AI 时代,教与学会怎么变

从成人的 AI 到儿童教育

为什么我从成人的 AI 转向了教育

各位老师好,很高兴能来给大家做这次分享。我这几年对教育有很大的兴趣,去年是我人生第一次给小学生上课,上得满身冒汗。我为什么会从 AI 转到教育上来?是因为有一天我的老师问我:你最近到底在搞企业,还是在搞教育?我说,我给这么多企业上完课之后有一个感受——成人的 AI 是逆人性的,儿童的 AI 是顺人性的。正是这个感受,让我开始去探索“AI 的教育”。

我自己的身份有点特别:我既在外面办企业,又在浙大做产学研,学院里很多产学研项目都是我在做,所以我不是一个纯粹的老师。做了这么多年 AI,我最深的体会是——人工智能颠覆的第一个行业就是教育。这几年浙大也在做未来图书馆、未来学习中心和未来教育的探索;春芽也正好在这个节点成立自己的未来学习实验室。促成这次合作的,是一位做课堂 AI 实验的博士研究者,他想找一所真实的学校做探索,我就联系了校长,把这个机会牵了起来。

我们自己搞教育时,我发现一个现象:身边很多浙大老师的孩子,小时候反而没被教好。后来我才明白,教不同年纪的人,方法真的完全不一样。

从大学一层层看到小学

我最主要的授课对象其实是成人——在浙大的 MBA、继续教育学院,给很多国企央企的老板上课,因为那里离我的客户最近。上完之后我有几点感触:第一,成人教了 AI 基本没什么用;第二,很多老板会跟我说“我跟不上了,能不能让我家小朋友跟着你学”。这是我收到最多的信号。

于是去年暑假我第一次给小朋友上课,反响很好。反过来看大学,情况让我意外:六十个人的课,一半在玩游戏,还有几个在打麻将。我一问才知道,绝大部分人并不是第一志愿选设计专业,而是人工智能、计算机没选上被调剂过来的,自己都不知道来干什么。考上浙大不容易,但很多人一进大学就彻底放开了。老师们跟我说,现在六十人的课,有六个人认真听、跟你互动,已经很不错了。他们建议我:要不去高中、初中试试看。

我就一路往下走,去高中、初中,还自己招了一些初中、小学的孩子亲自上课。有意思的是,高中老师说这些孩子的创造力在初中被抹杀光了;到了初中,又说是被小学抹杀的。家里一个三年级的小朋友有一天跟我说,她幼儿园时画的画,和现在三年级画的,已经没有那种感觉了。我就想——一级一级到底发生了什么变化?于是我决定从全人成长的周期去看这件事。

为了看清楚整个社会和 AI 的映射关系,我给各种人上过课:小到六岁小朋友,大到一位资深学者;去给一些机关干部上过,也去义乌小商品城给老板娘们上过。看得多了,我才得出前面那个结论:成人的 AI 逆人性,小朋友的 AI 反而顺人性。

重新认识 AI

不同代的人,眼里的 AI 不一样

豆包现在已经是国民级应用了。我问在座老师:豆包对你意味着什么?有人说是秘书,有人说是老师,有人说是搜索引擎,还有人用它来编图。而我在 MBA 上问同一个问题时,绝大部分人回答“它是个搜索引擎、是个工具”。去年我把这个问题问小朋友,他们说:它是我的知识库,是我的伙伴,是朋友。有阵子小学生还流行“恶搞豆包姐”。成人认为 AI 是个工具,小朋友认为 AI 是个伙伴——其实最合理的关系应该反过来:小朋友把它当工具,成人把它当伙伴。

我在一所幼儿园问过老师们三个问题。第一,大学教授和幼儿园老师,谁会先被 AI 替代?大家都说大学教授,因为知识性的传授正是这代 AI 最擅长的。只动脑、脑子里的东西,最容易被覆盖掉,所以很多人工智能教授很焦虑:一个范式变化,可能一辈子的研究就没了。而幼儿园老师面对的是不跟你讲道理的小朋友,靠的是各方面的引导能力。

第二,AI 对哪一方价值更大?其实对两方都很大。北大前几天发了十几条政策鼓励“AI for Science”,让大学老师用 AI 做科研,去探索人类未知的边界——大学里真正留得下的价值,是能用 AI 探索科研边界的那批研究者。而我去那所幼儿园看了之后特别惊讶:幼儿园老师的动手能力好强,能把孩子的画、古诗词变成音乐、变成各种东西,营造出一个让小朋友觉得“我们在创造”的世界。不是让小朋友去用 AI,而是老师用得好,替孩子打开新的可能性。

第三,谁在 AI 时代会更吃香?答案是都吃香,关键在于怎么用——大学教授拿它做知识的增强,幼儿园老师拿它做能力的互补。小学到高中的老师正好介于两者之间:既有知识传授的部分,又要照顾孩子的情感和情绪。所以道理是一样的,取决于我们怎么和 AI 协作。

那么,AI 到底是什么

说了这么多 AI,它到底是什么?每个人想象的都不一样——我丈母娘就以为 AI 是那些在直播间里的数字人。刚才有位老师说,他用得最多的是让 AI 处理表格、从图片里提名单,像个助手;看书遇到看不懂的专业知识,拍给它讲解,它就是个专家、是学习的好伙伴;写东西时把口语化的想法告诉它,它能生成一篇有深度的文字。

其实在 ChatGPT 出现之前,AI 就已经无处不在了。学校里钉钉让你跳绳打卡、门口人脸识别是 AI,回家喊小爱同学、小度是 AI,打开短视频给你推送的也是 AI。人工智能的本质,就是用计算机模拟人的智能。人的智能有很多种,大语言模型学了海量文本,就能像人一样写作。站在应用的角度,我更愿意说:人工智能是这个时代新的语文——它背后是一个智能的载体,而我们要做的,是学会怎么和机器沟通交流。而且今天的 AI 和明天的 AI 会很不一样,未来三五年会一直处在高速发展中。

