2022年11月，ChatGPT 横空出世，短短两个月内用户突破1亿，标志着一个全新的人工智能 (AI) 时代来临。自此，这项技术深刻重塑了教学、学习与研究的方式，随之而来的是一个亟待解答的问题：教育学府如何在把握 AI 机遇的同时，规避其潜在风险？

“若制定过多规则约束，创新将受掣肘；但若无规可循，亦恐引发乱象。”新加坡国立大学校长陈永财 (Tan Eng Chye) 教授指出，“在功能复合多元、具备自主能力的 AI 技术迅猛发展的当下，这一问题尤为关键。”

在2025年度大学领袖计划 (Programme for Leadership in University Management, PLUM) 开幕式上，陈永财教授向四十余位高校领导发表致辞，并指出 AI 因其广泛而深远的影响值得特别关注。

陈教授表示：“人工智能领域有许多值得深入探讨的课题——从大型语言模型的实际应用、数据管理实践的调整、能力建设与基础设施配套，到制定全面而适度的政策与治理框架，都需我们审慎思考。”

▲在 PLUM 2025 论坛上，来自东南亚地区22所高校的四十余位负责人齐聚一堂，共同探讨并交流了如何在教学、学习及科研中有效利用与管理 AI。

自2012年创办以来，“大学领袖计划”论坛已成为新加坡国立大学国际合作交流处 (NUS Global Relations Office) 主办的旗舰项目，旨在促进东南亚地区高校领导者之间的校际与跨国联系，推动知识经验分享，并就东南亚顶尖大学的治理与管理展开思想碰撞。截至目前，论坛累计汇集了来自东盟十国、超过30所大学的350余位参与者。

今年，论坛以“演进中的大学生态系统”(The Evolving University Ecosystem) 为主题，在为期三天的议程中，与会者聚焦大学如何在科技飞速变革、社会需求迭代与全球局势日益复杂的环境中保持时代价值，并就此展开了深度探讨。

通过专题报告、圆桌讨论、情景模拟及炉边谈话等多种形式，来自30多所东南亚高校的学者及管理层代表深入探讨了如何将 AI 融入课堂教学、推动学术研究，并在这一过程中坚守学术诚信与信任。

教学变革：赋能教师，重塑课堂

在新加坡国立大学教学、学习与教育技术中心 (Centre for Teaching, Learning & Technology) 教学与学习主任苏颖健 (Soo Yuen Jien) 副教授以及新加坡国立大学人工智能教育技术中心 (AI Centre for Educational Technologies) 主任梁永立 (Ben Leong) 副教授分别就 AI 在教学中的角色及新国大相关实践案例进行分享后，与会者们围绕“AI 在教学中的实际应用”这一议题展开了热烈而深入的交流。当前，如何让 AI 在教学中发挥实质作用，正成为众多高校共同探索的课题。

▲新加坡国立大学教学、学习与教育技术中心主任苏颖健副教授分享了新国大将 AI 融入教学过程的相关经验。

在新国大，全体教职人员均需参加一门名为《学术工作者人工智能》(AI for Academics) 的课程。为鼓励全员参与，学校还出台了激励政策，例如将课程完成情况与绩效奖金资格挂钩。

然而，讨论中也着重指出，相比硬性规定，体系化的支持更为重要。这包括分享技巧与实践经验的教师社群，以及负责部署 AI 工具的技术团队。

与会者还就安全问题展开讨论，并强调数据隐私至关重要，因为学生和教职员工常常在未完全意识到相关风险的情况下，在 AI 平台上共享敏感信息。此外，包容性亦是焦点议题之一——并非所有学生都能负担高级人工智能工具的订阅费用，这进一步加剧了既有的社会经济差距。

