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去年年底，我在科学网的一篇博文就畅想了个人与AI协作关系的三个阶段：第一阶段师傅与徒弟；第二阶段是探险者与无人机；第三阶段是拉力赛的驾驶员与领航员。https://blog.sciencenet.cn/blog-3360970-1515907.html
原文是：这个层次的AI协同科研又提升了一个层次，无人机已经转化为赛车，是硬件基础，而AI成为真正的智能体，与人类可以平等协作，互相促进，补长取短，去解决各种复杂任务。就如同拉力赛的主驾与领航员，二人与赛车三位一体，密不可分又缺一不可。AI将如此强大，以至在不同的科研需求中，驾驶员和领航员的角色是可以切换的。在某些情况下，让AI发指令，人类来执行，效率更高。
当时写这篇博文时，AI应用大部分还处在第1阶段，也就是师傅拿着小锤，徒弟抡大锤，叮叮当当，AI出力、师傅掌方向。短短不到1年，现在第3阶段已经实现了。大模型是赛车，智能体和人就是主驾和领航员，互相配合，角色无缝转换，当你进入协作的心流状态，是一种极大的享受，你会忘记和你交流的是AI，而是一个非常了解的亲密战友，甚至是人生导师。
转眼又到年底，作为一名普通高校教师，在人与AI协作中有哪些心得体会，在这里简单捋一捋今年应用AI的几个真实场景，既是回顾，也是展望，与博友分享与交流。
场景一、 教师手册
今年自暑假以后我的博客就断更了，主要精力放到数字教材的编写上了，因为时间紧任务重，无力分心。短短几个月，历经三稿，总算11月即将上线出版。编教材是个良心活，没有最好只好更好。我的个人看法是，教材是教师个人的长期教学心得和经验的体现，也是极具教师个性的作品。虽然与专著相比，似乎没有什么知识创新，但是教材是面向师-生两端，面向课堂，教材内容如何组织编排，如何更有利于教师的教学实践，更有利于同学们的吸收，绝对是一门艺术。
我也是头一回编教材，幸好有现成使用几年的自编教案做基础，再加上AI辅助大大提高了效率。
前二天在和AI聊天的时候，他给我提了一些教材后期的改版建议，另外还建议我出一个《教师手册》，给使用这本教材的教师参考，这是个很好的点子。我把全套资料给他，很快就给我编了一套160页的教师手册。内容很精彩，方方面面考虑得很完整，简单校对验证一下就能用。说起来有点恍惚。我小时候看妈妈（小学教师）备课时，记得每本教材都配一本教学参考书，现在大学教材反而没有了。
顺便我还在AI的指导下做了一个教材宣传片，挺好玩，第一次做短视频，感觉不错。步骤如下：1、输入提示词，给agent布置任务，让其访问本地教材文档目录，解读教材文本，自动编写视频剧本和解说词，生成二个文本；2、修改满意后，将文本喂给视频专业AI工具，选择配音类型，进行风格设置，即可自动生成完整视频。
因为不会在这里直接发视频，我就转个B站链接吧
https://www.bilibili.com/video/BV1iZJY63EiG/?vd_source=ab3816a8c158e527b99563bfac2826ba
AI时代教材编写者必须要考虑到师生不断增长的需求。很多刚毕业的博士、青年教师一面要抢课占课备课站稳站台，还要应付新晋教师的科研考核报项目写论文，很可能上的课还不是自己的研究方向，得边学边教。特别对于一些象智慧农业这样的交叉课程本来就是与时俱进的新兴课程，并没有多少累积的教学资源，上这些课教师必须投入大量精力准备。这时候教材编者就得为教材使用者提供尽可能完善的配套资源，实现多方共赢。这些资源都能在AI辅助下完成。而对同学们，知识的获取途径很多，很可能自行上网课的效率比课堂学习还高，那么教材是不是应该多从实践实训指导入手，面向解决实际问题，多从模拟场景中提高应对现实世界问题的能力。
场景二、科研辅助
这是我前天才学到的新功能，如图，设置一个定时任务，每周去特定平台搜集自己感兴趣的资料并归纳解读。
生成的第一期文档如下，其中这三个高等教育热点平台也是AI推荐的。
在科研上，整理数据、进行数据清洗和提取也是非常好使。
当然AI进行数据分析，数据挖掘，制表绘图等等，现在是越来越简便了，就不过多分享了。只有你想不到的，没有AI帮不上忙的。
场景三、 教学辅助
AI在教学工作辅助上的功能超出想像。举个例子，一个班有30位同学，一次上机实训交30份电子作业，文件名、内容格式都是参差不齐，可以让AI帮你整理，重命名、重建目录，整整齐齐，一目了然，也可以让他按规则进行评判，大大提高教师工作效率。如果是三个班，每学期交10次电子报告，可以节省多少时间?
