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重構(gòu)教育:AI時期的技術(shù)倫理、公平性與全球競爭

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重構(gòu)教育:AI時期的技術(shù)倫理、公平性與全球競爭

——斯坦福大學《人工智能指數(shù)報告2025》關(guān)于教育的專題分析

趙章靖

2025年4月7日,美國斯坦福大學發(fā)布了2025年度《人工智能指數(shù)報告》(Artificial Intelligence Index Report 2025),該報告是自2017年發(fā)布相關(guān)報告以來,迄今為止最全面的一版。今年的報告新增了對人工智能硬件發(fā)展格局的深入分析、對推理成本的新估算,以及對人工智能出版物和專利申請趨勢的新研究。還引入了關(guān)于企業(yè)采用負責任人工智能實踐的最新數(shù)據(jù),并擴展了人工智能在科學和醫(yī)學領(lǐng)域日益重要作用的覆蓋范圍。

報告稱:人工智能指數(shù)繼續(xù)引領(lǐng)追蹤和解讀塑造該領(lǐng)域的最關(guān)鍵趨勢——從地緣政治格局的變化和基礎(chǔ)技術(shù)的快速演進,到人工智能在商業(yè)、政策制定和公共生活中的擴展作用??v向追蹤始終是我們使命的核心。在飛速發(fā)展的領(lǐng)域中,指數(shù)提供了重要的背景——幫助我們了解人工智能的現(xiàn)狀、發(fā)展歷程以及未來可能的方向。

該報告總結(jié)出人工智能時代全球發(fā)展的11項突出特征,包括:(1)人工智能在復雜基準測試中的表現(xiàn)持續(xù)提升。(2)人工智能日益融入日常生活。(3)企業(yè)全面擁抱人工智能,推動創(chuàng)紀錄的投資與使用。(4)美國仍在頂級人工智能模型開發(fā)中領(lǐng)先,但中國正在縮小性能差距。(5)負責任的人工智能生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展不均衡。(6)人工智能正變得越來越高效、經(jīng)濟且易于獲取。(7)各國政府正在通過監(jiān)管和投資加大對人工智能的重視。(8)人工智能和計算機科學教育正在擴展,但獲取和準備方面的差距依然存在。(9)工業(yè)界在人工智能領(lǐng)域快速前進,但前沿競爭日益激烈。(10)人工智能因其對科學的影響而獲得最高榮譽。(11)復雜推理仍然是人工智能面臨的挑戰(zhàn)。

其中,該報告特列專章,對人工智能時代的美國及全球教育概況做了梳理總結(jié)。根據(jù)報告第七章所披露的數(shù)據(jù)信息,可一窺美國及全球AI教育的發(fā)展現(xiàn)狀、機遇及挑戰(zhàn)。

(一)全球AI教育快速發(fā)展

從全球來看,自2019年以來,提供K-12計算機科學教育的國家數(shù)量翻倍,非洲與拉美成為增長主力。2024年,世界上大約三分之二的國家提供或計劃提供計算機科學教育。在30%的國家,計算機科學教育在小學和/或中學是必修課,其中歐洲國家最多。在過去的五年里,所有地理區(qū)域在提供計算機科學教育方面都取得了進展,非洲和拉丁美洲的增幅最大(如圖所示)。由于基礎(chǔ)設(shè)施條件落后,非洲國家學生很少接觸計算機科學教育。


圖1 2024年各國計算機科學教育開展情況

(二)美國中小學計算機科學教育發(fā)展迅速

報告指出:為了確保學生能夠成為負責任的使用者和開發(fā)者,必須從K-12教育和高等教育開始擴展人工智能專業(yè)知識。

因此,該報告首先對美國計算機科學教育概況進行了梳理。自2016年奧巴馬政府啟動“全民計算機科學”(Computer Science for All)計劃以來,聯(lián)邦政府與科技巨頭投入數(shù)十億美元,推動計算機科學(CS)從精英課程走向大眾教育。

至2023-2024學年,全美60%的高中開設(shè)CS課程,較2017-18學年的35%實現(xiàn)跨越式增長。在其中,各州之間、不同階層之間、不同族裔之間差異懸殊,例如馬里蘭州和阿肯色州率先實現(xiàn)100%高中覆蓋率,而蒙大拿州僅有31%的高中提供計算機科學課程,佛羅里達、亞利桑那等地計算機科學的學生參與率低至2%。

這種差距折射出地方政策優(yōu)先級的分化:技術(shù)密集型州將計算機科學視為戰(zhàn)略資源,而農(nóng)業(yè)州仍將其定位為選修課程。富裕學區(qū)(學生免費午餐覆蓋率<25%)的課程提供率為67%,而貧困學區(qū)(>75%免費午餐)驟降至50.03%。

在美國,亞裔學生CS參與率超人口占比28.7%,而拉美裔(17.7%)、非裔(6.7%)持續(xù)落后。AP計算機科學考試中,亞裔與白人男生占比66.2%,而女生、殘障學生、農(nóng)村地區(qū)學生參與率不足均值50%。報告認為:這種結(jié)構(gòu)性失衡正在制造新的數(shù)字鴻溝——當硅谷誕生下一個OpenAI時,弱勢群體可能仍然是技術(shù)紅利的旁觀者。

