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在您允许的情况下，我们以传统的印度方式开始本次会议，我们想先欢迎各位嘉宾，然后直接进入会议。我将按就座顺序，不分先后地邀请各位嘉宾。首先是来自麻省理工学院的 Vijay Kumar 博士。非常感谢您，先生。我请求 Nilachal Mishra。Nilachal Mishra 是我们政府和公共部门咨询的领导者。在座的各位，大多数人都认识他，不认识的也请了解，他正是促成这一切的关键人物。谢谢你，Nilachal。接下来是 Ashish Kulkarnney。Ashish Kulkarni 是 IICT 的创始人兼董事，您可能在预算中看到过很多关于它的信息，但它已经存在十多年了。非常感谢您，Ash，Nilachal。请欢迎 Ashish。然后是 Manish Kumar 博士。大多数人都认识 Manish Kumar 博士。Manish Kumar 博士曾是 NSDC 的董事总经理，也曾服务于行政部门。感谢您的到来，Manish Kumar 先生。我每天都在学习他所做的事情。非常感谢您，先生。Shankar Maruada 先生，如您所知，他是 Xstep 基金会的创始人。他的许多工作每天都在影响着我们。谁能忘记 Adar，非常感谢您，先生。感谢您的到来，并衷心感谢麻省理工学院媒体实验室的教授 Romesh Rascar 博士。他非常慷慨。Vijkar 教授和 Romesh 博士，Manish 博士在几个小时前抵达印度，我们非常感谢他们来到印度。谢谢您，先生。这让我们有些惭愧，因为他们在只睡了一个小时左右后仍然如此精神饱满和友善。那么，在会议开始之前，我了解到是否会有一个拍照环节？所以，如果我请求在会议开始前为各位嘉宾拍一张合影。请允许我打开门。检查一下。尊敬的部长 Shri Ashi Shu 无法参加。他可能正在赶来，不幸的是，我们准时开始，而且有多个会议。所以我们将继续进行。但我相信大家都有机会查看其他嘉宾的简介，因为我们只有 55 分钟。我们不会花时间详细介绍他们。我担心的是，如果我开始介绍，每个人单独介绍就会花费一个多小时。所以，在您允许的情况下，先生，也许我们不会详细介绍，您的言行将更有说服力。那么，我们将直接开始，不再赘述，谈谈我们为何在此以及我们在做什么。在接下来的 55 分钟左右，我们将进行一次内部讨论，然后我们还计划与在座的观众进行一次交流。我的请求是，我们将边进行边重复这个规则。您将有大约 30 秒到 2 分钟的时间来表达您对会议的看法以及您的想法。我们将严格遵守 30 秒到 1 分钟的时间限制，以便尽可能多地听到大家的观点。我们稍后会谈到这一点。让我从主题本身开始：人工智能与未来技能培训，加强人力资源以及高等教育机构的转型。这是一个很长的主题。我们对此进行了思考，然后意识到未来更重要的是技能培训，无论这个词意味着什么，它都有多种含义，而不是学位和文凭等。我们已经看到了很多年轻人，我也看到了很多年轻的面孔，他们说我需要的是我擅长的，我具备能力的，而不是一张纸证明我在其他方面有多么能干。因此，我们正从技能培训如何改变教育机构的角度来看待未来的技能培训，以及为何它很重要。人工智能是现在的热门词汇，但颠覆并非新鲜事。我回想起 18 世纪左右工业革命发生时类似的颠覆。人们说机器将会到来，它们将非常高效，会抢走我们所有的工作。我们将无事可做，我们都将完蛋。那时更多的是农业和贸易等。然后制造业作为一种产业出现，并没有什么损失。经济规模扩大了。更多人获得了工作，带来了更多的繁荣。最近，当计算机被引入时，我还年轻，当时我还是个学生，每个人都说计算机已经来了，它们将代替人类思考，我们再也没有工作了，而且还发生了各种各样的事情。计算机正在抢走我们的工作。当然，发生了一些变化。创造了更多新工作。一些工作消失了。但经济得到了改善，创造了更多工作，提高了能力，一切都没有改变，生活还在继续。互联网出现时，再次发生了类似的故事。他们说互联网已经来了。它现在连接着所有人。我曾沉迷于万维网以及信息如何改变了某些事物。作为顾问，我们过去靠收集信息、整理信息并提供给客户来谋生。突然之间，这一切都消失了。互联网几乎可以让你访问任何东西。再一次，人们认为，不会有工作了。只是普通的邮件变成了电子邮件。普通的商业变成了电子商务。它还在继续。工作更多了，我猜唯一的区别是某些东西消失了。我不知道你们是否还记得，曾经有一个部门叫做邮政电报局，电报被毫不客气地取消了，变成了邮政局。所以变化确实发生了，但它也引入了全新的事物，例如社交媒体、苹果、谷歌的出现，以及现在你看到正在蓬勃发展的各种工作。我为什么这么说？人工智能就是这样一次重大的颠覆。