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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 8 j1 V1 N' B0 w2 f" Y" h+ \
( ~8 ^4 v! w: K! Y; W: P3 W* C- i
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?
' N; w+ [/ L( c0 j0 n! x$ H$ p% e, r. U! C8 n# h  C* y; p1 O: k
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。
% e+ R  A3 _! A$ P+ j# k
$ w; a5 f! n% H7 k7 D' ~那人类还能干什么呢?如何才能跑赢AI呢?
& H% n2 h& U) ]" T4 _
& K: E4 U8 ^, U* K+ F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。
# A: |( y6 m; D6 M/ t
5 r# k2 r& @0 Q9 z7 W0 q1 O3 {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。+ W" h5 i2 o* p/ W0 Q

! L& o. X5 i; y- m, Y4 \  g) VAI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。
$ B6 d" k* \: l. n
- S1 L& C" z  Q' q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。
4 Y/ g9 x  K8 Q2 j6 l5 N
: u8 q* y8 l9 C: o+ A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。# N/ G: `) f5 L2 T- O- |$ m

, h' S7 {2 b8 Y2 I9 M! c+ q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”。" T5 d4 O+ p2 B- z' D: Y
$ o0 y  n% l8 Q6 ]
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。4 Q6 F$ P" H) X

; P7 I& c4 m5 ]! v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。
# s5 q+ w2 j6 \, h. w! q9 R) T. G+ {. Z( |
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。( k0 q; z0 h- c# Q  k( P8 G
/ C* K- z2 T$ Y
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:# I1 f, ?" }0 v$ \& H+ K$ z/ o5 S( t
& O6 E1 K; h- N# |" T9 K
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。+ u/ Q* L( P# H; y% s) 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。$ ?4 s0 v+ B9 h4 u  L, Q( g5 n
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。# o1 C# R) d3 l. z# J! g& {
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。
5 U+ X9 t  _3 A1 v, I" O5、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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    开心
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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...( A9 N" {" l- S+ k: {3 V

    0 s" t3 E+ A$ ^$ v! d* Z. Z# V2 u( ~4 S9 R7 t$ Q- G
    提出好问题的能力3 Q) Z) @) L! }! O" C4 y2 d5 R
    7 }9 i0 q$ U7 b% O6 ?- u, D- G8 N
    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?1 c. I9 U3 M3 }* O) {, f3 ~
    / M0 _% C) K& b& G- p8 ^5 h
    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。
      }; g) v: {& B8 G% V
    1 e0 `, i7 `2 S( D0 H$ s2 _: [AI对于人类认知的边界建立,是弊还是利?
    ( Z; f$ N9 A1 C, ?
      b; D3 q* a/ {  c9 w) z. g, 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% z/ Z9 i3 d& ?0 v
    晨兄这五点核心能力里,第一个就很难...
    : r7 J2 ]6 }  F0 l* C  O$ c4 Z
    是的,依靠AI来学习为AI找边界,就像踩着脚背往上爬了。
    ) z+ n" ^4 T; w3 Z$ o5 t  C! K! ^, _6 W0 q9 ~5 e; d! I* h
    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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