当我们还在纠结孩子背了多少单词、记了多少公式时，人工智能（AI: Artificial Intelligence）其实已经让知识获取的边际成本趋近于零。机器越聪明，做人越重要。AI能够处理逻辑，帮助我们解决“如何做”（how）的问题，但它很难回答“为什么做”（why）以及“我应该做什么”（what should I do）这类触及人心的根本问题。因此，当所有孩子都将运用AI时，真正脱颖而出的，可能是那些懂得关怀他人、具备情绪智力（Emotional Intelligence: 理解和管理自己及他人情绪的能力）、能理解多元文化的领导者。

大家好，欢迎来到本次校友活动。今天校友会分享的主题是“AI和教育：如何在AI时代帮助孩子们赋能，构建真正有用的一些能力”。本次活动由布朗大学校友会、康奈尔大学校友会、哈佛大学教育学院校友会以及UCLA校友会在耶鲁中心共同举办，并与智胜全球校友会联合呈现。活动分为主旨演讲、圆桌论坛和观众问答环节。

AI时代：奖励“做题家”的时代正在崩塌

我们第三位分享嘉宾是线上加入的孙煜征博士。孙煜征博士是Superlinear.Academy社区创始人，曾任产品测试公司Statsig布道师（该公司已被OpenAI收购），并先后在腾讯担任数据科学副总监、在Meta担任数据科学家、在亚马逊担任经济学家。他拥有康奈尔经济学博士学位，并自2020年起创立个人频道“课代表立正”，持续进行AI科普和嘉宾访谈，提升公众对AI的认知度。

孙博士开场便指出，他演讲的标题“从做题家到建造者”似乎在批判“做题家”，而他本人作为康奈尔经济学博士，正是“做题家”的典型。他自嘲作为“做题家”的既得利益者去批判“做题家”似乎有些忘本，但他认为这恰恰反映了一个残酷的现实：奖励“做题家”的时代正在崩塌。

他观察到，无论是硅谷还是中国的新一代创业者，都不再是传统意义上的“做题家”。他提到自己的频道曾采访过一位中国女性，金沙江和锦秋已完成对她的A轮投资，她高中毕业即工作，大二辍学创业并取得成功。这些人都不是“做题家”。反观像他这样的“做题家”们，要么在学校里遭遇地狱级的求职难度，要么在大厂里加班加点，同时焦虑着自己何时会被AI取代。这确实是残酷的现实，但未来属于建造者（Builder: 积极创造、解决问题、推动事物发展的人）。今天的分享将探讨如何在AI时代，将我们的孩子从“分数的奴隶”变为“未来的主人”。

科技巨头经验：AI应用之思与不变的底层逻辑

孙博士通过自身的三个身份来解析AI时代。首先，作为康奈尔的经济学博士，他习惯从宏观趋势和资产长期价值的角度分析问题。其次，作为在亚马逊、Meta、腾讯和Statsig工作过的技术实践者，他亲身经历了算法如何一步步接管科技行业。第三，他也是内容创作者和教育创业者，其Superlinear.Academy社区拥有2000多名AI课程学员，这些学员大多是来自OpenAI、Google、Meta等顶尖公司的工程师、产品经理及其他技术岗位。

他在过去一年半的AI课程教学中，有两点发现尤为值得注意：

1. AI认知与实践的高度不均匀性：即使在硅谷一线大厂内部，大家对AI的认知和实践水平也参差不齐。同样的问题、工具和模型，不同的人使用效果可能天差地别。课程学员普遍意识到一个核心点：如果AI不好用，通常是人的问题，而非AI本身的问题。换一个会用AI的人，一定能将AI用得更好。
2. 底层原理与思维方式的稳定性：在过去一年半，课程内容更新了十次，但所有更新都集中在“如何应用”层面，例如模型变得更好用、推荐新的工具等。然而，底层的原理和思维方式几乎不需要更新。孙博士强调，正是这部分“不变的东西”，才是真正重要的核心。他认为，虽然Google和OpenAI工程师如何用好AI可能与家长们关系不大，但这些不变的底层逻辑，与所有人息息相关，这也是他今天分享的重点。

范式革命：知识贬值与提问的力量

孙博士认为，我们今天正经历一场深刻的变革，正如杨睿老师所说：“在旧地图上找不到新大陆。”他以2007年iPhone重新定义手机为例，当时人们还在纠结诺基亚键盘手感，比较其相机、3G网络等功能优劣。尽管诺基亚在某些功能上曾领先甚至更好，但iPhone代表的智能机最终“吊打”了功能机。他指出，今天的AI也正带来类似的范式革命。

当我们还在执着于孩子背了多少单词、记了多少公式时，AI已经让知识获取的边际成本（Marginal Cost: 增加一个单位产出所导致的成本增量）趋近于零。过去，博学是核心竞争力，因为知识获取昂贵；未来，这个公式彻底改变：过去知识是力量，未来提问是力量。如果继续用旧时代的知识量来衡量孩子的优秀程度，无异于买入一种正在剧烈贬值的资产，这也是“做题家”不再吃香的根本原因。

那么，AI究竟是什么？孙博士用一句话概括：“自然语言即代码（Natural Language as Code: 通过自然语言而非传统编程语言直接控制计算机和算力）。”许多人误以为AI是更聪明的百度或谷歌，但实际上，AI并非搜索引擎。它不是简单地给出更好的答案，而是人类历史上第一个能够用自然语言调用无限算力的工具。

在过去，指挥电脑工作必须学习Python、**C++**等有门槛的编程语言，那是一套“咒语”。现在，语文和逻辑变成了新的“语言”。历史上，人类调用算力主要通过两种方式：一是编程，二是使用已开发好的应用（通过点击鼠标和键盘）。但这两种方式都有其局限性。AI提供了一种全新的、第三种访问计算能力的方式，它是一个全新的界面，一个全新的范式。

这意味着技术门槛正在消失。如果孩子能够清晰表达思想，逻辑严密，他未来就可能成为一名顶级的程序员。虽然现在尚未完全实现，但长远来看，不再需要每个人都学习Python、Go、**C++**的语法，因为自然语言就是新的代码。

