“我从高中起就一直学文，数理基础不太好，不知道这门课能不能吃下来？”踏入AI学科进阶课程（AI-SubjectCourses，以下简称AI-S）课堂前，外文学院研一的綦惠磊既对AI感到好奇，又对能否把握AI有些担心。不少非计算机专业的同学有类似心理。
新学年，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61门“AI-BEST”课程，包括27门AI学科进阶课程（AI-S）。
AI-S是立足文社理工医及交叉学科生长出来的AI+X课程，将AI技术与本学科核心知识相结合。AI+X，究竟让不同学科师生收获了什么？我们采访了亲历的师生。
开课一周就上手使用AI技术
从风靡全球的ChatGPT，到复旦大学自然语言实验室精心打造的MOSS，本质上都是文本分析和文本处理工具。这些成果的背后，不仅凝聚了计算机科学家的汗水，更汇聚语言学家的才智。
在秋季学期开出的AI-S课程中，外文学院开设的《AI赋能的语言分析和语言习得》是一门典型的“语言拥抱AI”的交叉融合课。
吴祖昊（中间）在外文学院一楼大堂开展一对一python指导
与很多AI-S课“先原理、后实操”的教学不同，上《AI赋能的语言分析和语言习得》这门课的同学开课一周，就已上手使用AI技术。
“我们正在教大家使用python编程语言进行依存句法分析。这，有些难度。”助教吴祖昊是外文学院的博一学生，他提到的“依存句法分析”是自然语言处理的一项底层技术，能让计算机通过自动分析句子中词语之间的依存关系，确定句子的句法结构。这也是文本分析和文本处理的重要基础。
编程“零基础”怎么办？老师在课后专门安排一对一指导。有困难的同学可以带上自己的电脑，在助教的指导下，从搭建python环境开始，选择自己感兴趣的语料，使用示例代码开展小规模的实验，感受整个操作流程。
“一个熟练的语音学家，能从波形中猜出这个人到底说了什么！”博二的楚薇薇对后续课程内容充满期待。不久后，她将与同学们学习Praat语音分析与合成工具，尝试制作基础的语音识别和对话机器人程序。
“渐冻症患者在AI帮助下，失声后使用合成语音，实现用自己的声音说话。这对患者本人和家属都是很大安慰。作为语言专业学生，能接触这些AI驱动的高应用价值项目真好。”
为解决学生实操过程中所需的算力问题，教学团队专门购置了工作站。“课程结束后，同学们开始想做项目。没有足够的算力，会打击他们的科研热情，所以我们必须提前做好准备”，课程负责人郑咏滟教授说。
她解释，语言是文明、文化和意识形态的载体，在生成式AI飞速发展的未来，数据和信息将越来越同质化。外文学子肩负跳出西方框架、为中国学者争取应有话语权的责任。“即使是AI时代，有些事情，还是得作为‘文科生’的外文人来做。”
沟通政企学三界的“翻译官”
AI让政治学研究更具活力
当肖像、新闻都可以通过生成式AI来伪造时，国家治理该如何进行？在《人工智能与国家治理》课上，国务学院大四学生杨书帆震惊于AI生成“以假乱真”的竞选信息。他感叹，“当技术高速发展，社会科学也需紧跟前沿，对技术发展产生的可能问题，通过制度来进行调适。”
课程负责人熊易寒教授坦言，“确实，就政治学、公共管理领域而言，如果现在还一味遵循传统研究方法，那就远远落后于国家治理的现实。”他解释道，传统政治学的研究往往依赖于观测数据，而现代城市治理的研究则要求学者们更积极地参与到数字化转型的实践中，与政府部门和科技企业建立更直接、更深层次的联系。
“由于政府的管理语言、企业的技术语言，以及本学科内的学术语言，都有各自的话语体系，因此需要搭建这三方之间的桥梁”，熊易寒说。这意味着，该专业的毕业生未来要承担一定的“翻译”工作。
“我觉得这门课重要意义在于，让大家对AI与国家治理间的互动有全新的理解。”《人工智能与国家治理》的助教、23级政治学研一学生李凯娟说。
尽管如此，李凯娟对“AI+政治学”的未来充满期待，“AI技术的应用让政治学研究更加充满活力。超越传统文理学科的限制，专注于问题本身的解决和实际应用，最终造福国家和社会。”
从畏惧到期待
主动拥抱金融科技革命
“科技发展得很快，这在金融学领域感受特别明显。”经济学院《金融科技》课程负责人周光友教授深有感触。2009年起，他为金融专业本科生开设《网络金融》课程，后又为研究生开设《互联网金融》。去年，他拓展课程内容，为本科生和研究生分别开设《金融科技》课程。
“上了这门课后，我才发现原来科技运用的结果并不是‘赢者通吃’。”研一学生刘泽楠表示，以前自己对AI将带来的颠覆性影响有畏惧感，现在却充满期待。“我对老师说的‘普惠金融’理念印象深刻。有了区块链技术，实现全人类共同富裕的那天也许会比想象中更快到来。”
课堂小组展示
《金融科技》被列为AI-S课程，周光友对课程内容做了全面升级，也增加了更多AI垂直领域的内容。
“传统的经济学和金融学研究依赖于理论推导和小样本的实证研究。这些方法在解释经济现象上虽有优势，但在处理多维度的非结构化数据时，还得是AI”,他表示。除了学习区块链、云计算的基本原理，在这门课中，同学们将上手操作大数据平台,模拟区块链金融交易,利用深度学习技术进行市场趋势和价格波动预测。
随着AI-S课程的推进，越来越多的复旦学子将成长为驾驭技术、解决现实问题的复合型人才。不同学科与AI合奏，谱写改变世界的温暖乐章。