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作为长期在计算机科学研究前沿深耕的工作者，金城也会特意在授课中涉及一些AI科技伦理或反思性的内容，而这正来自他日常在计算机领域工作得来的真实感受。“未来通过AI生成的图像、声音视频都会越来越有以假乱真的效果，将有非常多的伦理方面问题出现。我们需要警惕GPT一本正经胡说八道带来的‘正确的幻觉’。作为计算机专业的教师，我自身也感受到了这种压力，所以才会将这种反思意识教授给学生。”

据其介绍，目前一个月多教学反馈看下来，同学对课程内容的整体接受度较高，尚未出现同学听不太懂的情况。但真正有难点的可能是后续上机环节，到时候整个教学组也会想尽办法尽量克服。

多彩网3d图迷字谜从今年秋季学期开始，复旦大学全面启动人工智能课程体系建设和教育模式改革（简称“AI大课”），在2024-2025学年推出100余门AI领域课程。本学期开出的61门“AI-BEST”通过整体设计、合力打造面向所有专业和学科背景的课程体系，学生可以跨专业、跨学科、跨年级选择。

澎湃新闻记者了解到，多门AI大课由计算机系教师与专业课教师搭班教学。比如在《AI考古》课程中，第一节绪论课上由复旦科技考古研究院的文少卿讲AI在考古学领域的潜在应用方向，之后则由计算机学院的金城、钱振兴讲神经网络的原理以及AI实例应用等。

复旦大学考古系博三张同学则是带着问题而来。在当日的晚课结束后，他特意留下来与金城进行了大约五分钟的交流。“我对老师讲的机器猜测识别物体、实现自动旋转方位的方法很感兴趣，目前我在自己的研究过程中遇到了相似的这类问题，因此我带着遇到的实际问题来找答案，希望从专业研究AI的老师这里获得方法上的突破。”

在《AI考古》的课堂上，来自考古、生物医药、中文、大气等各专业的复旦学生齐聚，AI思维的注入为不同学科带来全新维度的新知新见。

在金城看来，准备AI课也是不断更新、打磨的过程。“老师们都希望经过这一个月的观察和锻炼以后，能更深度地知道该怎么优化课程内容设计，比如在教学过程中观察学生反馈，适当放慢速度、避免高歌猛进，不断根据学生接受的情况调整教学方案。”

复旦政治学与行政学大三学生陈同学向记者讲起了对这门课程的初印象：“一开始没想到国务学院也会开AI课，我一直觉得国际关系、政治学还是距离AI比较遥远的。但听了老师的教学之后，发现AI在现实的政治学与政治治理中其实是深度渗透、直接相关的。比如政治参与与人工智能的关系，以及AI赋能政府管理、政府建设等。”

而在张晓栋看来，他希望通过《人工智能与国家治理》的课堂帮助学生“破除焦虑”。“日常感觉人文社科的同学有强烈的焦虑感，担心文科被AI取代或者跟不上技术发展，但实际上政府的公共数据、数字治理等领域不少都可以通过AI处理，我们希望告知学生哪些正在做、哪些将来会做，帮助建立一些基本性的概念认识，消除学生跟AI技术脱节的焦虑。此外，也想让同学们对AI软件进行深度的接触，通过实操地玩起来、减少陌生感。”

当课程不限专业、不限年级，面对基础不同的学生，如何让学生都能无隔阂地走近AI、理解AI？这也成为很多授课老师都在思考的问题。

10月中旬，澎湃新闻（www.thepaper.cn）记者走进复旦大学的课堂，了解AI与多学科的跨界交叉会带来哪些创新火花。

在《人工智能与国家治理》的课程中，复旦大学国际关系与公共事务学院青年副研究员张晓栋正向同学们讲述政治传播中的AI运用场景，以及如何警惕“假新闻”的出现：“随着生成式AI的快速普及，制作深伪（deepfake）的门槛极大降低，稍有最基础计算机知识的用户在几周内便能制作出质量上乘的深伪内容。因此鉴别错误信息、虚假信息的能力至关重要。”

“考虑到课堂上大部分同学都不是计算机专业，来自考古、生物医药、中文、大气专业的都有，因此我部分调整了讲课框架，侧重讲AI的实际应用，帮助不同专业的同学打开‘天窗’，了解到在学科实践之中哪些工作是人工智能可以完成的。”金城讲起了他开课一个月以来的感受。

复旦行政管理专业郭同学则表示，由于这门课是融合课，会有计算机或数据科学背景的老师串联上课，给同学们带来不少跨专业的碰撞和全新思考维度。“在此前的四周课程中，老师曾系统梳理了全球各个国家的AI政策与发展方案，给我带来非常深刻的印象。在专业的AI技术方面，也帮助我了解到数据处理等AI技能。此外，未来数字政府、电子政务也都是必然发展趋势，这门课跟我所学的行政管理专业息息相关，帮我延展了这一方面的视野。”

“对于学生们的未来路径来说，AI大课或许也能成为一份‘见面礼’或‘敲门砖’，帮助他们在规划进一步读书或者就业时，拥有更多跨学科交叉的广度。”张晓栋说。

张晓栋向记者介绍了《人工智能与国家治理》的大致课程结构：前60%内容以概念与理念介绍为主，包含新兴媒体对于全球政治的影响、AI和政府运作、AI与政府创新、AI与民众多元政治参与之间的关系等；后40%则相对有具体的算法和实际上机操作环节，会教学国内的一些开源模型工具。

“我选修这门课是因为对AI技术很好奇，希望通过这节课了解人工智能的原理和应用范围。”来自复旦生命科学学院遗传学专业的博一学生许同学向记者介绍她的听课感受。“通过学习体会到，在考古学科的图像处理方面，AI还是比人力有更高的效率。而对生命科学领域来说，AI也可以对比较大的组学数据，如DNA序列数据等进行精细化的分类、提取其中特征，并作用到实际研究中，有很强的触类旁通作用。”

在金城看来，这样的设置可以真正帮助学生打通考古与AI学科的不同话语体系，也希望人工智能能够对具体业务带来落到实处的帮助。

“我自己就正在参与壁画数字化修复、书法绘画的人工智能相关工作，同时也希望使用AI技术助力博物馆数据跨区域汇集。未来如若实现彻底的博物馆数字化，我们就能在博物馆观看一个鼎时，一次性了解透彻各个馆藏、各个时代鼎的差别，甚至看出一个鼎从中原到楚国以后，风格如何变得楚国化，云纹特征如何增多等。”金城对AI技术的交叉落地场景提出自己的展望。