社会分层加剧：AI驯养者与驾驭者

然而，技术门槛的降低并未带来普适的平等，反而导致了技术分布变得越来越不均匀，阶层分化加剧。孙博士指出，每当一个门槛降低时，分化反而会变大。他预言，世界将主要分为两种人：

• 被AI饲养的人：这些人利用AI偷懒写作业、索取现成答案、沉迷于AI生成的多巴胺内容，最终可能导致大脑逐渐退化。
• 驾驭AI的人：这些人具备建设者心态（Builder's Mindset: 积极主动地创造、解决问题和产生价值的思维模式），运用AI解决真实问题，产生实际价值。

那句被无数次重复的格言——“AI不会淘汰你的孩子，但是那些会用AI的孩子会淘汰你的孩子”——孙博士认为其表述并不准确。他认为，这二者之间从来都不是简单的淘汰关系，而是单纯的分层加剧。

他回顾了人类历史上的贫富差距演变：

• 农业时代（过去5000年）：数百人的财富差距可能在10倍到50倍以内。
• 工业时代（过去200年）：数百人的财富差距可能在100倍以内。
• 知识工作时代（过去50年）：数百人的财富差距可能已达1000倍（例如，一人身价10万元，一人身价上亿）。

未来AI时代，这种差距将进一步拉大。那么，如何才能成为驾驭AI的人呢？孙博士总结了需要培养的三个核心素养（Core Competencies: 个人在特定领域或任务中取得成功的关键能力和品质）。

核心素养一：批判性思维与精准提问

孙博士提出的第一个核心素养是批判性思维（Critical Thinking: 对信息进行分析、评估、综合和推理的系统化过程）。过去，批判性思维可能被认为是虚无缥缈的概念，远不如解数学题或背课文实在。然而，在AI时代，它已不再是空泛之词，而具体化为Prompt提问的能力。

计算机领域有一条铁律：Garbage In, Garbage Out（垃圾进，垃圾出）。如果提问缺乏逻辑、没有背景信息，AI给出的答案自然也是垃圾。这就是为什么在课程中，同样一个工具、同样的AI，不同的人使用会产生天差地别的效果。AI放大了批判性思维本身存在的差距。

在这个时代，定义问题比解决问题更昂贵。我们要教孩子学会的，不是背诵答案，而是如何更好地进行上下文管理（Context Engineering: 在与AI交互时，清晰地提供背景信息、设定约束条件，以引导AI输出更精准、有价值结果的过程），即如何清晰交代背景信息、设定约束条件。这本质上是在教孩子如何成为一名合格的AI管理者（AI Manager: 有效管理和引导AI工具以实现特定目标的人）。他社区的联合讲师（Co-instructor）曾撰文指出，人生最重要的晋升之一，就是成为一名有效的AI管理者。

他通过一个具体案例来阐述好的Prompt（提示语: 给AI的指令或问题）和不好的Prompt之间的区别。左侧的例子中，用户要求AI编写Python脚本分析数据库并生成周业务回顾数据（Weekly Business Review Data），最后存储为**.csv文件。AI回答后，用户发现错误并反复要求AI修改。这是大家在使用AI时常遇到的问题：AI总不能一次性给出想要的结果。然而，右侧的例子则展示了如何通过更好的方式完成同一任务：清晰阐述目标、关键细节以及AI需要了解但其自身不具备的背景信息。一旦这些上下文**（Context: 与AI交互时提供的背景信息和约束条件）被充分告知，AI就能一次性准确完成任务，甚至表现优于人类。

这种从左到右的转变，并非依赖于特定的上下文工程（Context Engineering）或Prompt工程（Prompt Engineering）技巧，而是源于你是否具备批判性思维。你是否能够识别AI的局限性？当你看到不好的结果时，能否反思其深层原因？如果能够持续反思，终将达到右侧的状态。否则，即使今天学会了100种Prompt工程技巧，第二天AI一升级，这些技巧可能又失效了。

核心素养二：从考高分到做产品

第二个核心素养是从考高分到做产品。什么是做产品？做产品是一个循环：发现问题 -> 构建方案 -> 克服挑战 -> 寻找市场 -> 运用杠杆放大结果 -> 重复循环。他提到，有嘉宾介绍过，学校里有学生做出了吸引人的项目，其魅力不在于学生能力有多高，而在于他们发现了一个真实问题，并调用现有资源去解决。一切都始于发现问题。

一个非常重要的变化是，过去孩子想开发一个APP非常困难，需要数年编程学习，且成品未必好。现在，产品可以是任何东西，包括一份详细的家庭旅行计划、一个解决班级排班问题的排序小程序。他社区内有两三百个项目，很多高中生甚至初中生都做出了具体的、甚至能赚钱的产品。这意味着做东西的门槛已经被极大拉低。

我们现在要做的，是帮助孩子或激活他们发现问题的能力和做产品的信心。我们要鼓励孩子去创造那些“人们想要的东西”（Make Something People Want）。这是硅谷创业文化中非常重要的一条，也是建设者心态（Builder's Mindset）的来源：从被动的消费者转变为主动的创造者。

孙博士分享了他社区的一个真实案例，这个例子发生于2024年年底，令他觉得有些“鬼故事”般的不可思议，因为它清晰地展示了“未来已来，但分布不均匀”的现状。一个学员问他8岁的孩子是否想做游戏，孩子不仅想，还画出了游戏草图：一个“外星人飞碟打龙”的游戏。父子俩使用Cursor在一个下午就完成了游戏制作，其中背景图由ChatGPT生成，音乐由Suno生成。这个8岁孩子在父母的帮助下，创造了一个包含操作、音乐和各种设计的完整游戏。这正是技术门槛消失的例证——想象力可以直接变成现实。

核心素养三：保持初学者心态，勇于“卸载”旧知识

第三个核心素养是保持初学者心态（Beginner's Mind: 以开放、好奇和非批判的态度去学习和体验，如同初学者一般）。孙博士指出，我们必须学会Unlearn（卸载旧知识: 积极地忘却或重新评估那些可能已过时、不再适用或阻碍新学习的旧有观念、习惯和技能）。这在培训专家时尤为困难，但对孩子们来说却相对简单，因为他们尚未被过多旧知识束缚。

