近年来，人工智能技术，特别是以 AlphaGo 为代表的深度学习和以 ChatGPT 为代表的大模型方法，已对整个教育行业和社会各层面产生了巨大的冲击。在积极研究和采用相应的智能教学教育新手段的同时，一些人对将来“学什么？如何学？如何评估？”产生了困惑，甚至深深地“焦虑”，就连人工智能让规模“失业”、“取代人”、“奴役人”等极端想法也在社会上涌现。在这种情况下，教育行业应该如何面对智能技术？

　　相对而言，我们现在风行的许多教育理念和方式，差不多就是用农业社会的认知与手段培养工业时代的人才，结果只有背道而驰，不但浪费时间和人力资源，更可怕的是对其身心的摧残和心智的破坏。变化已经刻不容缓，我们必须在世界范围加快教育变革的速度和力度，尽快构造并实践面向“联系着过去，又包含着未来”的智业社会之“现在”教育体系技术，服务于人类命运共同体的安全健康与可持续发展。

　　本世纪初，在 WAVES 技术的基础上，中国科学院复杂系统与智能科学重点实验室完成了WAVES II 远程教学实验系统，并通过中国自动化学会组织的专家鉴定，从较为单一的控制自动化试验，走向面向一般嵌入式实时操作系统。

　　自 2013 年起，在中国科学院复杂系统管理与控制国家重点实验室、青岛智能产业技术研究院（QAII）、中国自动化学会、松鼠 AI 和浙江省智航教育基金会的大力支持下，我们推出以iSTREAMS 和 iCDIOS 为代表的平行教学智能科技，服务于中小学和大学的人工智能等智能科技的教学与示范，正式开启了平行教育的研究与应用。目前，平行教育的研发成果已经在云南、甘肃、贵州等十几个省市得到应用，创办“智航学校”三十余所。

　　我们三十余年的研发经历充分表明：人工智能在教育行业具有巨大的影响，而基于平行智能的平行教育，具有独特的潜力。尤其是 AlphaGo 和 ChatGPT 出现之后，平行智能为平行教育提供更加有力的智能技术支撑，使基于人工社会的人工教育系统（即广义教育数字孪生与教育大模型）和基于计算实验的实时在线教学评估（即广义对抗生成和生成交互式人工智能方法）变得更加现实和有效。

　　在书籍匮缺、图书馆几乎无影的农业时代，细究经典就是学问的一切和科举教育的核心。到了工业时代，社会的基础知识和教育设施发生了根本的变化，除了少数专业，经典文献的知识不再是特殊才能，成了普通人的普通“人文素质”，似乎不用学习也要知道一些。

　　尽管如何调整内容及其内涵是一个十分复杂的问题，特别是面对未来世界的多样、不定和复杂性，我们难以在短时间里形成广泛接受的共识，但如下二点，是社会上一些有识之士甚至多数人士的共同认识：

　　精减内容，让学生有更多的自由时间。当前人工智能赖以成功的深度学习方法，其有效的主要前提是避免“过度学习（Over Learning）”或“过度拟合（Over Fitting）”，否则会严重丧失其解决新问题的“泛化（Generalization）”能力，后果是成本极高的复杂智能算法或系统，其功能还不如一台简单的“拷贝机（Copy Machine）”。算法如此，人亦同理。正如号称“天才”的诺贝尔经济学奖获得者纳什（John Forbes Nash Jr.，1928—2015）所体会的：过度学习二手知识可能损害创造力和独创精神。今天，相对这个多变、新技术迭代极快、新事物层出不穷的新时代，学校所教内容太过于繁细，必须重新思考如何精缩内容，给学生更多的自由空间，锻炼培养其应对未知未来的能力。

　　变革课程，让学生有更多的自主探索。世界各地的一些人工智能初创公司都反映了一个值得关注的现象：来自教育和经济发达国家的一些新员工，其工作能力往往还不如来自经济和教育相对落后的国家或地区的员工。表面的结论是落后地方的教师能力相对差，反而放手让学生自己利用网络摸索，往往使学生能够放开地去找自己感兴趣的事与物进行自主学习，结果锻炼出更强的应对新生事物之能力。教育发达国家的教师往往已有一套成熟的流程和课程，学生走完流程上完课程后，其思维和能力往往也在相当程度上被固化，而这些流程与课程的方式与知识大概率地落后于这些人工智能初创公司所面对的新现实，导致“发达”的学生反而不如“落后”的学生，这至少是一个值得思考的短期现象。

