文章主题：AIGC行业, 人才培养, 昆山杜克大学, 黄名畯
近期，随着人工智能助手（AIGC）行业的迅速发展，如何培养相关人才成为了社会关注的焦点。为此，南都采访了昆山杜克大学数据与计算科学系的副教授黄名畯。黄名畯教授的研究领域涉及物联网、智能健康、机器学习和信息学等多个方面。在昆山杜克大学，他负责教授包括计算机组织与编程、操作系统概述、以及图像数据科学在内的多门课程。
黄教授向南都记者表示，培养对AIGC行业的兴趣的最佳时机是从高中时期开始。AIGC是一项跨行业技术，涵盖了艺术、视频游戏、医学和自动驾驶等多个领域，因此对各个行业感兴趣的学生都可以借此机会学习和掌握这门技术。他还透露，在他的学生中，几乎所有人都继续从事原本的行业工作，没有转行的例子。
作为昆山杜克大学数据与计算科学领域的副教授，黄名畯教授具备丰富的学术背景。他首先在台湾清华大学获得了电气工程学士学位，随后在美国南加州大学取得了电气工程硕士学位，并在加州大学洛杉矶分校获得了计算机科学博士学位。在加入昆山杜克大学之前，黄教授曾在美国凯斯西储大学担任副教授，并担任移动健康实验室和传感与交互实验室的主任。
医学、交通领域的AIGC应用值得关注
南都：可以简单解释一下什么是AIGC吗？
黄名畯：相比于大家过去听过的PGC、UGC概念，AIGC就是人工智能生成的内容，可以是文本，也可以是图像、音乐、视频、3D交互等内容。生成式AI有趣的地方在于它会考虑上下文，结合预测的结果，生成接下来内容。现在AIGC和普通大众的距离缩小了很多，包括ChatGPT、AI绘图软件在内，让大家都可以接触到，所以最近就这样爆火起来。
南都：前段时间AI歌手，还有以ChatGPT为代表的对话大模型都引发了不小的关注，在你看来，未来还有哪些领域AIGC的应用是值得关注的？
黄名畯：除了音乐领域的艺术创作以外，AIGC的应用还延伸到电影、电视制作、游戏制作等。另外一方面我觉得AIGC可以用在数据分析跟决策支持方面。这种决策除了在工业上，也可以在医疗方面使用。我本身其实就是做精准健康与医疗方向的，现在AIGC不管是通过自然语言生成、影像生成，都可以用来用做影像诊断，去检测分析医疗影像，做一些个性化（的支持）。我觉得最重要是那些需要个性化的领域，如果只是标准的答案，那很多东西上网就能查到。身体状况大家都不太一样，甚至需要更多不同人的类似病人的经验。
在其他的研究中，我们已经利用人工智能生成控制器 (AIGC) 来处理医疗文献。实际上，医疗记录和病历的维护是一项繁琐的工作，需要耗费大量的人力和时间。通过运用人工智能技术，我们可以协助医生制定实际可行的治疗方案并评估疾病的潜在风险。
AIGC技术在自动驾驶领域具有广泛的应用前景。其强大的感知和决策能力可以帮助汽车识别并应对各种复杂的交通环境，从而优化道路交通流量和网络设计。此外，通过运用AIGC技术，我们可以进一步促进智能交通系统的发展，提高道路运输的效率与安全性。
南都：很多人认为中文大模型的发展痛点在于互联网上的中文数据质量低，不互通。您怎么看这个说法？
黄名畯：这个问题确实存在，中文大模型发展确实面临四个主要的问题: 1. 资源不足(开源免费更少)；2. 中文数据的质量有待提高,大数据训练对于数据的质量要求是相当高的。因为低质量的数据对模型的训练学习可能产生负面的影响；3. 数据互通性(缺乏标准化)，尤其是中文数据，中文的语义复杂，同样的一句话，在不同场景下的表达意思可能就不太一样；4. 国内大模型的技术和发展起步较晚,但这是可以克服的,我觉得是需要高校、企业一起推进的一件事。
“不该因为数学或者英语就拒绝一门技术”
南都：关于大模型人才的培养，很多大学还是都统一归到计算机专业。您觉得在用人方面， AIGC领域的发展需要哪些专业和技能？大学在目前在这一领域的培养呈现出什么样的特点？
黄名畯：目前AIGC领域，我们主要希望培养数学和计算机科学的基础知识。尤其从大学、高中的时候就应该培养这样的知识。基于学习和知识，常用的算法模型优化也都要掌握。
