【编者按】

在人工智能与人形机器人的一骑绝尘中，中国大学迎来2025。

2025年，注定要成为变革的年份。是以战略敏捷赢得战略主动，还是在延误中错失转型机遇，中国大学踏上征途。

人工智能技术如何赋能学科建设？人工智能技术给创新人才培养带来哪些启示？特推出“大学2025”专题，以深入探讨人工智能时代的大学之变。

南开大学人工智能学院院长赵新在接受专访时表示，“数学让世界有了定量的概念，计算机让世界是可计算的，如果以人工智能的角度来说，我理解人工智能最核心的概念是一个优化的技术，它计算让这个世界怎么做一件事最优，所以它会让这个世界各个角度都能受益。”

2025年初，国内多所“双一流”高校宣布本科扩招，扩招专业大都包括人工智能专业，这引发了社会的广泛关注。同样，伴随年初国产AI大模型DeepSeek的走红，不只引发了对文科存续价值的激烈讨论，人工智能带来的替代性恐慌亦有蔓延。

南开大学人工智能学院院长赵新。受访者 供图

南开大学人工智能学院院长赵新近日在接受专访时表示，人工智能与计算机、数学等课程的发展路径很像，“现在即使是中文系也得学数学，即使是哲学系也得学计算机，将来可能的情况是，人工智能会变成通识类的课程。之所以招这么多的学生，未来可能每个单位都要用人工智能，大概是这样一个趋势。”

“人工智能这个词，一看就容易望文生义，似乎是一个远远超过人脑的无所不能，但简单讲人工智能就是赋能，”赵新说，“对教育来说，还是要坚持固基础，宽专业面的思路。学生掌握牢本学科的知识和思维方式是核心竞争力，比如我们常说这个人的思维一看就是干这个的，学生要善于把其他问题映射成本领域能解决的问题。这样即使AI存在，拥有知识就能教AI得到最好的结果。”

采访中，赵新也谈到，人工智能发展到现在，有过很多波，最近这一波概念非常吸引人，当然就会加上很多人为的想象，但这波是不是真的能让整个社会达到非常理想的状况也说不好。

注意到，南开是我国最早开展人工智能研究和教育的高校之一。当前学院下设：自动化系、智能科学系、智能工程系、机器人与信息自动化研究所、机器智能研究所和实验教学中心等6个非实体系、所、中心单位。在人工智能领域，赵新做了很多年机器人的研究。其当前在南开的主要研究方向包括：微操作机器人系统、微纳设计与加工、生物模式形成与组织发育建模等‌‌。

针对当前高校学生使用AI完成作业和论文是否涉及公平性，老师是否会被AI替代，哪些学科对应的职业可能会被AI颠覆，AI时代如何重构文、理、工科的课程体系等热点问题，赵新在接受专访时也做了回答。

AI正在模糊传统的学科边界

：南开大学是我国最早开展人工智能研究和教育的高校之一，您认为大学在应对科技变革带来的人才培养变化过程中，应做出什么样的反应？南开是如何应对变化的？

赵新：对于大学来说，学科划分越来越细肯定是方向之一，但是更关键的是，现在慢慢出现了学科融合的趋势。类似像人工智能学科的出现，至少会涉及数学、统计、人工智能、计算机，甚至还有物理，还有和生物科学相关的，比如认知。类似人工智能等专业的发展阶段，一定会出现学科交叉融合。对教育来说，还是要坚持一个固基础，宽专业面的思路。

南开在人工智能、大数据，这样新一波的智能技术出现之后，在天津市倡议下，率先成立了人工智能学院，随后又成立了统计与数据科学学院，现在还有密码与网络空间安全学院。这些学院都是随着人工智能技术出现、成熟，从数学、自动化、计算机这样一些学科分离出来，在重要性越来越强之后成立的。

：当下AI正在模糊传统的学科边界，如何重构文科、理科、工科的课程体系？

赵新：划分学科是为了让一个学科或者专业发展得更好，这是一个目的。

现在学科慢慢又开始了交叉融合。从学科交叉的角度来说，我们研究一个问题是整个的，不会因为学科而划分。比如用机器人做克隆，要知道克隆技术是生命科学的技术，它用到的手段可能会涉及生化方面的技术，但做机器人的不会生物，也不会化学，也不会医学，针对克隆技术问题本身包罗万象，可能还会涉及伦理等问题。从动作本身来说，如果描述一个人的动作是数学问题，我们要用这个动作去操作工具和细胞的交互是一个力学问题，那我们把克隆问题投影到我们会的领域就是数学问题和力学问题，如果把数学问题和力学问题解决好，再有其他学科的配合，就可以做出创新性的工作。