人们又在说，这是个颠覆性的东西，它将以更快的速度完成我们过去需要几天才能完成的事情。我们还有什么作用吗？人类还会剩下什么吗？我怀疑它会像过去一样创造新的产业。它将创造新的能力。经济只会变得更好、更大。在这里，我们将讨论，如果这是情况，我们的教育机构将做什么？在人工智能时代，人力资源对于某人的成功至关重要。我们准备好了吗？我们的教育机构准备好了吗？还是我们应该做些什么？例如，我们有了名为计算机应用的新课程。有了计算机应用学士和硕士学位，这仅仅是因为发生了一次新的颠覆。我们是否正在考虑新的课程、新的形式、新的教学法？它将如何发展？在此背景下，我们的各位嘉宾来自非常不同的背景。他们是学者，是终身教授，他们定义着教育将如何发生。有的人预测了事物将如何发展，也有的嘉宾是基于此创造了新产业的人，是参与了这一切的人，数字公共产品作为一种规范是由今天在座的一位嘉宾引入的，他将对此进行更详细的阐述。现在，我将直接进入讨论环节，我请求 Vijay Kumar 博士首先就他的观点发表看法。他在麻省理工学院的教育新模式方面一直处于先驱地位，多年前就提出了在线教育的理念，我知道他还有很多其他要分享的。我请求您，先生，能否分享一些您的观点，不仅是关于即将发生的变化，也许还有在您看来不会改变的事物。>> 谢谢。应该可以。我在麻省理工学院工作，在一个完整的部门。早上好，非常感谢 Nana 的邀请，并让我与这群杰出的嘉宾共聚一堂，也感谢各位的到来。我将随意分享一些观点。我喜欢作为一名教育者，作为一名教育家，将人工智能置于教育变革的背景下。所以，关于教育变革的内容会比关于人工智能的内容更多。关于人工智能有很多东西，我们也会听到一些非常有趣的事情。您提到的另一件事，关于预测未来，我确实喜欢提醒人们，我实际上是根据准备情况成为一名教育未来学家。作为未来学家，我们所做的一件事是，我们不预测未来，我们让其他人能够实现他们偏好的未来。所以，这确实是我们作为教育者所从事的业务，我们希望我们所有人都在其中。我和 Nana 已经就这个话题讨论了好几周了，虽然不是专门为此事。他说我们应该保留什么。我应该说，这是一个小小的宣传，我正在和我的同事 Lana Cook 在麻省理工学院一起写第二本书，书名为《不变与创新》。本质上是说，看看麻省理工学院所有的教育创新，我在那里已经 30 年了，是否有某些核心信念、原则、实践、价值观是我们真正坚持、依恋、驱动这一切的，甚至帮助我们应对变化的？当我们为未来改变事物时，我们保留了什么？但我经常谈论的一件事是，我相信这个新世界既有能力解决，也有必要解决的问题是规模化的质量。所以，这是我想带来的一个维度，我想说一点关于我如何理解质量以及我如何理解规模在这个背景下。所以，我将简要介绍一下未来的历史。在 1999 年，麻省理工学院启动了开放课程项目。很多人都知道，我们向全世界免费提供所有课程的内容。有趣的是当时正在发生的事情。我们当时正在试图弄清楚如何进行远程教育。现在，正如 Nana 所说，已经有这些周期了。我们如何处理远程教育？如何将麻省理工学院的学习体验扩展到我们通常不服务的外部受众，以及我们如何扩大规模？当时，有些人可能知道有很多关于内容商业化的倡议。我过去负责一个名为教育技术委员会的机构。我们的教职员工，我的同事，我们的领导层说：“看，看，看，如果你想扩大价值，我们必须知道这个价值是什么。麻省理工学院教育的核心价值主张，质量主张是什么？”我们使用了一些非常典型的词语，比如强度和从消防栓里喝水，这些词你们都会认识。他说：“不，它到底意味着什么？”我们说：“看，有些事情是我们关心的。我们非常关心主动学习。我们甚至使用‘动手’和‘动脑’的学习术语。麻省理工学院的标志是‘Mens et Manus’，意思是‘头脑与双手’。当然，我们现在加入了‘心灵’，以带来同情心，但主动学习意义重大，它融合了分析严谨性与实践参与，以解决难题，这在麻省理工学院的课程中随处可见。我们说这就是我们所做的，当时大约在 1999 年，我们只知道如何在面对面的体验中做到这一点，在现场体验中做到这一点，因为有人说，像这样的教育是一种接触性运动，也是一种团队运动，所以我们这样做了。所以，我们说当时最诚实的做法是扩大规模，因为我们只知道在这里如何做到这一点，就是把我们所做的一切都拍下来，与世界分享。这就是我们扩大规模的方式。这是一种谦逊的声明，因为我们说这不是麻省理工学院的教育。这是麻省理工学院教育资源的出版，这就是我们分享的方式。它被用作补充。它被使用了。所以，规模在当时就是这样被理解和实践的。但它是，我的意思是，就我们现在所处的阶段而言，今天的 AI 或颠覆性力量是迫使我们反思我们关心什么，我们对新的技能经济意味着什么，以及我们在准备学习者时需要什么基础能力等等。