圖靈獎(jiǎng)得主在WAIC上的演講：教育與人才是應(yīng)對(duì)變化根本路徑

7月17日，在2026世界人工智能大會(huì)（WAIC 2026）主論壇上，圖靈獎(jiǎng)得主、美國(guó)康奈爾大學(xué)榮休教授、中國(guó)科學(xué)院外籍院士 John Edward Hopcroft發(fā)表主題演講，圍繞信息革命、人工智能變革與人才培養(yǎng)戰(zhàn)略展開(kāi)深入闡述。

他指出，人類正處在一場(chǎng)影響將遠(yuǎn)超工業(yè)革命的信息革命之中。面對(duì)人工智能持續(xù)演進(jìn)所帶來(lái)的不確定性，各國(guó)亟需制定具備韌性的長(zhǎng)期戰(zhàn)略。而在所有可能的戰(zhàn)略選擇中，教育與人才培養(yǎng)或許是最能夠應(yīng)對(duì)未來(lái)變化的根本路徑。

在演講中，Hopcroft回顧了人工智能從學(xué)術(shù)研究走向產(chǎn)業(yè)主流的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，分析了中國(guó)“101計(jì)劃”在提升本科教育質(zhì)量、培養(yǎng)信息時(shí)代人才方面的重要意義，并強(qiáng)調(diào)大學(xué)的根本使命不應(yīng)只是追求科研指標(biāo)和國(guó)際排名，而應(yīng)幫助學(xué)生發(fā)現(xiàn)志趣所在，培養(yǎng)能夠開(kāi)創(chuàng)新方向、適應(yīng)未來(lái)變化的新一代人才。

以下為「明亮公司」整理的演講正文：

我們正身處一場(chǎng)信息革命，其影響將遠(yuǎn)超工業(yè)革命。

200年前個(gè)體不為大企業(yè)工作，而是生活在小農(nóng)場(chǎng)，種植果蔬并交換商品與服務(wù)。工業(yè)革命推動(dòng)農(nóng)業(yè)自動(dòng)化并催生現(xiàn)代交通運(yùn)輸體系，其影響瓦解了以小型農(nóng)場(chǎng)為主的傳統(tǒng)生計(jì)方式，同時(shí)孕育了大型企業(yè)并吸納個(gè)體成為雇員。從小農(nóng)經(jīng)濟(jì)向大企業(yè)經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型給許多個(gè)體帶來(lái)劇烈陣痛。各國(guó)政府需要以更好的方式應(yīng)對(duì)信息革命將帶來(lái)的變革。

信息革命影響極其深遠(yuǎn)，因此各國(guó)需要制定相應(yīng)戰(zhàn)略。戰(zhàn)略制定的難點(diǎn)在于人工智能將持續(xù)發(fā)生重大變化，因此戰(zhàn)略必須具備適應(yīng)變化的韌性。

若要探究那些追隨自身志趣所在并開(kāi)創(chuàng)全新研究領(lǐng)域的學(xué)者的影響力，近期榮獲諾貝爾獎(jiǎng)的杰弗里·辛頓便是極具代表性的例證。2012年之前，人工智能還只是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域中的一個(gè)小型理論分支。當(dāng)時(shí)，該領(lǐng)域的科研人員主要專注于用泛覆蓋方法探索閾值邏輯網(wǎng)絡(luò)。

然而在2012年，辛頓證明了模式識(shí)別的重要性遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)邏輯方法，這一突破使人工智能從一個(gè)小眾研究領(lǐng)域，轉(zhuǎn)變?yōu)閯?chuàng)造數(shù)百萬(wàn)就業(yè)崗位并影響各國(guó)經(jīng)濟(jì)的重要方向。

人工智能領(lǐng)域的另一項(xiàng)重大變化發(fā)生在2015年，當(dāng)時(shí)研究人員試圖壓縮互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容。這一探索催生了ChatGPT，并最終推動(dòng)了大語(yǔ)言模型的發(fā)展。未來(lái)AI仍可能經(jīng)歷更多根本性變革，因此治理AI和信息革命的戰(zhàn)略必須具備韌性。

最能適應(yīng)變化的戰(zhàn)略，是培養(yǎng)能夠探索并應(yīng)對(duì)全新發(fā)展方向的人才。中國(guó)似乎正在采取這一戰(zhàn)略。過(guò)去，黃金、石油和農(nóng)業(yè)鑄就國(guó)家強(qiáng)盛；未來(lái)，人才將是國(guó)家的核心競(jìng)爭(zhēng)力。致力于培養(yǎng)人才的國(guó)家，將成為世界領(lǐng)先的強(qiáng)國(guó)。

中國(guó)認(rèn)識(shí)到這一點(diǎn)，因此啟動(dòng)“101計(jì)劃”，旨在提升本科教育質(zhì)量，培養(yǎng)信息時(shí)代所需的人才。今天將探討中國(guó)在這方面的部分實(shí)踐。

中國(guó)頂尖高校的教師普遍具備良好英語(yǔ)能力，可以借鑒歐美高校經(jīng)驗(yàn)，培養(yǎng)高質(zhì)量人才。而地方省屬高校教師英語(yǔ)水平相對(duì)有限，因此，“101計(jì)劃”為全國(guó)1300所高校統(tǒng)一開(kāi)發(fā)了課程資源。