想要把一个问题解决好，需要从不同角度看问题。问题本身是不分学科的，我学一个学科，只要听明白其他学科的事，是可以在我的学科上把这个问题有所改进，所以在其他学科不变的情况下，我的总体效果就会变好。

从自然辩证法角度来看，物理变化最简单，化学变化里有物理变化，生物变化里有化学变化，社会变化里包括所有其他，这是一个普遍规律。一个问题的解决一定会涉及各个侧面，想把一个问题解决好，有自己擅长的，其他学科大概还能够了解，再加上良好的团队精神，就能实现融合。

：您认为人工智能技术给创新人才培养带来了哪些启示？

赵新：我也是通过学习人工智能最新的知识才发现，以我的知识背景来说，人工智能会涉及到我上大学时的三个专业，一个是自动化，就是现在的自动化学科，一个是计算机的软件，一个是计算机的硬件。我就知道，即使人工智能已经发展到今天，仍然会用到我几十年前上学时三个专业的知识。

但比如国产AI大模型DeepSeek，创造出这样的算法，不可能只用这三个专业的知识就能创造出来，所以对于教育来说，还是要有宽一点的知识面，尽管现在专业越分越细。

学生用AI工具完成作业或论文并不涉及公平性

：当前出现一个备受关注的问题，学生使用AI工具完成作业或论文时，如何界定学术原创性？

赵新：不仅是作业，包括本科生的论文，本身就不要求创新性，只要明确标注你做出来的东西是在什么帮助之下，就像现在真的创新写论文，也会引用他人，不一定都是创新的事。这是个道德问题，但不涉及学术道德。

我觉得本身这是个抄作业的事，不应该把这个问题放大化。我们老师很困惑的一个问题是，学生作业都做了，和作业类似的题期末考试考得还不好，就是说明作业没有独立做。实际上，有了AI之后（学生）不独立做作业这件事会表现得更加严重，让老师来判断是否是抄作业更难了。

：AI帮助完成作业、写论文是个问题吗？是否会涉及不公平？

赵新：我觉得这是个问题，就像用计算器计算之后，人的口算能力会下降，这个问题是客观存在的。

事实上只要保证考试的时候没抄，就是公平的。AI作为一个发散思维的工具是很好的，学生和AI 也是互相激发的过程，就像一个新想法做头脑风暴，AI工具也是头脑风暴的一环，是互相影响互相激励。特别像现在的大语言模型，AI基本只是和人说话，不会做什么，用一个很常见的话就是知识的搬运工，是以搜索为主的工具。

我觉得现在对学生用AI工具应该是鼓励的阶段，即使是AI帮助学生找到的答案，起码去用它了比不用好。

照本宣科的老师可能会被AI替代

：人工智能技术给高校教育带来了巨大变革，有人说，这也导致教师角色出现根本性转变，比如成为AI协同教育设计师，您是如何看待这一转变的？

赵新：这个改变会非常非常大，比如说原来很大一部分老师以传授知识为主，这对大学生还是必要的，但是再往上走，比如对研究生、博士生，就不能以传授知识为主，要以掌握技能为主。

为了让学生掌握技能，老师就不能只讲书本上已有的。用医学来比喻，病人病毒感染，会有什么症状，发炎会有什么症状，可能都会发烧，但你怎么判断呢？数学也是，老师教一个定义定理，但什么时候用这个定义定理，怎么用。

所以在传统的教育里教和用之间有一个很大的鸿沟。用一棵知识树做比喻，原来老师讲的都是树上的果实和叶子，很少讲树枝，可能考试也不会涉及树枝，所以学生就不太注意知识的分支、知识的主干，注意的都是果实和叶子。有了AI的工具之后，就可以用AI 做辅助，假如有一个大模型，可以把一门知识的体系、逻辑讲得非常清楚，老师就可能通过和学生互动的方式，尽可能教给学生一整棵树，而不只是像现在这样传授的只是基本的果实、叶子。

：AI发展非常快，老师是否会被替代？

赵新：在当下通过地图找路的问题解决了，但没有地图的时候怎么办。打个比方，有一个人去过一个地方，好像似乎知道路线，又似乎不知道，记忆里看见一个房子该如何拐弯，看见一棵树又该如何拐弯，这个人可能走一趟还可以走过去，但你让他说从哪走到哪可能就说不出来。回到这个问题，这样一些感觉和印象，就是非结构化的知识、经验性的知识老师可能比较有经验。知识不光包括定理定义，还包括定理定义是怎么来的，里面的内在规律。事实是，不太完备的知识要比完备的知识多得多。

