
有人提问:家境过得去,经得起试错,是否可以让孩子直接上手用AI,放弃传统教学,进入人机协作时代?
我替你整理了这个问题的回答。方向是对的,但有一个核心问题。
人机协同是方向,但工具人思维要不得
工业社会:一个牛人加一群工具人,完成一件事。AI社会:一个人加一群AI,完成一件事。
工具人的生态位被AI挤掉了。如果还奔着成为工具人训练自己,最终空耗时间金钱。
曾经的职场三宝——我懂更多专业知识、我懂更多工具使用、我更熟悉标准流程——未来价值归零。AI打破了专业壁垒、工具壁垒、流程壁垒。
但这里有个陷阱:以为可以什么都不经历,直接当AI指挥官。
这个陷阱之所以危险,是因为它看起来是捷径。为什么我要花10年积累经验,而不能直接指挥AI军团?答案是:不经历,你连指挥什么都不知道。
理论可以直接做架构师,但判断力从哪来
理论上,你不需要经历实习生到初级到中级到高级码农,可以直接做架构师、产品经理,指挥AI军团。
但现实是:你啥都没干过,怎么具备架构师的判断力?猛将发于卒伍,宰相起于州郡。判断力不是天生的,大部分判断力都源自于这事儿我做过,这事儿我熟。
举个例子:一个人生来就是瞎的,通过语言描述能让他理解长颈鹿吗?不能。无论怎么描述,他脑子里无法浮现长颈鹿的画面。但成年后意外瞎了的人,通过语言描述能浮现长颈鹿吗?能。因为他曾经见过。
经历是判断力的基础。没有经历,AI给你的只是信息,不是理解。
这个比喻的核心是:AI可以给你全世界的信息,但无法给你”见过”的感觉。而很多判断,恰恰是”见过”之后的直觉。
高频交易者的例子
一个做高频交易的人,开仓平仓都是程序自动执行。但他曾经手动盯盘、手动下单超过一万小时。现在不需要看盘了,但心里大体知道怎么回事。
一个数学系学生,智力没问题,看得懂一切算法。唯独差盘面——没见过交易平台,没见过买卖盘波动。讨论算法能讨论明白,但让他负责交易?不敢,内心充满惶恐。
没有经历,AI给你的只是算法,不是底气。
底气是什么?底气是”我知道这个决策背后有哪些风险,因为我以前见过类似的场景失败过”。这种底气,没有经历过的人,再聪明也没有。
李林甫vs杨国忠的隐喻
历史故事里,李林甫有丰富实践经验,安禄山在他面前像被扒光一丝不挂,不敢出手。杨国忠徒有其表,掌握管理技巧但内囊一无所知,靠想象控制局面。
映射到AI时代:有经历的老一辈能驾驭AI,没经历的新一代徒有理论,独自面对AI时内心惶恐。
你觉得可以什么都不会就能驾驭AI,是因为老家伙们还活着。总有一天,会变成杨国忠们独自与安禄山相处。
这句话的意思是:现在你能用AI做出成果,是因为你背后有经验丰富的人在把关。如果这些人不在了,你还能做出对的决策吗?
传统教育不能全丢
没人手算心算了,都按计算器。但我们小时候都练习过手算心算。这个环节不能缺——不是为了用,而是为了安心。
飞机是自动驾驶的,但飞行员不是不会开。自动驾驶坏了,手动也能降落。教育目标不是培养工具人,也不是培养纯理论家,而是培养有经历的指挥官——懂原理、有经历、能驾驭AI。
这里的关键是:基础训练不是为了应用,而是为了建立认知框架。你学了手算心算,不是为了以后不用计算器,而是为了知道计算器背后的原理。这个原理性的认知框架,在AI出问题时能救你。
我的理解
这篇文章的核心洞察:AI时代最稀缺的不是知识,而是有经历的人。知识可以复制,经历不能。
对孩子:不要完全放弃传统教育,基础训练是判断力的底座。但要改变教育目标,不是培养做题家,是培养指挥官。经历比知识重要,让孩子动手做、试错、感受,不只是听课。AI是工具不是替代品,用AI加速学习,不是用AI代替学习。
但更深一层:传统教育提供的不是知识,而是经历的过程。做题、考试、小组项目——这些过程本身就是经历。完全跳过这些过程,直接上AI,等于跳过经历积累。
对我自己:我过去这些年的工作经验,就是我的看盘经验。我见过的客户、踩过的坑、做过的决策,就是我的长颈鹿。这些经历让我能驾驭AI,而不是被AI驾驭。
AI时代,让孩子有经历,比让孩子有知识更重要。让我自己有经历,比让我有知识更重要。
关于周MO乱谈:
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参考来源:微信公众号文章(读者留言引发)· 个人思考与解读