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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
6 r' B: r- V/ d. l1 K5 j. f: \
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?+ J8 I) d4 D6 s" P+ _

" n# R4 a! s( _5 U* x; K/ G: P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。# ?; y0 X  u" q+ h- p2 n
+ g* R1 N! q  _; {# Y% a
那人类还能干什么呢?如何才能跑赢AI呢?
* W/ Z, m/ t1 a: }& U* O
' d: O- [8 T. |3 H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。! s- D* Z+ n# N1 A
  H  @; H5 l8 c! |
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。1 n) E3 R, O0 t8 O

( M3 `- s6 T3 v8 ]" T2 j! YAI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。) O) E4 j  `4 k, M" ]

% {5 l# [2 i( p) \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。' O/ F2 _9 f( Y: O! ^
$ W8 d4 f) b4 }  w2 p) j. H- G. N/ O9 f
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。
8 ~  K/ M! I* h7 ]# T; i  n/ q' x  {, }- a9 L5 l% O
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”。
; N' b) m  z! y* Y8 M" Q5 T! C6 U# B9 d
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。
7 E( x! ]2 {: _. c9 U3 I/ A# t$ @
# Y' ^+ C5 K2 @! x0 y' j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。) d1 B+ e0 M6 _& D# R  Z* j
2 o) c1 \2 q, z7 E, H
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。
/ T5 {% [+ }5 y! P- Y! _: L& `+ M& V/ B' C1 R! i2 O! B: X
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:6 b; x. E; P2 `/ U& s

  V% B# q1 I/ o* U$ Z1、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。
" H- u, c* U+ Z8 G) c, X, r" Y# }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。7 |  u9 B* L( @3 o3 W# h  v, ~
3、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。
7 u0 B) J4 j3 L8 \4 h( |/ y& q4、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。
" f$ M# L+ L# {# }7 i9 \; d* j5、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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    [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...
    " M0 g! U2 y: L  w& S" U6 s* \% z4 O+ a& |
    2 {3 x- h8 R. t/ N) t& L! |# |2 O, j. }
    提出好问题的能力: N8 t- w) {. {
    4 e* N: ?& A8 X" c5 i
    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?
    7 M/ s; v# |; `& e8 {! p  O. p( c$ B  K/ z( O
    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。; b% y8 W/ g0 |& i1 }

    3 [6 p/ R: b5 RAI对于人类认知的边界建立,是弊还是利?$ u0 V: ]  _, V1 S9 D
    3 N; C4 ^2 F7 I
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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 23:330 f' v! n8 U7 `1 G
    晨兄这五点核心能力里,第一个就很难...

    8 F$ U6 |4 b1 A/ J6 @9 T是的,依靠AI来学习为AI找边界,就像踩着脚背往上爬了。
    ! [4 o6 C7 J! j* U3 a# S) A; B( t' o. R/ P  r/ d/ F+ B
    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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