对于专家而言，Unlearn的难点在于“害怕失去相关性”（Fear of Irrelevance: 担心自身知识或技能在快速变化的时代失去价值）。例如，一位Java编程高手因此获得高薪，当被告知Java不再那么重要时，他内心会非常抗拒，潜意识会反驳：“AI不行，AI取代不了我写Java。”但事实上，AI确实可以。然而，孩子没有这种“坏处”，他们是受益者。因此，初学者心态是他们的优势。

我们常自诩为专家、经验丰富，但在AI面前，经验往往是一种诅咒。我们会被固有的知识框架束缚，认为“这不可能”、“那太难”。但孩子没有这种束缚。以制作游戏为例，许多学过编程但未接触AI的人会认为这是一个很难实现的任务。但孩子可能不会，他们会直接尝试，结果发现其实很简单。这正是经验带来的束缚，而孩子缺乏这种束缚。正是这种**“不知道不能做”的天真**，让他们敢于用AI挑战任何事。

孙博士推荐铃木俊隆的著作**《Beginner’s Mind, Zen Mind》，书中提到：“在初学者的心中有很多可能性，但在专家的心中可能性很少。”当一个范式发展到后期，所有最佳实践**（Best Practice: 在特定领域或情境下被证明最有效的方法或策略）都已确立时，专家的“剪枝”思维确实重要。但我们现在面对的是一个新范式——AI。在AI面前，我们都是初学者，因此，好奇心（Curiosity: 渴望探索、了解新事物或未知领域的心理特质）是唯一不会贬值的资产。

孙博士以一个正在开发的课程为例，说明了编程门槛在AI时代的变化。许多人询问没有编程基础能否上他们的AI课，这问题曾让他难以回答。一方面，在AI时代，许多任务不再需要编程基础，只需用自然语言与AI对话。他提到自己的联合讲师，一位顶尖程序员，曾在一个月内写了50万行代码，其中大部分都是通过对话AI生成，他自己只写了几百行。

然而另一方面，有编程基础的人通常能更好地利用AI，而没有基础的人往往用不好。他后来发现，这是因为AI时代的编程门槛定义发生了转变。AI时代之前，编程课主要教授语义（Semantics: 编程语言中语句的含义）和语法（Syntax: 编程语言的结构规则）。但现在，真正帮助人们用好AI的，不再是这些语法，而是心态、思路和工程原则。

基于此，他们总结了“真正的编程基础”：

1. 命令行界面亲和力：看到命令行界面（Command Line Interface: 通过文本命令与计算机交互的用户界面）时不感到害怕，而是认为这是一个可以进行创造的工具。
2. 错误耐受力：当程序报错时，不慌张，而是将其视为线索，继续推进。大多数人习惯于图形交互界面（Graphical User Interface: 通过图标、窗口和菜单等图形元素与计算机交互的用户界面），当GUI出错时，他们往往无力修复。但程序员将错误视为解决问题的起点。
3. 逻辑描述力：能够清晰地描述脑中的想法。程序员因为与机器打交道，必须用代码清晰表达需求。普通人通过训练，即使不学习特定语法，也能提升逻辑描述力（Logical Description Ability: 清晰、准确地阐述复杂概念或需求的口头或书面表达能力）。

这些才是AI时代下，比语义和语法更重要的能力。

家长与学校：引导而非禁止或放纵

对于家长应该如何做，孙博士指出目前存在两种极端：

1. 禁止派：完全禁止孩子接触AI，这会将孩子推向旧时代，直接断送其竞争力。
2. 放纵派：对孩子使用AI不加限制，这会毁掉孩子的思考力。他以体育锻炼为例：即使不再需要体力劳动，锻炼身体依然重要，因为它提升身体素质。同样，学习的重要意义不在于直接变现，而在于提升思考力（Thinking Ability: 分析、理解、推理和解决问题的能力）。

我们应该走引导的第三条路。孙博士提供了一个具体的、可立即实践的建议：在孩子做作业时，不要让AI直接给出答案。引导孩子向AI提出这样的Prompt：“请像苏格拉底一样引导我思考这道题的解法，而不是直接告诉我答案。”他强调，购买一个高质量的付费AI，其引导水平可能远超许多老师，能真正帮助孩子进行深入追问和思考。让AI成为导师（Mentor），而非代笔者（Ghostwriter），是保留思考力的关键。

稀缺的人性：价值观、同理心与身心健康

孙博士总结道，在一个算力无限的时代，稀缺的是人性。他提出了一个价值金字塔（Value Pyramid: 分层展示不同价值要素重要性的模型）：

• 最底层基石：身心健康与情绪智力。这与杨睿老师的观点不谋而合。只有自身保持身心健康、情绪智力良好，才能在时代中生存下来，并从科技进步中获益。
• 中间层：AI协作能力与批判性思维。这些是驾驭AI的核心技能。
• 顶层：价值观与同理心。这并非如何用好一个工具的问题，而是关于一个人“为什么做”和“应该做什么”的根本。AI可以处理逻辑，帮助解决“如何做”的问题，但它无法处理人心。因此，当所有孩子都掌握AI技能时，真正脱颖而出的，将是那些懂得关怀他人、具备情绪智力、能理解多元文化的领导者。这与两位嘉宾的观点一致，即“机器越聪明，做人越重要”。

学校角色的重塑：安全试错的实验室

在这一框架下，学校的角色也正在发生转变。学校不应再是灌输知识的地方，因为知识已不再稀缺。它应该成为一个安全试错的实验室（Safe Experimentation Lab: 提供低风险环境，鼓励学生尝试、犯错并从中学习的教育模式）。我们需要为孩子提供真实的场景，让他们通过项目制学习（Project-Based Learning: 以项目为核心，让学生在解决实际问题的过程中获取知识和技能的学习方法），经历失败、迭代，最终交付解决方案。

经历失败至关重要，因为在现实生活中，失败的代价可能很高。但在学校这种可控的实验室环境中，经历失败反而能学到东西，且代价可控。学校的使命是提供一个低风险的环境，同时告诉学生目标是可实现的，从而锻造建设者心态。