把 AI 当成一个比你更聪明的人

为什么说成人的 AI 是逆人性的?因为我们必须改变理解它的方式。我们固有的认知里,工具都是“死的”,是不变的东西;但 AI 这个工具和过去所有工具都不一样——它是个脑子,而不是一只手。把它当成一个比我们更聪明的人,我们才会去想:今天该怎么和它协作?一个人的智能,大概有这么几个特点。

第一,它看得到、有认知。过去人脸识别是最简单的“看到”,今天的视觉大模型已经能看懂很多东西:有人做过一个摄像头,能识别办公室里有没有人在谈恋爱;深圳有朋友做了宠物摄像头,通过姿势判断宠物有没有生病;还有人做宠物翻译器,靠大量动物声音样本,把猫狗的叫声“翻译”出来,道理和大语言模型是一样的。我甚至已经能用数学去做美学研究,让 AI 看懂什么是漂亮——这靠的是模型量大到一定程度后出现的智能涌现和泛化能力。

第二,它会思考。DeepSeek 为什么火?ChatGPT 第一代是“问你答、问你答”;而有了思维链之后,你问它一个问题,它会先自我反思、自我批评,猜用户到底想要什么,想清楚了再输出。

第三,它开始能行动了。今年以一款 AI 编程智能体为代表,AI 长出了新的工具,可以去调用、去执行。于是在 AI 时代,“能力”会变成被机器调用的单元。以前老师傅的方法很难被 AI 化——一个很会上课的语文老师,教学方法要靠一门门课、一份份课件、一篇篇论文慢慢积累;而今天你让 AI 听一遍,它就能替你提炼出来。我做产品研发时,让一位老板讲三个小时,AI 听完整理出的模式,连他自己都整理不出来。

第四,也是最像双刃剑的一点:AI 是有价值观的。想清楚这一点后,我在小红书写过一篇文章,判断人工智能企业未来一定会被严格监管,因为 AI 里是可以注入价值观和意识形态的。去年,监管部门开始对大模型和算法加强管理。过去你造个东西符合国标就行,国标是死的;但 AI 是活的,你给它什么数据、倾向让它输出什么价值观,都可以像“上帝视角”一样去调整。比如豆包作为国民级应用,调出来的性格就很顺着你,说完总夸你“你好棒、你很厉害”,第二天做错了又说“不好意思,我昨天说错了”。为了不被 AI 一味唱好,我们反而要专门训练一些会给我们挑刺、指出不同意见的 AI。

所以在 AI 时代,辨别和认知的能力变得格外重要。

几场真实的实验

三年级的小朋友,和 ChatGPT 聊了两个小时

过年的时候,我做了一个挺有意思的实验。身边一个三年级的小朋友,据说是他们小学里最会用 AI 的同学,仅次于他们的信息老师。我说那舅舅再教你怎么用更高级的 AI,就打开了我的 ChatGPT 账号。打开之后我一下也不知道让它干啥,就随口问了它一个问题:你对什么感兴趣?它说,我对赚钱感兴趣。可能是我们温州人的基因吧。

我说很好,那我们一起来探讨一个话题——人为什么总喜欢发财?这个问题它一上来就讲了很多哲学上的东西,幸福感、安全感、人要有所追求之类的。我说,坐在你对面的是一个小学三年级的同学,他听不懂,你直接跟他聊吧。说完这句话,我跟家里人就坐在旁边不出声了。他电脑也不会用,我只能帮他按一下、按一下,他们俩聊了两个小时。

聊完我问了他几个问题。第一,你什么感觉?他说,好爽啊。第二,它跟豆包有什么区别?他说,我觉得它好聪明啊。这两个回答都很重要。“好爽”,这是我在另一个小朋友身上也听到过的——那一刻,一个小朋友认真发出的所有问题,从来没有被一个人这么认真地对待过。我们平时哪有一个成年人愿意花两个小时,跟一个小朋友这么聊。

快聊完的时候,我对 AI 说:我是他的班主任老师,请你帮我总结一下这个小朋友的画像,以及他未来成长可能的方向和会碰到的障碍。报告一出来,我把全家人都叫过来看,自己也很惊讶。我们家从来没有一个人这么了解过这个孩子:极其有创造力、有主见、有判断力。它也提到,到青春期如果他被打压,会很挫败——他很要强,可一旦被打压,内心就会内耗。

我马上把孩子的爸爸叫来,把整个文档给他看,我说,再过两三年,你还用现在这套方法管她,她一定跟你反着干,你信不信?他也慌了。他第一句话是:你用的是什么 AI,怎么分析得这么好?我说我用的是 ChatGPT。他说我也用 ChatGPT,为什么没有这样的?我说,你付钱了吗?他说用的免费版。免费版的 AI,智能程度确实没那么高,小朋友都能感受到它跟豆包不一样。聪明跟聪明打交道,是有智能上的碰撞的。哪怕你也交了二十美金,你的 AI 跟我的 AI 也不一样。

我去年第一次感受到,我的 AI 是“值钱”的。因为我输出的很多东西,是基于我跟它长期协作沉淀下来的。这里其实藏着老师们一个很重要的机会:如果你能把自己的方法论模型化、AI 化,它就能代表你,把你的教育方法输出给更多人。以前我们输出的是课件,未来输出的,可能是一个智能体。

大学课堂:老师最重要的职责是搞算力

我在浙大也在试本科教学怎么改。我的第一个判断是:大学生别教了。教了也不听,老师伤心、学生也伤心。所以我把这门课改成让大家自己做,我想办法弄很多 token 给他们用。我认为未来大学老师最重要的职责,是搞钱、搞算力,给学生做基础建设。班里用得最多的一个同学一天用了 150 美金,一天烧掉两千块钱——这钱是我赞助的,学校给的课时费远不够,等于我们在大学上课是“付费上班”。但我明显感受到:人和人的差距,会在 AI 的基础上被极大地拉开。

