南方財經全媒體記者 石恩澤、陳思琦 深圳報道

“ChatGPT來了，你的職業會被淘汰嗎？”成為當下最火的話題。

以ChatGPT為代表的AI技術所帶來的變革，引起了一眾打工人的焦慮。但有專家總結稱，目前ChatGPT難以取代更具創造力的工作，以及需要精細動手能力和判斷力的工作。

俗話說：“創新要從娃娃抓起”。若想不被淘汰，則要從源頭抓創新。

深圳市政協常委、碼隆科技CEO黃鼎隆，同時也是兩個孩子的父親。當全社會掀起對“ChatGPT取代人類”的探討時，黃鼎隆不禁思考，當小孩長大并走入社會，他們必將面臨一個人類與AI在激烈競爭中高效合作的時代，如何讓他們盡早熟悉AI，做好應對挑戰的準備？

今年深圳兩會期間，黃鼎隆帶來提案《關于以人工智能賦能基礎與職業教育，培育大國工匠和高技能人才的建議》。他在接受南方財經全媒體記者采訪時表示，深圳作為創新之城，擁有眾多高科技企業，在未來教育和人才培養上也應該先行先試，借由AI更好賦能基礎和職業教育。同時，在數字化、創新型教育中也可以探討不同的商業模式，以此激勵產業加速發展。

AI賦能教育：人才發展從“量”到“質”

黃鼎隆很早就開始高度關注ChatGPT。近期ChatGPT的火爆讓他反思，中國未來產業發展到底需要什么樣的人才？

“原來中國講求‘人口紅利’，之后我們又創造了‘工程師紅利’。這讓我作為一家科技公司負責人，在招聘的時候很有底氣。”黃鼎隆說，“但ChatGPT出來之后，我開始擔心，中國工程師在數量上的紅利，會不會有一天被AI技術的突破抹平了？”

黃鼎隆還在思考，為什么這樣的AI工具不是由中國創造出來的？經過如此層層思考，黃鼎隆開始將目光放在深圳的未來產業發展上。

產業發展需要創新型人才，這同時也是各國“軍備競賽”的重中之重。隨著新時代制造業生產由“中國制造”向“中國智造”轉型，深圳急需一大批創新型高技能人才補充勞動力市場。

“大國工匠和高技能人才的成長是一個長期的過程，需要從一開始就奠定好他們成才的土壤，才能在未來有所收獲?！秉S鼎隆說。

黃鼎隆提到，未來勞動力市場所需正在發生變化，為了讓學生更好地適應未來，基礎教育階段應試教學占比應適當降低、工匠和技能型人才的選拔體系應進一步清晰化，以便提高教育結構和產業結構的匹配度。這意味著人才發展也要從“量”到“質”。

首先，在應試教育如何朝素質教育發展上，近年來，中小學生的動手能力、協作能力、實踐探究能力等日益受到重視。2019年12月，教育部印發《關于加強和改進中小學實驗教學的意見》，明確2023年前要將實驗操作納入初中學業水平考試，考試成績納入高中階段學校招生錄取依據；在普通高中學業水平考試中，有條件的地區將理化生實驗操作納入省級統一考試。

在這方面，深圳先行先試，從2017年起即在初三學生中推進物理、化學實驗操作考核；2018年增加初二學生生物學實驗操作考核。在數年來試點的經驗背景下，《深圳市深化初中階段理科實驗教學與測評改革的實施意見（試行）》于今年1月印發，目標是到2025年，全市初中物理、化學、生物三個學科形成“教學評一體化”“教學考一致性”的實驗標準體系，實驗操作成績按相應科目分值的10%計入，作為學生畢業和升學的依據。

在黃鼎隆看來，這是從單純的“應試教育”轉變為“應試+素質”相互融合的積極信號。以往中國教育界并不是不重視素質教育，只是由于素質教育的成本過于昂貴，使得其難以大范圍推廣。成本的昂貴不僅體現在培養過程中，還體現在考試檢驗上。例如，考試要檢驗學生做實驗的動手能力，需要比改考卷花費更多的人力、物力。