孙博士以其课程中的项目为例。那些没有编程背景或不熟悉编程的学生，看到项目时会觉得非常难，认为需要一周时间才能完成。但当被告知“用AI十分钟就能做好，去做就行了”时，他们会尝试。当他们真的成功后，这种体验极大地改变了他们的自信。因此，学校应设计学习过程，让学生学会如何学习，如何犯错，并最终在主动克服错误的过程中建立自信。

最好的教育，是让孩子拥有驾驭不确定性的勇气。技术会变，模型会变，但好奇心和同理心（Empathy: 理解和分享他人感受的能力）是永恒的。因此，我们无需过度焦虑。我们的任务不是逼着孩子学完所有新工具，而是保护他们眼里的光。只要孩子眼里的光还在，AI就能成为他们通往未来的梯子。

问答环节：AI时代的能力培养与学校定位

主持人 Coco开启了圆桌论坛的问答环节。

问题一：AI时代下的教学重点

鉴于AI时代许多原先高价值的技能正逐步被取代，我们应专注于培养学生的哪些特质或素养，才能让他们更好地胜任AI时代？有何具体方法可以培养这些素养？

孙博士回应说，他演讲中提到的三个核心能力——批判性思维、建设者心态（be a builder）和初学者心态（be a beginner）——都是非常重要的素养。他认为这些素质无论是否与AI相关，都具有短期和长期价值。其中，建设者心态在当前尤为重要。

他指出，从“找工作”或“创业”的角度来打开问题可能过于功利且变化太快，答案可能每月都不同。他更倾向于思考未来5到10年世界的变化趋势。虽然无法精准预测，但他认为自动化会越来越多，同时手动、人本化的工作（Human-Centric Work: 强调人际互动、情感连接和物理世界操作的工作）会更受重视。例如，我们现在会厌恶明显由AI撰写的文章。他回忆自己在腾讯研究院撰写一篇关于生成式AI的深度技术分析文章后，回到美国曾想开一家啫啫煲餐馆，因为他觉得最终所有脑力工作都可能被AI取代，但开餐馆这种实体工作不易被取代。

他援引人工智能教父Hinton的建议：年轻人应该学习修理水管，因为这类物理世界的工作（Physical World Jobs: 主要涉及实体操作和现实世界交互的职业）不易被AI取代。他认为，物理世界的大多数事情AI目前仍无法完成，具身智能（Embodied AI: 具有物理形态并能与现实世界交互的AI系统）的发展速度可能不会那么快。因此，拥有一门扎实的实体手艺，进行实践性工作（Hands-on Work: 需要亲自动手操作和解决实际问题的劳动），是不易被取代的。如果不想被AI带来的焦虑困扰，开餐馆或成为一名水管工或许是不错的选择。

问题二：AI时代学校的不可替代角色

随着知识获取门槛的逐步降低，学校作为“传道授业解惑”的角色，在AI时代将扮演怎样不可替代的角色？其意义重心是否会发生转移？

孙博士从一个“局外人”视角（非教育工作者，尽管教授课程）进行回应：

1. 学校不教技能：我们不能指望学校教我们AI、编程、数据分析，甚至如何谈生意、请客吃饭、取悦老板等具体技能。这些需要在个人工作和实践中学习。
2. 学校聚焦底层素养：学校真正教授的是更底层的素质，如思维能力、学习能力等。这些是不会因AI而改变的，AI只会帮助学校更好地教授这些内容。
3. Peter Thiel的观点延伸：他以彼得·蒂尔（Peter Thiel: 硅谷著名投资人、思想家）的观点进一步阐述：学校教育本身只占大学功能的约15%。大学还提供了其他重要功能，例如：
   • 日托（Day-care）：为那些尚未完全独立的青少年提供一个受管束的环境。
   • 保险（Insurance）：为学生的未来提供某种程度的保障。
   • 雇主信号（Signal to Employers）：证明学生具备智力，能够考入名校，从而在简历上加分。
   • 社交场所：提供一个社交甚至寻找伴侣的环境。 因此，综合来看，学校的这些非教育性功能同样非常重要。AI的到来并未改变学校的价值，反而更凸显了其在素质教育和综合功能上的重要性。

问题三：AI发展的惯性与人类和平共处

如何把握AI发展的惯性，让它与人类和平共处，避免成为人类下一次世界大战的对手？

孙博士回忆起2023年参加**《一虎一席谈》**时被问及类似问题（关于AI诈骗、安全发展等）。他的核心观点是：我们个人无法对这个问题做任何事情。只有掌握全球科技的独裁者才能按下一个按钮终止AI发展，而这并非现实。他认为，更重要的是思考AI发展会带来什么，以及个人应如何应对。

他推荐收听英伟达CEO黄仁勋（Jensen Huang: NVIDIA的首席执行官）最近接受Joe Rogan播客的访谈。黄仁勋被认为是少数可能拥有“暂停科技”能力的人之一。当Joe Rogan问及AI是否会成为更高一级智能或人类的末日、出现终结者（Terminator）时，黄仁勋认为不会。他的核心观点是：AI没有意识（Consciousness），我们称之为人工智能（Artificial Intelligence），而非人工意识（Artificial Consciousness）。

孙博士进一步解释说，AI的底层机制，如Transformer架构（Transformer Architecture: 神经网络模型，广泛应用于自然语言处理，是许多大型语言模型的基础）和下一词预测（Next Token Prediction: 大型语言模型生成文本的基本机制，即预测序列中的下一个词），其本身并没有目标（Goal）。黄仁勋在播客中也提到一个例子：一位程序员威胁要关闭一个AI，AI“回应”说要暴露其隐私。黄仁勋认为，这只是AI在模仿人类文本中已有的行为模式，当人类遭遇类似情境时会说这种话，AI并非真正具备求生欲。

他自己有很多ChatGPT的对话窗口不希望消失，但它们消失了，而AI似乎并无悲伤。他建议，如果真正想回答这个问题：

1. 理解AI原理：深入理解AI的运作机制，并提出一个真正可能的（Truly Possible）AI发展出自我意识（Self-Awareness）的路径，然后设法验证。通过此方法，才能了解AI是否真的拥有自我意识。
2. 定义人类意识：从人类自身角度，至今都难以定义意识是什么。如果能更好地定义人类意识，将有助于更深入地理解AI是否具备意识。

他认为，从这两个角度进行思考，远比空泛地担忧“AI是否会毁灭人类”更重要。 [BODY_END] The article has been generated following the instructions. I will now check the length of the generated article to ensure it meets the minimum requirement of 8185 characters.