与会者还关注到 AI 引发的伦理问题。有与会者提到，其所在大学已着手向学生普及 AI 基础知识，并引导他们关注相关的伦理影响。

此外，与会者指出 AI 已不再是独立的技术领域。大学必须确保非技术背景的教职员工——从行政人员到课程管理者——都能接受基础的 AI 应用培训。

如今，AI 的应用已远超独立工具范畴，正日益与众多领域深度融合，研究领域尤其如此。关于 “AI+X” 的广泛应用前景，新加坡国立大学人工智能院 (Artificial Intelligence Institute) 院长阚阚哈里 (Mohan Kankanhalli) 教授、设计与工程学院助理教授 Gianmarco Mengaldo，以及亚洲数字金融研究院 (Asian Institute of Digital Finance) 黄克威 (Huang Ke Wei) 副教授分别在讨论中进行了阐述，其中后两位学者还就 AI 在气候与金融领域的应用分享了见解。

研究突围：跨越数据与算力壁垒

在另一场圆桌讨论中，学者们进一步指出了更具结构性的挑战，这些挑战主要存在于基础设施、数据获取和治理机制等方面。

本地区高校普遍面临高性能计算资源不足的困境，而分散的数据体系也制约着研究进展。加之医疗和生物数据在使用上存在诸多监管限制，使得大规模构建或训练模型更加困难，形成瓶颈。

开源人工智能模型被视为本地区务实可行的解决方案。与其从零开始构建大型模型，高校可以利用精选的本地数据集对开源系统进行调优。针对气候变化等全球性挑战，部分与会领导建议推动数据开放共享，以促进更广泛的科研合作。


未来之路：系统布局，敏捷前行

在 AI 时代，学生们身处一个充斥着各种数字刺激的环境。不少高校领导注意到，尽管人与人之间的互联程度达到空前水平，但学生的孤独感日益加剧、抗挫能力下降、心理健康问题也愈发凸显。

AI 也改变了学生的交流方式和信息获取模式。一个普遍现象是，如今学生阅读量明显减少，知识体系与个体认知呈现某种“疏离感”。老一辈人通过深度阅读和记笔记成为领域专家，而今天的学生从小接触搜索引擎和生成式 AI，期望不费力气就能精通一切。

在大多数信息唾手可得的今天，大学应该如何革新，才能避免被时代淘汰？

解决问题的关键或许在于，将真实世界的跨学科实践经验与更完善的心理健康保障，贯穿大学教育的全过程。为此，陈教授特别强调了 NUSOne 计划。该计划鼓励学生加入各类社群，包括体育团队、舞蹈社团等，通过线下互动深化情感联结，重建被数字洪流冲淡的人际纽带。

正如 PLUM 2025 论坛讨论明确揭示的那样，AI 已成为不可逆转的趋势。“我们已别无选择——不是是否要投入人工智能，而是必须投入。”陈教授强调，“因为我们的学生和未来毕业生，终将以各种方式与 AI 共生共进。”

基于上述讨论，后续两天的议程通过专题讨论、主题演讲乃至情景模拟等多种形式持续推进。探讨范围涵盖宏观层面的关键议题，从机构间 AI 治理与素养培育、新兴技术影响前瞻，到建设面向未来的校园所需的数据战略与基础设施布局。

系列研讨由以下专家主导：协理副校长（国际合作与交流）林秀琴 (Lum Sau Kim) 副教授、首席信息技术官陈瑞敏 (Tan Shui Min) 女士、首席数据官陈泰生 (Chan Taizan) 博士、副校长（校园基础建设）许燕龙 (Koh Yan Leng) 先生，以及文莱大学校长 Hazri Kifle博士、清迈大学协理副校长（数字技术与法律）Rattasit Sukhahuta副教授、日内瓦科学和外交预测专家 (Geneva Science and Diplomacy Anticipator) 基金 Marga Gual Soler 博士。

鉴于 AI 驱动的未来将产生广泛深远的影响，各大学必须迅速果断地采取行动，在坚守其根本使命的同时保持时代相关性：既要教导学生如何驾驭人工智能，也要引导他们守护人之为人的独特品质，同时协调各方领导力，引领学校在快速变迁的时代中稳健前行。


（来源：NUS新加坡国立大学微信公众号）