(三)高等教育中的AI教育集中體現(xiàn)全球人才競爭趨勢

2022-2023年間,美國AI碩士畢業(yè)生數(shù)量近乎翻倍。這種“速成式”人才培養(yǎng)背后,是企業(yè)對生成式AI人才的饑渴——ChatGPT引爆的市場需求,迫使高校在課程體系中快速增加機器學習、自然語言處理等實踐模塊。值得關(guān)注的是,這種增長尚未傳導至本科與博士階段,反映出產(chǎn)業(yè)界對應用型人才的迫切需求壓倒了對基礎(chǔ)研究的長期投入。

美國仍以絕對優(yōu)勢領(lǐng)跑信息通信技術(shù)(ICT)畢業(yè)生輸出,但追趕者正在縮小差距。例如,西班牙在本科教育領(lǐng)域異軍突起,巴西通過“科技普惠計劃”大幅提升工程師培養(yǎng)規(guī)模,土耳其實現(xiàn)ICT領(lǐng)域性別平等(女生占比49.8%)。

(四)教師在AI素養(yǎng)方面準備程度不足

81%的美國計算機科學教師認同AI應納入基礎(chǔ)教育,但僅46%自信能勝任教學。這種現(xiàn)象具有全球普遍性。

例如,歐盟調(diào)查顯示63%的教師缺乏AI教學培訓,印度的“數(shù)字印度”計劃中,僅31%的鄉(xiāng)村教師能操作教學軟件。報告由此指出:當教育者自身成為技術(shù)時代的“數(shù)字移民”,如何培養(yǎng)原生于智能時代的“數(shù)字原住民”?這個悖論正在拷問各國教育系統(tǒng)的改革深度。

(五)技術(shù)倫理:教育無法回避的終極命題

毫無疑問,生成式AI進入課堂會帶來雙重挑戰(zhàn):在機遇方面:個性化學習系統(tǒng)使偏遠地區(qū)學生獲得哈佛級的教學資源,AI助教可解決全球1.2億教師缺口。在風險方面:算法偏見導致少數(shù)族裔學生被誤判作弊,過度依賴ChatGPT削弱批判性思維。

截至2025年1月,美國已有26個州發(fā)布AI教育指南,但焦點仍集中在“如何使用工具”而非“如何理解技術(shù)”。當弗吉尼亞州高中生學習訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時,他們更需理解:為什么面部識別系統(tǒng)對深膚色人群錯誤率更高?如何防止醫(yī)療AI將種族偏見編碼為診斷建議?

(六)未來之路:重建教育的“技術(shù)人文主義”

報告指出:面對AI教育的全球圖景,應需要超越“編程從兒童抓起”既有思維,構(gòu)建三層戰(zhàn)略框架:一是在基礎(chǔ)設(shè)施層,通過衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)+離線AI設(shè)備突破數(shù)字接入壁壘;二是在課程體系層:將算法倫理、數(shù)據(jù)偏見檢測納入核心課程標準;三是在師資培養(yǎng)層,探索建立跨國教師AI能力認證體系。

正如報告合作方Kapor基金會強調(diào)的:AI教育不是技術(shù)培訓,而是塑造21世紀公民素養(yǎng)。“當哈薩克斯坦牧民的女兒能調(diào)試推薦算法,當亞馬遜雨林的少年可參與AI氣候模型開發(fā),技術(shù)革命才真正具備普惠價值。”

在這場重塑人類認知的革命中,教育不僅是傳授知識的工具,更是維護技術(shù)文明底線的最后堡壘。當我們?yōu)镃hatGPT的驚艷表現(xiàn)歡呼時,更需要清醒認識到:培養(yǎng)能駕馭AI而非被AI駕馭的新世代,將是比開發(fā)GPT-5更艱巨的挑戰(zhàn)。

作為全球公認的人工智能領(lǐng)域最權(quán)威資源之一,斯坦福大學的《人工智能指數(shù)報告》已被《紐約時報》、《彭博社》和《衛(wèi)報》等主要媒體引用,被數(shù)百篇學術(shù)論文參考,并被世界各地的政策制定者和政府機構(gòu)使用。也曾為埃森哲、IBM、富國銀行和富達等公司提供人工智能現(xiàn)狀簡報,作為全球人工智能生態(tài)系統(tǒng)的獨立洞察來源,該報告在全球范圍內(nèi)的關(guān)注程度亦會進一步提升。

(本文系教育部高校國別和區(qū)域研究2024年課題研究成果)

資料來源:
Stanford University. Artificial Intelligence Index Report 2025. https://hai-production.s3.amazonaws.com/files/hai_ai_index_report_2025.pdf


本文由中國教育科學研究院比較教育研究所副研究員趙章靖整理,編輯張永軍。內(nèi)容僅供參考,點擊左下角“閱讀原文”可下載該文獻。

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