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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
: [- Y* E: B8 Y/ U9 a
+ s( n+ y$ T, Y4 M. `! }" B& dAI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?
* G% J  Y* O+ s- X4 _; R# ?) P% `& h* _7 t+ G; E
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。) B- C5 {. o# r  C# ^! [! j
8 z9 ~. q8 N7 ?: D* j4 F/ U4 D
那人类还能干什么呢?如何才能跑赢AI呢?
+ N9 ]$ d( `1 d% Y$ m6 G
8 X; l- g2 M6 ?3 v! F* @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。1 {( R0 {5 M& M
( J$ N0 m9 A2 ]1 e  c8 _
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。
" r% C( e4 `9 |( N3 _; h8 W
" q$ i2 t6 a: D+ TAI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。
. z/ @% K5 a' r8 b- J. d
4 k0 f$ Z# l% q/ 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。" o0 h8 m4 U/ u
) k6 i$ v3 R5 H# v% \; [* Z
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。, w/ W" C7 f  c4 P
5 g  Q9 T1 C. N- w/ b/ V
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”。. q! Z7 u" ~6 \$ v# X9 G' t
, ~% L1 O& \* a
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。* U8 V% L8 s  O1 @" F3 {

+ \4 i3 Z( e6 ~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。% l2 O  q$ Y" G
: l3 ^. m$ a) p. u; \
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。0 m1 a2 s8 ~- w

! i7 `- C4 W. Q6 T& p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:
" |) {, ]2 e- O/ C
* `% \; l$ d3 j: c% S+ h) E1、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。  x6 \! c6 \/ K- |/ m7 w
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。
/ i; m1 P1 F; w3、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。
+ _* D  T+ d; h2 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。
0 ~" }0 F+ X0 q" x: 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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  • TA的每日心情
    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..., ~9 k0 D0 ?" ~8 |0 w5 ]

    4 x: B/ t4 @" ?8 T9 P6 u5 m/ @8 W7 r6 r! q" }5 f4 \! E/ N9 c
    提出好问题的能力
    ' A6 ?& e! Z1 D* ?7 ~* T" l, Y: t% i5 }
    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?- t/ o' j2 B4 Q# l

    4 H" J$ A% o0 W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。: j! a8 I7 Z, j" i7 v$ R$ o

    . |  q8 e7 X. Q4 r1 oAI对于人类认知的边界建立,是弊还是利?
    3 @% U" d  o6 T* O: d2 Z3 p. [
    + r+ D$ q5 Q8 h* W: p
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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( j6 z3 v$ b1 b4 P# @
    晨兄这五点核心能力里,第一个就很难...
    ' e. a( u$ S- e. R
    是的,依靠AI来学习为AI找边界,就像踩着脚背往上爬了。7 m& |: C7 N' p6 |
      V1 B' q1 K1 J
    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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