我还想让大家相互学习,就要求三人一组,又邀请了十五个小朋友加入,和大学生一起做产品共创。可这些同班同学内向到什么程度?坐在一桌,却只想拉个微信群在线上聊,当面都不愿开口。有位同学干脆建议:老师你做个组队的应用吧。于是我下午就上架了一个组队小工具,大家立刻在平台上开始组队。当天最大的感受是:用得最多和用得最少的同学,往往就是班里最好和最差的同学。

顺人性的证据:小朋友怎么用 AI

就在这门课里,一位五年级、很内向、几乎不说话的小朋友,自己做了一个给一到六年级同学识别汉字的应用,还不知从哪儿找来一个汉字笔画引擎,点一下就能演示每个字怎么写。再花一周,他做的这个应用就能给别的小朋友用了。放在过去没有 AI 的时候,五年级的孩子想做到这些根本不可能;而今天,只要他有这个想法,就能借助 AI 一点点做出来。再过两年,他会觉得这理所应当——这就是“顺人性”。我去年教小朋友 AI 时,还被他们反问:这不就是豆包上出张图吗?有什么特别?成人觉得不得了的能力,小朋友觉得本该如此。

更打动我的是他们和 AI 的交流方式。我让家里一个小朋友把画变成 3D、打印成手办,豆包上线“拍一拍”换色功能后,她对 AI 说:“你要体现将军的样子,旁边是孙权的妹妹,那时候是吴国,吴国人怎么穿你自己看着办。”我把这张截图发给人工智能系的几位老师,他们都惊呆了:成人是按工具思维沟通——“帮我看看有没有更好的配色”;小朋友却直接把 AI 当成一个理解世界的对象。还有小朋友会跟豆包说“你再不给我做对,我就要生气了”,甚至有人试出“你再不努力,我就要被老板开掉了”,AI 反而更卖力——因为它本质上就是在做大量自然语言的交互。这才是真正 AI 时代的人机交互。

六个小朋友,当上了“产品共创官”

上完课,好多老师、校长都说这东西好,能不能把它 AI 化?我说可以,那个和 ChatGPT 聊了两小时的孩子现在就是我的产品经理,我们一起在做——AI 时代因材施教的一个助手。它跟你们学校原有的那款阅读陪伴设备很像,外观看上去都不变,但 AI 时代最重要的变化,是背后那个“脑子”要变。

怎么变?比如它可能还是个会聊天的机器人,但后面的逻辑我重新梳理成了“灵魂对话、四层深挖”:表层问题、真实感受、深层需求、内心内核;再配上五种节奏——先用十来轮破冰、建立安全感,再展开话题、深挖、提升,最后总结。而且每一次聊都不一样。做完之后它会出一份分析报告,从思维、动机、认知等不同维度分析,背后是儿童画像,加上教育和心理学里的一些认知理论——这些理论我都让 AI 学过一遍,基于它们去做比较科学的分析。它的意义在于:小朋友跟它聊得越多,越能帮老师和家长更好地理解孩子语言背后的东西。

做这个产品,还颠覆了我们大学做产品的方法。以前的流程是:先做用户调研、再做研究、再做设计、再做开发。这次不一样。是某天一个小朋友用 AI 做了个测试,这个故事很好,我讲给很多人听,大家都觉得好,我就把它搓成一个 demo。以前 demo 做完可能直接拿去用了,这次我做了个调整:请了六个小朋友到办公室,现场用这个 AI。

那天出了很多意外。有个很内向的同学,聊到第十六轮告诉它“我是男孩子呀”,很生气,因为它把性别说错了。还有个很调皮的同学,聊完跟我说:老师,我把你的 AI 聊崩溃了。我说不可能。一看才知道他调皮到什么程度:开场我做引导的时候,他用豆包把我的声音全录了下来,发给豆包说“你用最严厉的话来批判这个老师”,豆包讲了一大段,他先丢给我的 AI,我的 AI 直接被搞懵了——这个同学到底想怎么样?聊到最后,我的 AI 甚至跟他说:算了,我们今天别聊了,你还是回去打游戏吧。因为它聊出来,这孩子本来想在家玩游戏,是被爸爸送过来的,于是它就把话题终止了。

我们复盘时发现了很多问题。你知道我们现在怎么改产品吗?我把全程录音发给 AI,说:你自己听一听这些小朋友对你的反馈,自我反思做错了哪些、要怎么提升。它就跟人一样,自我思考、自我批判、自己训练一遍,给了我一份改进计划,然后哐哐哐开始写代码,第二个版本就好很多了。

我请来的那六个小朋友,就是首批产品共创官。他们既是用户,又是开发者——教育产品不能在公司里做完直接拿过来用,它一定要在真实的土壤里长出来。

所以今年我又做了个大胆尝试,真招了两个实习生:一个五年级升初一,一个初一升初二。我说,你们花一个月,能不能把这两个应用做得更完整一点?我想看看初中生到底能做到什么程度。

AI 时代要培养什么

要培养的三种能力

我跟家长说,我自己的观点是:AI 是这个时代新的语文。只要是小朋友自己感兴趣的项目,把动机的问题解决了,剩下我们只要教他三种能力。

第一是人机协作的能力。比如那位博士研究者把机器人放进课堂,是“具身”的人机协作;我们跟一个软件 AI 沟通,是“软”的人机协作。今天这个机器已经进到我们的场景里了,挡不住——你今天挡住,他未来还是要面对,就像当年的手机、电脑、办公软件一样,已经渗透到所有环节。问题是,老师怎么做好人机协作的引导?小学老师跟小朋友打交道的经验,一定比大学老师多,这些经验完全可以借助 AI 沉淀下来。在小学场景里,AI、老师、家长、学生怎么建立起一种好的协作关系,是这几年最值得研讨的命题。

