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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
$ l7 h2 P. ~% B9 {! k3 l7 W& N4 O! w* w! z
AI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?; Y7 g/ R& u6 Q" A

; d! N3 v; J4 W7 r- v5 v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。
, m+ c: L2 ]& x8 ]- m- c! Z3 {1 f- x+ n1 h
那人类还能干什么呢?如何才能跑赢AI呢?
* h, `9 Z4 D% u# H. ^8 a' F! ]8 I. T  R4 D
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。
; F7 d' {0 ~6 X$ {. z; \0 i* l9 D. S# Q, |2 N9 d/ N3 M: B( [0 c
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。4 o1 l- o. y" [/ V

! ~) q7 D9 t8 a0 O% z) fAI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。! u  O0 F) ?8 L# a
7 c3 U+ B' E4 f  K0 r% d
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。/ H6 H; t$ d# R% W0 g( E

! N" B& j9 s/ u/ o  V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。* Q; a& ^  A0 X* B

- H6 t0 f. d2 O# l$ ~. K: G: D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”。% ~3 @5 a4 a: r0 E; h, {( ?) ~

6 X5 Y2 }( Q9 v6 J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。9 H7 p5 a& G) Y9 {4 M0 S9 N
2 z  t* o/ v) m! L, F. }; U0 ?
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。  c' X! z7 d- `% e( z* c
# r  A7 H) m  L
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。
5 H1 M; K- }3 ]8 g0 u) q. }2 i4 b. r5 Z$ B1 D
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:
" C, _! W- ~. S; \: ]) W4 E( `' O& N4 {
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。
0 p* D% i0 a3 s' x! L6 Q2、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。
% ~/ C/ e) d' Z7 h) x: @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。& w# r2 d. y/ I
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。
8 u: _* J8 |5 I4 f5、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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    [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...
    ! N9 V3 ]( m/ w/ V- g. C
    4 H; C* E# x. X0 z/ |* b
    9 x1 ~- V1 I) K* b- @# {8 \提出好问题的能力
    4 P9 L4 a1 A* k% ?# H& w! R( {: f" A. e0 Q, v  y3 {- u9 p
    AI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?+ f' Y. C4 H& ^) C) o

    1 H2 L& e2 u0 i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。# ?- U; u3 ?( X0 y! i, d1 ]2 V8 d
    : E9 j" z! Z& c# W8 g7 D" D* g
    AI对于人类认知的边界建立,是弊还是利?
    % L& C! U9 {! I3 U) c* ?3 }! G: h# _
    8 j3 c; Z8 c) e5 l3 g8 G
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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
    / V0 J: ?7 {1 m) g) q; K. r晨兄这五点核心能力里,第一个就很难...

    4 `; O% a& E# \. D, B是的,依靠AI来学习为AI找边界,就像踩着脚背往上爬了。$ {% l$ g9 R' Z8 f/ h8 z5 B( ^
    ; b/ X# j5 H: Z5 Q9 K3 ]
    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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