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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
5 c, B& f' w( y9 j5 ?, V
. G' z$ g3 ^. a8 T! D7 XAI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?
+ |5 `. U2 T; Z6 j6 ]
  P# F8 ?  p! d  G$ Q0 i0 ?* B7 D# ^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。
$ Y" m9 d3 y" Q% C, i4 j' O" {! m% V" O7 q! e+ j
那人类还能干什么呢?如何才能跑赢AI呢?# Q- r; W$ g, d8 g/ l/ G# S
) @7 M# }- {8 N+ \! A7 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。: A/ H1 L0 P. B& a6 j

3 E4 S3 E9 D, U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。1 q4 K, v; P2 w- n3 G8 b

: n- \6 R) r" T+ XAI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。- \& S4 n, \5 ?) x  b

5 P  x. [! S/ K4 |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。
9 F4 W4 m6 W% {0 ]2 Q
2 @0 c$ r2 V/ n* ^6 T2 c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。" f$ i% L7 _9 w3 E
8 u9 t( J; }+ \9 M9 C5 F" H& ]
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”。
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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。
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  W2 z: c" Q8 r! }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。# v! n' c2 ^$ N4 G- \& x

' K) e& i2 u, [" s! r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。1 u% L# u* o, Z/ [  U- T) ]6 v; l  c
6 W8 @, x( |& u. b
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:7 V4 C3 q6 A0 R) x$ k2 d. y

& U0 @9 J! [) N: {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。
& i8 @/ |! a$ u: H2、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。! s% s& S9 U; ?  \" Y1 L& Q
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。  n4 u5 g3 m. Z$ v+ 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。
/ O- m8 v$ T. }; p; G5、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...1 h1 {1 n. s+ h( X
    " g- \* f7 X8 u. ^
    / X' M5 v) o6 B9 P
    提出好问题的能力) V2 r' l3 p4 @! e3 X" [; t6 b  w

    7 y+ I9 z4 d' k8 o0 bAI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?
    1 f( L! d, w) P- K$ T8 Y% ?0 n6 v& y$ m* A7 t
    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 p4 N& l& J+ A9 Y7 e
    # E) y" K6 k3 w& x
    AI对于人类认知的边界建立,是弊还是利?; ~$ o- v& {5 H$ D8 j
    - ^5 t" C% _) o* z4 O  ^
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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) w2 c, R: L, g0 w! M
    晨兄这五点核心能力里,第一个就很难...

    8 u+ q' ^' ^# @是的,依靠AI来学习为AI找边界,就像踩着脚背往上爬了。% t3 w$ u( [2 h# w) M
    " M/ [. g( Y2 E& ?8 l/ W$ P. y
    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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