我之所以说学习者，还有另一个原因，顺便说一句，规模在当时，正如你们所知，现在已经发生了很大的变化。如今，我们在社会上面临着非常非常复杂和困难的问题。我们谈论气候，我们谈论人工智能，各种动荡不安，以及健康问题。有一件事是清楚的，那就是社会上的全球性问题无法在单个学科中解决。你需要跨学科，你需要超越学科界限。是的，所有这些都必须完成，而且由于这种复杂性，难题会变得更加困难。但我们仍然要解决这些难题，而且我们不想忽视这样一个事实：我们想要这种主动的、基于实践的学习体验，并看看我们如何在新的世界中做到这一点。关于规模的问题非常有趣。1999 年，我们收集了所有这些东西。当时几乎就像有一个同质化的市场。我们将采用这个，然后，就像麦当劳的指标一样，我们将把它分发给数百万人。多年来，开放课程项目已被全球数百万人访问。但有些事情已经改变了。现在我们说，看，你知道，如果你看看你的学习者，他们有不同的愿望，不同的动机，不同的准备。他们来是为了提升技能，他们在职业生涯的各个阶段。他们不是你传统的 17 岁的学生。他们是成年学习者。所以，突然你发现，规模并不意味着将一件事分发给数百万人。而是意味着将一件事，将许多事情，提供给许多不同类型的人。我喜欢和我的麻省理工学院的同事们开玩笑说，规模不是一个标量。它是一个向量。你知道，它有大小和方向。现在，这增加了复杂性。所以，这些似乎令人望而生畏，复杂的问题，我们相信我们在麻省理工学院的各种项目中都看到了这一点。两年前，我们在这里举办了人工智能日。我们正在启动人工智能日。你会看到学生们自己选择解决的问题是他们关心的、相关的，并且他们觉得可以为社会做出贡献的问题。所以，这是实践部分，他们想提出真正的解决方案。但规模维度也随之而来，然后你说我的天，这太令人望而生畏了。这就是我将要收尾的地方。这是令人望而生畏的，但不仅仅因为我是一个永恒的乐观主义者，而是因为我们在供应方面有很多好东西，我们有一些资产。我们有学习科学，我们学到了很多关于学习的知识，关于人们如何学习，关于学习曲线，遗忘曲线，这样你就可以为学习创建差异化的路径。你如何扩大人工智能的规模？所以，我们学到了很多关于学习科学的知识，这是供应方面的一项资产。我们还拥有技术的新能力，特别是人工智能。我们可以进行形成性测试，我们可以提供指导性路径，这样我们就可以满足大量人群对不同事物的需求。还有第三件事是，我们实际上拥有一个我们与之互动更多的生态系统。所以，我们实际上寻求机构之间、团体之间、行业之间的伙伴关系。有了这三件事，我们可以真正地解决规模和复杂性的新定义。但在这一切中，我认为我们至少这是我和 Nana 正在谈论的，我抱歉，但我必须给你最后一点。我们开始时只是一个书挡。我们开始时是开放课程项目。今天，我们已经启动了一个平台，在课程中我会告诉你，叫做通用人工智能。这是关于基础人工智能学习的一系列模块化课程，模块化互动课程，然后是另一层领域相关的垂直人工智能，用于健康领域的课题，如精准医疗，用于制造业的人工智能。所以，基础课程是在春季推出的。我们的目标是触及十亿学习者。当然，这是 Dimitris Bertimas 的目标，他一直领导着开放学习和通用人工智能的这项倡议。通用人工智能拥有所有这些，它是模块化的，它使用人工智能，提供不同的学习路径。所以，这是我们今天开放课程项目的版本，在这个项目中，它是通用学习，第一个产品是通用人工智能。>> 非常感谢。谢谢。谢谢医生。非常感谢您。正是如此。>> 这正是我们所需要的。规模化的质量。您还提到了遗忘的艺术。也许我们需要在重新学习之前遗忘很多东西。您所说的听起来像音乐，因为十亿学习者都在这里，实际上更多。所以，我们热切期待的不仅是规模化的质量，还有一些与人工智能相关的方面，因为我们一方面不理解它是什么，另一方面我们又渴望学习。正如典型的印度人一样，一旦我们开始，我们就会快速前进。所以，我们期待着这些。非常感谢您，先生。现在我很荣幸介绍并请求 Ashit Kulkarni。我称他为 AVGC XR 革命之父。我不知道在座有多少人知道 AVGC 这个词，是 Ashish 提出的，不是今天，而是几十年前。我意识到这甚至比我们认为这个词存在的时间还要早。动画、视觉效果、游戏、漫画、扩展现实现在都是我们生活的一部分。>> 扩展现实。>> 扩展现实是我们生活的一部分。最近，在预算中，您可能会读到一家名为印度创意技术学院的新机构，而 Ashish 正是该机构的创始主任，也是多年来一直设想这一切的人。Ashish，我们想请您谈谈，顺便说一句，娱乐是一个行业，显而易见，娱乐行业经历了许多变化，从电影院时代到游戏，再到现在的视觉效果，现在是沉浸式体验，我理解。那么，这将走向何方？您认为人工智能可以提供什么帮助？