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本帖最后由 晨枫 于 2026-7-18 15:26 编辑
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在AI时代,人类必须加强学习,才能不被AI带歪,这已经成为共识。但怎么学习?这是个问题。死记硬背干不过AI,刷题干不过AI,素质教育、快乐教育好像也不行,怎么学习呢?
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# v7 Z# \4 X: t {+ X( m; f过去,教育的核心任务是知识传递:教师掰碎了喂,学生张嘴来接。今天,知识获取成本急剧下降,AI能在几秒内解释一个概念、总结一本书、生成一篇文章。AI的知识面几乎肯定超过所有人,没人能掌握AI那么多知识,有不靠谱、胡编乱造的,但大部分是靠谱的。
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* D2 _) k7 }. z7 W于是,一些人下结论:学习理论知识不再重要。, w' @8 K( P! P. F# T1 H5 {
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另一些人下结论:AI越强,人的基础认知结构越重要。没有足够的知识积累,你无法判断AI答案的质量;没有基本理论训练,你分辨不出解释是否可靠;没有跨学科框架,你只会被AI牵着走,而不是驾驭它。
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3 g" ]! G: I+ N. T都对,都不全对。0 e% H2 q' l% f0 j
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不学习、彻底依赖AI几乎肯定要被AI带歪。但“问AI”的时候,总是在自己知识积累不够、自己掌握的理论框架不足以解释、推断的时候,那时就是拿“没有”去评判“有”。比如说,伊朗小摩托用三角翼,一般认知三角翼是高空高速飞机采用的,为什么低空低速的小摩托用三角翼?去问AI,可以给你讲一大堆,你是相信呢,还是不信?
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' V0 ?& H7 E/ d2 L. B学习知识,需要从基础学起,数学、语言、科学、历史、经济、伦理,这些都是基础,也不因为AI的出现而被削弱。但要紧的是要掌握基础知识的底层结构和逻辑。
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' E: c% Z7 W! _7 S6 n/ }# x世界是理性的,至少理工科的世界是。只有掌握事物的底层本质,才能判断AI是在提供有用的建议,还是无聊的诌媚。对于小摩托来说,三角翼的抗失速好,受低空阵风的影响小。这是因为三角翼前缘较尖锐,容易形成强大涡流,使得气流不易从上翼面发生分离,从而抵制失速;三角翼的升力线(升阻比vs迎角的曲线)斜率较低,意味着阵风导致的升力变化较小,所以在阵风里较为稳定。前缘尖锐为什么导致强涡流,强涡流为什么导致气流吸附上翼面,三角翼为什么升力线较为平坦,这些都有道理可以解释,从这里,可以一步步展开到更加广阔的空气动力学基础,最终与现有只是结构对接。另一方面,从这里也可以进一步扩展为其他气动可能性,比如三角翼较低的升阻比导致较大的迎角,带来较高的阻力,可以用鸭翼或者边条来产生涡升力;升力线斜率随马赫数和雷诺数而,马赫数和雷诺数在流体力学里的重要性,等等。4 I8 W# T/ h& {8 R( S
; v& y7 g7 r3 ?* l+ \' N从这里,你就可以判断AI关于小摩托三角翼的解释是否合理了,否则,只有盲信或者盲拒。
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& g3 L1 e. B$ g, |3 _3 V2 e社会科学其实也一样。理解了政治经济学里劳动、价值、剩余价值、生产力、生产关系、上层建筑、经济基础、价格、供需的关系后,再来看AI对“美国可以永远印钞和发债来维持繁荣”的解释就可以判断其合理性了。
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; X( ]. a& X0 x- h E9 |, {3 L在AI时代,学会提有意义的问题是正确利用AI的关键。
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过去的教育奖励正确答案,AI时代的教育更该奖励高质量问题。对于大部分现实中的问题,AI已经有能力提供有用的答案。这不是AI有多聪明的问题,而是人类积累智慧已经极端丰富。但正确定义问题并不简单。泛泛的、空洞的问题只能得到泛泛的、空洞的回答。在问问题之前,先想一想能不能自己找到答案,可以自己核实,也可以找AI核实。
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# T( l# H( L* F5 O' N# G. f4 }; A# e1 J在自问自答的过程中,发现更加深层的问题……只有到自问自答不了的时候,才真的“问AI”。那是问题已经很聚焦,AI可能也能找到更聚焦、更有用的答案。在搜索引擎时代,输入有用的提示才能得到有用的搜索结果。人与AI的交互在某种程度上可以看做这一过程的极大升级。在AI时代,有意义的提问能力才是硬通货。* `- H& ]6 f* |% v4 v& Q9 n
3 U$ u4 l+ [1 _4 x; [9 N" x4 O还需要学会自证自驳。! d6 D* @+ u6 D7 P9 m: y" J
2 I/ z) k+ N( Y0 D3 t4 s @5 J人们倾向于搜集对自己预设结论有利的论据,用与预设结论一致的方法,来证明自己正确。这是人之常情。必须学会有意搜集对预设结论不利的论据,用与预设结论不一致的方法,来反正自己的正确与否。只有自己也驳不倒自己的时候,自己才是真正确的。在使用AI作为辅佐的时候,要特别小心AI的“天然诌媚”的特性。AI没有感情,但AI是为用户认可度最优化的,无条件诌媚才是初心。
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8 z( }& h5 x" P掌握结构化的底层知识,学会提有用的问题,学会自证自驳,这些本来就是严肃的学术研究应有的习惯。遗憾的是,这些都不是中国式教育的强项。但是在AI时代,“人人成为学者”,应该成为大众的习惯,而具体知识片段的获取反而简易了。只是AI时代,“人人成为学者”,应该成为大众的习惯,而具体知识片段的获取反而简易了。
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[9 {: i4 h- y- A一直有一段鸡汤是这么说的:有人问爱迪生和爱因斯坦,应该如何学习才能成为天才。爱迪生说,你要记住所有东西,给你一个电灯泡,要能够立刻计算出内部容积,这样,你才能在遇到真实问题时,把需要的知识及时调出来,用于解决问题。爱因斯坦则说,我的脑子是用来思考未知的,只要记住需要的时候到哪里去找这些公式就可以了,为什么需要记住?
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这段故事大概率是后人编出来的,但历史上两人确实有过交集。1921年爱因斯坦首次访美的时候,有人拿了一份爱迪生出的美国人智力测试试卷去考爱因斯坦。问卷中包含了许多像“声音的速度是多少?”或“市区电車使用多少伏特的电压?”等强调实用知识的问题。爱因斯坦看后拒绝回答,直接表示:“声音的速度是多少?我不知道!我用不着费心去记住这些随手可以在教科书上翻到的东西。”# o2 s9 |" k2 V
+ G9 h. c" h# I" _在AI时代,学习尤其需要从爱迪生模式转向爱因斯坦模式,因为人人都能、也必须在“自己的领域”里成为学术大师。
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