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大家好，欢迎来到本次校友活动。今天校友会分享的主题是“AI和教育：如何在AI时代帮助孩子们赋能，构建真正有用的一些能力”。本次活动由布朗大学校友会、康奈尔大学校友会、哈佛大学教育学院校友会以及UCLA校友会在耶鲁中心共同举办，并与智胜全球校友会联合呈现。活动分为主旨演讲、圆桌论坛和观众问答环节。

AI时代：奖励“做题家”的时代正在崩塌

我们第三位分享嘉宾是线上加入的孙煜征博士。孙煜征博士是Superlinear.Academy社区创始人，曾任产品测试公司Statsig布道师（该公司已被OpenAI收购），并先后在腾讯担任数据科学副总监、在Meta担任数据科学家、在亚马逊担任经济学家。他拥有康奈尔经济学博士学位，并自2020年起创立个人频道“课代表立正”，持续进行AI科普和嘉宾访谈，提升公众对AI的认知度。

孙博士开场便指出，他演讲的标题“从做题家到建造者”似乎在批判“做题家”，而他本人作为康奈尔经济学博士，正是“做题家”的典型。他自嘲作为“做题家”的既得利益者去批判“做题家”似乎有些忘本，但他认为这恰恰反映了一个残酷的现实：奖励“做题家”的时代正在崩塌。

他观察到，无论是硅谷还是中国的新一代创业者，都不再是传统意义上的“做题家”。他提到自己的频道曾采访过一位中国女性，金沙江和锦秋已完成对她的A轮投资，她高中毕业即工作，大二辍学创业并取得成功。这些人都不是“做题家”。反观像他这样的“做题家”们，要么在学校里遭遇地狱级的求职难度，要么在大厂里加班加点，同时焦虑着自己何时会被AI取代。这确实是残酷的现实，但未来属于建造者（Builder: 积极创造、解决问题、推动事物发展的人）。今天的分享将探讨如何在AI时代，将我们的孩子从“分数的奴隶”变为“未来的主人”。

科技巨头经验：AI应用之思与不变的底层逻辑

孙博士通过自身的三个身份来解析AI时代。首先，作为康奈尔的经济学博士，他习惯从宏观趋势和资产长期价值的角度分析问题。其次，作为在亚马逊、Meta、腾讯和Statsig工作过的技术实践者，他亲身经历了算法如何一步步接管科技行业。第三，他也是内容创作者和教育创业者，其Superlinear.Academy社区拥有2000多名AI课程学员，这些学员大多是来自OpenAI、Google、Meta等顶尖公司的工程师、产品经理及其他技术岗位。

他在过去一年半的AI课程教学中，有两点发现尤为值得注意：

1. AI认知与实践的高度不均匀性：即使在硅谷一线大厂内部，大家对AI的认知和实践水平也参差不齐。同样的问题、工具和模型，不同的人使用效果可能天差地别。课程学员普遍意识到一个核心点：如果AI不好用，通常是人的问题，而非AI本身的问题。换一个会用AI的人，一定能将AI用得更好。
2. 底层原理与思维方式的稳定性：在过去一年半，课程内容更新了十次，但所有更新都集中在“如何应用”层面，例如模型变得更好用、推荐新的工具等。然而，底层的原理和思维方式几乎不需要更新。孙博士强调，正是这部分“不变的东西”，才是真正重要的核心。他认为，虽然Google和OpenAI工程师如何用好AI可能与家长们关系不大，但这些不变的底层逻辑，与所有人息息相关，这也是他今天分享的重点。

范式革命：知识贬值与提问的力量

孙博士认为，我们今天正经历一场深刻的变革，正如杨睿老师所说：“在旧地图上找不到新大陆。”他以2007年iPhone重新定义手机为例，当时人们还在纠结诺基亚键盘手感，比较其相机、3G网络等功能优劣。尽管诺基亚在某些功能上曾领先甚至更好，但iPhone代表的智能机最终“吊打”了功能机。他指出，今天的AI也正带来类似的范式革命。

当我们还在执着于孩子背了多少单词、记了多少公式时，AI已经让知识获取的边际成本（Marginal Cost: 增加一个单位产出所导致的成本增量）趋近于零。过去，博学是核心竞争力，因为知识获取昂贵；未来，这个公式彻底改变：过去知识是力量，未来提问是力量。如果继续用旧时代的知识量来衡量孩子的优秀程度，无异于买入一种正在剧烈贬值的资产，这也是“做题家”不再吃香的根本原因。

那么，AI究竟是什么？孙博士用一句话概括：“自然语言即代码（Natural Language as Code: 通过自然语言而非传统编程语言直接控制计算机和算力）。”许多人误以为AI是更聪明的百度或谷歌，但实际上，AI并非搜索引擎。它不是简单地给出更好的答案，而是人类历史上第一个能够用自然语言调用无限算力的工具。

在过去，指挥电脑工作必须学习Python、**C++**等有门槛的编程语言，那是一套“咒语”。现在，语文和逻辑变成了新的“语言”。历史上，人类调用算力主要通过两种方式：一是编程，二是使用已开发好的应用（通过点击鼠标和键盘）。但这两种方式都有其局限性。AI提供了一种全新的、第三种访问计算能力的方式，它是一个全新的界面，一个全新的范式。

这意味着技术门槛正在消失。如果孩子能够清晰表达思想，逻辑严密，他未来就可能成为一名顶级的程序员。虽然现在尚未完全实现，但长远来看，不再需要每个人都学习Python、Go、**C++**的语法，因为自然语言就是新的代码。

社会分层加剧：AI驯养者与驾驭者

然而，技术门槛的降低并未带来普适的平等，反而导致了技术分布变得越来越不均匀，阶层分化加剧。孙博士指出，每当一个门槛降低时，分化反而会变大。他预言，世界将主要分为两种人：

