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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 M+ F9 c- h! T
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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?
* p; B! z1 Z, z# _8 E
1 C! i" s8 S- j! r  a. e" x. 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。7 s; V! c. a( r9 w& R
1 ?* ]. L: ^, G  ^3 ]; d- i! C+ u
那人类还能干什么呢?如何才能跑赢AI呢?8 X6 M" d9 u: h

9 ~3 Y' U: s* D# h/ K4 B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。0 E- d& K) {3 a  m& u8 {% a) r

% M! I1 K0 B8 [3 Y4 G8 }" \* U5 P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。( b, ?, b, f5 O8 _/ d

  ^0 O1 `) \& v* y: BAI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。
* N1 {0 J4 c. r
0 e# N4 p& f, 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。9 v: p5 i  g/ g" d+ }6 @8 g- D9 Y' t
7 U7 v6 L+ \$ Q& ]( T! U; N' \
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 ]$ o  `0 x. h4 b# I

7 G% `5 ^% l* q* e. e* P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”。/ F, [$ P$ r. A% @
* @, y- d2 W% o, \5 A# n& x2 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。
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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。
0 Z5 q( M( s* O* B# g/ J" D) ^
3 W+ C, t5 g) H+ O! h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:* u( j, V; m2 z. \
) j1 r; ^( K% Y' ?# E4 _( O) F
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。
: X$ f# D& z- x: @( B' y8 i5 f2、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。! k. g) K2 u  D- q& z: u4 \
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。* B! ^+ d& u) m0 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。
$ o/ s" X) Y1 v$ `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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    [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.../ K1 f5 q3 a! a! u9 g5 d
    & B& \# h, h, R5 {& o. }

    4 f# L7 T4 E2 q# t! J+ U提出好问题的能力1 l/ T; d+ ^/ W9 a" ]. |4 K
    / e; H4 f) K% 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?5 h) l7 B# K# X" S+ h5 S, o4 C1 X4 a
    - v9 T% M! A) J: G& t! C0 M9 T
    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。
    * R9 A2 |, U0 Y1 U2 F
    , z7 v  S0 J) t- A) pAI对于人类认知的边界建立,是弊还是利?% P$ s5 D1 E, u. v: J2 }  r

    # f, m  r& x2 ]% Y
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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
    ) q4 t% d: o9 l4 B$ S. t晨兄这五点核心能力里,第一个就很难...
      `2 Q- e8 e$ u4 h
    是的,依靠AI来学习为AI找边界,就像踩着脚背往上爬了。  U: j3 F, f: Z. l% i# g4 J

    1 o* f/ ~) ^" E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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