同时，我觉得照本宣科的那种（老师）会被替代，因为有人工智能以后，用不着老师来念了。我们说玄奘法师去取经，取回来本身就成为了一个高僧大德，但现在肯定不行，很容易就拿回来了，现在当老师肯定不是取经的那个阶段。老师之间的差距是存在的，这在未来会越来越明显。

人工智能会慢慢变成通识类课程

：今年很多高校针对人工智能等专业发布扩招公告，您如何看待这个现象？

赵新：从学生未来就业角度来看，人工智能往前倒一点就是计算机，计算机再往前倒一点就是数学，宏观上看三门学科的发展路径非常像，只是学科的不同发展阶段。现在即使是中文系也得学数学，即使是哲学系也得学计算机。可能的情况是，人工智能未来慢慢会变成通识类的课程，这是从讲课的角度来说。

以前比如计算机就只是学计算机的人学，但现在每个人都要用计算机。所以招这么多的学生，将来可能每个单位都要用人工智能，大概是这样一个趋势。

：当前人类社会正加速迈入人工智能时代，您认为哪些学科对应的职业可能会被AI颠覆，比如翻译、金融分析等是否有被替代的可能性？

赵新：我觉得各种知识都有一个问题，就是高端和低端的问题，低端肯定容易被替代，高端就不容易被替代。比如翻译，按照信达雅的标准就不容易被替代。同样，和联想、直觉相关的职业也很难被替代。

还有难被替代的就是具有操作性的，AI只是知识的搬运工，它给出的结论并非通过实践得到的，也不是它真的会产生什么东西。所以需要通过操作性、技能性得到相关结果的职业也不容易被替代，但这并不排除未来也可以用机器人来替代。

：您认为哪些核心能力需优先培养以应对AI替代性威胁？

赵新：我自己感觉，本学科的知识、本学科的思维方式掌握得比较牢，是核心的竞争力。比如我们平常总说这个人的思维一看就是干这个的，就是这种思维方式是有用的，善于把其他的问题映射成本领域能解决的问题，这样即使在AI 存在的情况下，你有这个知识，你还知道用最少的例子教AI , 得到最好的结果。

以南开人工智能学院为例，学生从大二开始就可以进实验室跟着老师做科研，大三、大四就可以参加小项目。这些小项目和课本上的知识区别是什么呢，课本上的知识是独立的，往好处说是一个经典，往坏处说是无土的没有根的，把这些知识用到小项目上，相当于这个知识就发酵了，就有用了。再到毕业设计做一个大练习，尽可能把以前的各门课程串起来，这样的话，学生学到的不只是叶子和果实，而是每个叶子和果实之间怎么联结，果实、叶子和树枝怎么联结，树枝和树干怎么联结。

再加上硕士到博士期间的科研训练。硕士、博士和本科有什么区别呢，不管是横向还是竖向，硕士和博士的研究是没有标准答案的，需要自己探索，探索最大的、最优的一个结果，学生慢慢就会掌握用学科知识，去探索世界、认识世界，解决问题。

AI能否像想象的那样强大还有很多不确定

：有人在网上评论，人工智能出现后意味着第四次工业革命到来，您怎么看？

赵新：我自己也这么认为，人工智能发展到现在，有过很多波，是不是这波我说不好，但它确实对人类影响非常大。最近这一波，概念非常吸引人，当然就会加上很多人为的想象，新一代的人工智能有非常明确的技术基础。因为它的计算能力太强，超出人的想象，这波是不是真的能让整个社会达到非常理想的状况也说不好。

数学让世界有了定量的概念，计算机让世界是可计算的。如果以人工智能的角度来说，我理解人工智能最核心的是一个优化的技术，它帮助世界计算怎么做一件事最优，通过计算找出一个解决问题最好的办法，实际上它是一个流程优化，或者是过程优化，所以它会让这个世界各个角度都能受益。

人工智能这个词，一看就容易望文生义，似乎是一个远远超过人脑的无所不能，但事实就是多了一条大内存，内存大到一定程度不仅能够计算，还能从中找到规律，分析结果，并深度学习。但它的基础还是图灵机，核心还是冯诺伊万架构，所以人工智能是不是能够像人想象的那样（强大），还有很多不确定。