在当前的基础课程中，有些知识是可以直接获得的。然而，我认为要想真正掌握这些技能，还需要通过实际的学习和实践来进行锻炼。在我国的昆山杜克大学，我们会为学生提供各种实践项目，并结合真实的数据场景，以便学生能够更好地理解和应用所学知识。此外，我们还提供了丰富的暑假研究项目，鼓励学生在暑假期间到医疗机构和企业实习，以便他们能够在实际操作中提升自己。学校还鼓励学生进行独立学习，参加相关课程培训，这样他们可以通过修读独立学习课程来获得学分，从而更好地补充和完善自己的知识体系。
在我国，部分高等学府尚未完全投入到这样的项目中。他们依然遵循着传统的教育模式，将电子工程和计算机等内容各自独立教授，这使得实践环节相对缺乏，跨学科的整合也显得不足。然而，昆山的杜克学院却可以为其他学校树立一个榜样。通过他们的项目，学生们可以在大学期间了解到如何在社会中学习和应用知识。当他们毕业后，进入相关的人工智能企业时，他们仍可以继续进行学习，打破35岁以下的职业瓶颈。我认为，这无疑是一种极具意义的尝试。
南都：比如一个高中生填报志愿的时候，他要如何确定自己适合学习这个专业、适合从事这个行业？比如是不是要数学很好才可以？
黄名畯：我相信很多学生一开始还是会比较懵懵懂懂的，尤其是跟随着高考过来会有点迷茫，好像考试的内容跟AIGC也没有直接的相关。AIGC现在其实已经渐渐爆发，很接地气，不管是直播、创作，都和AIGC直接相关。我会建议很多学校可以在高中就让学生多接触这些相关内容，因为有些东西你可能是要学才会知道有这个工具，然后知道工具怎么用。在这个环境下，你只要知道有这样的技术，有去使用过，其实你渐渐可以知道是否有这样的兴趣。
AIGC领域实际上对跨学科人才的需求较大。即使你对数学并无特别浓厚的兴趣，但如果你对艺术情有独钟，那么学习并投身于AIGC行业也是个不错的选择。同样地，如果你对交通管理有兴趣，也完全可以在AIGC领域大放异彩。在这里，我想强调的是，我们不应该因为学生对数学或英语的掌握程度，而剥夺他们探索其他技术的机会。相反，我们应该鼓励他们去尝试，去体验，去发现哪些技术能够帮助他们实现未来的目标。在这个过程中，我们会发现，有时候看似不相关的领域，其实际上可能存在着密切的联系，一旦被触发，就会激发出无穷的可能性。因此，我们的教育策略应该是开放、包容的，而不是封闭、排斥的。
我深信不疑，许多人选择从事计算机科学这一行业，很大程度上是由于其相对较高的薪资待遇。回顾计算机科学的发展历程，我们可以看到，自其诞生之初，便在美国引起了广泛的关注。伴随着互联网时代的到来，以及人工智能时代的来临，计算机科学的地位日益重要，薪资水平也随之水涨船高，成为了众多人投身这一领域的关键因素。
AI生成的图片。（受访者供图）
AI人才培养现状：“学生没人转行”
南都：您的学生里，从事这个行业的人，是不是都要读到硕士起步？
黄名畯：我们学校的学生大部分都会去读研。其实我也是鼓励他们要读研，读研阶段其实是在训练学生的解决问题的能力。在本科的时候我们提供很多资源，提供很多的帮助，甚至帮学生对接很多事情。但是渐渐地他们要出社会，要想办法解决上面交代下来的一些问题，他们要有解决问题的能力。我觉得尤其是AIGC领域，更需要这样（深造），因为很多东西目前是未知。很多技术还需要再试试看，需要进一步的探索。
昆山杜克大学
南都：您的学生大部分都会从事这个行业吗？转行的多吗？
黄名畯：我在昆山杜克的学生基本都在读研究生了。我在美国的学生基本上都是在做这个方向，去企业的包括谷歌、亚马逊、三星等，也有回国去华为、字节跳动的，还有在美国研究型大学担任助理教授的，但都仍然还在这个方向，没有听说过转行的，毕竟薪资摆在这里。大家都有比较好的前景，这是目前的趋势了。不管是在美国，中国或在欧洲，其实大家都很看重这个领域。
采写：南都记者 汪陈晨
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