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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 8 小时前 | 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
9 W/ j4 S9 y6 b6 G1 A
4 P3 O8 s" d; p: ?0 h* AAI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?
# F. \: m0 j  a; l+ n
2 @6 Q; R3 Z: P0 W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。) S5 f/ Y6 h# g. g, m) }+ J
/ \; k3 N8 N9 B; \# G
那人类还能干什么呢?如何才能跑赢AI呢?0 A9 h, i9 q* t6 a, F3 G

! h. ?/ U9 d5 l, S1 e7 o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。, d  K! f6 }3 A; p
+ F2 m( J- M( l8 N: i  }% Y9 u8 q, i
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。9 d- x: Y6 ~# W# T
9 o/ ]& K! O& R; @- S+ [1 x
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。+ C+ g! x7 ^2 R* e) o: r

* {1 T% [4 @! a5 ?( G- [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。) E: y4 Z( A, t6 |
7 N* y3 ]" l' Z% s6 p3 _1 j" ~2 Q
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。* p& R' B; Y$ |# w2 U

! V# @9 r9 A4 k( q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”。
# |2 W0 [7 |4 W
' n% {1 U9 F. V. Q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。5 |, z1 x! y. l
  G8 e% z0 @& `" 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。
. ^4 W( c8 Q' Y) W* ~, Y( E+ _; E6 d' s) r$ v% _& P
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。
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& [3 J1 X4 P1 r& Q- j- P% 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+ m+ I  J  v, ~( N

7 \/ Z: ~1 ^5 G1、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。
: n# {9 D& L1 g" W" q. I7 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。
/ X$ d+ e) r1 \$ P+ x" V1 x3、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。
' p/ z# N5 r; Z' I( B% b! h4、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。
  q1 }& f# M- e- N+ _9 O5、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: 969 天

    [LV.10]大乘

    沙发
    发表于 3 小时前 | 只看该作者
    晨兄这五点核心能力里,第一个就很难...4 X- E/ S5 o" H- F7 V

    3 r- \" X6 @9 n0 u( q
    " t2 F, x9 A) _* K3 K& P! S提出好问题的能力
    - w& d$ X, [/ n* H! O! Q3 R1 K# l/ \$ Z" I; B- S
    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?
    9 t+ l0 C) F7 q
    8 ~& Z( P4 O: h5 C7 z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。; W" t- _8 S/ T9 }; y3 M/ ~) T

    $ |5 V0 K+ h+ q! K# v; X4 pAI对于人类认知的边界建立,是弊还是利?
    4 m1 x" P$ i4 N' ?7 Z3 x( W+ u( l! B; d) q  B1 y4 k
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    该用户从未签到

    板凳
     楼主| 发表于 2 小时前 | 只看该作者
    老票 发表于 2026-4-10 23:33
    % f! O* X2 R! V0 D6 I晨兄这五点核心能力里,第一个就很难...
    1 _1 e9 Z6 ^% M- j* f3 G' v# {
    是的,依靠AI来学习为AI找边界,就像踩着脚背往上爬了。4 x. U% n+ C- f! i) h, X' {7 @7 ^* ?. `

    ) O  l9 i5 d5 R& ?6 ?# }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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