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[科教沙龙] 在AI时代,学习意味着什么

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 楼主| 发表于 2026-4-11 07:49:30 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
本帖最后由 晨枫 于 2026-4-10 17:49 编辑 $ ~* F! ?* k6 s$ z  P

* O' @; J/ G+ y' w$ jAI大潮浩浩荡荡,顺AI者昌,逆AI者亡。呼吁出台政策保护人类就业没用,向AI征税来给人类发钱也没用。人类要跑赢AI,需要学会驾驭AI,而不是被AI驾驭。这从学习开始。但在AI时代,学习意味着什么?
+ @! r6 E0 j1 |( _. O; R( w% J+ T! z; f" {$ r
曾经有一个时候,一目十行、过目不忘、思路敏捷、条理清晰是读书人的硬功夫。现在不行了。跟AI比输入速度?那不是差几条街的问题,而是光速和龟速的差别。跟AI比记性?更是开玩笑了。跟AI比推理速度?好像也越来越吃力了。
/ C2 I+ `% T& E! O" R- b! W% j( \- B# p
9 V; B9 @: f9 h1 F那人类还能干什么呢?如何才能跑赢AI呢?
$ x/ P" M$ u; J' q. u' u% k! f: W3 v2 Y
现在,AI有生成式AI和代理式AI。生成式AI可以读书读报写小结,还可以吟诗作画赔聊天;代理式AI把任务分解,调用特定AI功能完成子任务后,再“组装”成完整的任务解决方案包。9 O) R/ n9 N3 S( @
1 e1 v% }* p+ ?/ w! E  L$ ~
不管是是生成式AI还是代理式AI,人都处于核心位置,不能放任不管,而必须监督、鉴别AI是不是靠谱,更要防备AI是否在挖坑。
$ N' u0 |9 l1 `& q' w
7 O' ]8 l; h  q; t/ L# QAI不会有意挖坑,因为AI没有这个“意”。AI挖坑的机制现在还不完全理解,就和AI推理的机制现在不完全理解一样。主要是AI实在太复杂了,没法追索每一条思路、从整体到局部统统理解AI到底在干什么。
4 s+ c5 U0 {$ S9 z, V  m- `9 F4 Q% A; D  B  f
但在整体上,还真是必须理解、监督,否则被带到坑里,就真的死都不知道怎么死的。
3 V, F7 J$ k9 B( w& R3 l* q+ b% _$ D
这需要有判断力,就需要学习,要懂得相关的领域知识,熟谙相关的领域经验。不仅要知其然,更要知其所以然。但不再是倒背如流,而是知道定性的、方向性的特质,需要知道到哪里去查、怎么查定量的、具体的细节。换句话说,要知道AI在干什么,依据是什么。具体数值和细节倒是可以让AI帮着记、帮着查。
  e0 R+ |+ q" u; o: R5 c
  W* @3 u& \0 T0 w5 w% p7 f中国教育里,高度强调知其然,对知其所以然的强调不够,具体就是强调解题,但对学科发展思路相对不够重视。这是培养打工人的思路,但在AI时代,打工人也必须同时是team leader,只是team member可能是AI助手、“数字同事”。在工作上,可能也要从“面向任务”(task oriented)转向“面向使命”(mission oriented),从“怎么做”上升到“做什么,为什么”。
  q3 _: k7 R3 w9 Z# m4 o$ @6 g' h3 h8 T0 N7 ]
说起来,传统教育或许可以生成式AI相对应,AI时代的教育需要上升到与代理式AI相对应,才能跟上时代的步伐。3 }- ~9 \+ E8 T1 f5 I- h, u* H8 w0 |0 |

& r: M7 @! r+ p$ K" H9 a还记得爱迪生vs爱因斯坦的学习方法梗吗?爱迪生强调“1%天分+99%努力”的极致实践与高强度实验,各种方法和数据必须烂熟于心,才能以最高效率立刻动手、证实或证伪一个想法;爱因斯坦则推崇直觉思维、思想实验与对原理的深刻理解,反对死记硬背,书本能查到的知识无需记忆,重点在于理解和运用。
7 M8 \* L2 H2 v0 w' B1 I- S: Y& Z5 H$ n) Y' _
是时候拥抱爱因斯坦路线,而淡化爱迪生路线了,因为人类不可能在记忆和肌肉反应方面跑赢AI。
; T* v4 t9 h7 d9 x* p# V. B  [
1 M: f( C7 v  K回到学习,未来学生真正该焦虑的,不是“我学文还是学理”,而是:我是否具备了AI无法替代的核心能力?需要重视的是:
& l4 ^7 m) [- f" G; h- j3 L5 M, a3 r/ \; n6 J" \! P
1、提出好问题的能力:当AI越来越擅长回答,真正稀缺的是发现问题、定义问题、提出关键问题。( T& y0 x$ R- t/ V$ m
2、批判性思维:面对AI生成的“看似正确”内容,保持必要的怀疑,不盲从、不轻信,多方求证,做出清醒判断。
/ j& [$ \# _% d1 |8 ]3、创造力:产生新思想、发现和创造新事物的能力,包括有创意和有价值的想法、解决方案或作品的能力;AI只是在现有数据中不断学习和整合,还不能拥有真正突变性的创造力。8 p$ u( d6 |, B6 {# U  h- m7 m
4、跨领域整合能力:能把技术、制度、伦理、社会、政治、人文、市场等不同知识连接起来,处理真实世界里的复杂问题。
2 I4 h9 H' h9 b9 T. Q5、终身学习能力:技术更替迭代太快,今天的熟练很可能明天就过时,唯有持续学习,才能真正保持竞争力。

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  • TA的每日心情
    开心
    6 天前
  • 签到天数: 1024 天

    [LV.10]大乘

    沙发
    发表于 2026-4-11 13:33:06 | 只看该作者
    晨兄这五点核心能力里,第一个就很难..., b+ t1 x4 ^0 H1 A% `0 ^% o
    - a7 f' T% d* q" K

    & P  d7 s& g, T4 L9 r# b- b% R提出好问题的能力
    % U, \& g/ O3 W: r
    " r' G/ k- `0 O" |/ M# T7 m1 yAI极大程度上便于人类迅速获取信息,但目前不能保证信息的整合质量和真伪鉴别;用惯了AI搜集信息,人类会不会减弱自我搜集鉴别信息的能力呢?5 T+ H' U2 C5 C3 E

    ! z, o: y5 `( ^3 V打个比方说,如果不知道问题的边界,恐怕提问也时常会陷入东一榔头西一棒槌的局面,不知道该朝哪里问。如果对该体系知识有个框架,至少知道边界何在,就会好很多。
    / Q) b4 Y# ~/ y1 e# X; e) L. M4 x$ D% ?
    AI对于人类认知的边界建立,是弊还是利?
    * H: X8 g9 S5 c+ c# v' j
    + {& ?5 ?- P  D/ ^/ }( U0 g% S
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    该用户从未签到

    板凳
     楼主| 发表于 2026-4-11 13:52:43 | 只看该作者
    老票 发表于 2026-4-10 23:33
    2 I  n8 S6 }5 s1 s  q/ M9 V晨兄这五点核心能力里,第一个就很难...

    & X  r; Z/ ~6 f3 K  W" l是的,依靠AI来学习为AI找边界,就像踩着脚背往上爬了。0 r8 q* l( o0 \% p/ _, g5 F

    $ S. p( p% c. V7 h) Y- q这回到图灵测试:人要判断AI决策和人类决策是否等价,首先需要被AI高明。一样,人要给AI提问题,也要比AI高明。
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