2025年「中國文化日」活動在墨爾本舉行
2025-11-22 13:00 3,965次浏览近年來，人工智慧(AI)技術快速發展並被廣泛應用，引發社會各界的關注。然而，對於AI在研究生教育中的應用，人們關注與討論相對較少。事實上，國際上已經有大量將AI應用於研究生教育的案例，AI在這一領域的普及給學校、教師和學生帶來了諸多便利。 課堂好幫手：AI給研究生教學「搭把手」 在研究生課程的教學工作中，AI可以輔助教師備課、批閱作業和考卷，為學生提供個性化教學，還能承擔助教的職能，回答學生在學習過程中產生的疑問。 在研究生課程的教學工作中，AI可以利用其強大的搜索能力幫助教師備課，從而提升教師的工作效率。此外，教師還可以利用AI的文本分析能力，輔助完成出考卷的工作。比如，西班牙達科魯尼亞大學教授弗蘭·貝拉斯就在其研究生課程中使用ChatGPT輔助生成小測驗題目、試卷和課程計劃。在ChatGPT生成試卷後，貝拉斯還會繼續要求其確認所出考卷沒有超出自己教學計劃的範圍。 教師還可以利用AI的文本分析能力輔助自己批改作業或者考卷。美國維吉尼亞大學商業倫理學教授多蘿西·萊德納表示，如果測試內容主要是有明確的對或錯答案的知識，那麼教師使用AI進行評分的效率甚至比人工評分更高。還有學者指出，AI在批改作業和考卷時能夠保持一致的標準，避免教師的主觀印象或疲勞影響對學生作業和考卷的客觀判斷。美國伊薩卡學院戰略傳播學教授黛安娜·蓋耶斯基經常使用AI工具批改學生的課程論文，並提出改進建議。當然，也有專家指出，在班級規模較小或作業答案不太明確的情況下，評分不應該交給AI完成，需要教師對作業進行人工審閱，根據教師自身的經驗判斷作業的完成質量。 AI還可以在研究生的教學活動中承擔助教的職能，為學生解答學習過程中遇到的問題。以前，在AI助教還沒有投入應用時，學生在課程學習中遇到困難，往往會向授課教師或者助教尋求幫助，或者通過網絡上的公開資料解決困惑，而AI助教則可以基於授課教師提供的課程資料對學生的問題給出解答。例如，哥倫比亞大學就在雲分析研究生課程中引入了AI助教Curiously。Curiously是一個基於課程材料訓練的聊天機器人，可以幫助學生理解課程概念並完成課程作業。為了最大限度地保證AI助教回答的準確性，Curiously被設定為僅依據教師輸入的課程文檔給出回答。然而，如果輸入的課程資料不夠豐富，就會導致AI助教的回答過於簡單。為此，Curiously的研發團隊創建了一個外部資料庫，用於存儲和索引各種課程材料。當學生向AI助教提問時，Curiously會從外部資料庫中定位相關信息，然後將其與教師輸入的相關材料相結合，這可以確保AI助教的回答既十分詳細又足夠準確。此外，與ChatGPT不同，Curiously作為AI助教，在被學生詢問時不會直接給出答案，而是會做出提示並啟發學生，進而幫助學生解決課程問題。 AI助教可以隨時為學生提供答疑服務，即使在假期、周末或者凌晨等非工作時間，也可以對學生提出的問題做出及時反饋。這不僅有助於節約授課教師和助教的答疑時間，還對習慣於在非工作時間學習的學生較為友好，可以讓擁有不同學習習慣的學生都獲得有效、及時的支持。然而，由於AI助教的回答還是可能存在不夠準確的問題，授課教師和助教仍然需要及時發現學生在課程學習過程中遇到的問題。如果學生的理解受到AI助教提供的錯誤信息的幹擾，授課教師和助教有必要及時糾正，幫助學生正確理解課程相關概念和知識。 導師好參謀：AI為個性化指導「開藥方」 研究生教育的一個重要特點就是因材施教，開展個性化教學，而AI可以有效滿足研究生在學習和科研中的個性化需求。 哈佛大學醫學院使用AI模擬真實的診療環境，讓醫學研究生可以在虛擬的診療環境中練習應對各種複雜的病例，最終獲得診斷、治療和患者管理的全面訓練。該系統不僅能夠提供逼真的診療環境，還能根據研究生的操作和決策，提供即時的反饋和評估，使研究生能夠在學習實踐中快速成長。