事实上，教育机构和您，以及我们在 KPMG 有幸与 Ashish G 合作，共同打造他正在建设的一些新时代机构。那么，您对它对机构的影响有何看法？>> 就媒体和娱乐而言，人工智能几乎已经进入了我们业务的每一个方面，从图形到编写脚本，再到提供最终视频，以及创造一个完全不同规模的东西。然而，我认为，在我们为新时代讲故事者设计课程时，我看到的一些挑战是，正如您所定义的，每个学期都必须是一个不同的学期，因为基础技能是你可以早期掌握的。不幸的是，印度在第一批教育政策中，没有将创意艺术、表演艺术、设计和体育纳入主流课程，直到 NEP 2020 之后才开始，而且是从六年级开始，从 6 年级到 12 年级。因此，ICT 的一个方面是我们正在努力为孩子们寻找一个基础路径，让他们能够像学习物理、化学、数学一样去工程学，学习物理、化学、生物学去医学，然后是商业路径。我们正在为设计、讲故事、电影制作和体育创建一个路径，以创意艺术和表演艺术为基础。我们将体育视为表演艺术。在这样做的时候，我们意识到人工智能正在影响我们所做的每一个过程，从构思到剧本再到屏幕。我们有 52 个不同的过程，今天我们无法想象任何一个过程不能由人工智能完成，也不能大规模完成。问题仍然存在，但问题可以解决。我们正在关注一些事情。我们正在关注人工智能本身，因为我们的业务不仅仅是关于人工智能。我们的业务主要关乎情商。因为讲故事的人是情感发达、情商高的人，因为你看任何一部电影，你都会被吸引住，并想继续看下去。请举手告诉我，你们中有多少人最近在看网络剧？你们大多数人都看。你们能告诉我，如果一部网络剧发布了 10 集，每集一小时，你们是花 10 个月看完吗？你们是花 10 周看完吗？你们想在最初的 24 小时内看完。你们知道为什么吗？因为讲故事的人是一个情感发达的人。他是一个情商高的人，这就是讲故事的精髓。他们开始故事的方式以及我们结束一集的方式，无论如何，你都无法抗拒地想看下一集。所以，问题是，即使在另一端的完整人工智能生态系统，即分销和营销方面，以及覆盖范围方面，也已经大大提高。印度是最大的案例研究。我们有 7 亿活跃的智能手机用户。到 2027 年，我们将拥有约 10 亿活跃的智能手机用户，能够以最低的价格获得优质数据，并且人们能够以最好的方式访问内容，这也包括了游戏生态系统。所以，我称之为我们实际上已经决定成立印度创意技术学院，经过 20 年的努力才获得批准，但无论如何，这是一个伟大的开端。当涉及到学校的形成时，我不得不坚持我的立场，人们说让我们设立一所人工智能学校，等等。我说人工智能可以是一个卓越中心，但我们设立的学校是新兴智能学院，因为我们将不仅处理人工智能，还将处理情商，还将处理行为智能。我曾说过数字行为智能，指那些实际拥有设备和不同屏幕的人。我们正处于屏幕时代，因为无论如何，我们每天都会花 4 到 6 个小时盯着某个屏幕。所以，我们称之为屏幕时代，在这个屏幕时代，人工智能现在正在我们创作过程中启用各种内容激活。一是我们创作电影、网络剧、各种被动创作，你观看并消费它们。你可能会在被动观看中深深地投入其中。二是扩展现实和游戏，你在其中参与推动故事发展，你的参与度更高。而扩展现实甚至可以改变你周围的环境，你身处其中，这就是目前各种形式的叙事新兴发展。印度目前正在制作 150 多部博物馆，并使用了各种出色的技术。我很幸运能参与其中。教育必须跟上步伐。曾经有一段时间，你说你需要接受这个。现在，人工智能正在为你创作图像，人工智能正在为你创作电影，但你需要知道人工智能输出的内容是否适合你公之于众。编辑的角色，Raj Kumar Hirani 是我们今天最好的编辑之一。这种编辑能否被纳入系统，而我们所说的“人在回路中”是否可以避免？我想说，目前不行。感觉来自于你周围发生的经历，当然，我们知道它也可能在某个时候被人工智能超越，但孩子们的基础技能非常重要。这就是为什么我们说从小开始让孩子们理解讲故事的语法非常重要，我们需要从 6 年级到 12 年级为他们做好准备。今年的预算谈到我们将影响 15,000 所学校。我们还与许多创客实验室会面。目前有 10,000 个。还将设立另外 50,000 个实验室。我们刚刚在德里举办了一个研讨会，Deepak GI 告诉我们，即将到来的是 50,000 个新实验室，我们希望看到创意艺术、表演艺术成为其中的一部分。另一个将为你提供便利的问题是，你们中有多少人想在生活中学习音乐？请举手。有多少人尝试过学习音乐，又有多少人还在继续？所以，现在人工智能将使你能够随时随地在线学习音乐。这里有两位女士，Lauren 和 Aubrey，她们创建了 Lauren Musicacademy.ai，她们现在正在为这件事创建这个平台。我们将把它们带到所有学校和大学。