导读：2025年12月5日，以“智能时代中国教育学知识重建”为主题的中国教育科学论坛在北京召开。（详见：）在本次大会上，北京大学智能学院副院长、博雅特聘教授林宙辰以“人工智能的进展、影响与人才培养”为题发表主题报告，提出人工智能将替代重复繁琐的脑力劳动，但无法替代需与现实环境互动的“具身”工作；通用人工智能（AGI）短期内难以实现，其落地需依赖基础理论与计算架构的原始创新。一读EDU在大会间隙，就人工智能创新布局、人才培养等核心议题，对话林教授。现整理成文，以飨读者。

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技术演进：AI从推理萌芽到学习革命

从历史进程看，人工智能的发展大体经历三个阶段。

人工智能的历史与未来趋势（图片由受访者提供）

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发展现状：应用深化与瓶颈并存

当前人工智能既呈现应用广度快速拓展的一面，也暴露出若干核心瓶颈。一方面，大模型已成为推动教育、金融、医疗等行业落地的重要载体；另一方面，其可靠性（例如，因词元（token）→向量嵌入（embedding）的表征近似导致系统缺乏规则归纳能力，缺乏语义理解，并容易产生“幻觉”）、巨大的算力与能耗成本，以及对高质量领域数据的需求，都是必须正视的问题。国家层面正在通过建设算力网络、智算中心并优化电力与算力调度来缓解算力瓶颈；行业侧则倾向以通用大模型为基础，采用微调、检索增强等方式实现垂直化，但这同时要求更严格的数据治理与质量保障。

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社会影响：从工作替代到结构重塑

从社会影响来看，人工智能呈现出“短期替代、长期重塑”的鲜明特征，其核心价值在于“放大人类脑力”。

短期来看，70%以上“非具身”工作——即无需与现实环境互动的文案写作、内容配图等常规数据处理任务，大概率会被AI替代；但涉及环境数据提取、实体操作执行的“具身”工作，目前仍是AI的能力短板。

长期来看，社会结构将深度变革：学习领域，MOOC等资源普及使学校“传知”功能弱化，转向人际关系建立、纪律责任培养等素养教育，“自学+AI个性化辅助”成主流；工作领域，传统单位形态淡化，“少数人决策+大量AI智能体执行”的创业模式更常见。

针对“新AI寒冬是否会来临”的行业担忧，核心判断基于数据增长的持续性——数据量每18个月翻倍的发展态势，为AI技术迭代提供了源源不断的动力，因此“寒冬”大概率不会出现。但在现有技术路径下，5000亿美元级的产业投入与电力支撑不足的矛盾已逐步显现，AI行业将很快进入平稳发展期，下一轮高速增长需等待基础理论的突破性进展。

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竞争与育人：中国的优势与布局

在中美人工智能竞争的议题上，中国的核心优势体现在五方面：体制层面，中央科技委推动科技、教育、人才一体化推进，美国则呈现人才外流倾向；人才层面，中国在计算机与AI领域的全球排名位居前几名，华人学者在学术论文发表与引用中贡献突出，国内良好发展环境将持续吸引海外华人人才回流；基建层面，我国高压电网等能源基础设施全球领先，美国则面临基建老化的发展瓶颈；工业基础层面，我国具备全产业链，短期技术挑战不掩盖长期自主替代潜力；发展路线层面，美国“烧钱模式”缺乏可持续性，我国“先实现商业化盈利再滚动投入”的下沉模式更具发展韧性。

人才培养是人工智能发展的核心支撑，北京大学已形成一套成熟的人才培养体系。2019年北大成立人工智能研究院，作为全校“人工智能+”跨学科合作平台，覆盖经济、法律、医疗、艺术等多个领域；2021年组建智能学院专注人才培养，以“通识、通智、通用”为核心理念，围绕计算机视觉、自然语言处理、认知推理等六大AI核心领域构建课程体系——这一完整的课程体系设置，在国内院校中尚不多见。开设通用人工智能实验班与智能科学与技术专业实验班，明确区分专业侧重，并配套出版《通用人工智能人才培养体系》提供理论支撑。面向高校群体，核心建议在于“因地制宜”发展，例如钢铁学院可聚焦AI与材料、钢铁产业的融合，艺术学院探索AI在创意领域的应用，避免千篇一律争抢同类人才。

北京大学本博贯通的通用人工智能人才培养体系（图片由受访者提供）

AI时代的教育核心亟待重构：学生无需以“掌握知识”为终极目标，而应聚焦三种核心能力的培养——提出问题的能力，这正是应试教育背景下中国学生的传统短板；辨别知识真伪与伦理边界的判断能力，明确AI应用的是非底线；多元选择中的决策能力，锚定正确发展方向。教师则需从“知识传授者”转型为“能力引导者”，核心是确保“人主导AI而非AI主导人”。值得关注的是，高考等评价体系减少知识性考察的改革方向，需充分兼顾边远地区学生的教育公平问题。

林教授在报告最后还对人工智能发展的核心逻辑进行了梳理：AI带来的时代变革已不可逆转，国家体制保障、电力算力设施完善、人才培养体系构建，是中国在智能时代保持核心竞争力的三大支柱。面向人工智能的未来发展，整体持乐观预期。

会议现场照片

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