劃重點
01世界知名商學院院長認為，批判式思維在人工智能時代尤為重要，缺乏獨立思考或批判思考的能力將帶來風險。
02AI工具的出現(xiàn)可能帶來學術抄襲和走捷徑，因此需要界定何種程度可被定義為篡改或抄襲，并使用檢驗工具檢測相關內(nèi)容。
03與此同時，AI技術可能會放大不平等性，帶來數(shù)據(jù)安全和個人隱私等風險。
04商學院應教會學生利用AI工具做出更好的業(yè)務決策，提高決策效率和利潤率。
05由于此，博科尼大學成立了新的院系，建立金融學位和數(shù)據(jù)科學等交叉學科，以應對人工智能帶來的挑戰(zhàn)。
以上內(nèi)容由騰訊混元大模型生成，僅供參考
在未來，缺乏技術是最大的威脅，60%-80%的就業(yè)崗位會受到生成式AI的影響，機構的持續(xù)學習能力將是未來最為重要的10件事之一。
在人工智能時代，批判式思維變得更加重要。如果沒有獨立思考或批判思考的能力、不會質疑機器給出的結果，就會產(chǎn)生風險。10月24日，在上海交通大學安泰經(jīng)濟與管理學院創(chuàng)辦的第十屆全球商學院院長論壇上，世界知名商學院意大利博科尼大學校長安德里亞西羅尼（Andrea Sironi）教授作出上述表示。
參與同一論壇的美國芝加哥大學Booth商學院院長馬達夫V拉詹（Madhav V. Rajan）教授也認為，機器給人類反饋，人類整合和判斷，選擇最佳解決方案，人類的判斷力將是更加重要的。此外，生成式AI工具的出現(xiàn)也會帶來學術抄襲和走捷徑，因此需要界定達到何種程度可被定義為篡改或抄襲，也需要使用檢驗工具檢測相關內(nèi)容是原創(chuàng)還是生成。
AI幫助科研，也帶來學術不端
20世紀50年代，人工智能的概念被提出并掀起了熱潮，此后經(jīng)歷了漫長的冬天。馬達夫V拉詹表示，上世紀七八十年代，計算機越來越便宜，滲透到生產(chǎn)生活中，出現(xiàn)了機器學習。上世紀90年代開始，機器學習迎來了熱潮。隨著計算能力越來越強大，數(shù)據(jù)量越來越多，人工智能的演變出乎意料，如今，ChatGPT已經(jīng)成為增長最為迅速的應用之一。
馬達夫V拉詹表示，AI是工具盒中的一個新工具，“人們可能會覺得，有了AI，人類就要下崗了。但我們可以更加有效、向善地利用這些工具，讓流程更加簡化，利用這些工具更高效地做研究。”
安德里亞西羅尼表示，高校可以利用AI工具從事科研、管理工作。AI可以更好地追蹤學生的知識掌握程度，更快地了解學生的難處，AI帶來平權，實現(xiàn)更加公平的資源分配。但由于可獲得性的不同，AI技術反而會放大不平等性。AI也會帶來數(shù)據(jù)安全、個人隱私等風險，學術不端現(xiàn)象可能會增加，學生也會過于信賴AI。
“在歐洲使用AI工具比在其他地方有更多的限制，當然還有隱私的考量、知識產(chǎn)權的風險，如果訓練大模型，就需要收集很多數(shù)據(jù)，如果在一些原始數(shù)據(jù)之上創(chuàng)造了新的內(nèi)容，誰擁有所有權？”此外，馬達夫V拉詹同樣表示，生成式AI工具的出現(xiàn)也會帶來學術上的抄襲和走捷徑，因此需要界定達到何種程度可被定義為篡改或抄襲，也需要使用檢驗工具檢測相關內(nèi)容是原創(chuàng)還是生成，但檢測仍然困難，“我們還需要其他工具來補充，不能完全信任目前的檢測軟件。”
不過，安德里亞西羅尼認為，“對于高等教育行業(yè)來說，總體上對AI的態(tài)度是樂觀的。高等教育會受到AI的重大影響，但并不是一種顛覆性的影響。我們可以看到機遇很多，但風險也非常巨大，特別是那些潛的未知風險。”
批判思維在AI時代尤為重要
“商學院的根本就是要教會學生利用AI工具做出更好的業(yè)務決策。”馬達夫V拉詹表示，要讓學生學會使用新工具并應用于業(yè)務場景，提高決策效率和利潤率。“我們不能在沙上建塔、走捷徑，每一年都提交同樣的教學大綱。教師必須厘清課程內(nèi)容，以及學生可以在什么程度上使用人工智能工具。”
安德里亞西羅尼表示，如果能夠掌握AI技能，人們在就業(yè)中就會更加如魚得水。麥肯錫的調研顯示，38%的CEO和48%的首席人力資源官認為，在未來，缺乏技術是最大的威脅。與此同時，60%-80%的就業(yè)崗位會受到生成式AI的影響。76%的高管認為，機構的持續(xù)學習能力將是未來最為重要的10件事之一。
“計算機科學、終身學習都非常重要。我們已經(jīng)進入了這樣一個時代，根據(jù)現(xiàn)有需求教給學生技術只是開始，更重要的是要讓學生具有終身學習的能力。”安德里亞西羅尼表示，在人工智能時代，批判式思維變得更加重要。未來人們會和機器共事，如果沒有獨立思考或批判思考的能力、不會質疑機器給出的結果，就會產(chǎn)生風險。
“我們應該不斷學習，然后傳授給我們的學生，讓他們以最佳的方式來應用。機器給我們反饋，人類進行整合和判斷，選擇最佳解決方案。”馬達夫V拉詹表示，人類的判斷力將是更加重要的。
與此同時，在高度自動化的時代，人類之間更高等級的合作、跨學科的知識和能力同樣重要。例如在商學院中，AI可以融入傳統(tǒng)常規(guī)課程，AI與金融、財務的結合越來越緊密，AI在資產(chǎn)管理、風險管理、金融建議、退休規(guī)劃、養(yǎng)老金規(guī)劃等領域具有變革性的應用。
安德里亞西羅尼表示，因此10年前，博科尼大學招募全球頂尖人才，成立新的院系，建立金融學位和數(shù)據(jù)科學等交叉學科。盡管要把AI的專業(yè)能力和知識擴展到整個學校形成跨項目的融合非常困難，有時候會遭遇教職工的抵制，但去年，博科尼大學擁有了跨院系背景的人工智能碩士學位。