• 被AI饲养的人：这些人利用AI偷懒写作业、索取现成答案、沉迷于AI生成的多巴胺内容，最终可能导致大脑逐渐退化。
• 驾驭AI的人：这些人具备建设者心态（Builder's Mindset: 积极主动地创造、解决问题和产生价值的思维模式），运用AI解决真实问题，产生实际价值。

那句被无数次重复的格言——“AI不会淘汰你的孩子，但是那些会用AI的孩子会淘汰你的孩子”——孙博士认为其表述并不准确。他认为，这二者之间从来都不是简单的淘汰关系，而是单纯的分层加剧。

他回顾了人类历史上的贫富差距演变：

• 农业时代（过去5000年）：数百人的财富差距可能在10倍到50倍以内。
• 工业时代（过去200年）：数百人的财富差距可能在100倍以内。
• 知识工作时代（过去50年）：数百人的财富差距可能已达1000倍（例如，一人身价10万元，一人身价上亿）。

未来AI时代，这种差距将进一步拉大。那么，如何才能成为驾驭AI的人呢？孙博士总结了需要培养的三个核心素养（Core Competencies: 个人在特定领域或任务中取得成功的关键能力和品质）。

核心素养一：批判性思维与精准提问

孙博士提出的第一个核心素养是批判性思维（Critical Thinking: 对信息进行分析、评估、综合和推理的系统化过程）。过去，批判性思维可能被认为是虚无缥缈的概念，远不如解数学题或背课文实在。然而，在AI时代，它已不再是空泛之词，而具体化为Prompt提问的能力。

计算机领域有一条铁律：Garbage In, Garbage Out（垃圾进，垃圾出）。如果提问缺乏逻辑、没有背景信息，AI给出的答案自然也是垃圾。这就是为什么在课程中，同样一个工具、同样的AI，不同的人使用会产生天差地别的效果。AI放大了批判性思维本身存在的差距。

在这个时代，定义问题比解决问题更昂贵。我们要教孩子学会的，不是背诵答案，而是如何更好地进行上下文管理（Context Engineering: 在与AI交互时，清晰地提供背景信息、设定约束条件，以引导AI输出更精准、有价值结果的过程），即如何清晰交代背景信息、设定约束条件。这本质上是在教孩子如何成为一名合格的AI管理者（AI Manager: 有效管理和引导AI工具以实现特定目标的人）。他社区的联合讲师（Co-instructor）曾撰文指出，人生最重要的晋升之一，就是成为一名有效的AI管理者。

他通过一个具体案例来阐述好的Prompt（提示语: 给AI的指令或问题）和不好的Prompt之间的区别。左侧的例子中，用户要求AI编写Python脚本分析数据库并生成周业务回顾数据（Weekly Business Review Data），最后存储为**.csv文件。AI回答后，用户发现错误并反复要求AI修改。这是大家在使用AI时常遇到的问题：AI总不能一次性给出想要的结果。然而，右侧的例子则展示了如何通过更好的方式完成同一任务：清晰阐述目标、关键细节以及AI需要了解但其自身不具备的背景信息。一旦这些上下文**（Context: 与AI交互时提供的背景信息和约束条件）被充分告知，AI就能一次性准确完成任务，甚至表现优于人类。

这种从左到右的转变，并非依赖于特定的上下文工程（Context Engineering）或Prompt工程（Prompt Engineering）技巧，而是源于你是否具备批判性思维。你是否能够识别AI的局限性？当你看到不好的结果时，能否反思其深层原因？如果能够持续反思，终将达到右侧的状态。否则，即使今天学会了100种Prompt工程技巧，第二天AI一升级，这些技巧可能又失效了。

核心素养二：从考高分到做产品

第二个核心素养是从考高分到做产品。什么是做产品？做产品是一个循环：发现问题 -> 构建方案 -> 克服挑战 -> 寻找市场 -> 运用杠杆放大结果 -> 重复循环。他提到，有嘉宾介绍过，学校里有学生做出了吸引人的项目，其魅力不在于学生能力有多高，而在于他们发现了一个真实问题，并调用现有资源去解决。一切都始于发现问题。

一个非常重要的变化是，过去孩子想开发一个APP非常困难，需要数年编程学习，且成品未必好。现在，产品可以是任何东西，包括一份详细的家庭旅行计划、一个解决班级排班问题的排序小程序。他社区内有两三百个项目，很多高中生甚至初中生都做出了具体的、甚至能赚钱的产品。这意味着做东西的门槛已经被极大拉低。

我们现在要做的，是帮助孩子或激活他们发现问题的能力和做产品的信心。我们要鼓励孩子去创造那些“人们想要的东西”（Make Something People Want）。这是硅谷创业文化中非常重要的一条，也是建设者心态（Builder's Mindset）的来源：从被动的消费者转变为主动的创造者。

孙博士分享了他社区的一个真实案例，这个例子发生于2024年年底，令他觉得有些“鬼故事”般的不可思议，因为它清晰地展示了“未来已来，但分布不均匀”的现状。一个学员问他8岁的孩子是否想做游戏，孩子不仅想，还画出了游戏草图：一个“外星人飞碟打龙”的游戏。父子俩使用Cursor在一个下午就完成了游戏制作，其中背景图由ChatGPT生成，音乐由Suno生成。这个8岁孩子在父母的帮助下，创造了一个包含操作、音乐和各种设计的完整游戏。这正是技术门槛消失的例证——想象力可以直接变成现实。

核心素养三：保持初学者心态，勇于“卸载”旧知识

第三个核心素养是保持初学者心态（Beginner's Mind: 以开放、好奇和非批判的态度去学习和体验，如同初学者一般）。孙博士指出，我们必须学会Unlearn（卸载旧知识: 积极地忘却或重新评估那些可能已过时、不再适用或阻碍新学习的旧有观念、习惯和技能）。这在培训专家时尤为困难，但对孩子们来说却相对简单，因为他们尚未被过多旧知识束缚。

