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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 s) j7 D; n6 z% b2 K! w4 |) W4 ?! W+ m& M  @  t
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?
# W4 o, }3 g4 k. n  \# W
2 {  P7 x) O: v7 T6 C$ y  F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。
. A% D, f7 ~2 s3 k9 Y
- {3 ?% d; x* ^- }那人类还能干什么呢?如何才能跑赢AI呢?
" z2 @' b4 S6 a2 a* v+ U( ~- ?# g6 B6 Q  h! W. A% G3 }* n
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。
$ F' C2 V* a, P+ a
# n# r. N  ]: p- 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。
+ P6 t+ r# o5 ~* U% Y+ d( t5 u3 [. m+ p
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。% y& x6 a2 j$ K% s# c& o
6 ?) z$ q7 A/ @; e
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。
$ {2 q% ~7 T9 r" R# F. u9 D, W8 Q+ C$ P! V# Y2 m9 I6 M& ]) m
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。: A$ c$ q2 U- ~. F) t

* f9 {- r  i) Q/ o( @3 L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”。
( b0 R' u# W& k) z- L9 O
  f, O& s" L6 \9 K9 K  Y2 u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。
1 X! v- ~+ h6 m: K3 S: q+ r
( B, B! |' J' L$ g! O$ o+ m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。
+ X! P& V( U) X) d- U6 E
6 U  E  T* q5 C6 A* _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。
/ G3 m8 F3 N) A' R) O: J+ g
) P: Q( r5 m. I, C" s4 \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:
% D' j3 q& i% w8 F* J) P5 P& T. e1 M
8 r. F1 c3 ?8 b: y% ]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。
" z1 b5 o4 Z* Y' l$ j2、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。
$ F4 Q( F0 X& I* P$ M! x2 q3、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。
( Y3 h. W, o7 L( p5 v4、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。" X8 Z9 C) C! P( b" z
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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    [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...
    * k! a+ q6 z$ w, P% n. W$ n
    ) @$ e' }* C. Q, O4 `8 B+ Y
    - }% X+ r. x+ Y! ~" w8 X6 d' w8 P- ]提出好问题的能力- @( p) J7 h6 e& L8 `1 u

    8 x/ ?1 w% {# p% E4 Z) d) Y3 rAI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?
    $ j$ L+ P2 Y8 S3 g6 n% G9 _+ E) W( e7 U2 K0 p2 b/ F
    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。: m$ I; w+ N6 g9 \& n- L- m0 Y6 [

    / E% k! R% R- ^3 _AI对于人类认知的边界建立,是弊还是利?$ d5 t1 |1 f1 c, c4 ?& I

    1 J5 B2 V- m3 {8 x  Z& m) ]% O5 F
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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
    , F8 w0 w, x3 k9 D晨兄这五点核心能力里,第一个就很难...
    4 K, a' G5 V' k9 {9 T7 V9 Q) {% z
    是的,依靠AI来学习为AI找边界,就像踩着脚背往上爬了。. E3 |3 Q( H* N- k, X/ u

    9 B1 k* h3 G9 m: h7 `  E: o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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