|
|
本帖最后由 晨枫 于 2026-4-10 17:49 编辑
2 M. u" V1 ^1 L" z) k! \
5 A9 D- c# _" h4 ^- a5 Y3 X! z ~) v4 UAI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?5 l, ^: l) o" q4 S& y# G( [
( _' q! e2 `5 q _& O 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。
( a& l* {/ C3 E" ~/ {
0 U# ~7 ^2 }) ]1 t( }那人类还能干什么呢?如何才能跑赢AI呢?
6 s1 M! S) {2 i: \. j# ]: F7 Y* v& v5 V* S9 V$ K- m
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。
8 i* D/ e! g, G" \
* _+ U* L5 K7 N/ e. `8 y1 z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。
" r C( c& ?. B# j3 C! y$ ~7 @9 y& d. Q) x
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。! m v( J$ a8 C7 I) t+ d
. q* D: f3 s; R) C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。( t; U3 L. [! Q
4 o2 z, y+ ~* i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。: D5 I# y3 Q! u# k- e
' ^8 G# F8 I9 k- P/ F% J) ?$ \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”。' l/ Y5 g6 @# D5 _+ I6 r
3 T8 N- H, s" M; h- 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。 t9 m3 Z% Q h5 U4 y3 ]" |; i
8 t1 A2 O3 @3 V8 g8 h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。3 l+ G: B P# q& F% H: n3 h' e8 t
0 I! P% T5 s/ C" l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。9 w% P. i, H& F( { U
6 L' T' X9 Y7 O* e b: 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) y9 l# @. Q
7 t/ C1 N8 Z; w" q1、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。$ H0 X6 d6 `& [# d. P j0 i, 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。0 h$ W/ a+ }1 w2 ?/ ], ?2 G# 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。
0 g! a7 r$ E* U6 y4、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。/ X4 T# z) ?+ ^) k+ h
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。 |
评分
-
查看全部评分
|