这是一个令人惊叹的平台，它源自印度，它将使人们能够在任何年龄、任何时间、任何设备上学习创意艺术和表演艺术。因此，技能生态系统的挑战在于不断审视你的课程，无论是学校课程还是高等教育课程，因为人工智能，你需要有一个基础技能的平衡，因为语法必须教给他们。问题在于，当涉及到实施时，我们的行业受到数字生态系统的强烈影响，它们需要不断更新最新的技术，并且产出是最新技术，因为消费者通过这些技术消费内容。>> 这就是为什么你必须不断重新定义每个学期。这对于所有教育系统来说将是一项艰巨的任务。>> 是的，绝对是。因为你在第一学期教的东西，在第二学期可能就无关紧要了。我认为这就是我预见的挑战，你必须不断更新，这样学生们才能找到自己的路。>> 更加坚定和明智的方式。>> 谢谢 Ash。非常感谢。热烈的掌声。我知道未来并不可怕，实际上非常令人兴奋。但它在基础层面非常有意义。非常感谢您分享您的想法。现在，我转向 Manish Kumar 博士。Manish Kumar 博士拥有丰富的行政服务生涯，以及他在 NSDC 所做的工作。他现在是一名兼职学者，一位作家，一位作者，并为世界银行等机构提供咨询。但我非常好奇和感兴趣的是，他如何尝试利用人工智能来帮助高等教育机构实现他们的目标。引用他的话说，他的目标是为领导者提供战略技能，以便他们能够从工厂模式的教育模式转变为适应性的人工智能集成教学法。先生，我能否请您就此分享您的看法？>> 非常感谢。我将从经济学的角度，更确切地说是制度经济学的角度来谈论我对教育和人工智能的看法。我发现，如果我们从过去的视角来看，教育和工业基本上是同步发展的。所以，当我们有了工业 1.0 时，我们有了教育 1.0。那是在 1760 年代。大约在 1870 年，我们进入了工业 2.0，那是当时正在开发的制造系统。教育系统也随之适应了这种情况。在过去的 150 年里，工业的发展速度非常快。所以，你会发现我们正处于工业 4.0，而教育仍然处于教育 2.0。我认为这是我们面临的最大挑战。当然，也正在做出努力，包括印度的国家教育政策，它比之前的政策更具前瞻性，并试图适应。但我认为，其中一个挑战是教育系统对可预测性和稳定性的渴望，以及人们对你能真正适应多少变化的恐惧。因此，很明显存在一种缺乏，我认为认识到这一点很重要，即工业的进步是不可阻挡的，而人工智能正在飞速发展。它是被称作通用目的技术之一，与互联网一样。过去我们有蒸汽动力，过去有电力。在过去两三百年的历史中，可能只有五种通用目的技术，最早的一种是轮子，人们经常以它为例。这些技术改变了人类文明运作方式、思考方式、互动方式以及彼此相处方式的基础。而最新出现的就是人工智能，我们不会因为这项技术的到来而退缩。问题在于我们适应的速度有多快，适应得有多好。所以，我认为这是其中一个方面。回到教育部分，我们现在应该如何与世界联系？我认为有几个非常重要的方面。一是工业需要某些能力，如果我们继续沿用旧的模式，教育往往非常昂贵。我在哈佛、麻省理工学院和其他许多地方都有朋友，他们经常和我谈论美国昂贵的教育，而工业似乎需要一些非常不同的东西，人们在进入工业界时需要重新学习。所以，问题是如何分解它？我们应该做什么？我强烈相信的一件事是基于能力的学习。因为这是将你所有的教学大纲转化为行业所需的一种方式。你如何将教学大纲转化为行业所需的能力？我认为你需要持续地进行映射，因为我与行业的讨论也让我了解到，行业中发生了如此多的变化，他们自己也不知道明年会发生什么变化。举个例子，如果你们中有任何人使用过 Replete，这是一个编码工具，一年前它还在原地打转，非常糟糕。但如果你今天看它，与一年前相比，它已经非常先进了，仅仅一年时间。所以，很多工具都在迅速改进，技术变化非常快。因此，行业本身在某种程度上也在努力识别未来几年他们将需要什么，因此能力框架也需要不断变化，不断适应，然后响应行业的需求。我认为这非常非常关键。我在整个教育系统中感受到的第二件非常重要的事情是，我注意到年轻人学习新工具的速度非常快，他们知道如何做事，但他们不知道该做什么。因此，他们忙于玩游戏，做各种事情，他们喜欢这些，这是生活的一部分，这完全没问题。我这一代的老年人，比如我，会知道该做什么，但对他们来说，Python 是一种蛇。他们不明白，他们需要什么工具来将这个问题转化为简单易解的东西。所以，我认为如果我们能够让这种代际学习更容易，让那些知道该做什么的人与那些知道如何做事的人坐在一起，如果我们能够让这两个群体在更非正式的环境中合作，而不是在典型的教育环境中，而是在一种更像指导的环境中，在那里有自由表达和更好的沟通自由。我认为这可能会带来比今天快得多的变化。所以，我认为人工智能为我们提供了很多机会。需要大量的横向思维。我认为教育系统不会一夜之间改变，机构也不会一夜之间改变。这需要时间。