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本帖最后由 晨枫 于 2026-7-18 15:26 编辑
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5 w- Z. B3 Y1 ~% e4 M! X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?0 j% i' x* l2 n3 \( E+ e9 s- G- [
3 E5 e8 g7 T9 n& ]过去,教育的核心任务是知识传递:教师掰碎了喂,学生张嘴来接。今天,知识获取成本急剧下降,AI能在几秒内解释一个概念、总结一本书、生成一篇文章。AI的知识面几乎肯定超过所有人,没人能掌握AI那么多知识,有不靠谱、胡编乱造的,但大部分是靠谱的。6 v7 j% p0 ]$ t
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于是,一些人下结论:学习理论知识不再重要。
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另一些人下结论:AI越强,人的基础认知结构越重要。没有足够的知识积累,你无法判断AI答案的质量;没有基本理论训练,你分辨不出解释是否可靠;没有跨学科框架,你只会被AI牵着走,而不是驾驭它。
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! ~ ?% y9 C, U M ^2 P6 P0 D" u都对,都不全对。) j. Z- S) i. t \) V; q2 l
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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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( Z+ w4 `! x @ G% E* k1 O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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& D8 W: A; @% B% j1 I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。" d7 F$ Q* B, J4 n! s: X5 u
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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。, Q- Z# X, C U+ C. ~( A
8 N ?( _. S+ ~2 q- m) R0 r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。# ^$ R+ c/ X: }
3 s/ e" a& e* P' Y. C9 L/ k# Q6 Y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。* y1 k& x2 G m+ J) y2 k
' Z: w. P; `& c* }2 |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。& M6 [/ G5 e9 F( r2 g
8 z( ^7 A+ Q( E" i$ ~$ @还需要学会自证自驳。
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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。' `) m# _+ |* H4 t
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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。4 z" A* R+ s/ m: e
% I0 P/ g: t5 R- N2 T. a% S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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M/ y* z2 S: n3 O( t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。”
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5 c4 e+ s3 [3 F# ~7 W2 n/ X+ E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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