人工智能技术深刻改变着知识和技能生产、输出和反馈的链条，逐步取代了第一层级、重复性的劳动，给高等教育带来新的机遇和挑战。以我所在的工艺美术教育领域为例，在设计阶段，人工智能已经被广泛应用，如生成设计图、3D建模图以及效果图等。以往，手稿要经过人工建模、渲染才能生成效果图，如今人工智能直接就能依据手稿生成效果图，省去了中间环节。

　　许多传统学科借助人工智能发展交叉学科，实现了自我的更新迭代，适应时代与社会发展的前沿需要。学科的交叉可以是多样的。一种是“人工智能+传统学科”，基于人工智能的发展趋势，以及传统学科在当下的应用需求，推进学科交叉。例如“人工智能+教育”“人工智能+医学”“人工智能+语言学”等，培养具有跨学科知识技能的突破性创新复合人才。另一种是以人工智能为媒介，实现“传统学科+传统学科”。通过信息链接和数据分析，挖掘出不同学科之间的潜在联系和互通的研究方法，为跨学科研究提供新的思路和方法。

　　我所在的学校就组建了跨学科的师资团队，形成了以创新作品研发创作为中心的学科交叉汇聚引导机制。学习不同工艺、使用不同材料创作的学生，以及擅长计算机智能技术的学生可以合作组队，进行实践。

　　但是，至少在短期内，工艺美术教育的传统核心优势和能力不会被人工智能取代。设计图还需要人工反复训练生成，并进行修改完善，才能在后续制作环节进一步使用。即使机器的仿真能力超越人工，但人们对于手工艺器物的追求并不是“完美”。工艺美术除了操作技艺，还蕴藏了更多情感内核，例如本身承载的人文温度，生产过程中各种有趣的偶发因素，人与自然材质之间的情感链接，背后艺术家的成长背景和故事等。

　　工艺美术的学习需要“师古人”和“师自然”。人工智能能够实现“师古人”这个层面，但是很难实现“师自然”，因为对自然的审美千差万别。比如，玉雕有一个重要环节叫“相玉”，指的是大部分原材料都有杂质和纹路，手工艺人顺应材质自然特点，灵活激发创造力，可以化瑕为宝。这恰恰是手工艺术魅力的体现。如果由人工智能制作，需要更有规律性的规则和准确的锚点。这也是手工艺为什么需要活态传承，而不仅是装订成册的原因。

　　不用担心传统学科因为人工智能的介入而“变质”，因为基础学科本身就是基石和土壤。使用者良好地训练人工智能，必须有足够的知识技能储备。“你懂，它才会；你不懂，它也不会。”

　　人工智能走进各行各业，需要解决每个行业自身独特的落地问题。作为推动创新的中坚组织，高校理应率先一步，洞察实际应用中的落地问题，并进行探索尝试，解决问题。

　　传统工艺美术和人工智能的结合，就十分具有代表性。

　　首先是传统工艺的从业者较少，能够用于人工智能训练的素材不够丰富。

　　其次是机器的普及应用也不够成熟。例如，制作陶瓷茶壶可以先智能生成设计图，然后以机器雕出来，能精准控制厚度、形状。问题在于，机器迭代得很快，有从业者表示过“刚买回来就已经开始落后了”，机器价格也很昂贵，一般的个体从业者很难触达。

　　现实中，很多传统工艺美术的从业者并不擅长使用计算机技术，有的甚至认为操作起来不方便，还没有自己的手艺快，存在心理障碍。而擅长使用人工智能技术的人又不了解工艺美术的文化传统和技艺，想要更多的成果落地，还需要进一步实现人员组队，打破学科隔阂。

　　面对这些问题，工艺美术类高校各专业之间和学校之间可以加强协同，实现多学科人员的汇集，实现教育研发资源的共享合作，加强前沿性实验性的研究。教师作为高校学科建设的核心力量，需要理解人工智能的核心逻辑，知道如何与人工智能对话、处理数据，既能熟练地操作运用，也能看到并规避潜在的风险。

　　同时，加强资源投入，引进和研发先进设备，邀请传统手工艺人试用，对他们进行人工智能素养的培训，并积极收集使用反馈意见，结合从业者的年龄、文化、使用习惯等，改进硬件和软件设备。

　　在人工智能时代，高校不仅需要积极拥抱新技术，更要领先一步，在研发和使用人工智能工具的过程中，形成全新的育人模式，培养出适应未来社会发展需要的新一代高素质人才。归根到底，人工智能会不断迭代发展，但高校教育的核心始终是人。

　　张嘉瑜（上海工艺美术职业学院教师） 来源：中国青年报