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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 3 天前 | 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
; y7 }5 o2 G: ^8 J' J/ f! C
2 s/ x0 l8 a: r! m( o9 H# _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?
3 U( Q  i& r, v+ N5 M2 |' D7 ]" q
5 I$ Q0 N# [8 P' |) @3 ?* m$ 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。
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4 B/ R: ]* |2 `% H8 K' F那人类还能干什么呢?如何才能跑赢AI呢?
" C7 ?4 k4 D; ]% y( G1 ^
% s+ f+ V: v6 @* E; e3 m# K9 s: P. \3 U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。" ]- I8 a# _" C; ~) K
4 o& y6 h9 q2 k% x% H4 |) f
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。3 y' a5 \, k7 ^/ r
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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。$ `) {* j8 \+ |/ h7 Q' G
3 ]( p% f; G) o0 i1 v+ ?" W
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 C4 S( T; I, R+ I

/ \+ y; U& S0 Q* v5 W. p& o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。/ D# c4 N- Q# X4 P/ h4 s3 @
* r2 O5 g7 x  K% s' p
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”。5 W- F9 J7 p. d; z
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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。" H9 y. d0 e3 Z3 J. ?& N6 L4 q/ j5 D
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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。6 q9 a+ k6 [. j7 b1 @/ V- v$ o1 F

3 L, _5 I+ a& o1 H% n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。% A* }* r9 w1 N2 u' N# K, L$ j
# y* K" f6 K- u- ?1 O
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:
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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 G/ r& S% ]: r
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。
( l: p& O: L) g( n0 Y3 v3、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。
# m) V- Z3 ?7 Z! k) w; d' `2 a4、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, F# r9 j* r0 o" G9 W5、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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  • TA的每日心情
    开心
    3 天前
  • 签到天数: 970 天

    [LV.10]大乘

    沙发
    发表于 3 天前 | 只看该作者
    晨兄这五点核心能力里,第一个就很难...* Z8 Q! D+ \& \6 y  E! r! D

      H' l3 c6 H; V
    ( o$ g* n3 X) s& ^9 U提出好问题的能力
    " i$ z( L  J8 @2 r( Q- R7 |4 {- o/ ?" A2 p0 d& c
    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?
    4 B, x/ |% R2 D, Z/ P0 H! z* Q1 f& M. s9 N& W: O# W0 d
    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。
    % \0 h) G. M1 v+ S+ ]' B9 ~
    " k6 r0 q4 ~, _( ^5 TAI对于人类认知的边界建立,是弊还是利?
    * o6 I& R5 ~# q6 L, [
    , y$ v! n/ `% V; s: |; |
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    该用户从未签到

    板凳
     楼主| 发表于 3 天前 | 只看该作者
    老票 发表于 2026-4-10 23:33
    , n( a7 [$ q1 k8 \4 y4 k1 k; k晨兄这五点核心能力里,第一个就很难...

    * D' x, B$ G& H3 Y8 n) L" }- N是的,依靠AI来学习为AI找边界,就像踩着脚背往上爬了。$ l+ j$ A' g( u2 t

    ! V, B, G6 S6 l% ]6 a( d) N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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