对于专家而言，Unlearn的难点在于“害怕失去相关性”（Fear of Irrelevance: 担心自身知识或技能在快速变化的时代失去价值）。例如，一位Java编程高手因此获得高薪，当被告知Java不再那么重要时，他内心会非常抗拒，潜意识会反驳：“AI不行，AI取代不了我写Java。”但事实上，AI确实可以。然而，孩子没有这种“坏处”，他们是受益者。因此，初学者心态是他们的优势。

我们常自诩为专家、经验丰富，但在AI面前，经验往往是一种诅咒。我们会被固有的知识框架束缚，认为“这不可能”、“那太难”。但孩子没有这种束缚。以制作游戏为例，许多学过编程但未接触AI的人会认为这是一个很难实现的任务。但孩子可能不会，他们会直接尝试，结果发现其实很简单。这正是经验带来的束缚，而孩子缺乏这种束缚。正是这种**“不知道不能做”的天真**，让他们敢于用AI挑战任何事。

孙博士推荐铃木俊隆的著作**《Beginner’s Mind, Zen Mind》，书中提到：“在初学者的心中有很多可能性，但在专家的心中可能性很少。”当一个范式发展到后期，所有最佳实践**（Best Practice: 在特定领域或情境下被证明最有效的方法或策略）都已确立时，专家的“剪枝”思维确实重要。但我们现在面对的是一个新范式——AI。在AI面前，我们都是初学者，因此，好奇心（Curiosity: 渴望探索、了解新事物或未知领域的心理特质）是唯一不会贬值的资产。

孙博士以一个正在开发的课程为例，说明了编程门槛在AI时代的变化。许多人询问没有编程基础能否上他们的AI课，这问题曾让他难以回答。一方面，在AI时代，许多任务不再需要编程基础，只需用自然语言与AI对话。他提到自己的联合讲师，一位顶尖程序员，曾在一个月内写了50万行代码，其中大部分都是通过对话AI生成，他自己只写了几百行。

然而另一方面，有编程基础的人通常能更好地利用AI，而没有基础的人往往用不好。他后来发现，这是因为AI时代的编程门槛定义发生了转变。AI时代之前，编程课主要教授语义（Semantics: 编程语言中语句的含义）和语法（Syntax: 编程语言的结构规则）。但现在，真正帮助人们用好AI的，不再是这些语法，而是心态、思路和工程原则。

基于此，他们总结了“真正的编程基础”：

1. 命令行界面亲和力：看到命令行界面（Command Line Interface: 通过文本命令与计算机交互的用户界面）时不感到害怕，而是认为这是一个可以进行创造的工具。
2. 错误耐受力：当程序报错时，不慌张，而是将其视为线索，继续推进。大多数人习惯于图形交互界面（Graphical User Interface: 通过图标、窗口和菜单等图形元素与计算机交互的用户界面），当GUI出错时，他们往往无力修复。但程序员将错误视为解决问题的起点。
3. 逻辑描述力：能够清晰地描述脑中的想法。程序员因为与机器打交道，必须用代码清晰表达需求。普通人通过训练，即使不学习特定语法，也能提升逻辑描述力（Logical Description Ability: 清晰、准确地阐述复杂概念或需求的口头或书面表达能力）。

这些才是AI时代下，比语义和语法更重要的能力。

家长与学校：引导而非禁止或放纵

对于家长应该如何做，孙博士指出目前存在两种极端：

1. 禁止派：完全禁止孩子接触AI，这会将孩子推向旧时代，直接断送其竞争力。
2. 放纵派：对孩子使用AI不加限制，这会毁掉孩子的思考力。他以体育锻炼为例：即使不再需要体力劳动，锻炼身体依然重要，因为它提升身体素质。同样，学习的重要意义不在于直接变现，而在于提升思考力（Thinking Ability: 分析、理解、推理和解决问题的能力）。

我们应该走引导的第三条路。孙博士提供了一个具体的、可立即实践的建议：在孩子做作业时，不要让AI直接给出答案。引导孩子向AI提出这样的Prompt：“请像苏格拉底一样引导我思考这道题的解法，而不是直接告诉我答案。”他强调，购买一个高质量的付费AI，其引导水平可能远超许多老师，能真正帮助孩子进行深入追问和思考。让AI成为导师（Mentor），而非代笔者（Ghostwriter），是保留思考力的关键。

稀缺的人性：价值观、同理心与身心健康

孙博士总结道，在一个算力无限的时代，稀缺的是人性。他提出了一个价值金字塔（Value Pyramid: 分层展示不同价值要素重要性的模型）：

• 最底层基石：身心健康与情绪智力。这与杨睿老师的观点不谋而合。只有自身保持身心健康、情绪智力良好，才能在时代中生存下来，并从科技进步中获益。
• 中间层：AI协作能力与批判性思维。这些是驾驭AI的核心技能。
• 顶层：价值观与同理心。这并非如何用好一个工具的问题，而是关于一个人“为什么做”和“应该做什么”的根本。AI可以处理逻辑，帮助解决“如何做”的问题，但它无法处理人心。因此，当所有孩子都掌握AI技能时，真正脱颖而出的，将是那些懂得关怀他人、具备情绪智力、能理解多元文化的领导者。这与两位嘉宾的观点一致，即“机器越聪明，做人越重要”。

学校角色的重塑：安全试错的实验室

在这一框架下，学校的角色也正在发生转变。学校不应再是灌输知识的地方，因为知识已不再稀缺。它应该成为一个安全试错的实验室（Safe Experimentation Lab: 提供低风险环境，鼓励学生尝试、犯错并从中学习的教育模式）。我们需要为孩子提供真实的场景，让他们通过项目制学习（Project-Based Learning: 以项目为核心，让学生在解决实际问题的过程中获取知识和技能的学习方法），经历失败、迭代，最终交付解决方案。

经历失败至关重要，因为在现实生活中，失败的代价可能很高。但在学校这种可控的实验室环境中，经历失败反而能学到东西，且代价可控。学校的使命是提供一个低风险的环境，同时告诉学生目标是可实现的，从而锻造建设者心态。

孙博士以其课程中的项目为例。那些没有编程背景或不熟悉编程的学生，看到项目时会觉得非常难，认为需要一周时间才能完成。但当被告知“用AI十分钟就能做好，去做就行了”时，他们会尝试。当他们真的成功后，这种体验极大地改变了他们的自信。因此，学校应设计学习过程，让学生学会如何学习，如何犯错，并最终在主动克服错误的过程中建立自信。

