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受人工智能技术影响，未来职场人士的工作将更加表现为人机协同，高校专业设置要改进哪些方面适应新需求？
我估计题目的意思是应该专门为目前最流行的生成式模型设置专业,因为人工智能在尤其是机器学习这一领域,在什么image classification/generator,sound synthesis,text classification.....已经卷嘛了,更别谈最近openai 的llm让一众做nlp的感到绝望.但目前技术落地如何变现为商业模式仍然不算明朗,实际真正能够接入生产流程的场景并不多,大家可以扪心自问一下,stable-diffusion,DALL-E,GPT模型最近最火的图形文本生成式模型,真的让你实现了一天上班六天摸鱼的生活了么,怕是没有吧,即使有用也仅仅占了实际应用中非常小的一部分,大家该996的还是996,该拧螺丝的还不是拧螺丝,实际工作流程还不是一个少不了,AI影响最大的恐怕仍然是营销号贩卖的焦虑，就上周某报的记者还专门对AI造成失业的问题进行调查，结果发现联系的上的都表示没听说任何相关失业的报告，而网上自称因为失业的无一不是失联状态，为什么呢？大家想想？
所以人工智能专业因为风口就设置对应专业真的为时尚早,目前高校课程最大的问题，我觉得是这里学一点那里学一些，导致很多东西学出来和实际应用脱节，学生到了真正的生产环境，自然一个比一个懵逼，导致企业反而还要花很大的成本进行培训。
我完全同意大学期间是一个打基础的阶段，什么知识都应该多多少少涉猎一点，我相信有科科高分的做题家，但我绝对不相信有面面精通的天才，很多学科的知识一半是理论知识一半经验知识，两者缺一不可少一个都是残废，你培养一个这方面的人才，这人再怎么过目不忘再怎么人肉计算器，该要的时间再少也少不到哪去，但大学的时间就那么一点，学科应该有所倚重才能达到应用的深度，如果考核人的方式仍然是什么都要高分，自然很难培养出真正适用的人才。
所以大学学习关键的不是该设立什么专业的问题，而是培养和考核方式应该怎么改变才更适应社会环境的问题。
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