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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 3 x( L6 D# j4 p5 e5 |1 E' r

3 s0 V- c2 e7 L2 \8 |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?
+ z+ Z4 \" D1 [3 H# j
* g# R; }8 W0 v( S& w. t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。
! \% R* B, U4 F
9 H! n' i. t- V( _那人类还能干什么呢?如何才能跑赢AI呢?
; B$ J$ c+ R- O& O" K
: Q3 m8 W3 `, x0 p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。+ y6 b8 E$ z, f: [+ s. H7 L
& f+ K+ T5 J% a/ b, e6 ^" S( W! W
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。# t  m; h  c; i

8 k$ C+ g- G# U  ?( w6 x( E( X( WAI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。
. m  G' q9 U+ V0 g: O
% _, P5 z* ~8 R* m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。5 c. m; J/ M0 e. o/ V( Y0 S& R% x

* d" R) K7 a& _7 p8 U. a& l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。
0 w6 Y& z; j: ?" u6 ^9 A, U: ^$ j9 _& |7 Z# Q5 X, f4 s: k- L  b
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”。
& o2 t0 [  A6 _0 w  w- \+ t7 n3 Z  ~+ a7 _2 ^8 U2 ~
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 h. Y) y8 q0 t9 R
  V& [" @# M+ S8 B& B& z
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。9 q1 U7 _0 R% X9 P6 l7 Q/ J

6 m) c% G$ n' ~- m' L' a2 T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:) R" P$ e9 k2 G1 |- G
  `- O9 l1 p: B' T* S+ l
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。2 o) j5 `* ~( j7 i+ c7 p) |4 e  F
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。
2 I" ]; N4 E1 ?9 z: E; `# B+ Q$ M& T$ d3、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。# z# X, ?. @& T2 P8 n( U
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。
5 \+ O+ Y' t. z% s3 b5、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
    3 天前
  • 签到天数: 993 天

    [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 y/ c; }( @) j' {) {" f

    ! Q" C5 a% g" X' Q  K9 a7 C  b- _* N
    提出好问题的能力) @# [' I& I! a, I: ?

    . u5 z6 ~) |- c9 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?
    & X9 r4 P) |! ]1 @$ ^+ ^$ A/ C4 _
    . }5 r0 T/ `  @( v0 n7 _% y( s# m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。+ c+ t, j; m, `" \4 Y
    ( B$ f3 S7 w/ P3 n: P4 ^( B, ?
    AI对于人类认知的边界建立,是弊还是利?
    ! `1 G: g2 S: _( n
    * g( V, R* A$ `# t$ X" a( ~
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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& R3 f! Q# ]) R! ]
    晨兄这五点核心能力里,第一个就很难...
    & X( n) a& i8 f1 o) K2 f  n
    是的,依靠AI来学习为AI找边界,就像踩着脚背往上爬了。
    - h4 |4 v0 b3 k! |
    : ~! W7 W, Y& r' n6 ?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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