史丹福大學醫學院開展的一項精準醫學教育項目，利用AI實時監測和評估學生的學習過程，並根據學生的學習進度和能力水平，智能調整教學內容和難度。這種個性化的教學方式，不僅提高了學生的學習效率，還培養了研究生的創新思維和解決問題的能力。 AI還可以為研究生導師有針對性地指導學生提供幫助。在研究生教育階段，AI可以針對研究生的學科背景、知識掌握情況和科研興趣為每個學生制定專門的學習方案。當下，已經有部分大學嘗試使用AI全面分析研究生的學業、科研信息，從而為研究生導師指導學生提供建議。例如，康奈爾大學整合了研究生參與工作坊、學術講座、學術討論會等學術活動和課外實踐的籤到情況，並根據學生參與學術活動的頻次分析其研究興趣，從而探索各種有效的學術交流模式，為每個學生參與學術交流活動提供幫助。康奈爾大學還會將相關信息提供給教師、助教，為其教學指導提供支持。得州農工大學根據博士生的學術背景、之前修過的課程、已經發表的文章和社會經濟地位等信息，幫助導師了解學生的能力和科研需求，為導師針對性指導博士生提供了相應建議，成為博士生導師培養學生的有力支持。 寫作好助手：AI幫研究生「打通」論文關 AI不僅可以賦能研究生課程教學，還可以應用在研究生的日常科研。當前，AI在輔助研究生論文寫作方面已經取得了一定的進展。 AI的潤色改寫功能為研究生撰寫學術論文提供了重要支持。那些剛進入科研領域的研究生新生，可以在AI幫助下快速掌握所在領域的學術寫作規範。除此之外，AI還可以幫助來自不同語言背景的研究生潤色論文，這弱化了使用非母語語言開展學術工作的研究生在寫作時的語言劣勢，促進了國際學術交流與合作。 在國外，部分高校和研究機構對學生使用AI輔助論文寫作持開放態度。南非約翰尼斯堡大學的研究負責人安東尼·卡齊博尼教授認為，掌握英語是學生進入學術界的巨大優勢，英語語法上的細節錯誤，可能使學生無法獲得學術界的認可或者喪失寶貴的學術機會，而AI的應用則可以幫助學生克服在學術寫作中的語言困難。他鼓勵學生在學術寫作時使用AI，在和AI的互動中提升英語學術寫作能力。韓國科學技術研究院還開發了一款多語言聊天機器人，能提供多種語言的學術寫作指導，幫助非英語母語的學生撰寫英語文章。該機器人使用Azure OpenAI的先進模型，並不會直接為學生生成文章，而是根據學生輸入的文本和需求提供反饋並解答問題，從而幫助學生提升寫作能力。AI驅動的語言工具有助於創造包容性的學習環境，提高學生的學習效率，並吸引多元化的國際學生群體。 很多機構已經認識到了AI在研究生教育領域的商業價值。免費視頻在線教育網站可汗學院基於GPT-4開發的AI助手Khanmigo，能夠在寫作、辯論和協作過程中為學生提供提示和建議。類似具有學術論文潤色功能的AI應用，並不會直接為學生提供一份完整的論文，而是對學生輸入的信息提出修改意見，幫助學生不斷完善自己的論文，這種寫作輔導的模式不僅能夠幫助學生了解自己在論文寫作中存在的問題，也給了學生進行修改的機會。在這一過程中，學生的論文寫作能力可以得到提升。 學術守門人：AI給論文「查漏洞」，也有「小煩惱」 AI可以對學術論文中文本與圖片的原創性作出初步的判斷，這降低了研究生在寫作中出現學術不端行為的可能性。國際權威期刊《科學》宣布使用AI軟體Proofig篩選所有的投稿，其判定結果會作為期刊編輯是否錄用稿件的重要依據。Proofig可以標記那些可能是通過剪切或縫合拼接而來的圖片。儘管Proofig的判斷能力很強，但它卻難以判斷可疑圖片究竟是由投稿人的失誤造成的，還是出現了學術不端行為。 教育科技公司也察覺到了AI在這一領域的應用前景，Turnitin就是一款被世界各國廣泛使用的論文檢測系統，具有判斷學生論文是否為原創的功能。包括伊利諾伊大學香檳分校、馬裡蘭大學在內的很多美國大學，現在都已經是Turnitin的用戶。 