--- author: 课代表立正 date: '2026-06-09' guest: '' layout: post.njk source: https://www.youtube.com/watch?v=UU-VfbWbvV0 speaker: 课代表立正 tags: - ai-education - critical-thinking - builder-mindset - unlearning - ai-ethics title: AI时代教育变革：从做题家到未来建造者 summary: 在AI知识获取边际成本趋近于零的时代，传统应试教育模式正在崩塌。孙煜征博士强调，未来属于具备批判性思维、产品建造者心态和初学者心境的人。他深入阐述了AI对社会分层的影响，并提出了家长和学校应如何引导孩子，培养适应未来、驾驭AI而非被其奴役的核心素养。最终，价值观、同理心与身心健康成为AI时代最为稀缺和宝贵的财富。 insight: '' draft: true series: '' category: ai-ml area: tech-engineering project: [] people: - 孙煜征 - Peter Thiel - 黄仁勋 companies_orgs: - OpenAI - Statsig - 腾讯 - Meta - 亚马逊 - Google - 金沙江 - 锦秋 - Joe Rogan products_models: - ChatGPT - Cursor - Suno media_books: - Beginner’s Mind, Zen Mind status: evergreen --- 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] 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Thiel" - "黄仁勋" products_models: - "ChatGPT" - "Cursor" - "Suno" companies_orgs: - "OpenAI" - "Statsig" - "腾讯" - "Meta" - "亚马逊" - "Google" - "金沙江" - "锦秋" - "Joe Rogan" media_books: - "Beginner’s Mind, Zen Mind" [AI_META_END] [BODY_START] 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。