但认识到变革的必要性，在边缘地带你必须增加新事物，你必须与人工智能一起变得更具创造性。我认为这非常关键。我认为这就是我们可以最好地利用人工智能的方式。所以，这就是我目前所想的。谢谢。>> 谢谢 Manish。非常感谢。请热烈鼓掌。一如既往，Shanker 以他简单的方式提出了许多深刻而长远的观点。包括您提到的银发经济，比如老年人与年轻人走到一起。我们正在尽力而为，看看会发生什么。但人工智能可能会提供一些帮助。现在，我很荣幸转向 Shankar Maruada。我相信在座的各位都认识 Aadhaar。这里有谁没有 Aadhaar 吗？这位就是促成这一切的人。XEP 基金会的联合创始人。很多人不知道他曾有过非常成功的营销职业生涯。他们的损失是我们的收获。非常感谢您，先生，感谢您的到来。我的问题是，您一直处于数字公共产品的前沿。您正在创建教育的数字基础设施。您的指导方针是什么？显然，越来越多的人将加入进来，这就是为什么它被称为数字公共产品，对吧？还有其他人会加入。您是否有任何指导方针、任何经验教训或任何智慧的结晶，想与那些想参与数字公共产品的人分享？您对它将如何影响教育系统有什么看法？>> 谢谢 Nana。首先，很高兴看到在 AI 影响峰会的第一天，这么早就座无虚席。2007 年，我卖掉了我的公司，并希望为社会做一些有益的事情。这就是我开始做很多工作的原因。我的儿子出生于 2006 年，他将在几年后毕业。看看这些，你知道那时我的偏执是，如果我作为一个成功的富有的印度人，不为印度做些什么。我曾设想印度在 2020 年会发生内战。贫富差距，如果你预测一下，我们现在 2026 年做得相当好。其间发生的是，当问题呈非线性增长时，我们的解决方案就不能呈线性增长。差距只会增加，这种压力将导致某种破裂。所以，我们需要我们的解决方案也呈非线性增长，这就是为什么很多人拥有 Aadhaar。在这个大厅里，有谁没有使用过 UPI 吗？有谁没有使用过 Digilocker 吗？有谁没有在机场使用过 Digi Yatra 吗？所以，所有这些，你如何在一个像印度这样庞大而多元的国家一次又一次地将某件事推广到超过十亿的规模？我们做了一些事情，然后你必须为它创造一个词，它被称为数字公共基础设施。所以，印度现在有十多年的经验，可以以非线性的方式处理非线性增长的问题。为什么现在这很重要？人工智能是这一代人最终的非线性颠覆者。我们开始时看到了互联网，但这将更加巨大。在我儿子出生的那一年，2006 年，如果有人告诉我，有人旅行并拍摄视频，让别人观看，有人做饭并拍摄视频，让别人观看，等等，这实际上是一份职业。这些人将成为百万富翁，这将是他们的职业。我会说，别开玩笑了。但我们是世界上最大的 YouTube 内容创作者经济体，现在有一个词来形容它，即橙色经济。多亏了 Ashish 这样的人，它只会呈指数级增长。如果有人告诉我，一个年轻人在大学期间为了赚零花钱，成了一个零工，他会送货并赚到和任何一个初级职位一样多的钱。我会说，别开玩笑了，因为你是什么意思，你会送货并赚钱？所以，零工经济现在有 1000 万个工作岗位。我儿子出生时不存在的两个职业，今天出生的孩子，将在我们实现“Viksit Bharat”目标 2046-47 年左右毕业，我们甚至不知道接下来五个职业是什么。正如 Manish 美妙地指出的那样，教育是呈线性增长的。它赶上了工业革命 1.0 和 2.0，然后迅速落后了。我们如何才能现实地为我们的人口提供机会，为他们培训那些甚至不存在的职业？在我看来，只有一种方法，那就是运用数字公共基础设施的原则。我指的是什么？目前，虽然我们国家发展得很好，但很多人面临着严重的瓶颈。一，如果你住在某个村庄，如果你没有学会英语或印地语，你学习的前景，更不用说赚钱了，你的学习前景将大大降低。二，随着我们向数字经济转型，我们已经看到了 Digi Yatra 的好处，但很多人仍然生活在纸质世界中。为什么？三，寻找市场准入，哪里有工作，哪里可以获得培训？这很困难。这能改变吗？我身边能找到什么？你可以找到披萨，你可以找到出租车，你能找到工作吗？你能找到技能吗？所以，存在这样的结构性瓶颈。以 DPI 为例，这意味着什么？如果有一种方式，我们收集高质量的数据，语言数据，允许任何人使用它来进行印度语言的语音服务，那么任何人都可以通过人工智能学习任何东西，正如我的同事们所说，唯一的差距是动力。如果你有动力，20 年前，如果你对烹饪或音乐充满热情，如果你想把它作为职业，你可能会被父母责骂。未来，除非你对工程充满热情，否则我建议任何人不要从事工程，不要从事你没有热情的事情，因为在你孩子毕业时，它可能就不存在了。鉴于所有这些，印度创造共享能力的方式，Aadhaar 允许任何人以任何方式使用它，无论你是获得 SIM 卡、银行账户等。