然而，也有高校認為，AI的判斷準確率不高，而且可能會對使用非母語進行寫作的研究生產生偏見，錯誤地將他們的論文判斷為學術不端論文，因此暫時不推薦教師使用AI對研究生的論文是否符合學術倫理作出判斷。比如，普林斯頓大學就不建議教師使用Turnitin、ZeroGPT和OpenAI等AI工具判斷學生的論文是否存在學術不端現象，認為這些AI軟體無法根據普林斯頓的學術誠信標準對學生的論文作出判斷，且判斷難以確保準確，甚至可能帶有一定偏見。新加坡國立大學曾考慮使用AI開發學術不端檢測器，但是由於檢測器可能會錯誤地將一些符合學術倫理的論文標記為不符合學術倫理的論文，造成潛在的不公正結果，該校最終決定不使用AI作為判斷學術誠信的依據。 目前來看，基於AI的學術不端檢測技術尚不成熟，為了避免AI不成熟導致的誤判，在科研和教學中仍然需要人類專家對學術論文是否符合學術倫理作出最後的判斷。但是，研究生完成學術論文初稿後，可以使用基於AI的學術不端檢測系統展開自查，根據系統的標註和反饋修改文章初稿，降低學生在論文寫作的過程中因失誤出現學術不端行為的概率。 校園小管家：AI讓管理「不打烊」 將AI應用於研究生的日常管理工作，能夠提升學校行政人員的工作效率。AI可以在任何時間段解答學生校園生活中遇到的問題，讓行政人員從日常的事務性工作中解脫，也避免了學生因行政人員下班而得不到幫助的窘境，節約了學生為了獲得行政支持而付出的時間成本。 例如，西班牙穆爾西亞大學已經開始測試一款基於AI的聊天機器人，用於回答學生關於校園和學習領域的問題。這款聊天機器人能在非辦公時間立即為學生提供回應，提升學校的行政效率。英國斯塔福德郡大學和美國喬治亞理工學院也開發了功能類似的全天候開放的聊天機器人，幫助學生解決一些常見問題，減輕學校行政人員的工作量。澳大利亞坎培拉大學開發了一款名為露西的學生聊天機器人以快速回應學生的諮詢，如果用戶對機器人提供的答案不滿意，可以將問題標記出來，由人工進行處理。雪梨大學的FinBot聊天機器人，可以幫助學校財務部門迅速回應財務相關問題的詢問。 AI可以在研究生的教學與指導、科學研究和校園管理中發揮積極作用。儘管由於技術尚不成熟，在部分領域暫時不能大範圍應用，但AI確實提升了研究生的學習效率與學術水平。未來，AI在研究生教育領域仍然有進一步發展利用的空間，隨著相關技術的日益成熟，AI將可以更好地服務研究生教育，為研究生提供更好的學習、科研與校園體驗。 (作者：李鋒亮、馮泰然，分別系清華大學教育研究院副院長、長聘教授，清華大學教育研究院博士生)
前不久，我在做某數位化平臺的調研時，與他們的創始人談到了一個耐人尋味的話題——「為什麼中國擁有全球最完整的工業體系，卻仍有無數中小工廠困於『代工邊緣』？」 對方提到，「其實只用產業鏈集群來描述中國製造業的供應鏈能力是不準確的，至少還包括工藝協同、企業協同、行業協同、區域協同和內外協同。」 這五個協同層面，恰好揭示了傳統供應鏈體系的深層矛盾。當我們把目光從單個企業的生存困境投向更遠，會發現全球供應鏈的重組早已超越簡單的產能轉移，演變為一場由數據與算法驅動的系統性變革——而AI，正是這場變革的核心引擎。 傳統供應鏈的困境：看不見的繩索與隱性成本 傳統供應鏈的痛點往往像慢性病，其症狀在危急時刻才會被劇烈感知。而AI卻像特效藥一樣，能讓傳統供應鏈「起死回生」。 在珠三角某電子元件基地，一家主營手機配件的工廠就曾遭遇過類似問題。當海外客戶突然要修改訂單要求時，供應商需要花費三天時間核實技術要求的細節，而車間主任也只能憑經驗決定能不能修改。這種低效的信息傳遞鏈條，迫使企業不得不常年多備15%的冗餘庫存以應對不確定性。 這種依賴人工經驗的決策模式，更「坑人」的地方在於，易引發市場波動中的「群體失智」：市場一有風吹草動，就容易集體跑偏。