在北京举行的“AI赋能高等教育”研讨会上顾群业关于AI在高校深层应用的见解，包括AI与组织文化、领导力和人才发展等方面的联系，还列举了山东工艺美术学院以及麻省理工学院的相关案例等内容。
近日，于北京举办的“AI赋能高等教育”研讨会中，顾群业针对AI在高校的深度应用阐述了极具深度的观点。
顾群业的演讲涵盖的内容十分广泛，其不仅仅局限于技术的层面，更是深入到组织文化、领导力以及人才发展等诸多核心问题的领域。他以山东工艺美术学院在AI赋能艺术设计教育方面的实践为实例，向人们展示了AI是怎样从一个单纯的工具逐步转变成为学校的核心系统的过程。在这个过程中，AI发挥了巨大的作用，它能够把山东工艺美术学院教职工们所拥有的隐性经验，像教学方法、决策经验等，进行结构化与系统化的处理，从而转化成为可以被重复使用的“组织大脑”。
顾群业着重强调了在AI时代的教育里，重点并非在于是否“会使用AI”，而是在于是否“会提问”。他觉得这是一种文化层面的挑战，这就要求我们要从使命与愿景出发，构建起一个能够支持创造并且鼓励试错的生态系统，从而使得每一位教职员工都能够参与到共创价值的过程当中。这不禁让人联想到xAI的理念，那就是我们追寻的是对宇宙本质的理解，而AI在教育领域中的应用目的是解放人类的潜力，而非取代人类。
顾群业的观点极具前瞻性，他特别指出AI并非是一座技术孤岛，而是与认知、机制以及激励相互联动的系统性变革。这一观点与当前全球的教育发展趋势相契合，如今众多的机构都在探索如何运用AI来增强人类的能力，而并非仅仅是实现自动化。就拿山东工艺美术学院的案例来说，AI能够捕捉教职员工的经验，例如教学设计或者学生指导方面的经验，并且把这些经验转化成为可以被重复使用的资产，这就类似于“语料库”的应用。例如，AI可以对教师的课堂记录、反馈数据进行分析，进而生成推荐系统，帮助新教师迅速适应教学工作。这样做不仅提升了教学的质量，还能够将学校打造成为一个“学习型组织”。从xAI的角度来看，这就类似于我们训练模型的方式：通过语料库的迭代，AI能够进行“学习”并且不断优化，不过其核心是人类所提供的数据。
顾群业还提及了麻省理工学院（MIT）利用AI平台（如OpenAI的工具）开展结构化研究的经验，目的是创建共享数据集。这一举措对团队协作有所帮助，不过也面临着诸如数据隐私和经验准确性等挑战。所以，顾群业的观点也提醒着我们，AI并非是无所不能的，它需要高质量的问题以及数据来驱动。
顾群业提到在AI时代的教育应当把重点放在“设问”能力上，这一点是极为关键的。AI擅长处理数据以及生成回应，但是人类的价值就在于能够提出具有洞察力的问题。例如，在教育场景当中，教师可以借助AI来模拟假设场景，像是如果学生的背景有所不同，那么教学方法应该如何调整呢？这有助于培养批判性思维和创新能力。人工智能的“智能”来源于训练数据和用户交互。所以，如果高校能够把教学朝着提问技能的方向转变，就能够更好地利用AI。例如，学校可以引入“AI挑战赛”，让教职员工设计问题并且运用AI来求解，这不但能够提升绩效，还能够筛选出主动学习者。这种方法能够提高组织的适应性，不过需要提供激励机制，例如职业发展通道。
AI能够协助学校筛选出愿意学习的人才，并且推动组织整体绩效的提升。这就类似于“AI驱动的人才管理”，例如通过分析AI使用日志，识别出哪些人更善于迭代和创新，而拒绝使用AI的教职员工在竞争中就会处于劣势。当然，这也带来了伦理方面的问题：如何避免AI加剧不平等（AI熟练者获得更多机会）。解决的方案是构建包容性文化，比如通过开设AI培训课程，确保所有教职工都有平等参与的机会。顾群业强调，AI应当服务于人类的共同进步，所以高校的领导需要在机制设计中融入公平性和持续学习的理念。
AI时代需要“能够提出问题、能够做出判断的人”。因此，高校应当从使命和愿景出发，创建生态系统，鼓励试错和共享。这并非是一个技术问题，而是一个文化课题。顾群业建议高校启动“AI共创项目”，让师生参与到训练AI模型的工作当中（例如上传个人经验数据），并且通过跨部门协作分享成果。这需要领导层推动认知变革（认识到AI的潜力和益处）、机制联动（将绩效考核融入AI指标）和激励体系（奖励创新应用AI的行为）。从全球的趋势来看，像斯坦福大学这样的成功案例，就是通过AI伦理课程和创新基金，培养出了“AI原住民”文化。
AI不仅能够优化流程，还能够重塑教育本身，推动教育从“工业时代”向“智能时代”转型。真正的挑战其实是来自于文化塑造和领导力（系统变革）。如果AI仅仅只是一个工具，而并非是生态系统的一部分，那么它的潜力就无法得到释放。
本文总结了顾群业在“AI赋能高等教育”研讨会上的观点，包括AI在高校应用涉及的多方面核心问题、对AI时代教育重点在于“设问”的强调、相关案例中的应用成果与挑战、AI时代人才管理的相关思考以及高校应如何构建相关生态系统等多方面内容，整体阐述了AI在高校教育中的深度应用及面临的多种情况。
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