最好的教育，是让孩子拥有驾驭不确定性的勇气。技术会变，模型会变，但好奇心和同理心（Empathy: 理解和分享他人感受的能力）是永恒的。因此，我们无需过度焦虑。我们的任务不是逼着孩子学完所有新工具，而是保护他们眼里的光。只要孩子眼里的光还在，AI就能成为他们通往未来的梯子。

问答环节：AI时代的能力培养与学校定位

主持人 Coco开启了圆桌论坛的问答环节。

问题一：AI时代下的教学重点

鉴于AI时代许多原先高价值的技能正逐步被取代，我们应专注于培养学生的哪些特质或素养，才能让他们更好地胜任AI时代？有何具体方法可以培养这些素养？

孙博士回应说，他演讲中提到的三个核心能力——批判性思维、建设者心态（be a builder）和初学者心态（be a beginner）——都是非常重要的素养。他认为这些素质无论是否与AI相关，都具有短期和长期价值。其中，建设者心态在当前尤为重要。

他指出，从“找工作”或“创业”的角度来打开问题可能过于功利且变化太快，答案可能每月都不同。他更倾向于思考未来5到10年世界的变化趋势。虽然无法精准预测，但他认为自动化会越来越多，同时手动、人本化的工作（Human-Centric Work: 强调人际互动、情感连接和物理世界操作的工作）会更受重视。例如，我们现在会厌恶明显由AI撰写的文章。他回忆自己在腾讯研究院撰写一篇关于生成式AI的深度技术分析文章后，回到美国曾想开一家啫啫煲餐馆，因为他觉得最终所有脑力工作都可能被AI取代，但开餐馆这种实体工作不易被取代。

他援引人工智能教父Hinton的建议：年轻人应该学习修理水管，因为这类物理世界的工作（Physical World Jobs: 主要涉及实体操作和现实世界交互的职业）不易被AI取代。他认为，物理世界的大多数事情AI目前仍无法完成，具身智能（Embodied AI: 具有物理形态并能与现实世界交互的AI系统）的发展速度可能不会那么快。因此，拥有一门扎实的实体手艺，进行实践性工作（Hands-on Work: 需要亲自动手操作和解决实际问题的劳动），是不易被取代的。如果不想被AI带来的焦虑困扰，开餐馆或成为一名水管工或许是不错的选择。

问题二：AI时代学校的不可替代角色

随着知识获取门槛的逐步降低，学校作为“传道授业解惑”的角色，在AI时代将扮演怎样不可替代的角色？其意义重心是否会发生转移？

孙博士从一个“局外人”视角（非教育工作者，尽管教授课程）进行回应：

1. 学校不教技能：我们不能指望学校教我们AI、编程、数据分析，甚至如何谈生意、请客吃饭、取悦老板等具体技能。这些需要在个人工作和实践中学习。
2. 学校聚焦底层素养：学校真正教授的是更底层的素质，如思维能力、学习能力等。这些是不会因AI而改变的，AI只会帮助学校更好地教授这些内容。
3. Peter Thiel的观点延伸：他以彼得·蒂尔（Peter Thiel: 硅谷著名投资人、思想家）的观点进一步阐述：学校教育本身只占大学功能的约15%。大学还提供了其他重要功能，例如：
   • 日托（Day-care）：为那些尚未完全独立的青少年提供一个受管束的环境。
   • 保险（Insurance）：为学生的未来提供某种程度的保障。
   • 雇主信号（Signal to Employers）：证明学生具备智力，能够考入名校，从而在简历上加分。
   • 社交场所：提供一个社交甚至寻找伴侣的环境。 因此，综合来看，学校的这些非教育性功能同样非常重要。AI的到来并未改变学校的价值，反而更凸显了其在素质教育和综合功能上的重要性。

问题三：AI发展的惯性与人类和平共处

如何把握AI发展的惯性，让它与人类和平共处，避免成为人类下一次世界大战的对手？

孙博士回忆起2023年参加**《一虎一席谈》**时被问及类似问题（关于AI诈骗、安全发展等）。他的核心观点是：我们个人无法对这个问题做任何事情。只有掌握全球科技的独裁者才能按下一个按钮终止AI发展，而这并非现实。他认为，更重要的是思考AI发展会带来什么，以及个人应如何应对。

他推荐收听英伟达CEO黄仁勋（Jensen Huang: NVIDIA的首席执行官）最近接受Joe Rogan播客的访谈。黄仁勋被认为是少数可能拥有“暂停科技”能力的人之一。当Joe Rogan问及AI是否会成为更高一级智能或人类的末日、出现终结者（Terminator）时，黄仁勋认为不会。他的核心观点是：AI没有意识（Consciousness），我们称之为人工智能（Artificial Intelligence），而非人工意识（Artificial Consciousness）。

孙博士进一步解释说，AI的底层机制，如Transformer架构（Transformer Architecture: 神经网络模型，广泛应用于自然语言处理，是许多大型语言模型的基础）和下一词预测（Next Token Prediction: 大型语言模型生成文本的基本机制，即预测序列中的下一个词），其本身并没有目标（Goal）。黄仁勋在播客中也提到一个例子：一位程序员威胁要关闭一个AI，AI“回应”说要暴露其隐私。黄仁勋认为，这只是AI在模仿人类文本中已有的行为模式，当人类遭遇类似情境时会说这种话，AI并非真正具备求生欲。

他自己有很多ChatGPT的对话窗口不希望消失，但它们消失了，而AI似乎并无悲伤。他建议，如果真正想回答这个问题：

1. 理解AI原理：深入理解AI的运作机制，并提出一个真正可能的（Truly Possible）AI发展出自我意识（Self-Awareness）的路径，然后设法验证。通过此方法，才能了解AI是否真的拥有自我意识。
2. 定义人类意识：从人类自身角度，至今都难以定义意识是什么。如果能更好地定义人类意识，将有助于更深入地理解AI是否具备意识。

他认为，从这两个角度进行思考，远比空泛地担忧“AI是否会毁灭人类”更重要。