　　今天，我们还必须考虑比变革教学内容更重要更具深远影响的问题，就是变革学校的学科结构，如何设计设置面向“智业社会”的新的课程和相应的考核方式。

　　我们粗浅地认为，当前所教的许多数理化生物计算机科学知识在新的智能社会基础知识设施（如大模型和生成式通用人工智能）之下，极可能成为无须专门学习的“科学常识”或“科学素质”，今后将不再需要和设置一些我们熟知的分科课程，就像今天不再有我们古代围绕经典文献所细分的条目以及“五经博士”一样。

　　在人工智能或智能科技广泛成熟普及之后，可能将来只有一门学科，就是复杂性科学（Complexity Science），只有一种学习和研究途径，就是交叉学科方式（Interdisciplinary Approach），只有一种掌握和应用方法，就是虚实结合、知行合一、人机一体的平行方式。此时，大模型和元宇宙技术，还有区块链智能（Blockchain Intelligence）、智能合约（Smart Contracts）、分布式自主组织与行动（Decentralized Autonomous Organizations and Operations， DAO）将变得极为重要，学校会借助“新文科、新理科、新工科”的形态自然回归到以培养人性和想象力为主的社会基地，确保人类命运共同体的安全健康和可持续发展。

　　令人高兴的是，目前世界各地中高学校所兴起的人工智能比赛之风潮，为考核未来新课程提供了可能的解决方案：以比赛代替传统考试，化传统考试为参加晋级比赛的资格赛。例如，智航学校组织的无人机、机器人、3D 打印、人工智能等比赛，要求参加学生的课程成绩达到一定的水平才可以，结果促动一些平时对课程学习兴趣不高的学生主动补习，提高成绩后参加比赛，而且还减少了平时的考试作弊现象，使整个学校的考试成绩有了显著的提高。

　　如何有效成功地完成教育的变革？为此，我们需要根本性地改变我们的专业文化和知识基础，重新思考当 AlphaGo 和 ChatGPT 之类的智能技术成熟和普及之后，相对于新的社会知识基础设施，届时何谓知识？如何树人？

　　显然，这是一项巨大且急迫的任务。近年来，西方发达国家的一些工业界和学术界人士声称：人工智能将在未来十年提高效率一千倍，就是效率百分之十万的提高。而且，任何一个企业和组织在未来十年的年均效益提升如果低于 20%，将大概率落后甚至被淘汰。希望这是危言耸听，但值得我们警惕并更加努力地推动社会的变革。

　　基于平行智能和平行教育的研发成果，其基本理念就是：我们已进入了一个“老 IT（Industrial Technology，工业技术）”“旧 IT（Information Technology，信息技术）”“新 IT（Intelligent Technology，智能技术）”三种 IT 技术联合开发卡尔·波普尔（Karl Popper， 1902—1994）的世界大模型之新时代，即“物理”“心理”“人工（虚理）”三个世界的“第三轴心时代”，其主要特征就是包容、共赢，这就是第三波智慧型全球化的开始。这次全球化，不同于“第一轴心时代”的“负和（Negative Sum）”全球化，“第二轴心时代”的“零和（Zero Sum）”全球化，是“正和（Positive Sum）”全球化，其经济特征就是知识特有的边际效应递增，而非传统的边际效应递减，确保“你有、我有、他有”的物质和逻辑基础。新时代的教育行业与形态，必须考量这一时代特性。

　　我们还必须引入“机器人师生”，用于数字形态之外的许多教育功能和教学活动，特别是高危、高强特性的教学实践工作。不久的将来，人机交互虚实互动的教学实验工场、平行智育剧场、元宇宙教育实践基地，将成为智业社会教育的重要基础设施。教育教学技术化、工厂化、公平化是智能社会发展的必然趋势，“数字人师生”和“机器人师生”将是其关键支撑，它们成为智能社会之产业与经济发展的新动力。

　　一千多年前，伟大诗人杜甫在其不朽之作《春夜喜雨》中，描述了教育工作的最高境界：“好雨知时节，当春乃发生。随风潜入夜，润物细无声。”这首诗优雅地回答了师生“何时教、如何教”及“何时学、如何学”的问题，而智能技术，特别是平行智能为达到这一境界提供了有力的技术支撑。

　　“数字人师生”和“机器人师生”的引入，为教育变革的展开提供了新的角度，就是数字人/机器人/生物人和相应的平行师生之互动互融的人性化培育与教育，即通过数字学校及其衍生的平行学校，使生物人/机器人/数字人以实时交互的各种方式在各种各样的教育大模型中进行学习培育，并相互促进，使“对齐”和“学习”变成一项长期持续的教育工程，如同人类本身所经受的传统教育过程一样，使“终身学习”技术化、个性化、幸福化，让孔子的“学而时习之，不亦乐乎”成为普遍现实。

　　（本文摘自王飞跃《平行学校和平行师生：人工智能与教育模式的变革》。作者系盘古智库学术委员会副主任委员、中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任）