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微专业是人才培养模式的改革创新之举。它是高校在传统专业目录之外，依托学科优势，围绕特定学术前沿知识或新兴职业技术领域金沙app官方大全，精练的一套跨专业微型课程体系，提供学习证明但不授予学位。其课程内容多面向战略性新兴产业或实际工作应用场景，旨在提升学习者的岗位胜任力或跨学科综合能力，有助于解决高等教育供需错位、专业设置口径过窄、教学实践脱节等问题。

微专业以其“精”“灵”“新”“实”等特点，对高校培养跨学科复合型人才起到了一定的推动作用。实践表明，微专业具有以下优势：一是课程设置精干。课时少、周期短，学习者可高效习得相关专业基础及前沿知识。二是组织形式灵活。微专业的组织结构、授课方式、授课时间灵活多样，打破了传统院系的界限，提高了教育服务的可及性和便捷性。三是教学内容新颖。部分高校面向战略性新兴产业需求，积极探索校企协同育人模式，将产业实践中的前沿技术带到课堂，推动教学内容的革新换代。四是学习效果务实。微专业课程设置直面市场、关注应用、重视实践，便于学习者将所学知识更好地转化为实际应用。因此，微专业迅速获得了各界认可。对于学习者，微专业修习成本低、性价比高，有助于其开拓视野、建立跨学科知识体系、增强实践能力、提升社会竞争力。对于高校，它一定程度上突破了传统的单一院系教学组织架构，促进不同学科师生间交流互动，加强跨学科知识生产扩散，推动学科交叉融合，创新人才培养模式。对于社会，微专业有助于使教育资源更精准地对接市场，对推动校企合作、产教融合具有一定的推动作用。

微专业是优化课程组织模式的有益探索，对打破传统专业设置壁垒、解决高等教育供需错位、推动跨学科人才培养等具有实际效果。但应认识到的是，微专业具有内在局限性，它难以替代系统的学科建设，更难以独自担起培养复合型人才之责任。微专业并非培养跨学科复合型人才的唯一路径，而是其中的基础一环，在发挥好其积极作用的同时，更需要与人才培养体制机制的整体改革相结合。

实践中，需要注意防范并避免微专业建设中的一些风险隐患。第一，要警惕专业设置过度注重工具价值而导致功利化倾向，要区分大学与培训机构的边界。尽管现代大学角色已从知识生产的“象牙塔”转向社会发展的“动力站”，但作为研究高深学问的场所，其主要职责之一是创造和传播学科知识体系中最前沿的内容金沙app官方大全，这与社会培训机构具有本质区别。部分高校过于看重工具价值，客观上造成微专业与社会应试培训趋同，偏离微专业的设置初衷，不利于培养学习者综合素质。第二，要防止课程内容盲目跟风倾向，杜绝教学同质化和低质化。课程源于学科，是从学科知识中挑选出最有价值的部分所组成的教学内容。部分高校缺乏对本校学科特色和优势资源的充分挖掘，盲目跟风开设“热门”专业，导致教学同质化和低质化，损害了高校教学风气，不利于微专业长期建设。第三，要避免教学质量下降倾向，保证人才培养质量。因缺乏有效规划引导，高校微专业仍处于自发探索建设阶段，难免出现无序化和短视行为，育人质量参差不齐。部分高校微专业课程系统性弱、授课知识广度和深度有限、用人单位参与度低、学习者体验实际工作和跨学科交叉应用场景机会少等问题，也不同程度地制约着微专业的长远发展。

一方面，要加强对微专业的引导与管理。教育主管部门可研制关于微专业的指导意见，规范开设方向、课程设置、师资激励、学分管理、结业认证等方面，引导微专业良性有序发展。高校应紧跟最新科技发展和国家战略需求，结合产业和社会需要，立足自身特色学科的比较优势，灵活调整人才培养方向，优化专业设置和课程内容，激励教师探索跨学科前沿知识，整合产业资源，加强对微专业培养质量的评估和监测，打造更多优质精品。

另一方面，要发挥好微专业对学科交叉融合和复合型人才培养的探索和促进作用。高校开设微专业，为学科专业调整提供了“试金石”、为交叉学科建设派出了“先遣队”，是开展跨学科复合型人才培养形式上的变革。深层次的跨学科复合型人才培养，不能仅停留于专业课程层面的简单叠加，更要将高质量微专业与交叉学科建设、本研贯通式培养、产学协同育人等有机结合，积极构建人才培养新格局，推进我国高等教育事业高质量发展。

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施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然—计算科学》北京时间10月29日凌晨在线发表了一篇由中国科学家联合国际同行完成题为“生成式人工智能的电子废弃物挑战”的研究论文。研究预计，如果不采取循环经济的策略，2020年至2030年生成式人工智能带来的电子废弃物将可能增加近1000倍，或累积达120万至500万吨。

据介绍，尽管生成式人工智能在许多科研应用和日常生活中非常实用，比如生成文本或图像，但它也依赖于数据中心等数字基建设施。而且，随着算力需求及技术发展，相关数据中心的电子芯片及硬件架构越发复杂，重量也不断增加，并在快速更新迭代。比如，业内专家称：两年前，GPU(图形处理器)重70磅，有35000个零件；现在GPU有60万个零件，重3000磅。可见，生成式人工智能大量使用产生了更多的电子废弃物垃圾，而这可能对环境有害。

本研究论文领衔作者、中国科学院城市环境研究所汪鹏研究员及张凌宇硕士研究生，联合该所陈伟强研究员和以色列瑞赫曼大学教授阿萨夫·察科尔(Asaf Tzachor)金沙app官方大全，创新开发出“算力物质流”模型，并基于生成式人工智能的流行推广情况，以大语言模型为主要关注点，构建了从激进情景(更广泛的应用)到保守情景(更具体的应用)生成式人工智能未来发展4种情景，据此计算预测了2020年至2030年生成式人工智能产生的电子垃圾的潜在生成量和规模。

研究团队预计，假设不采取任何减少循环经济的做法，到2030年，生成式人工智能产生的电子废弃物垃圾或多达每年250万吨/年。他们还发现，在人工智能增长最快的情景下，生成式人工智能在2023年至2030年产生的电子垃圾累积量将达500万吨。在此情景下，预计产生的电子垃圾或包含150万吨印刷电路板和50万吨服务器电池，这些可能含有铅和铬等有害材料，不当处置将带来严峻的环境危害。

针对上述挑战，研究人员立足于“需求—算法—算力—芯片”分层解析框架，依据生命周期工程思想，提出生成式人工智能循环经济的措施策略金沙app官方大全，并基于对产业界的技术进展，开展了循环经济措施的潜力评估，研究发现采取循环经济策略，包括延长现有架构的寿命以及在再生产过程中重复利用关键模件和材料，或让人工智能产生的电子废弃物垃圾减少86%。同时，研究还发现，当前某些国家及企业限制先进芯片出口的做法，会使得其他国家消费更多的上一代芯片，进而导致全球产生更多的电子废弃物。