授李育辉介绍，目前人民大学探索了4种人才培养模式：第一类做法是由人民大学高瓴人工智能学院牵头，联合其他学院，定期面向全校师生开设跟AI相关的前沿讲座 ， 覆盖面广且科普性强；第二类是开设AI工具的技能类训练课程，让学生从大一开始就熟练掌握AI工具；第三类则是众多人文社科学院开设和AI的交叉培养实验班，比如“AI+金融”“AI+法律”“AI+管理”等 。实验班的授课老师也是具备交叉学科背景，并且配置了业界的实践教师；第四类为本硕博贯通培养的模式，本科生亦可申请加入前沿的AI科研团队，尽早培养AI研究技能 。
李育辉向南都采访人员坦言，目前来看，这些培养方式仍都是“摸着石头过河”——比如本科生加入前沿科研项目，可能在能力上无法和团队匹配 ， 如何让其快速适应、不掉队 ， 还需要进一步摸索 。事实上 ， 在人工智能技术的快速发展迭代期，业界也同样关注人才培养与现实需求存在脱钩的问题 。
艾媒咨询CEO张毅和艾媒咨询分析师张丽廷撰文谈道：当前一些高校为了追求热点，不顾自身条件盲目设置新专业和新方向，导致师资水平参差不齐、教学条件不足 。部分课程设置名不副实，过分强调理论知识，却忽视了实践操作的重要性，“这种一拥而上的教育现象可能会培养出不符合市场需求的人才 。”
北邮集成电路学院院长张杰也直言，高校的培养计划和方式，相比不断变化的市场需求往往有一定滞后性 。
以当前最火热的LLM大模型产业为例 ， 由于大模型训练的工程特性以及对算力资源和实践经验的高度依赖 ， 作为人才重要供给方的高校在后备人才培养上显得有些“力不从心” 。“和其他传统行业相比 ， 大模型人才培养难题在于大学目前的算力不够 。” 昆仑万维CEO方汉表示 。
高校的人才培养如何跟上市场需求？多位专家都向南都采访人员谈到 ， 高校的AI专业规划和课程设置，都还需要进一步加强与企业的合作交流 。“与业界紧密合作，高校才能更深入地了解市场需求和行业动态，更准确地制定人才培养计划，也能更多引入前沿技术、更新课程内容 。同时，与企业合作开展实习实训项目，也能为高校提供实践基地和教学资源，帮助学生更好掌握实践技能和创新能力 。”张杰说 。
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