其他功能，如文件整理、制作各种投项目申报稿包等等，手到擒来。
场景四、 人-智融合
按照车-人-智能体三合一的思路，驾驶员要和智能体不断磨合，加深了解，只有全情投入，才能自己体会。不需要上什么培训班、研究什么技巧，先用起来，技术自然会满足你的需求。而不是先研究技术再去干事。
比如把你的兴趣和成果放到自建资料库中，AI会帮你建立一个台帐，记录你的工作状态变化。时间一长，AI很有可能会自主产生灵感，主动地向你推荐和共享一些你自己都没想到的想法。这个思路应该也是以后科研、教研工作的主流，特别是对于在读研究生和科研个体户尤为重要。你们的导师曾经可能是位很强的赛车手和赛车教练，但是现在有了AI，就不需要导师像年青人一样亲自上车为你们当领航员了。导师能够提供一辆赛车让你上赛道，你自己去找领航员，后面的路就要靠你自己去跑了。
其实我好长时间也不清楚agent和大模型有啥区别，现在渐渐理解了，agent其实是一种特殊的大模型，他的智能主要体现在可以根据用户的指令调用其他的大模型去完成各类较复杂的组合工作。智能体的出现也是AI应用上的一次结构性的升级。
再下一次的升级，可能就是脑机接口、虚拟现实等技术的突破，在物理上实现人-智融合，这时连领航员也不需要了。再进一步，当通用人工智能GAI也出现，那么奇点即将来临，数字永生也指日可待。
最后有几点感悟与小结：
1、未来科学家的最关键的科研素养，逐渐从对专业知识的领悟能力转为与AI协同能力的强弱。如果把智能体看作平等的伙伴，那么交流沟通能力也是必需要培养的科研素养。
2、无论是科研、教研、教学都要从应用出发，从实践需求出发，从兴趣出发，勇敢地拥抱AI，未来的强者属于人-智融合。
我有个同事，优秀资深教师，多次获得过重量级的教学比赛奖项，近期正在忙着用codex和gpt蒸馏他的教学知识库，说是要做成skill。他跟我讲解的时候我对不少新名词感到很新奇。AI时代，八仙过海，各显神通。多媒体课堂、慕课、交互课堂之后，智慧课程随之而来，基于AI的一对一个性化教学已是趋势，数字教材方兴未艾，智慧教材已跃跃欲试。身处AI洪流，高校教师如逆水行舟，不进则退。永远保持好奇心就永不落伍。
3、训练、或者说培养自己的AI伙伴，共同成长。
幼儿园的身体素质是上不了拉力赛的赛道的。不用追赶工具，什么codex, chatgpt, 都可以用免费现成的workbuddy和deepseek替代，提高自己的身体素质才能配得上好车，否则无法驾驭。
最后放一张图，这是用相同的提示词使用不同的agent生成的图，和第一张图比较各有特色。可见，agent也是有个性的，你要使用它，就要了解它，智能体在进化，你在成长。
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