結果就是企業看不清市場走向，要麼一窩蜂擴大生產，要麼突然集體減產，最終陷入「產能錯配—利潤壓縮」的惡性循環。 這些問題的根源，本質上是傳統供應鏈「信息孤島」與「決策滯後」的系統性矛盾，而這恰恰是AI技術的突破口。 「信息孤島」的癥結在於，在傳統供應鏈中，訂單信息需經採購、設計、生產、物流等多環節層層傳遞，每過一個節點就產生信息損耗；上下遊企業因數據標準不統一，技術參數、交付周期等關鍵信息難以對齊。例如，某汽車零部件製造商因無法實時獲取主機廠的生產計劃調整，頻繁出現生產節奏與市場需求脫節。 「決策滯後」則體現為，傳統供應鏈依賴人工經驗和歷史數據的預測模式，在突發性事件面前不堪一擊。例如2020年新冠疫情初期，全球供應鏈的混亂正是源於信息傳遞的延遲和決策的滯後。當某國港口突然關閉時，上遊製造商無法及時調整生產計劃，下遊客戶也難以重新配置物流資源時，將會導致整個鏈條陷入癱瘓。 那這困境的本質是什麼呢？是工業時代線性協作模式與數字時代動態需求之間的脫節。當市場從「大規模標準化生產」轉向「個性化柔性定製」，全球貿易要求供應鏈具備實時響應能力時，依賴人工、割裂信息、滯後決策的傳統模式也將必然被淘汰。這也解釋了為何AI在供應鏈中的應用已從「可選升級」變為「生存必需」——它不僅是技術工具，更是重構供應鏈底層邏輯的核心引擎，就是為了將「看不見的繩索」轉化為「可量化的數據流」，將「隱形成本」壓縮為「精準可控的效率提升空間」。 如何解決？構建AI驅動的「數據—算法」供應鏈體系 當傳統供應鏈的痛點被摸清楚了，解決辦法也就隨之而來，即構建一個基於AI的「數據—算法」供應鏈體系。 該體系的核心，在於AI將模糊的製造能力轉化為可量化的數據資產，並通過算法實現全領域精準協同。一些領先的數位化製造平臺已經展現出成熟的實踐，其平臺通過構建多維度的數據標籤體系，從最底層的工藝切入，將原本難以描述的工藝能力，如微米級精度的車床加工、特定材質的表面處理工藝等，轉化為機器可識別的結構化特徵。隨後，將簡單的需求流轉到工廠，讓買家和工廠直接對接；碰到需要多種工藝的複雜訂單，就重新設計、拆解，再派單給不同工廠完成，其匹配精度與效率遠超人工篩選。 這種轉變其實本質上是AI正在繪製一張實時更新的全球「製造能力圖譜」。以前，說起企業的製造能力，大家總愛簡單分成「能做」和「不能做」兩種。現在，在AI驅動的體系中，每個工廠的工藝參數、設備配置、質量認證等數據都被拆解為可動態組合的模塊。例如，醫療器械企業發布精密零件採購需求時，AI系統不僅能匹配具備相應資質的供應商，還能根據實時產能數據推薦最優生產方案——既大幅提升供應鏈匹配效率，又顯著降低冗餘成本。這種數據驅動的決策模式，正在將供應鏈管理的底層邏輯從「被動響應」轉向「主動預測」，成為全球供應鏈的核心競爭力。 其實這場變革的關鍵在哪兒呢？說到底，數據成了供應鏈裡最值錢的家當，而算法就像分配利益的規矩——誰手裡的預測模型更準，誰能更快把所有數據理順，誰就能在全球供應鏈重新洗牌的時候佔上風。 對中國製造業來說，這種靠AI撐起來的「數據加算法」模式，不光能幫那些中小工廠跳出「只能做代工」的困局，更能把咱們「工業體系全」這個大優勢，變成在全球供應鏈裡說了算的本事。這麼一來，全球供應鏈也慢慢從「扎堆在一個地方生產」變成「靠數字連在一起高效協作」了。 從中國到全球，供應鏈的「去中心化」革命 而在全球範圍內，供應鏈都在悄悄變樣——以前是層層管著、一個中心說了算，現在慢慢變成了大家各有各的職能，互相配合著來。而這場大變樣的背後，最關鍵的推手就是AI。 想像這樣一個場景——深圳的電子元件工廠接到來自巴西的定製化訂單，系統自動生成包含質量檢測標準、付款條件和物流路線的智能合約，貨物離開生產線時區塊鏈就完成支付結算，整個過程像網購一樣簡單直觀。這種看似科幻的場景，其實在阿里巴巴國際站的跨境貿易中已經初現端倪，去年該平臺就有超過三成的交易開始應用區塊鏈存證技術，實現了全流程的透明化與自動化。 