顺便说一句，这并非火箭科学，这就是为什么我们有道路。有人建路，有人造车。什么是非线性的？铺路者不在乎你开的是马车、牛车、氢能源车、电动车还是自动驾驶车。让非线性规模到来。我们将利用它。这就是我们过去 15 年所做的哲学，也是我们未来 15 年将要做的。我们如何准备我们的孩子？答案是我们无法准备他们。市场会提出具体的要求。到那时，我们给他们基本的胜任能力，以及人类的胜任能力和敏感性，这些都更加重要。NEP 在这方面做得很好。孩子会弄清楚他们擅长什么，他们有什么动力，并且周围会有各种设施供他们学习。会有当地的专家，就像四十年前 IT 行业不存在一样。然后苹果和 Aptech 等公司出现了并建立了它。我们将找到，多亏了像 ICT 这样的组织，许多小型组织、学院、企业家将建立这些。我们需要相信市场会为行业需求创新，通过完成这些并提供技能培训。如果我去了某个地方，参加了一个编辑技能培训课程，我怎么知道它是真实的？所以，你需要降低数字世界中信任的成本，在印度语言的语音和人工智能领域，在人工智能领域，所有这些都可以更容易地实现。顺便说一句，这已经发生了，我没有时间详细介绍，我不是在谈论科幻小说。当我在 2025 年结束时，Barabanki 的 Rajni 梦想着进行生物热研究，她将用马拉地语进行研究，与某个代理机构的代理人交谈，该代理人将进行最好的研究，因为到那时，我们的数据中心和人工智能将进步到诺贝尔科学家的水平。想象一下，你有一个充满诺贝尔科学家的数据中心。Rajni 能用它做什么？我们甚至无法开始，我的意思是，现在甚至无法想象。但我们必须相信，从像 Rajni 这样的具体故事，像一位 72 岁的阿玛分享她的普遍智慧并赚钱的故事开始，如果我们从这些用例开始并回溯，并运用“创建道路”的哲学，技术就会到来。那么，建立信任、可验证凭证的等价物是什么？允许任何人学习语音、印度语言人工智能的等价物，所有这些都在作为基础设施构建。你可以找到披萨，你可以找到艺术，你能找到工作吗？一个女孩必须去寻找奖学金，为什么奖学金不能找到那个女孩？所有这些都是可能的，所有这些都会发生。>> 这正在作为基础设施构建，以便任何人都可以对其进行创新并构建他们的应用程序，而不是我认为也是>> 甚至不是未来，它正在发生。>> 是的。而且，在某种程度上，2026 年的印度与 2009 年我们开始研究 Aadhaar 时不同。世界正在关注印度，看看印度如何处理这个问题，因为当印度最终为拥有十亿人口的国家解决这个问题时，世界将从中学习并在他们自己的世界中应用。我认为这就是让我感到兴奋的地方。>> 非常感谢。其中一部分正在这里发生。热烈的掌声。在某种意义上，那种科幻般的魔力在 UPI 上发生了。我曾有过很多天，我们中的许多人身上都没有带钱就出门了。
这要归功于此。谢谢您。>> 讲个故事，这位 T 卖家在 G20 会议期间，我们接待了一批外国友人前来参观 UPI 时，他问我：“先生，这有什么大不了的？”。我不得不告诉他，在他们的国家，这并不存在。这对他们来说是神奇的。我不明白。所以，当神奇的技术变得乏味且无形时，它才能服务于商业。>> 绝对说得好。说得太对了，就像你知道的，诀窍不仅仅在于技术本身，还在于让它无处不在，让它隐形，并且大规模、可靠地实现。我们还没有听说过如此大规模的欺诈事件，非常感谢您的掌声和您的精彩讲解。数字公共产品，每一个都得到了解释。现在轮到我了，先生，这真是一个精彩的论坛。非常感谢您。嗯，Romesh Razar 教授来了，就像我说的，他几个小时前才刚抵达。非常感谢您，先生。他也是麻省理工学院媒体实验室的负责人，尤其是在某些领域，他将对此做更多介绍。但我更感兴趣的是您正在研究的 AI 分布式技术，您谈到了代理人、多个代理人，以及您如何赋能它们，它们将如何协同工作，教育机构又将从中受益呢？>> 谢谢，谢谢您邀请我来这里。我觉得这是我们的第一个环节，我们算是印度 AI 使命的开路先锋，而且我们更像是 Kishan 而不是 Abhishek。所以，很高兴来到这里。顺便说一下，我不是麻省理工学院媒体实验室的主任，但我是麻省理工学院的教授。嗯，Shankr 先生，我只想说，每次您提到“通过烹饪”、“通过电视节目”，然后说“去徒步吧”，我都希望人们开始徒步，并且还能赚钱。我想说，我们现在正处于一个非常艰难的阶段。我认为，您在 2006 年描述的那个时刻，我们曾认为这可能是“拥有者”和“无拥有者”的世界。您能提出这一点，我真的很高兴，因为我们很多人可能都有同感。在座有多少人对 AI 感到兴奋，有多少人感到非常害怕，又对两者兼而有之呢？所以，我认为，我认为就是那个时刻，就像 20 年后，我们又回到了那个时刻。