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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
" j$ G; ]) h- Q0 m4 u6 W' M
, u3 B  a- X' [/ k2 [1 ?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?
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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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那人类还能干什么呢?如何才能跑赢AI呢?
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% c/ Q" v5 V  k7 y. j! ~! B; o3 H# 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。: o" W1 E1 d+ T2 ^4 L' ]9 e
, p) B7 ]. l2 d7 @% L0 H: f
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。9 q$ f; X4 [3 n% d
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AI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。
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! J" U, V$ s- n4 Q9 o2 n. ^% j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。% O3 z2 Z9 e9 U$ \. k; S
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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”。2 A) W& x  L) ]- K2 F, f6 d  f
1 N' P9 v8 t' T0 S
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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+ Z! \  L) D$ i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。# |+ E6 M; f' v7 \1 o
. y/ |/ d- ?% C. |5 Y; ]/ L
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:  r6 c% U- D/ N
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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。& o4 g! l: U2 [: h- z. D) h0 q' \
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。
' a- N3 F- O2 e8 Y. f3、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。
$ O/ P# H) z4 L6 V/ H* h4、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。
3 u0 l9 m# X1 @  [" L- 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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    [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...
    0 Q0 |% M- a/ ^; {& i8 ^
    ! m" Z0 A% N2 p3 Z5 E6 x0 m  T$ s9 j# s
    提出好问题的能力8 A+ r, C: N: P2 k$ R9 @

    . |( I/ L) z! d8 a; V; @! l) X3 |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?
    6 ^; K1 Z% k2 V! Q8 i
    , m( K( u/ O' [/ P7 T& x) [: U2 q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。" Q: f+ D2 V6 P, I

    2 J1 h# R# \' t' }" h# ?5 U7 x  UAI对于人类认知的边界建立,是弊还是利?- c8 H+ y: e' _* T! R
    # H$ a/ k- R7 d3 j
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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 23:338 @& @& ?: H; V  Z/ \' p) `8 T
    晨兄这五点核心能力里,第一个就很难...
    ( S! T* S6 m' J! ^
    是的,依靠AI来学习为AI找边界,就像踩着脚背往上爬了。8 e8 `* {: A# c8 l2 \$ @3 {
    ' v0 |# n0 D2 J% W
    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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