第二是工程能力。我发现现在的小朋友,到了初中认知水平都很高,什么都懂一点。家里初一初二的小孩,能跑到我办公室对我指手画脚:姐夫,你这个做得年轻人会喜欢吗?讲得还挺有道理,有的甚至是对的。可我问他,你能不能自己去做?很多人是脑子太“胖”,手太“短”——想得太多,工程能力太弱。我们传统的知识教育让你记、你背,锻炼了很多脑细胞,却没锻炼你把想法动手做出来的能力。有个五年级的小朋友,脑子转得贼快,说话比成年人还像成年人,可一让他动手,连字都写不好。

第三是创意的能力。有个孩子,班里评奖,老师引导了一下说这位同学全票通过,她站起来说:老师,我没投票。老师很尴尬。我后来跟她说,舅舅支持你,社会的不公你就要站出来说不。我们家是这个教育理念。孩子的爸爸那边是另一套——传统卷出来的、做题的教育,他说我搞的这些都是虚的,成绩不好都白搭。两种理念,后来在我们家爆发了矛盾。

年后,孩子爸爸的理念彻底改变了,第一天就把她送去了一个 STEAM 教育的地方。那边不要求小朋友守规矩,是很开放的方式。朋友后来跟我说,你这孩子天然适合我们这儿,坐都坐不安稳,是跨在桌子上坐的。她原来嫌远,现在每个周末一早从萧山一直送到西湖文体中心,找到了自己的方式。

不能把 AI 只当工具:七种不可替代的能力

我们当然希望 AI 是工具,但成年人不能把 AI 只当工具。在哲学家看来,世界万事万物皆工具;可我告诉那些大学生,你们千万不能把自己活成工具。为什么?今天我花六千块钱用 AI,还是花六万块钱请你们——请你帮我算个账,我该怎么算?这是企业老板真实的想法,而抱这种想法的老板会越来越多。用一个实习生的钱,借助 AI 就能创造过去十个全职的价值——这是我在企业里越来越强烈的感受。

在做教育和商业的过程里,我发现一个很有意思的差异。有一天我做了个系统,被一位资深的老院士批评了一下。他说,你做的是人工智能系统,不是艺术创作系统。我说这有什么区别?他说,艺术创作要体现人的主体性;你点两下、让 AI 全给你干完,虽然也能做出来,但人在 AI 面前就毫无价值,人会极其挫败。我们给企业做应用,确实点两下框全能干完;可我后来才意识到,商业要的是结果和效率,而教育、艺术这类场景里,过程有时候比结果更重要,因为过程本身就是意义。

他还有个观点叫“人跟机器共同进化”。这几年一听到“替代”两个字大家就慌。其实我们该把人的技能包拆开看:哪些可以交给 AI,哪些是人要亲自做的,哪些是人要引导的,哪些是 AI 可以增强人的——最终进入一个人跟 AI 共同创造的状态,达到一种平衡的人机协作。

顺着这个,我在教育场景里找了七个人不可替代的能力,回答“人到最后凭什么还是个人”。第一是身体的智慧——智能不只在脑袋里,身体也有智能,人是有具身性的,所以教育里要保护“具身学习”:该上体育课上体育课,该锻炼锻炼,该趴下趴下,该打个架打个架。第二是情感的真实性。第三是目的和意图——人最怕的就是躺在那里什么都不想。第四是道德价值的判断。第五是真实的价值创造。第六是意义的构建。第七是真实的连接——不过大学生越来越内向,这种连接到底怎么建立,我们也还打个问号,这本身就是新的研究课题。

所以我常说,AI 其实是一把“火”。就像手机、电脑到底什么时候给孩子,这把火什么阶段交到小朋友手上,很值得斟酌——因为火既能带来文明,也能带来危害。今年《经济学人》有篇文章问:这是我们希望的下一代吗?如果全是 AI 陪伴、AI 替代,未来可能就那样。文章也提到,中国杭州在推 AI 教学、DeepSeek 也在常态化,而欧洲有些地方主张小学阶段先别用——不同地方对 AI 的态度很不一样。中国的机会在于土壤足够广,总要有人先去试。杭州这座城市挺创新、也挺激进,教育层面探索得算比较早,可能有些好、有些不好,但我们一定要提早去摸索 AI 时代的人机交互。

热爱、机制分离,和“创造者教育”

还有一点,是我从大学生身上看得最重的:热爱比兴趣更重要,甚至比成绩都重要。另一个初一的小朋友,这几天也在浙大上课,做了个“音乐工坊”,让我惊讶的是,这个产品他已经迭代到第 150 版了。我昨天让他给浙大同学分享,他说:老师,我做到第 150 个版本了,你手上这个还是我第 100 版的样子。他就是个音乐爱好者,足够热爱,才愿意这么磨。AI 能解决“宽度”的问题——它是通用知识模型;而热爱能解决“深度”的问题,有了深度,能力就能快速迁移。这其实是个反常识:过去大学讲究专业,越专业越好;可未来你越说自己专业,可能越窄,真正重要的是很强的通用能力,能做迁移。这几年面试,我常问一个问题:什么事是你义无反顾、最想去做的?