現在，技術的底層邏輯正在發生質變。5G結合AI視覺算法讓跨國遠程質檢成為可能，AI算法能實時分析全球14個港口的擁堵情況，物聯網設備回傳的貨櫃溫溼度數據經AI分析後可提前預警風險……傳統供應鏈的「金字塔」結構正被徹底解構。這種變革帶來的不僅是流程簡化，更是價值創造模式的根本性轉變——過去依賴跨國物流公司和銀行的「中間層」正在消失，生產端和消費端通過。AI驅動數字網絡直接咬合。 然而，這場革命的推進遠比想像中更加複雜。在東莞的製造業集群中，我們能看到兩種截然不同的圖景並行：某家年產值5億的電子廠斥資800萬搭建工業網際網路平臺，卻因管理層對數據可視化系統缺乏理解，導致系統淪為擺設；而隔壁的模具廠則用300萬改造費用實現設備聯網，通過實時監測刀具損耗率，就將生產效率大幅度提升。 這種差異折射出轉型的深層矛盾——當數位化需要重構組織架構時，很多企業發現最大的障礙不是技術本身，而是組織慣性。實際中通常會出現花了幾個月時間搭建ERP系統，但員工習慣了手工操作，推廣難度很大。此外，數據安全和隱私保護問題也日益凸顯，如何在開放共享與風險控制之間找到平衡，是行業面臨的共同挑戰。 這些現實困境揭示：去中心化不是簡單的技術疊加，而是需要同步重構商業規則、組織文化甚至權力關係的系統工程。 供應鏈的「活」與「變」 當供應鏈「活」了起來，中國製造乃至全球產業網絡的協同與進化，才真正擁有了面向未來的無限可能。 這場由數據與算法驅動的變革，正在重塑全球供應鏈的底層邏輯——從「效率優先」轉向「韌性優先」，從「成本控制」轉向「價值共創」。 過去由跨國企業主導的垂直供應鏈，正在演變為一種網狀生態。深圳無人機企業通過開放AI算法接口，吸引全球開發者為其改進飛行控制系統，使產品響應速度提升30%；蘇州的紡織廠將柔性生產線接入AI雲平臺，成為服務十幾個國家設計師品牌的「雲製造」節點，實現按單生產的毫秒級調度。這種轉變帶來的不僅是效率提升，更是價值創造邏輯的根本變革：當每個參與方都能通過數據貢獻獲得收益分成，當創新成果能在全球範圍內即時復用，供應鏈就變成了持續進化的生命體。 從大趨勢來看，AI正在悄悄改變供應鏈創造價值的方式。過去，資源怎麼分配，基本都是行業裡的大公司說了算；現在，AI的「分布式智能」慢慢接過了這活兒——算法會盯著實時數據，靈活調配產能、優化物流路線、提前預判需求，哪怕是很小的生產單元，都可能在這個過程中變成創造價值的關鍵節點。 這種變革的深層意義在於，全球供應鏈的競爭早就不拼規模大小了，而是比誰的AI算力強、處理數據快。誰能更快練出精準的預測模型，誰能更高效地把各地的數據串起來，誰就能在現在這個講究靈活、能定製的全球市場裡搶得先機。 不過，AI推動供應鏈升級，也不是沒遇到難題。比如得建立跟AI匹配的數據歸屬和交易規則，得培養既懂生產工藝又懂算法的多面手，還得琢磨怎麼讓不同文化背景的人用AI好好配合。就像深圳華強北的轉型，從以前的手工焊接小作坊，變成現在涵蓋設計、測試、融資的全鏈條數字生態，每一步突破都離不開AI技術進步和制度創新的相互帶動——算法在優化生產流程的同時，也逼著管理模式改成了「人和機器一起協作」。 在未來的產業圖景中，AI會變成供應鏈的「神經中樞」：工廠設備靠AI自己協調幹活，物流網絡跟著算法隨時調整路線，甚至消費者幾個月後想要什麼，AI都能提前半年算出來。等每個生產單元都連上AI驅動的數字網絡，整個供應鏈會變得特別有韌性，充滿活力。這可不只是技術更新換代那麼簡單，更是全球產業格局朝著「智能協同」時代走的必然結果。 (作者劉典為復旦大學中國研究院副研究員，清華大學人工智慧國際治理研究院戰略與宏觀項目主任，新著《杭州模式：DeepSeek與中國算谷》2025年5月由中信出版集團出版)
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