“ChatGPT来了，你的职业会被淘汰吗？”成为当下最火的话题。

以ChatGPT为代表的AI技术所带来的变革，引起了一众打工人的焦虑。但有专家总结称，目前ChatGPT难以取代更具创造力的工作，以及需要精细动手能力和判断力的工作。

俗话说：“创新要从娃娃抓起”。若想不被淘汰，则要从源头抓创新。

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深圳市政协常委、码隆科技CEO黄鼎隆，同时也是两个孩子的父亲。当全社会掀起对“ChatGPT取代人类”的探讨时，黄鼎隆不禁思考，当小孩长大并走入社会，他们必将面临一个人类与AI在激烈竞争中高效合作的时代，如何让他们尽早熟悉AI，做好应对挑战的准备？

今年深圳两会期间，黄鼎隆带来提案《关于以人工智能赋能基础与职业教育，培育大国工匠和高技能人才的建议》。他在接受南方财经全媒体记者采访时表示，深圳作为创新之城，拥有众多高科技企业，在未来教育和人才培养上也应该先行先试，借由AI更好赋能基础和职业教育。同时，在数字化、创新型教育中也可以探讨不同的商业模式，以此激励产业加速发展。

AI赋能教育：人才发展从“量”到“质”

黄鼎隆很早就开始高度关注ChatGPT.近期ChatGPT的火爆让他反思，中国未来产业发展到底需要什么样的人才？

“原来中国讲求‘人口红利’，之后我们又创造了‘工程师红利’。这让我作为一家科技公司负责人，在招聘的时候很有底气。”黄鼎隆说，“但ChatGPT出来之后，我开始担心，中国工程师在数量上的红利，会不会有一天被AI技术的突破抹平了？”

黄鼎隆还在思考，为什么这样的AI工具不是由中国创造出来的？经过如此层层思考，黄鼎隆开始将目光放在深圳的未来产业发展上。

产业发展需要创新型人才，这同时也是各国“军备竞赛”的重中之重。随着新时代制造业生产由“中国制造”向“中国智造”转型，深圳急需一大批创新型高技能人才补充劳动力市场。

“大国工匠和高技能人才的成长是一个长期的过程，需要从一开始就奠定好他们成才的土壤，才能在未来有所收获。”黄鼎隆说。

黄鼎隆提到，未来劳动力市场所需正在发生变化，为了让学生更好地适应未来，基础教育阶段应试教学占比应适当降低、工匠和技能型人才的选拔体系应进一步清晰化，以便提高教育结构和产业结构的匹配度。这意味着人才发展也要从“量”到“质”。

首先，在应试教育如何朝素质教育发展上，近年来，中小学生的动手能力、协作能力、实践探究能力等日益受到重视。2019年12月，教育部印发《关于加强和改进中小学实验教学的意见》，明确2023年前要将实验操作纳入初中学业水平考试，考试成绩纳入高中阶段学校招生录取依据；在普通高中学业水平考试中，有条件的地区将理化生实验操作纳入省级统一考试。

在这方面，深圳先行先试，从2017年起即在初三学生中推进物理、化学实验操作考核；2018年增加初二学生生物学实验操作考核。在数年来试点的经验背景下，《深圳市深化初中阶段理科实验教学与测评改革的实施意见(试行)》于今年1月印发，目标是到2025年，全市初中物理、化学、生物三个学科形成“教学评一体化”“教学考一致性”的实验标准体系，实验操作成绩按相应科目分值的10%计入，作为学生毕业和升学的依据。

在黄鼎隆看来，这是从单纯的“应试教育”转变为“应试+素质”相互融合的积极信号。以往中国教育界并不是不重视素质教育，只是由于素质教育的成本过于昂贵，使得其难以大范围推广。成本的昂贵不仅体现在培养过程中，还体现在考试检验上。例如，考试要检验学生做实验的动手能力，需要比改考卷花费更多的人力、物力。

据黄鼎隆透露，去年深圳市初中理化生实验操作考试中，每位学生的实验操作时间是5分钟，如果没有AI的帮助，老师需要用肉眼找出学生操作中的关键点并一一进行判别。而根据《深圳市2021年国民经济和社会发展统计公报》，深圳在基础教育阶段里，小学在校生有113.3万、中学在校生达56.32万。

今后若将实验操作纳入升学考量，相关考试仅依赖人工评分，将面临人力成本高、效率低，无法大规模推广的问题。同时，传统的实验教学中，老师难以了解所有学生的操作情况，难以进行针对性指导，这将进一步制约创新型人才的培育。

先行先试：深圳教育产业亟待更灵活丰富的商业模式

在降低应试选拔成本上，目前得到突破的科目是“英语口语”。促使口语考试高效评分的背后，离不开AI工具的使用。“这就是典型的由于技术进步，素质教育和应试教育可以相融合的案例。”黄鼎隆表示。

作为一家科技公司负责人、AI领域创业者，黄鼎隆正在将自己擅长的事情运用于教育工作上。

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

回顾黄鼎隆的创业历程，码隆科技先是以RetailAI解决方案入局零售业，瞄准自助结算场景下商品漏扫、错扫，造成严重货损的痛点，以AI商品识别技术实现智能、实时监测，并与以沃尔玛为代表的零售巨头建立了合作。

在公司逐步成长的过程中，黄鼎隆发现，以全局摄像头、细节摄像头等硬件代替人眼，并通过AI算法实现多维度的统计评分，实验教学及考核效率将大幅提升。码隆过去应用在零售场景中的AI技术，放在教育场景同样适用。

由此，码隆科技推出“智慧实验解决方案”以及配套的“智慧实验学生终端”，在深圳外国语学校、盐田区外国语学校等开展试点。具体来看，AI能分析每一位学生的得分情况、用时长短、薄弱环节等，及时反馈给授课老师，辅助其有的放矢开展实验教学。而在考试环节，AI可精准检测并在视频中标注出“胶头滴管伸入量筒”“没有清洗仪器”等操作失误，予以扣分后，教师可在AI评分基础上复核成绩，极大减轻阅卷负担。

然而，AI工具赋能实验教学在黄鼎隆看来只是教育变革的第一步。他认为，在这座尚未开放的冰山下，技术的迭代升级会在教育的全流程、多场景进行效率和体验的提升。因此，应有多种灵活的商业模式来更好地促进产业蓬勃发展。

目前在AI工具使用上，主要按照传统的学校采购模式进行。在数字化赋能的场景中，可以不再拘泥于单一的付费模式。

此外，AI在教育方面的探索，还将进一步深入职业教育，借由数据驱动培养职业人才，将AI训练成“老师傅”，打破以往相对低效的“师徒制”，尤其是电焊、汽修、美容美发等容易标准化、流程化的领域。

而在职教方面的产品迭代将比基础教育更加快速，因此，教育这个古老行业的商业模式，亟需一个颠覆性的变化，带来数量级的提升。

目前“AI+教育”正处于产业爆发前夜，深圳能否先行先试，抢占先机？

（文章来源：21世纪经济报道）