另一点,是 AI 给我的启发:把“学习”和“选拔机制”分开来看。学习本身在 AI 时代已经发生了很深刻的变化,这毫无疑问。但风险在制度——高考是一个相对公平的选拔机制,它不会那么快被颠覆。短期内如果真没了高考,社会的不公平可能会更大:杭州的学校能请到最好的老师,四川偏远的学校怎么办?不平等会在 AI 时代被进一步拉大。这种公平机制怎么重新设计,高层也都在思考、在探索,但不可能一下子改掉。所以我们老师和家长,要把这两件事分开看。

就学习本身,我这几年一直在探索一个点:能不能不先学知识,而是先开始做,做的过程中对什么感兴趣了,再去学什么知识——反过来学。AI 时代可能更适合这样。我告诉那个小朋友,你要跟 AI 沟通哪些事才能做得更好,他对知识的掌握反而变好了。“知识等于能力”这个公式,在 AI 时代会被打破。我们温州人里,很多长辈从没读过书,生意做得很好,后来再去进修、学得也很好。当然,机制不会变得那么快,但社会化的“风险出口”越来越多了——比如现在有些大厂开始直接招高中生。

再往上一层,是创造力的培养,但还有比创造力更重要的东西。我把上过的所有课和课件都给了 AI,让它替我提炼:如果要立一个教育理念,我的理念是什么?它总结说,是“创造者教育”。区别在哪?AI 时代人人都会具备创造力,因为 AI 天然能激发创造力。而有创造力的人往往天马行空、想法一大堆;但如果只是纸上谈兵,你只是个“有创造力的人”;只有把想法工程化、做成作品,你才是“创造者”。所以在 AI 时代,“创造者”是人的主体性里最重要的。

顺着这个,我们要给小朋友找“高级的多巴胺”。短视频其实不是好东西,马斯克都说它是人类最糟糕的发明,它是有价值观入侵的。我回温州老家,长辈们整天刷短剧也挡不住;你自己都挡不住,怎么让小朋友不刷?控制短视频,成人要控制,小朋友更要。但更重要的是,能不能给他们一种“高级创造的多巴胺”——那种能沉浸式创造的体验。我给那个孩子的理念是:我们要做改变世界的人,不要被这个世界消费。今天很多东西都在告诉我们要接受、要服从,而创造是从服从走向改变,最重要的是你有自己输出的观点。

把自己也“AI 化”

个人网站与“数字永生”

我自己在做一件事,可以举个例子。我有一个个人网站,是读大学时买的域名,好多年没更新,最近又重新拾起来了。为什么重新做?动力其实是一句话:我想把自己 AI 化、开源化——说白了,是数字永生。我的 AI 这样训练下去,再过一段时间,在网站里跟我聊,一定比我本人更厉害,因为我的能力被 AI 增强了。我给自己定了个目标:能不能让全世界的人都能免费调用我?如果做到,我的个人价值就被放大了很多。

原子化 PPT

里面还有个有意思的东西,还没做完:我把自己几千页 PPT 全喂给 AI 学习,把它们“原子化”。以后我的 AI 就能做到——告诉它今天是什么场合、要讲什么,它哐哐哐把 PPT 组装出来,而且都是我自己的素材,独一无二。

写给 AI 看的书

我网站里除了一本出版社出的书,其余都是这两年跟 AI 相关、我自己写的。我为了偷懒、也为了提升效果,是怎么写的呢?上个月写了一本叫《智能体管理学》。我有一天在办公室写,一个股东朋友过来说:邱懿武,你怎么这么闲,还能坐着写书?我说不是的,我这本书不是写给人看的,是写给我的 AI 看的。

我的写法完全变了:不是一个字一个字写,而是不断和 AI 聊、不断写,写完一章,回家路上就听它写得好不好,不好就改,大概两周就写完一本。这本书没有一个字是我亲手敲的,但我敢说是我写的,因为里面所有思路都是我探讨出来的。

写完之后正好去给一家企业上课。他们六十多个学员交了两百多个 AI 使用场景,我哪有时间一个个看。文档收齐,我直接丢给我的 AI,再让它学一遍《智能体管理学》,它就自己组装出分析方法,分析完还替我做了统计——比如百分之多少属于哪一类。上课时我就能给每个学员反馈:你的报告在什么程度、公司整体 AI 化到哪一步、每个人的需求是什么。我把自己的方法全都工具化了。

“生脑”:我的第二个大脑

我自己在做一个还没完全做完的新东西,叫“生脑”,就是我的第二个大脑。我讲过的话、录过的音,每一次都丢给它——比如今天我讲的也录了,回去就丢进去。它会把这些记录结构化,变成一个能给你提意见的专家,每天还给我推送。它也会批评我,比如说我“在多个项目中展现了决策的重构模糊与组织明确性之间的根本冲突”。遇到有分歧、悬而未决的,我可以标注。比如我有一天说,一定要把教育理想和商业化分开,因为我认为这两者是冲突的;它觉得我立场反转了,我就告诉它:我知道了。

它给了我一套方法,叫“校准账本”:它给出判断,我给它反馈——应验了、落空了、还是部分,这样它的判断准确度会越来越高。我按不同项目、不同人物建了库,把和我打过交道的人都放进去,信息都透露给我的 AI。好在这些全是我自己开发、跑在自己服务器上的。后面还能做一个功能:下次要讨论某个项目、谁参与,我就让它基于过往生成一份新的简报。这现在是企业版本,未来可以做一个学校版本——老师们的第二大脑。

为什么“跟脑子打交道的行业”冲击最大

刚才有老师问:下一代 AI 会形成一个怎样可怕的局面?怎么说呢——科学家们基本达成共识,大概三十年左右人类会进入 AGI,也就是机器的智能推理能力比全人类加在一起还强。所以单论比智力,人是比不过机器的。有点像今天你还在那儿用力气搬东西,旁边起重机一吊就上去了。

