历史课：为更好的公共政策创造人工智能就绪教育系统

在1823年，一个激进的思想家和学者乔治·伯克贝克（George Birkbeck）创立了伦敦机械学院（现在的伯克贝克大学）。这是致力于为工人阶级男性和女性提供技术和工程技能，以便在新的工业时代中成功的先驱之一。伯克贝克的口号是“知识就是力量”，他的新型职业教育愿景帮助推动了类似的机械学院在整个英国、澳大利亚和加拿大发展。

两百年后，新的人工智能（AI）革命正变得像早期的蒸汽动力工业化一样，对今天的劳动力具有变革性和破坏性。如此之至，即使伯克贝克也会被如何为学生准备这个完全新世界的工作而感到困惑。今天，教育者和政府必须面对学生在这个新机器主导的工作场所中需要什么技能以及如何有效地教授他们这些技能的问题，当许多学生已经依赖人工智能来完成他们的学习时。

理解算法

没有人怀疑人工智能将对我们工作的方式产生全面影响——尤其是使用生成式人工智能（GenAI），根据EY 2024 工作重塑调查，从2023年的49%增长到第二年后的75%。我们早已知道，自动化、区块链和机器学习可以减少行政负担，大幅降低手工文书工作，加快重复过程，并增强分析能力。随着GenAI的出现，很明显，整个工作描述和职业路径——无论是呼叫中心工人、法务助理、撰稿人、软件编码员，还是普通医生——都将被算法重新定义或完全取代。

教育者和政府管理人员正在考虑这一快速变化的职业格局，他们必须重新评估自己应该教授的技能类型。例如，当GenAI可以在几秒钟内完成编码任务时，学生还需要学习编码吗？正在成长的律师是否需要记住案例法，还是应该专注于发展更高层次的技能，例如如何应用和解释案例法的道德和伦理判断？

即使教育者和考试委员会正在制定新的教学方法，他们也必须重新评估如何在人工智能变得常见的课堂中衡量学术成功。最近，一位著名的技术教授和作者克莱·希尔基（Clay Shirky）建议大学放弃书面作业，改为采用口头考试的学术方法。

一些政府正在通过前瞻性政策应对这一挑战。澳大利亚教育部创建了一个学校生成式人工智能框架，基于六项原则和25项指导性声明，涵盖教学、人类福祉、透明度、公平性、问责制和隐私。教育部长还成立了国家人工智能学校工作组，以推动教育中的人工智能发展，包括在学校使用人工智能的初步框架。

韩国同时也在通过在课堂上使用人工智能来根据学生的教育水平和学习行为来适应作业和任务，从而让学生从小接触人工智能。随着时间的推移，每个韩国孩子都将拥有一个个性化的人工智能导师。

机器学习的新方法

随着人工智能重塑工作和学习的世界，政府的任务是创建一个真正能够为人工智能驱动的未来做好准备的教育系统。这需要对课程进行新的关注，强调独特的人类技能，如批判性思维、创造力、伦理和情商——这些领域人工智能无法取代人类的判断。政府应该重新思考评估模型，远离死记硬背，转向评估现实世界中的问题解决、协作和适应能力。

同样重要的是，投资教师培训，建立人工智能素养，使教育者能够有效地将人工智能工具融入课堂，并指导学生负责任地使用这些技术。政府还可以确保所有学习者都能公平地获取人工智能驱动的教育资源，弥合数字鸿沟，为每个学生提供机会，无论其背景如何。

为了支持这些努力，清晰的治理框架对于将透明度、隐私和公平性嵌入人工智能在教育中的作用至关重要。政府、行业和学术界之间的合作，包括专门的人工智能教育工作组，将有助于将教育政策与不断演变的劳动力需求保持一致，推动创新，监督政策实施，并在全国范围内扩大成功的项目。

教育社会与人工智能共存的历史教训

就像乔治·伯克贝克的技术教育愿景改变了工业时代的社会一样，今天的政府承担着塑造人工智能时代教育的重要责任。通过在政策、教学、公平和治理方面采取果断行动，政府可以解锁人工智能的全部潜力，革新教育——不仅仅是为了效率，还要培养有能力、有道德和有韧性的公民，为明天的挑战做好准备。知识等于力量，但它的应用将继续使人类与机器区分开来。

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