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本帖最后由 晨枫 于 2026-4-10 17:49 编辑 , d* Y& [; D6 t4 \ \6 l
. T w6 Y/ _9 D3 fAI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？. B) _! X1 Z+ I" v- `0 [' B; `! P
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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。- a9 G7 x$ B2 V
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那人类还能干什么呢？如何才能跑赢AI呢？
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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。
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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。
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/ ]( v( G/ r4 Z4 e+ u: iAI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。2 A* G: V2 n/ r; x, N9 C; G- r% T9 K
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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。
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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。& J ?3 I) g& ~1 N7 F1 _! V
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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”。
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3 \/ O" d+ c- S5 t7 g' H+ B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。
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6 d1 m) q: X$ C( L$ P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。! w# o" r4 ^3 `
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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。
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1 g& \/ O# J3 X. B& m& ~* r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：' N* F+ `3 V+ e: @9 q( }
% k6 a5 z8 S% n* 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。
5 ?. Z0 |' i* m% k! r( C9 O2、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。
- k8 x" t# p" S3、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。# G% U$ Q4 S# c; G! C
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。' p: n/ r x; M \. t
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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发表于 2026-4-11 13:33:06