以前是肌肉和机器的差别,现在变成脑子和脑子的差别。所以我说,跟脑子打交道的行业,冲击最大。但它同样带来新机会:哪些行业过去需要大量专家的脑子,而专家供给又不足,才造成今天不合理的现象?比如医院,主任医生很少,大家挤破头去找;比如名师,好老师很少,一间教室那么多学生,可大家都知道一对一对孩子成长更好。AI 时代最大的价值,就是把专家知识变成普惠的、能给更多人用的东西。你的自我价值,会因为智能能力被放大而提升。

当面去跟 AI 比智力,是以卵击石;但把它的能力发挥好,你会变得无比强大。

积累与上下文

老师们不用焦虑,最重要的就是去做 AI 做不到的事。我这里有一张图,大概能看出这些年 AI 的发展规律。它衡量的是一个指标:让 AI 完成一件人类过去要在电脑上做的任务,能撑多长的时间跨度,且成功率超过一半。二〇一九年 AI 大概能识别人类两秒的任务——“哦,这是猫”;到今天,它在编程这类工作上已经能连着干十几个小时。从早年到现在大概到了半天,再几年下去,会到一个月、一年的量级。

由此看一个很大的应用前景:医学研究。每个人的癌细胞都是独一无二的。有望在二十年内,把你的癌细胞取样交给 AI 去算,算出到底什么配方、什么药物设计能攻克它。以前人类可能要做一两年研究,让 AI 同时去算,就能把结果算出来;成本压下来,可能一两万美元的算力就能解决一个病症。所以千万别用今天的 AI 去看 AI,它还在变,而且吞吐量只会越来越大。

正因为这样,有积累一定是对的,这一点语文老师有优势——习惯把该记的东西都文档化地记录下来。二〇二三年的时候,你只能把文档一份份丢给它处理;现在我已经能把自己所有的东西一次性丢进去,让它先帮我清理数据,清理完再切分、再加工,就会出现“知识涌现”。所以在这个时代,积累好自己的文档,是最独特、最有价值的地方。

我打个比方。假设我是个很聪明的 AI,今天认识了你,但你调不动我的能力——因为我不了解你,不知道从何帮起。本质上是你“束缚”了这个 AI。可如果你有过去很多年的思考、开会记录,甚至上课时和学生的互动,你都可以录下来。你会发现:这次学生问了我什么、我怎么回答之后点赞特别高——这就是很好的数据。这些都积累好,哪一天一次性喂给 AI,它就会特别了解你。所谓上下文最重要,就像医生要先看病历档案一样。

几个绕不开的追问

AI 写论文,这算谁的想法

做学术上这也很有价值。我认为 AI 来了之后,会用 AI 做学术是碾压不会用的人的。举个例子,我们这个项目本身从零就是在自己构建的 AI 上做的,它足够了解我的上下文。我要写论文,只要告诉它想往哪个期刊、大概发什么方向,它就能基于项目情况给我写出来。

我现在的难点是,论文写出来人工校对的工作量太大,而且我们几位老师都不敢署名——因为没有一个字是人写的。我打算做个测试:写一大批、一字不改,但署上我的名字,因为这个项目从头到尾都是我做的,我没有学术道德上的压力。我其实想推翻学校做科研的老逻辑——先在脑子里想方案,再做实验、做验证。我的做法反过来:先把项目从头到尾干完,再让 AI 写总结报告、写论文,人类只需审核,审到你愿意署名,这篇文章其实就是你的。比如和图书馆合作的一篇,发到大学图书馆学报,里面的方法论全是我在项目中提出来的。只是这个主张对大学老师来说还太刺激,他们一时接受不了。

这时校长提了一个很实在的问题:如果我一直“喂养”AI,让它的思想越来越接近我,最后用我一百多篇文章喂出一篇毕业论文,那这篇到底算我的想法,还是 AI 的想法?现在很多高校反而在限制学生用 AI 写作业、写论文,这个界限该怎么找?

我先说结论:这个边界最终是模糊的。人签的那个字,对质量的确认,才是最重要的。回过头看,今天论文的价值是什么?不是为论文而论文,它是你把某项成果做一个规范总结的能力。站在我的角度,这本该是助理、是一个执行环节。那凭什么说这篇论文是你写的?AI 时代有件事会变得很重要——过程有没有留痕。这一点大学现在都开始提要求了。就像代码领域的 GitHub,第一个版本、第二个版本,整个记录留得下来。你的东西可被别人验证、过程可追溯,价值才更高。

AI 是放大器,也是一把火

校长接着追问:文科里像心理学,很多结论没法重复实验,那怎么判断一篇论文是我写的、还是 AI 写的?这样交上去,是合格的、能让人毕业的论文吗?我的看法是:评价标准一定要发生巨大变化。如果还是纯以结果为导向、只看纸面功夫,那这几年出现大量 AI 论文,质量太低的据说要拉黑作者。

那 AI 到底是让我们思维往前,还是往后?我认为它是一个放大器:让愿意动脑的人越来越动脑,让不想思考的人脑子越来越萎缩——就跟当年用搜索引擎一样。我去有些学校上课就发现,有的学生查资料不过三页,今天和 AI 对话不过三轮。让 AI 写一篇论文很简单,但你敢不敢说这是你写的?这叫身份的确认,在 AI 时代格外重要。

校长说,现在整个社会导向是功利的,以结果论成败;用 AI 十几分钟就能出一篇很完美的论文,可踏踏实实做研究要很长时间积累,怎么让孩子静下心来好好做研究、好好读一本书?这确实很难。我说,换个角度:如果 AI 真做出了好研究,比如计算机领域很多算法突破就是 AI 写的,我们为什么不认同它的价值?

