在AI重塑科研范式、重构产业格局的当下，“人才培养与教育变革”成为重要议题——如何规避AI带来的认知误区、如何重构青年科研人才能力、如何让职业教育适配技术转型。作为中国科协2025年“开放合作月”的核心活动之一，2025年世界科技与发展论坛上，多位专家结合实践案例给出关于未来教育的深度思考。

2025年世界科技与发展论坛

　　警惕“AI简化科学”：基础学科训练是科研思维的基石

　　当前，社会各界对人工智能在教育领域的积极作用，给予了普遍关注和认可。不过，任何新技术带来的影响都不可能是全然积极的，AI携带的潜在风险和负面影响，也需要教育行业及社会相关层面重视起来。

　　“人工智能可能会让科学被‘过度简化’，因为有了AI工具，有人会觉得‘不用学物理、不用学数学，AI能给出所有答案’，这种倾向必须避免。”新西兰工程院院士、奥克兰大学教授徐旬指出AI时代教育的一大隐忧。他强调，“从公式推导答案”的学习过程很重要，这不仅是知识学习，更是对未来生活的能力训练。因此，要警惕人工智能在教育领域带来的“陷阱”。

　　这种对AI介入教育和科研的谨慎，与纽约科学院院长兼首席执行官、2024年中国政府友谊奖获得者杜宁凯的观点不谋而合。杜宁凯介绍，已有研究表明，人工智能并非在所有情况下的表现都比人类更好，当人类与机器协作时，有时最终结果反而不如人类单独工作或机器单独运作的效果好。

　　“人类的直觉和科学研究能力也并非绝对可靠，但我们不能仅仅因为人工智能拥有惊人的能力和速度，就假定机器学习或人工智能是绝对可靠的。”杜宁凯说。

　　青年科学家能力重构：跨学科、政策衔接与国际视野缺一不可

　　青年人才是科技未来发展的核心力量。国际科学理事会首席执行官萨尔瓦托雷·阿里科认为：“未来解决社会问题的重任将落在青年科学家肩上，因此我们需要培养下一代科学家的综合能力。”

国际科学理事会首席执行官萨尔瓦托雷·阿里科

　　萨尔瓦托雷表示，AI时代的青年科研人才需突破传统能力框架，首要的是掌握“科研为政策提供建议”的实践能力。“科研成果有时需快速转化为政策与社会所需的建议；未来类似场景出现时，科学家也需具备这种衔接能力”，而这种“科研与政策的对话能力”，恰恰是当前大学课程中缺失的部分。

　　同时，面对气候变化、贫困等全球性复杂挑战，青年科学家还需具备“跨学科整合能力”。萨尔瓦托雷进一步解释：“不能只掌握生物、物理等单一学科知识，更要学会整合不同领域的知识，还要与政策制定者、私营部门等‘非科研领域利益相关者’互动。”这种跨领域协作能力，是AI时代破解复杂问题的关键。

　　南非科创部研究开发支持副总司长伊姆兰·帕特尔所在的机构与中国多所大学建立了合作关系，还在南非和中国共同设立了“联合研究中心”，他表示，“让南非学生有机会来中国交流，也让中国学生有机会去南非，通过这种方式建立起兼具合作与友谊的网络”。

南非科创部研究开发支持副总司长伊姆兰・帕特尔

　　职业教育适配AI转型：传统从业者需掌握“AI协作能力”

　　“未来工厂会更像一个‘社会实体’，同时包含人类和机器，而不是机器独自生产的场所。”徐旬在谈及“以人为核心的工业5.0”时强调，AI对制造业的变革，并非“机器取代人类”，而是“人类与机器协同”，“制造业中，社会和人类都要发挥作用，而不只是机器和机器人的主场。”

　　经济合作组织科学基金会主席曼祖尔·胡塞恩·索木尔也持相似观点，他认为，传统产业升级“除了硬件和软件支持，人力资源能力建设更为关键”。在他看来，无论是制造业工人、医疗从业者还是农业技术人员，“都需要掌握人工智能等新技术，才能真正实现产业升级”。

　　多位专家表示，职业教育的变革方向已清晰：增强AI基础、数据处理、人机协作等方面的教育，让传统行业从业者既能适应AI时代的产业需求，又能通过技术赋能提升自身价值，最终实现“产业升级与就业稳定”的双赢。（记者 李欣哲）