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标题: 在AI时代,学习意味着什么 [打印本页]

作者: 晨枫    时间: 昨天 07:49
标题: 在AI时代,学习意味着什么
本帖最后由 晨枫 于 2026-4-10 17:49 编辑 7 D- ^' g; K0 x

- |8 G& Z. e$ t/ h/ |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?/ h9 E0 f* A& `: q6 t
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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。
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6 h# M# i" p% r  X& i7 t4 |那人类还能干什么呢?如何才能跑赢AI呢?8 L! I) L' F) Y
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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。( ~' q0 a: A! I. p0 O0 h
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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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3 E2 T  D0 [, q3 I3 Q' {# z& AAI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。3 r  @' B" W9 A# U* e
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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。, U+ ?4 W, D% y# C# E
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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”。4 ^7 s8 C2 U! U+ U
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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。* Z( T2 b0 L' j  w: |- ^
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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。: A& Q! L% }6 j; ?) N  s4 K# c  E+ F

7 r: V% k* [; H% S$ N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:
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" l9 W* S, P- l4 t, w! p- p1、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。0 r: r5 {# g* c) n+ }
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. F& q3 ~+ B* d1 z6 c8 }3 E- 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。; m# x$ K" U* A  G7 A
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。
% a" P# J. h* a6 z: ?1 t0 c5、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。
作者: 老票    时间: 昨天 13:33
晨兄这五点核心能力里,第一个就很难...0 L; C3 U# a9 i6 v1 R

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0 h% L/ E$ w1 b. q; m0 R! d提出好问题的能力
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, ]+ q8 h% ?4 N0 ~! s7 \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?$ Y" l: n8 I; d% x4 U8 V/ c" R
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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。  K- j7 t% n1 P5 K1 c/ N3 e

# c" \! U) d6 ~+ `8 {3 I' T. xAI对于人类认知的边界建立,是弊还是利?6 p% o' @( r. @. H# a6 M

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作者: 晨枫    时间: 昨天 13:52
老票 发表于 2026-4-10 23:33# C3 z5 h' `$ O8 v9 l9 c6 H4 t
晨兄这五点核心能力里,第一个就很难...

& O2 n, Y# E1 k2 a+ w9 ~是的,依靠AI来学习为AI找边界,就像踩着脚背往上爬了。
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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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