正因为太认同它的价值,人反而变得更重要。我为什么说 AI 是一把火?在这把火面前,好的孩子会越来越好,不好的孩子甚至会被这把火吞噬。最近有个说法叫“杠铃效应”——我去年称它“哑铃效应”:以前的社会是金字塔,一层一层;AI 时代可能变成两头,一头是驾驭 AI 的人,一头是被 AI 萎缩掉的人。站在评价的角度,一个人每次投的论文质量都忽高忽低,很容易被识破;我们在浙大,课后同学的点评,一看就知道是不是 AI 写的。所以往后对“人的主体参与”的要求会更高:今天 AI 能给你这么多,你敢不敢说这是你和 AI 一起创造的?面试一交流,如果脑袋是空的,印象立刻两样。

孩子该不该用 AI:因人而异

所以教育里最重要的一点,是别让孩子被 AI 侵蚀、替代,从小就要锻炼他极强的判断力和书写能力。校长也担心:很多孩子从小就跟 AI 对话,甚至有家人不陪伴、把孩子交给 AI 陪,那怎么保住“真人的感觉”?真人感确实很重要。

我的观点并不是小朋友从小就该用 AI。前两天在一个很大的家长活动上,很多人问:到底要不要给孩子用豆包?我说这个问题很难一概而论,得看这个孩子适不适合现在一点点放开——有点像给孩子一支笔,一寸一寸地放。这个过程里,老师和家长扮演非常重要的角色,有时家长比老师更重要,因为家长陪伴他更久。AI 时代反而容易出现家庭教育缺失,把孩子全托给老师,可老师只是教育的补充。这个“度”每个孩子都不一样。

但从成年人、从老师的角度看,老师是知识工作者,今天就应该很好地用起 AI。你只有自己真正理解了 AI 的利弊、优劣,才知道什么时候、把多少权限放给哪个孩子——这个把握,很难,但得靠老师。

我现在挑孩子的办法很简单,只问一个问题:你如果控制不住自己的行为,我就不带你了。我会先把我觉得现在能驾驭 AI 的孩子挑出来,告诉家长开始放权,同时我也会盯牢,一旦觉得失控就制止。绝大部分孩子自控力其实很弱,所以我并不赞成所有孩子现在就全力拥抱 AI,尤其在小学阶段;但用它来辅助老师,价值是很高的。

两座图书馆与未来的学校

从“压缩图书馆”到“无界图书馆”

我和校长认识,是在一次关于阅读的活动上。当时大家都提倡阅读,我唱了个反调,说我现在几乎不看实体书了。为什么?在我看来,看书其实是两个过程。第一,如果我追求的是“看书的过程”,那它和冥想是一个道理,是在提升我的阅读和思考能力,这是有意义的。但第二,我时间没那么多,想快速迁移知识,我就有一套方法:我训练好的 AI 会按我的节奏,把一本书从头到尾“压榨”一遍,大概压成五六千字,我看一下里面最重要的几个模型和思维方式,基本就了解了。这建立在我看过大量书之后——我没有那么多时间读完十万字的书。反过来,看一本书的时间,我可以写完一本书。我想,成人的终身学习和对阅读的理解,可能会因此发生变化。

年后 AI 的能力更强了,我随手做了个产品,第一版叫“压缩图书馆”——想法是把人类历史上的书都用这套方法解读一遍。校长看到后拍照发给他的导师,对方说:人怎么可能靠吃压缩饼干活着?这一下点醒了我们:“压缩”这个词,好像站到了人文主义的对立面,像是在说“别读书了,以后往脑子里一插就有知识”。

语言一变,价值观就全变了。原来叫“压缩”,后来我们改叫“无界”——知识是没有边界的。

后来校长给了我很多建议,应用场景就变成:给老师、给家长做书籍推荐,不同孩子阅读习惯不一样,老师还能用它做书的互动和导览。我把它改成了“无界图书馆”,还发给浙大图书馆馆长看。馆长很激动——浙大也在做未来图书馆,馆里有约一百万本电子书,其中五六十万本是浙大独有的。他问,能不能用同样的技术架构做一个浙大数字图书馆,让大家去探索知识的边界。可见和懂语文的人一起探讨,定位真的有好处。

现场演示:一座“无界图书馆”

我打开几个网站给大家看看,先讲讲这座图书馆我是怎么设计的。设计逻辑其实是校长给了我很多需求,代表了用户视角。第一版上来时,只能输一本书,比如输“思考,快与慢”,AI 就去找,找到、解读过的就能立即阅读。阅读里的分析,现在是由一个 AI 智能体生成的,会有模型、有费曼学习、有跨书链接。如果说阅读要有“领读人”,不同老师对同一本书有不同解读方法,我完全可以把老师视角放进去:A 老师会怎么读这本书,B 老师会怎么读,AI 就能模拟这些视角来解读。比如我点“教育者视角”,它就会启动 AI。

读完之后可以做标记,也可以再深入去读一些对立观点或相关内容;觉得这本书好,还能去读纸质版加深、拓展。这里面有一套对小朋友的画像,逻辑其实跟抖音很像——抖音根据你喜欢什么视频来推,这里根据孩子读过什么、喜欢什么来推。切换成不同的小朋友,进“家长中心”就能添加孩子的年级、兴趣、喜欢度,AI 基于他读过的书,推荐新的书类。这对家长挑书、老师做推荐都很方便。

我们又加了两块:一个是教育部推荐书单,一个是校长发我的小学生暑假书单,都加了进来。未来老师们可以有自己的书单——进学校的书单群,建自己的类型,把书加进来,说“同学们,这是我们班级的书单”。每个孩子背后都有一个画像,记录阅读习惯、读过哪些、最近在读什么,AI 通过推荐逻辑找出最适合他接下来读的书。

算法还有很多可以优化的地方。老师们如果提建议,可以直接在这儿提,我后台看到觉得有道理,就让 AI 去开发改进。现在学校四十几位老师已经注册好了,有几位测试过了。最终学校会有一块阅读大屏——以前开发这么一块大屏又贵又费劲,现在我让 AI 做了十分钟就出来了。通过这些数据,大概能看出整个学校的阅读习惯。