“101計(jì)劃”的第二個(gè)重要組成部分，是提升教學(xué)質(zhì)量。因此，必須制定一項(xiàng)統(tǒng)籌戰(zhàn)略，推動(dòng)各省全面提升所屬高校的本科教育質(zhì)量。一種可行的策略是，對(duì)各高校進(jìn)行教學(xué)質(zhì)量評(píng)估，評(píng)估結(jié)果分為上游、中游和下游（即前三分之一、中間三分之一和后三分之一），并將評(píng)估結(jié)果反饋給各高校的校長(zhǎng)。

評(píng)價(jià)指標(biāo)決定了會(huì)收獲何種結(jié)果。執(zhí)行立足于本科教學(xué)質(zhì)量的科學(xué)評(píng)估，必然會(huì)導(dǎo)向更高質(zhì)量的本科教育。

教育的一項(xiàng)重要使命，在于引導(dǎo)學(xué)生發(fā)現(xiàn)其志趣所在，并規(guī)劃一份能夠樂(lè)在其中的職業(yè)生涯。唯有投身于自己熱愛(ài)的事業(yè)，才更有可能取得卓越的成就。

我曾與多位諾貝爾獎(jiǎng)獲得者進(jìn)行過(guò)交流，并向他們探尋他們的成功策略。但隨著交流的深入，他們無(wú)一例外地表示，自己只是在單純地探索那些自己真正熱愛(ài)的事物。這些學(xué)者所在的機(jī)構(gòu)為他們提供了充足的時(shí)間和機(jī)會(huì)，去探索自己真正熱愛(ài)的事物。而正是在這樣的環(huán)境中，偶爾會(huì)有學(xué)者開(kāi)辟出全新的研究方向，并最終對(duì)整個(gè)世界產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。

強(qiáng)行要求科研人員局限于特定的應(yīng)用型研究，或能解決具體的應(yīng)用問(wèn)題，卻難以開(kāi)辟出新的研究方向，更無(wú)法孕育出足以創(chuàng)造數(shù)百萬(wàn)就業(yè)崗位的全新產(chǎn)業(yè)細(xì)分領(lǐng)域。這種做法，不可能誕生諾貝爾獎(jiǎng)或圖靈獎(jiǎng)級(jí)別的突破性成果。

若高校希望最終培養(yǎng)出獲得諾貝爾獎(jiǎng)或圖靈獎(jiǎng)的教師，就需要減輕他們的工作負(fù)擔(dān)，讓他們有充足的時(shí)間去探索自己真正感興趣的領(lǐng)域。

這一歷程為我們帶來(lái)了深刻的啟示。專注于自身志趣所在的個(gè)人，往往更容易取得成功。聚焦于某一特定問(wèn)題的企業(yè)，通常會(huì)要求員工專注于公司選定的解決問(wèn)題的策略。如果企業(yè)換一種思路，允許部分員工自由探索項(xiàng)目中自己真正感興趣的方向，最終企業(yè)或許能以更少的資源投入，找到更優(yōu)化的解決方案。

評(píng)價(jià)指標(biāo)至關(guān)重要。評(píng)價(jià)指標(biāo)決定了會(huì)收獲何種結(jié)果。因此，建立科學(xué)合理的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系至關(guān)重要。

許多高校似乎都很重視提升本校的國(guó)際排名。國(guó)際排名主要依據(jù)科研經(jīng)費(fèi)、論文數(shù)量與質(zhì)量，以及獲獎(jiǎng)情況等指標(biāo)進(jìn)行評(píng)定。這些指標(biāo)雖然易于量化評(píng)估，卻無(wú)助于提升教育質(zhì)量。

“101計(jì)劃”的一個(gè)重要組成部分，就是將高校評(píng)價(jià)體系從以科研為導(dǎo)向，轉(zhuǎn)變?yōu)橐越逃|(zhì)量為導(dǎo)向。要建立科學(xué)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，首先必須明確大學(xué)的使命。大學(xué)最根本的使命是培養(yǎng)下一代人才。大學(xué)的使命并非單純地產(chǎn)出科研成果，而是在于引導(dǎo)學(xué)生發(fā)現(xiàn)自己的志趣所在，幫助他們投身于能真正彰顯自我價(jià)值、踐行終身志趣的道路。

前面我談到了，各國(guó)需要制定戰(zhàn)略，以應(yīng)對(duì)信息革命帶來(lái)的種種變革。人工智能正在推動(dòng)信息革命，而未來(lái)還將發(fā)生許多我們目前無(wú)法預(yù)知的重大變革。

因此，一項(xiàng)好的戰(zhàn)略必須具備適應(yīng)變化的韌性。在我看來(lái)，著力培養(yǎng)能夠應(yīng)對(duì)這些變化的人才，或許是最好的戰(zhàn)略。

感謝大家給予我這次分享觀點(diǎn)的機(jī)會(huì)。我的演講到此結(jié)束。謝謝大家。