據黃鼎隆透露，去年深圳市初中理化生實驗操作考試中，每位學生的實驗操作時間是5分鐘，如果沒有AI的幫助，老師需要用肉眼找出學生操作中的關鍵點并一一進行判別。而根據《深圳市2021年國民經濟和社會發展統計公報》，深圳在基礎教育階段里，小學在校生有113.3萬、中學在校生達56.32萬。

今后若將實驗操作納入升學考量，相關考試僅依賴人工評分，將面臨人力成本高、效率低，無法大規模推廣的問題。同時，傳統的實驗教學中，老師難以了解所有學生的操作情況，難以進行針對性指導，這將進一步制約創新型人才的培育。

先行先試：深圳教育產業亟待更靈活豐富的商業模式

在降低應試選拔成本上，目前得到突破的科目是“英語口語”。促使口語考試高效評分的背后，離不開AI工具的使用。“這就是典型的由于技術進步，素質教育和應試教育可以相融合的案例。”黃鼎隆表示。

作為一家科技公司負責人、AI領域創業者，黃鼎隆正在將自己擅長的事情運用于教育工作上。

值得一提的是，黃鼎隆所成立的碼隆科技，最初并不是一家“AI+教育”公司，而是以“AI+零售”起家。

回顧黃鼎隆的創業歷程，碼隆科技先是以RetailAI解決方案入局零售業，瞄準自助結算場景下商品漏掃、錯掃，造成嚴重貨損的痛點，以AI商品識別技術實現智能、實時監測，并與以沃爾瑪為代表的零售巨頭建立了合作。

在公司逐步成長的過程中，黃鼎隆發現，以全局攝像頭、細節攝像頭等硬件代替人眼，并通過AI算法實現多維度的統計評分，實驗教學及考核效率將大幅提升。碼隆過去應用在零售場景中的AI技術，放在教育場景同樣適用。

由此，碼隆科技推出“智慧實驗解決方案”以及配套的“智慧實驗學生終端”，在深圳外國語學校、鹽田區外國語學校等開展試點。具體來看，AI能分析每一位學生的得分情況、用時長短、薄弱環節等，及時反饋給授課老師，輔助其有的放矢開展實驗教學。而在考試環節，AI可精準檢測并在視頻中標注出“膠頭滴管伸入量筒”“沒有清洗儀器”等操作失誤，予以扣分后，教師可在AI評分基礎上復核成績，極大減輕閱卷負擔。

然而，AI工具賦能實驗教學在黃鼎隆看來只是教育變革的第一步。他認為，在這座尚未開放的冰山下，技術的迭代升級會在教育的全流程、多場景進行效率和體驗的提升。因此，應有多種靈活的商業模式來更好地促進產業蓬勃發展。

目前在AI工具使用上，主要按照傳統的學校采購模式進行。在數字化賦能的場景中，可以不再拘泥于單一的付費模式。

在黃鼎隆看來，AI等數字化教育工具的使用，未來可逐步增加“按賬號付費”的服務商業模式，如為提升學生成績和實際動手能力的“AI輔助教學服務”。這種對于AI服務的續購付費模式，有別于批量采購走量的商業模式，更像是Saas模式，如果AI服務效果不好，可以不再續購，更加重視AI服務的“質”。

此外，AI在教育方面的探索，還將進一步深入職業教育，借由數據驅動培養職業人才，將AI訓練成“老師傅”，打破以往相對低效的“師徒制”，尤其是電焊、汽修、美容美發等容易標準化、流程化的領域。

而在職教方面的產品迭代將比基礎教育更加快速，因此，教育這個古老行業的商業模式，亟需一個顛覆性的變化，帶來數量級的提升。

目前“AI+教育”正處于產業爆發前夜，深圳能否先行先試，搶占先機？