# NUS系统科学研究院成立10周年，校长出席并共话人工智能时代人才培养

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Published: 2026-10-16
Source: 狮城新闻

NUS LIFELONG LEARNING FESTIVAL 2026

AI越强，人为什么越要“学会学习”？

当机器提高能力下限，人类需要继续抬高上限

AI可以整理知识、生成内容、编写代码，甚至代替我们执行一连串任务。当“会不会使用AI”逐渐成为基本能力，真正拉开差距的会是什么？

在第三届**NUS Lifelong Learning Festival**上，NUS教育者与来自Singtel、Raffles Medical Group、ST Engineering等机构的业界领袖给出了一个共同方向：

**机器越聪明，提问、判断、适应与持续学习这些独属于人的能力，就越重要。**

本届活动于2026年9月28日举行，主题为“Human in the Age of AI”，也适逢NUS School of Continuing and Lifelong Education（SCALE）成立十周年。

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## 01｜答案越来越容易，学习却不只是找到答案



NUS校长陈永财教授（Professor Tan Eng Chye）指出，学习并不只是获得解决方案。真正的学习，也包括提出问题、经历困难、绕路、失败、重新尝试，以及最终豁然开朗的那一刻。

这就是“**学会学习**”的意义：不仅掌握眼前的一项工具，而是保留好奇心，并发展出面对陌生问题时重新出发的能力。

当AI改变工作，人们既要善用它，也要有能力理解、质疑和判断其输出。技术可以提供建议，但最终怎样应用、是否可信、会带来什么影响，仍需要人来负责。

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AI能给出答案，人必须决定什么问题值得问。

当获取知识不再困难，辨别方向、发现盲点和想象新可能，反而成为更稀缺的能力。

## 02｜AI提高“下限”，人类要继续抬高“上限”



NUS特别项目副教务长、计算机学院院长Tulika Mitra教授提出，AI已经提高了人们能够做到什么的“下限”。知识检索、分析、编程和内容创作变得更容易，即使新手也能更快完成过去门槛很高的任务。

但这不应该降低我们对人的期待，而应推动我们进一步抬高能力“上限”。关键不只是用AI更快完成旧任务——那只是加速“昨天的工作”；更大的机会在于重新设计流程，去实现过去不切实际、甚至无法想象的目标。

NUS-ISS副首席执行官Victor Chua形容，AI更适合作为“能力倍增器”：它是合作伙伴或副驾驶，而不是自动驾驶。

未来的工作设计，也不应只问“哪些任务可以交给AI”，而应继续追问：

● 人与机器分别最适合承担什么？

● 哪些流程可以被彻底重构，而非简单提速？

● 当工具出错或遇到例外，谁来判断与介入？

● 新能力如何真正创造更好的工作与服务？

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## 03｜可以委派行动，但不能外包责任



NUS教育创新副教务长Simon Chesterman教授用了一个生动的比喻：生成式AI就像一位非常聪明、却可能不时“胡言乱语”的实习生——能够产出令人惊艳的成果，但也会出现幻觉，因此必须接受监督。

人需要决定哪些任务可以委派、认真检查结果，并在必要时介入。尤其当AI代理开始代替人执行操作，或智能系统进入医疗、服务机器人等现实环境，伦理、公平、隐私、自主权、健康与安全都将变得更加重要。

**行动可以交给AI，责任仍然属于使用它的人。**

这也解释了为什么专业基础不会因AI而失去价值。Tulika Mitra教授提醒，如果基础为零，再强的AI也无法凭空带来可靠的专业判断。只有理解一门学科，人们才有能力发现结果中的漏洞与风险。

NUS因此强调“**X + AI**”：先建立个人在某个领域的专业能力，再思考AI如何增强它，而不是把AI本身当成一切的起点。

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## 04｜真正的人类优势，是一组彼此连接的能力



随着AI帮助更多人完成复杂的认知任务，学历和成绩仍然重要，却可能不再足以成为唯一的区分标准。

创造力、同理心、团队协作、领导力，以及在不确定环境中作出判断的能力，会成为更突出的“人类优势”。它们并不是专业知识的替代品，而是让专业知识真正作用于现实世界的关键。

例如，服务机器人未来或许能够自然对话、记住互动、制定计划并执行交易；无代码编程也可能让员工直接教会机器人新任务。但技术越深入真实场景，人就越需要处理例外、审查风险，并把节省下来的时间投入更高价值的人际互动。

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## 05｜职业不再只有一条梯子，而是更多可能路径



Singtel集团首席人力与可持续发展官Aileen Tan提出，随着职业生涯变长，人们可能需要多次转换领域，而不是沿着单一路线不断晋升。

与其只关注下一次升职，不如主动建立“**职业选择空间**”：培养能够跨岗位、跨领域迁移的能力，让自己在环境变化时拥有更多方向。

在AI时代，终身学习也不应只是为了追赶技术而不断“补课”。它更可以是一种持续发现新可能的过程——看见新的工作方式、新的合作关系，以及过去无法打开的职业入口。

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## 06｜大学毕业，不是学习关系的结束



Simon Chesterman教授指出，期待在大学几年里获得整段职业生涯所需的一切，已经不再现实。大学需要与毕业生保持一场贯穿一生的对话，通过可叠加证书、灵活课程等方式，帮助学习者获得新能力并重新塑造自己。

过去十年，NUS与Skills and Workforce Development Agency合作提供课程的学院和机构，从2个增加到**14个**；目前累计提供约**550门课程**及超过**13万个培训名额**。

但课程增加只是第一步。教育机构还要让技能与真实职业需求连接，为不同背景的成人学习者设计灵活路径，并与企业一起重新设计岗位、应用技术及部署人才。

AI会不断升级，人也需要和它一起成长。

工具会变化，新技能会出现，学习方式也会演进；但对未知的好奇、尝试后的反思，以及继续学习的愿望，始终要掌握在我们自己手中。

AI让更多人有能力抵达起点，

而人的好奇、判断与行动，决定我们能走多远。