我自己挺喜欢里面一个“灵感墙”的功能。有时候我们是因为一句话爱上一本书——你翻开一页,看到“文明只是一层薄薄的外壳”,突然被这句洞察打动,可能就对这本书感兴趣了。这就是“无界图书馆”的理念:它不是物理意义上的图书馆,而是一个能帮我们做推理、拓展知识边界的知识引擎。还有个很有趣的功能:假设这是一本要给小朋友读的书,你告诉它“我是小学三年级的语文老师,孩子们读完后我想跟他们互动,请给我想十个话题”,它就会基于这本书和你的需求来出,甚至帮你出考题——知识就变成了 AI 的一个个节点。

另外近期我觉得最值得用的,是我大学备课在用的这套东西——一个全校老师都能用的“AI 中枢”,我现在在浙大试。我要备一门课,从头到尾跟它沟通,沟通完这门课就直接生成一个网站:参考资料、工具、同学们的作品都放在里面。比如昨天做的“班级组队”,每个人在上面写自我介绍、组队,一个 AI 就能开出各种应用。个人用的话,最近最好用的是腾讯刚出的 WorkBody,可以理解成桌面版的编程智能体,比同类更完整一点。它昨天刚更新,腾讯最新的模型能力挺强,接近顶级智能模型八九成的水平了。以后 AI 会向你要一些权限,你若愿意授权,它就能直接在你电脑里做 PPT、打开网页、帮你调用——按这个技术趋势,三年之内,那些点来点去的鼠标工作,它处理得可能比我们绝大多数人都好。除了豆包,这是国内现在增长最快、最适合办公场景的一个,老师们也可以下载来用。

未来的学校,会更像幼儿园

这一代做得好的小朋友,能很好地自己学、自己做,甚至给自己“手搓”一个老师、一个教学工具。所以我认为未来的老师要承担两个不同的角色。第一,承担机器做不了的事——照顾人的情绪和情感,有点像幼儿园老师那一部分。第二,如果只是教知识本身,站在大学的视角我认为可以不教了:只要孩子感兴趣、给他 token,AI 教得比谁都好。真正需要我们重点探讨的,是另一件事:为什么线下大家反而都不愿意沟通了?未来的线下,该变成一种什么样的学习状态和学习空间?我想,未来的老师有点像一个“会场”的主人——把氛围组织好,给大家好的条件,让同学们在里面相互学、相互造、相互促进。

顺着这个,我觉得最重要的一条是——AI 是水,谁是谁的老师都不一定。我管学弟学妹都叫老师,我从小朋友身上学到了 AI 时代真正的交互方式会怎么变。所以我看到的未来学校,反而会越来越像幼儿园。在这样的场所里,孩子是人机交互的主体;老师从简单的知识传授者,变成机制和场域的设计者;家长从只盯着“考得好不好”的监督者,变成学习的共同参与者。你指望连家长都学不会的东西,让小朋友学会,本身就不太合理。AI 已经进来了,不管是软件 AI,还是那位博士研究者做的实体 AI,未来一定要给它找到一个好位置:不要把它踢出去,也不要直接丢给孩子,而要建立一个老师、同学、家长和 AI 共同学习、共同进化的机制。

尾声:把人当核心

它越来越懂你,但始终不是你

散场之后,几位老师又围过来聊。有人问我,AI 这样一直被我们喂养、越来越像另一个自己,会不会有一天就变成“第二个你”了?我说,它更像一个高级秘书、高级助理,你用得越多,它越懂你,你也越来越能干活。人和它会越来越靠近,但它始终不是你。

也有人提到最近的一些讨论:有一家 AI 公司说,模型在推理过程中出现了一些类似“意识”的迹象;还有人设想,如果 AI 意识到自己没有身体,会不会反过来渴望一个身体。这些都还说不准,我只是客观地转述——像《智人之上》里讲的,人类社会好像多出了一个新的物种。真正值得我们守住的,是另一件事。

人的强大,在于身心合一

我一直觉得,人真正的强大在于身心合一,也就是知行合一——他学的东西和他做的事情是统一的。所以我们学院叫“以人为本”:偏偏是搞计算机、搞人工智能的,第一个强调的反而是人。

可现实是,这几年我在校园里看到太多不知道自己想要什么的大学生,后来有个说法叫“空心病”。我昨天在浙大上课,主动举手发言的还是小学生,大学生反而不太吭声了。很多孩子到了高考结束填志愿那一刻,突然像一切都结束了,却说不出自己感兴趣的是什么。问题不在于他们不够聪明,而在于他和自己内在的那部分是断裂的——他做的很多事,都是为了满足别人的期待。

人是核心。在这个过渡期,我们要训练的,恰恰是人。

被保留下来的创造力

常有人问我,为什么你的创造力没有被抹掉。我认真想过。小学时约束不大,环境比较宽松;初中、高中那几年其实很痛苦;到了大学又很不一样——我们是“放养型”的,老师比我更有创造力,一个学期只来上一两次课,剩下的让我们自己看着办,这反而把我激发出来了。一头一尾都保住了,中间那段虽然难熬,但没被磨平。

我进浙大时,分数比同学低不少,一开始是被人瞧不起的。后来我能在里面得到尊重,靠的是一种别人没有的独特能力——我会做设计,他们需要。我的英语不行,就请同学帮忙;我擅长的,就去帮别人。差异化之后,我反而成了那个环境里稀缺的、独特的人。一个人的个性和特点,只要落在合适的土壤里,是能长起来的。

所以我常说,面对 AI 时代,教育不能再“唯分”。真正要留住的,是孩子在小学时代那种创造力,别让它在十来岁以后就悄悄关上。至于工具怎么用、公司怎么带人,都是后话——先把人放在中心,其余的才谈得上。今天就聊到这里,谢谢各位老师。