近期，在哈佛大学举办的生成式人工智能（AI）研讨会上，来自校内不同领域的教职员工、学生和职员探讨了生成式AI在学术界的影响。这次为期半天的活动由哈佛大学数字数据设计研究所、常务副校长研究办公室、哈佛信息技术部和副校长先进学习办公室联合主办，旨在讨论AI如何改变学生的成功所需技能，并引发关于其教育目的、方法和价值观的深刻思考。 哈佛商学院教授Karim Lakhani在开幕式上表示：“这是一个难得的机会，让我们共同畅想AI如何从根本上改变我们的工作方式、教学方式、学习方式和研究方式。通过这些工具，我们可以更好地追求真理。”然而，哈佛研究生院的Nonie K. Lesaux教授提醒大家，信息获取不同于学习，更不同于积极和持续的学习。 在讨论过程中，主持人Rebecca Nesson（约翰·A·保尔森工程与应用科学学院的学术项目院长）对观众进行了一次民意调查，询问学生们是否可以使用AI来总结课程材料，而不是自己阅读；教授们是否可以使用AI来撰写推荐信或初步评估学生的工作。这些问题引发了热烈的讨论，观众意见不一。 物理与天文学教授Christopher W. Stubbs指出，文理学院的教师对AI的接受程度各不相同，有些人把AI引入课堂，而另一些人则完全禁止使用。“我们还有很多路要走，我们需要让同事们充分理解这背后的意义，彻底反思我们在教育中要达到的目标，然后重新建设。” 哈佛商学院助理教授Iavor Bojinov开设了全校首个AI原生课程《领导者的数据科学与AI》，学生利用AI准备上课内容、回答问题以及创建自己的公司。Bojinov表示，虽然学生对AI工具非常积极，但也带来了一系列问题，比如作弊倾向增加。“很多学生对我说，‘我可以直接复制粘贴内容，那我真的需要学习这些东西吗？’这是我们正在认真思考的问题。” 尽管面临诸多挑战，哈佛的研究人员仍在通过生成式AI取得显著成果。Thomas S. Murphy 教授Alberto Cavallo使用AI识别数千种产品的原产国，以估计关税的影响。Thomas D. Cabot副教授Rachel Carmody则利用AI分析了大规模宏基因组数据，研究发达国家中某些肠道细菌可能的灭绝现象。Carmody说：“这就像处理一个万亿拼图，而借助生成式AI，我们现在可以在一周内得到结果，以前这可能需要一年的时间。” 此次研讨会是哈佛加大AI在教学、学习和研究中创新应用努力的一部分。2022年，哈佛商学院成立了数字数据设计研究所，成为一个全球性的研究中心，提供关于AI如何重塑工作和经济的数据驱动洞察。2023年，哈佛信息技术部与副校长先进学习办公室、文理学院及其他教职员工合作，推出了一个人工智能“沙盒”，用户可以在其中安全地尝试各种大型语言模型。 研讨会以学生演示和展示AI应用的手实践形式结束，吸引了许多参与者。该活动还得到了文理学院、工程与应用科学学院和哈佛图书馆的支持。 业内人士评价认为，生成式AI为学术界带来了前所未有的机遇和挑战。哈佛作为全球领先的高等教育机构之一，在探索AI与教育融合的过程中走在前列，为其他高校树立了榜样。然而，如何在确保教学质量的同时充分利用AI的优势，仍然是未来需要不断研究和实践的方向。