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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 ' [7 `) ^" k9 o

8 V) ^+ ?  P$ O7 L& }4 ^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?
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1 h- X$ `# W) r" @- P4 e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。6 e- f& x. R7 t0 ~6 w* V
6 Q) `: @1 ~6 g! S7 D/ c- w$ V7 s7 @
那人类还能干什么呢?如何才能跑赢AI呢?" i. C2 d/ @- g6 i$ Y) a
/ R% ], _# w# V" h  w
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。; D4 a3 i4 E  W& v% Z8 C7 j* N

0 A# v- ?5 x0 u$ G' x9 `$ p( A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。. c$ T/ ~, K# b8 d- c; f; m+ w2 K
& G; A) w2 z8 @! ^8 t
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。
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( e6 s. p9 ^! m$ h4 D; }0 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。
6 Q/ q( m, u& V, t# X# s7 D9 \" j
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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, I# n* X9 ]' n! O8 |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”。  h* e0 W8 Y5 _, s: B0 z( C. c& [
- Y1 ]: }0 c) r0 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。+ y, f+ Q; m$ U

* T" T' g3 h9 _8 r" m' 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。
7 v4 n8 L7 k2 ~4 Y" ?" G! r& Z' q7 d: u) S) d
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。9 x. i+ {" {( _9 @

# Y( j+ I- \+ e2 z$ ]# F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:+ ~; l: R/ P: n& M6 A, R, U
+ L9 j! c$ Q& M+ H, s: g) X
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。
6 [3 u& b6 \+ g0 B9 {4 ~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。: V$ t; c8 U- E  k) q/ y# A( ^; b# _
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。
" x& [9 y; X) D( g4、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。5 ]: p! ?5 S; b8 |, y! k7 P% S
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
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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...2 U! H! B% n. i# ?
    ' z5 ]! Y- s% E

    * ~( T' m) {% ]8 ]0 w0 b. V/ \  }提出好问题的能力
    * t( R/ |( c/ N8 U6 M3 K( i% Q' y; y0 ?+ R; C- `, L
    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?! R7 I: C" w0 r* @

    ; q( s- Q7 x; S! j5 p5 ?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。
    9 p: }* @+ X7 L0 ^5 T
    % Y. v* Z  T8 z% eAI对于人类认知的边界建立,是弊还是利?; t  H/ K& u; u' O3 l: p- [
    % C: K7 g3 x3 B& d
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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
    ) n& B2 ?/ r4 E. T0 t. g晨兄这五点核心能力里,第一个就很难...
    9 \2 X8 F* B% a" t: j
    是的,依靠AI来学习为AI找边界,就像踩着脚背往上爬了。
    6 l! g* Z9 k% c5 U  U4 L
    , W# A+ |5 l$ p1 _/ Z9 @" K5 H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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