近年来，人工智能（AI）技术的迅猛发展正在深刻改变教育、科研和产业应用的格局。在这一浪潮中，香港大学（港大）与蚂蚁集团的合作成为了一个引人注目的典范——他们不仅利用AI提升教学与研究效率，更探索出一种创新模式：“训练AI出题，再用这些题目来训练自己”。这种“以AI反哺人类学习”的闭环机制，正在重新定义知识获取与能力提升的方式。

传统的教育模式依赖教师设计考题来评估学生掌握知识的程度。然而，随着知识更新速度加快、学科交叉日益频繁，人工命题难以覆盖全面且动态的知识体系。为此，港大与蚂蚁集团联合开发了一套基于大模型的智能出题系统。该系统依托蚂蚁集团在自然语言处理和深度学习领域的技术积累，结合港大在教育理论与学科内容上的深厚积淀，构建了一个能够自动生成高质量、多层次试题的人工智能引擎。

这套系统的运作流程颇具前瞻性。首先，AI通过分析海量学术文献、教材内容、历年考试真题以及在线学习行为数据，理解某一学科的知识结构与认知层次。随后，它不仅能生成选择题、填空题等传统题型，还能设计开放性问题、案例分析题甚至跨学科综合题。更重要的是，AI会根据学习者的答题表现动态调整题目难度与类型，实现个性化出题。

但真正的突破在于第二阶段：这些由AI生成的题目反过来被用于训练师生自身。港大的教师团队将AI出的题目纳入课程评估体系，并组织研讨会分析题目的合理性、创新性和挑战性。在这个过程中，教师们发现，AI常常能提出超越常规思维框架的问题，激发新的教学思考。例如，在计算机科学课程中，AI曾设计出一个融合区块链原理与博弈论的应用题，促使教师重新审视课程内容的整合方式。

对学生而言，这种“被AI考验”的过程也是一种高阶学习体验。当面对由AI精心构造的复杂问题时，学生不得不调动批判性思维、系统分析能力和跨领域知识进行应对。许多参与试点项目的学生反馈，AI出的题目更具现实情境感，更能锻炼解决实际问题的能力。与此同时，系统还会对学生的解题路径进行追踪分析，提供个性化的学习建议，形成“出题—作答—反馈—改进”的良性循环。

值得一提的是，这一模式并不仅限于课堂教学。在科研训练方面，港大研究生开始使用AI生成的研究假设和实验设计方案作为思维启发工具。例如，在医学研究中，AI可以根据已有文献提出潜在的药物作用机制假说，并设计验证性实验方案。研究人员虽不一定采纳全部建议，但这些由AI提出的“非常规思路”往往能打破固有思维定式，推动创新发现。

蚂蚁集团的技术团队则从另一个维度参与其中。他们将港大提供的教育场景视为AI自我进化的试验场。每一次AI出题的质量评估、师生反馈、错误修正，都被转化为训练数据，用于优化模型的理解能力、逻辑推理水平和创造力。这种“人在回路”（Human-in-the-loop）的学习机制，使得AI不仅变得更聪明，也更贴近真实教育需求。

此外，该项目还注重伦理与公平性的考量。为了避免AI偏见影响命题公正性，双方建立了多层审核机制，确保题目不带有文化、性别或地域歧视。同时，所有数据处理均遵循严格的隐私保护标准，保障师生信息安全。

展望未来，港大与蚂蚁集团的合作模式有望推广至更多高校与企业。它所体现的核心理念——让AI不仅是工具，更是共同学习的伙伴——正在重塑人机协同的新范式。在这个过程中，人类不再是单向地教授AI，而是与AI相互激励、共同成长。正如一位参与项目的教授所言：“我们不是在培养一个会出题的机器，而是在建立一个能激发智慧的生态系统。”

可以预见，随着技术不断成熟，这类“AI出题训练自己”的实践将在全球范围内催生新一轮教育变革。而港大与蚂蚁集团的探索，无疑为这一未来图景提供了宝贵的经验与方向。