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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
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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?
: M" @; C! u' b9 b  ^
! U) {: k$ o6 |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。
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那人类还能干什么呢?如何才能跑赢AI呢?
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) q9 h. _8 i- c4 A: g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。
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8 k$ J2 [4 o3 v6 `- _/ [, G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。: _* v  Y. C- s: S
+ P' C) ~" m$ C4 ?
AI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。( \" X$ p" O8 T- l

: [) u. X  x. A7 f8 }# R) S: t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。5 w9 ~& \$ ]& {. E$ ^; [! r/ L" O
9 g7 z1 Y4 s- h7 w; F/ y
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。
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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”。, A. s3 c( C( f
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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。- W7 C6 h/ g3 d5 ]
6 {1 [$ B! M! q3 |* 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。
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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。7 m5 ^$ H( H' P' g7 N! G7 I
& W. c% o& k7 ^. J
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:, ^& }1 p8 }( h

: _" {% m2 i3 f7 u* C5 i- c1、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。
; o; T, g4 a8 K; ?  i# K/ S0 w) M2、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。
+ k9 {) N3 x0 Z4 G. U) a: _5 Y3、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。. G  _8 z& f3 s0 f
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。- L) b; D+ l6 J; u
5、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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    开心
    6 天前
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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...
    $ g! s' d; K) Z7 G2 @; i6 `0 V- E1 a; C9 o  u5 ~! `
    3 n4 t8 g; b- a5 z5 o2 V
    提出好问题的能力% [- h& [: b2 O" n+ V8 J* X
      y& V: j3 W3 L5 G5 s
    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?; _: b, E( l) d2 w' J" m6 [

    % z) G; D% m( ^' \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。5 K0 ]6 `* P! \( \8 A1 T! L7 O* g! j

    0 b% ^/ n3 R& b+ |) x4 c% tAI对于人类认知的边界建立,是弊还是利?/ |9 W4 x. x" m( c: v3 }% K& l
    . m0 w  L) I  q; e
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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
    ! d. ]6 l, P* V' R0 B/ n7 G晨兄这五点核心能力里,第一个就很难...
    / a; X, d4 I4 k1 m
    是的,依靠AI来学习为AI找边界,就像踩着脚背往上爬了。
    . w' q" M: e" ?) ^  `5 P6 a* W
    9 l  F7 g% e* k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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