原因在于，我们都认为我们正处于 AI 的“工厂阶段”，也就是四五家公司将构建 AI，而我们只是下游用户，我们将使用它。我们所有人的担忧是，世界上将只有一个数学老师，世界上将只有一个糖尿病专家，而其他人只是在接受这些 AI 的指导，并成为奴隶。所以，我们将进入我称之为“智能奴役”的阶段，即使人们不会失业，他们也将从事没有灵魂、没有感情的工作，他们所做的只是使用这些 AI 并将其交付出去，比如一位数学老师将其交付给她的学生等等。这就是我们可能面临的风险，这在工业革命时期也发生过，当时机器变成了主人，而雇员只是在非常不安全的环境下工作的奴隶。但这仅仅是因为我们处于 AI 的“工厂模式”，因为成本高昂，资本支出巨大，需要大量数据，年薪 1 亿美元，还需要核电站等等。但幸运的是，我们正从“工厂模式”转向 AI 的“车库时代”，在那里，我们中的许多人都可以构建自己的 AI 模型，并开始提供服务，这很好，但可能不是数百万，而是几百个。但很快，我们将进入 AI 的“集市模式”，在那里，我们中的任何一个人都可以创建自己的 AI 模型，训练自己的 AI 模型，并将其融入我们的生计，成为我们身份的一部分，成为我们是谁的一部分。一旦进入集市模式，您就知道我们刚才从 Shanker 先生那里听到的关于发现和建立这个多边市场变得多么关键。世界上只有一个国家已经弄清楚了这种集市模式，就像我们听到的那样，学生应该找到奖学金，奖学金也应该找到她。当我们切换这种推拉的方面时，只有一个国家做到了这一点，而且得益于 DPI，我们知道是哪个国家。所以，我们需要尽快切换到集市模式，以避免陷入我们只有这些主导模型，而我们只是其下游的这种反乌托邦世界。所以，这是其中一个方面。另一个方面是拥有我们自己的微型 AI 意味着什么。现在，如果你们每个人，比如说以 PowerPoint 为例，微软可能销售 PowerPoint，但你们的幻灯片看起来与我的幻灯片截然不同。顺便说一句，我的幻灯片比你们的更漂亮。我认为我愿意相信你们也愿意相信这一点。我为我制作的幻灯片感到自豪，这种自豪感不是我赋予微软的，而是我自己获得的。我们希望生活在一个类似的世界里，我们每个人创建的 AI 微型 AI，我们称之为 AI 代理，我们每个人创建的 AI 代理将是我们的代表，我们的数字代表，我们的使者，我们的信使等等。这当然要求我们以高度去中心化的方式思考，而不是中心化的方式。同样，DPI 使这一切成为可能。因此，在教育、医疗、旅行、能源方面，去中心化是 DPI 模型的力量所在。那么，这对我们进行 DPI 的技能培训意味着什么？我们之前听到过，您将可以通过这些 AI 获得数百万诺贝尔奖得主级别的科学家。但我会说，我们需要在这个国家拥有 15 亿诺贝尔奖得主级别的专家，因为他们每个人都有很多可以贡献的，但由于摩擦，他们无法为经济做出贡献，因为他们住在村子里，或者因为他们没有得到正确的教育。但是，代理人世界，代理人网络，将是一个巨大的公平化器。这就是我们感到兴奋的。这是我过去十年的研究。我们称之为 AI 代理的互联网。所以，它不是关于 AI，也不是关于 AI 代理，而是关于 AI 代理的互联网。一个小小的宣传，项目 Nanda 就是这个意思。我总是和 Nanda Nilakan 开玩笑说，它的名字是以他命名的，但忘了加上 N。所以，Nanda 代表“去中心化架构中的网络 AI 代理”。我知道这有点拗口，但这也是我姐姐的名字。请访问 projectnanda.org。我认为，我们所有人的机会在于改变思维模式，因为我们将无需银行即可进行交易，我们将无需去医院即可获得护理，但更重要的是，我们将无需建造更多学校即可获得教育和学习。因此，当我们思考国家技能培训时，这对我们所有人来说都是一个非常有趣的阶段。>> 非常感谢您，医生。非常感谢。这真是太棒了。不幸的是，由于我们只有一个小时的时间限制，在我们离开之前，另一支团队正在催促我们，他们马上就要进来了。也许我们应该在这里停下。但非常感谢您成为如此可爱的听众，也感谢大家分享你们的想法。这些想法中的每一个都可以持续一天以上，并且有太多值得学习的地方。现在，我很荣幸能分发一些小纪念品，我请求 Nilachal 和 Pier Stefano。Pier Stefano 是毕马威全球政府咨询的负责人。不幸的是，我们想让观众发言，但我们绝对没有时间了，因为正如我所说，我们的时间非常严格。那么，我是否可以请 Pier 和 Nilachal 分发一些我们这边的小纪念品，以及里面包裹着的披肩？>> 但非常感谢您。非常感谢您成为如此出色的嘉宾和如此精彩的听众。非常感谢您的到来。希望您觉得有所收获。我们还会有更多这样的活动。我们还有五天的时间。非常感谢。祝您有美好的一天。边走边谈。去参加下一个会议。