人机协同能否催生超级智能？

人机协同能否催生超级智能？

2024年7月，在北京师范大学的一场分享会上，多位专家从开发、使用和人机协同等多个角度，共同探讨了大语言模型以及大语言模型智能体在教学中的应用案例和前景。这场分享会不仅展示了人机协同在教育领域的最新进展，也为我们理解人机协同如何推动超级智能的发展提供了重要参考。

北京师范大学博士后、互联网教育智能技术及应用国家工程研究中心大模型测评项目负责人达婷，对人机协同教学中大模型的能力测评进行了全面分析。她指出，大模型在教学能力水平上已经展现出显著优势，特别是在解析指令、提取信息和与人类价值观契合方面。然而，达婷也强调了当前的局限性，如缺少特定领域的数据集、数据集污染现象，以及基准测评中的能力转换问题。

阿里云高级算法工程师徐书尧则从技术角度分享了大语言模型的智能体工作流。他介绍道，大语言模型通过预训练、指令学习和基于人工反馈的增强学习等环节，能够精准解析指令、高效提取信息。智能体工作流将复杂任务分解为多个子任务，并由不同的智能体角色协作完成，显著增强了大模型的问题解决能力和教学效果。

在实际教学应用中，人机协同展现出巨大潜力。山东省青岛市第三实验初中生物教师孔恬恬介绍了跨学科教学设计专家智能体的开发流程。该智能体能够辅助教师生成教学活动方案、优化教学设计，并提供丰富的教学资源。在初中生物的跨学科主题学习中，智能体帮助教师设计课程框架、生成探究问题、整合多学科知识内容，并编制配套测试题，显著提高了教学效率和质量。

北京师范大学第二附属中学特级教师何杰则分享了基于大模型的人机协同语文教学案例。他提出了一种六步教学法，巧妙融合了大模型的先进特性，同时确保了教师在教学过程中的引导作用。何杰特别强调，尽管大模型在处理思想问题、情感交流和价值引领方面存在局限，但通过人机协同，教师能够更准确地把握学生的认知水平和思维动态，从而提供更有针对性的教学指导。

东莞松山湖未来学校高中地理高级教师谢鑫探讨了智能体在高中地理教学中的应用。他强调，智能体技术能够依据学生的学习进度和个性化兴趣，智能推荐学习资源并提供定制化学习建议。这不仅增强了教学的针对性和有效性，还极大地激发了学生的学习兴趣和积极性。

人机协同的核心优势在于通过人机数融合实现智能增殖。正如王双燕在《从“人机”协同到“人机数”融合发展》一文中所述，人机协同是一个由人和机器构成的复杂系统，系统所呈现出的协同创新源于人机之间的交互，数据流是人机交互的信息表征。对于机器而言，不同数据会产生不同的决策结果，人机协同增强智能所依靠的是人机数融合决策。个人接收并修正机器传递的数据流后，会使机器形成新的学习过程从而改变机器的决策结果。在人与机器对数据流的不断修正过程中两者最终会达成共识形成融合决策。人机数融合决策是一个包含对环境感知、数据增殖、协同创新的开放式决策回路，人、机器、数据流是这个决策回路中不可或缺的三要素，而人机协同正是人机数融合决策的结果。

这种人机数融合不仅能够解决复杂性问题，还能产生新的智能和高质量生产力。例如，边缘人工智能基于个人产生的本地数据独立作出决策，实现更快速、更安全的数据处理和决策能力。边缘人工智能能够通过与人的交互掌握人的偏好性，为其提供更好的辅助决策，这种个性化创新服务可以应用在多种领域，如健康监测、自动驾驶、智能家居等，满足多样化的产品需求。

超级智能是AI领域的前沿话题，也是人机协同发展的终极目标之一。尼克•波斯特洛姆在《超级智能：路线图、危险性与应对策略》一书中，详细探讨了超级智能的实现路径和潜在风险。他认为，超级智能的实现需要解决多个关键问题，包括如何确保智能系统的安全性和可控性，如何避免智能爆炸带来的不可预测后果，以及如何在智能增强过程中保持人类价值观的连续性。

人机协同为实现超级智能提供了一条可行路径。通过人机数融合，系统能够不断学习和适应新环境，产生新的智能和决策路径。这种协同模式不仅能够克服单一智能体的局限性，还能在保持人类控制的同时实现智能的持续进化。未来，随着技术的不断发展和完善，人机协同有望成为实现超级智能的关键途径。

尽管人机协同展现出巨大潜力，但仍面临诸多挑战和风险。首先是相互理解和沟通问题。人和机器之间的语言和交流方式存在差异，这可能导致沟通障碍和误解。其次是知识和技能不匹配。机器的知识和技能仍然有限，面对复杂或新颖的任务时可能无法提供足够的帮助。此外，任务分配和协调也是一个难题。机器无法像人类一样理解和适应任务的复杂性和变化性，导致效率降低和冲突出现。

隐私和安全问题同样不容忽视。人机协同可能涉及处理大量的数据和信息，这可能带来个人隐私和安全风险。如何确保机器能够保护个人信息和数据安全，以及合规性，是一个重要挑战。此外，人机协同的学习和发展过程也面临挑战。机器学习需要大量的数据和时间来进行训练和改进，而人类学习则更加灵活和适应性强。如何平衡两者之间的交互和学习过程，以达到更好的协同效果，是一个具有挑战性的问题。

面对这些挑战，推动人机协同发展需要从多个方面入手。首先，科技创新是关键。需要投入更多资源用于人工智能、机器学习等领域的研究与发展，提升机器的智能水平。其次，设计友好的用户界面，使人类能够更方便地与机器进行交互，提高工作效率和用户体验。教育培训也至关重要，需要开展相关培训，提高人们与机器协同工作的能力，培养人机协同思维和技能。

政策指导和伦理研究同样不可或缺。需要关注人工智能发展过程中的伦理问题，制定相关政策和法规，确保人机协同的发展在合理和可控的范围内。跨学科合作也是推动人机协同发展的重要途径。需要推动学术界和工业界的跨学科合作，促进人机协同研究的交流与合作。最后，建立人机协同平台，通过信息共享、任务分配等功能，实现高效的人机协同。

人机协同被视为现实版超级智能的一种体现，通过人类与人工智能的紧密合作，双方互补优势，有望实现超越人类智力的超级智能。这种协同不仅能增强人类的认知能力和创新能力，还在医疗、法律等多个领域展现出巨大潜力。然而，这一进程也面临诸多挑战，如伦理责任和技术依赖等问题。未来，人机协同是否真的能催生超级智能，值得我们深入探讨和期待。