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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
1 h5 \/ k3 o  {- t2 f
6 I0 }7 d. b7 k* vAI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?
. a% y% J. X) y0 Q; Q. H
7 ^& C# t, T' n, f  i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。
" C& |- u' c" {4 r: q$ t8 @- u
4 |0 Q7 B% ]# \$ S7 g) ]# Y那人类还能干什么呢?如何才能跑赢AI呢?
7 g- O0 d. \4 q6 c: I; n7 e7 G4 v! 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。) b' l0 {8 h9 N7 h! o2 c" L' U' A

/ o3 _: a7 j. t% r, f; 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。
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2 _/ G' Z% P3 M1 U5 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。
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3 P) a7 r  z! C- n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。% C0 y; g- }' r0 ?; ]& K' g
/ y: {0 z3 M+ X  H% T8 u6 }+ `4 R
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。, ?* x  p/ ]2 w2 Q$ `
- K* c% ~  i$ h- F: ]# C' I* C; K' i
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”。
8 O4 K$ e0 X, }
3 Z! ?0 R7 Y/ O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。
( ~( z+ Q4 s3 C! S$ J' o. U2 a+ T# g; n" K& Q% v% m$ Z+ ^0 z" G; H+ w
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。! Q6 R4 j, Q" Z( L; f/ x

. j+ Z3 T7 X9 }8 m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:
" w' n5 [9 F$ k
; l1 X6 _" L) _8 ~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。' y6 f2 p$ Z7 U- q  r* L
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。
. [% `; ]) h% S$ i7 p4 B' h/ r3、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。
( U$ f1 o$ X1 I+ S$ Y; V' C4 I4、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。
; e+ U) f6 G. o: ]0 R  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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    [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...
    ) c* v# v8 B( o* p+ _7 E- ~& p, F9 l9 S4 T' S0 ~7 b
    : S) R$ m8 m& Z
    提出好问题的能力
    6 G) h! w* v: T5 m" X
    2 M" x4 B3 v/ QAI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?
    & y( i0 ]1 H: l9 B" Z* h. r
    * e& L( q8 a% a" p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。
    " o5 x# m+ x2 j6 h! R/ q/ L6 `! e
    " K& w- Y1 c: X7 ~$ G* r/ aAI对于人类认知的边界建立,是弊还是利?5 D9 e0 O$ h/ S: L' b
    % R7 X* D7 N6 m" `1 B/ P
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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
    , E3 e/ F: H) L" e晨兄这五点核心能力里,第一个就很难...

    " a: i- ^) o, K7 S+ j6 k. o是的,依靠AI来学习为AI找边界,就像踩着脚背往上爬了。
    5 f. ^0 f  m& B; k! c/ B. ~. }
    3 F( {, o7 A- Y8 C, x6 g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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