AI 时代的教育变革与人才培养

什么是 AI:两代人看它的方式不一样

各位家长好,很高兴有这样一个机会,跟大家分享一下在 AI 时代,教育会发生的一系列变化。我 07 年读浙大,没毕业就开始创业,做的一直是帮企业做 AI 化改造的技术公司;去年浙大成立了人工智能学院,几位老师又把我叫回去做产学研,我们发现 AI 时代最先被颠覆的行业其实就是教育,所以这几年教育也成了我很上心的一件事。今天我想把我看到的最真实的未来跟大家做一个交流。

我先问大家一个问题:你现在应该都用过豆包了,你觉得豆包是个什么?我这几年接触过很多人之后发现,不同年代的人,对同一个东西的看法是很不一样的。前两年我在浙大的 MBA 上问成年人,答案基本上就两个:一个说它是新的百度搜索,一个说它是工具。可我问小朋友同样的问题,答案让我很惊讶——小学生现在管豆包叫“豆包姐”,在他们眼里 AI 不是工具,而是一个伙伴、一个老师、一个陪着他的角色。

我常问一个问题:如果 AI 一定要先替代大学教授和幼儿园老师中的一个,大家觉得会是哪个?我个人判断是大学教授先受冲击。因为这一代 AI 本质上是一个知识的大模型,而大学教授过去赖以为生的权威就是“我教你知识”。我接触过不少各个好学校的教授,开研讨会时还在讲十年前的事情,如果不去拥抱新时代、不去学习新的理论,这样的状态是很难培养好下一代的。反过来,我去过一家幼儿园,那里的老师用 AI 用得非常好,甚至比很多大学老师都好。想想也有道理:小朋友是不讲道理的,幼儿园老师的价值本就更多在照顾情绪、陪伴,加上动手能力,他们反而更容易把 AI 用起来。

那 AI 对这两类人价值哪个更大?其实对两个人都很大,只是方向不一样。大学教授用好 AI 的知识能力去做科研,能把边界拓得更宽,这就是现在讲的 AI for Science;幼儿园老师会了 AI 之后,能帮小朋友做作品集、做视频、画卡通形象和 IP 角色,这些是过去比较难具备的能力。对我们家长也是一样的道理——AI 有没有价值,本质上不取决于 AI,而取决于你怎么用好它。用得好的人,最终都会成为新的角色、新的职业。

那到底什么是 AI?其实字面意思理解就行:人工的智能,人造出来的智能。我们人类的智能里,很重要的一部分是大脑的推理能力;今天人类造了一台机器,让它用计算机的方式去模拟人类智能的行为,这就是人工智能。生活里它其实无处不在:手机刷脸解锁、指纹比对、打卡时的人脸识别、刷到的短视频推荐、家里音箱的语音应答、拍照搜错题、做 PPT、画图、写代码——这些都是人工智能。大家就记牢一句话:用计算机模拟人类智能行为的东西,就是 AI,而且这几年还会不断涌现,连机器人也在变智能,这就是现在讲的“具身智能”,因为除了大脑的智能,我们感受世界、我们的情感也都是智能的一部分,我们正进入全面智能的时代。

为什么这一点对成年人特别重要?因为小朋友对 AI 的认知是原生的。我们成人会惊讶“哇,PPT 居然能画出图片来”,小朋友却觉得“这不就是豆包画的图吗”。人工智能这门科技跟过去所有科技都不一样,我们成年人得先把思维方式换过来。以去年的 DeepSeek 为代表,这一代机器有了推理能力之后会显得很“聪明”——教授很多时候的能力也就是推理能力。而且现在这代 AI 可以把原本藏在老师傅脑袋里的能力,封装成类似软件文档的东西,让 AI 去调用,去解决一个个垂直细分场景里的专业问题。

每一家平台背后的算法,其实都是有价值观的。

还有很重要的一点:我跟家里人反复说,一定要控制刷短视频,一定要明白每一家平台背后的算法都是有价值观的。今天某个平台给你推送的推荐算法,价值观就是这家公司的价值观;另一家追求商业极致的头部电商平台,推送逻辑背后又是另一套取向。看上去都叫推荐算法,背后代表的却是不一样的方式。我前年在社交平台上发过一条判断:未来人工智能企业的算法一定都要被国家登记和管控,因为它本质上就跟意识形态一样,而且影响的面会更大。这几年国家确实越来越重视这件事了。所以我个人判断,AI 时代家长、老师、小朋友都得学,原因就在于:你等于是引入了一个陌生人给自家孩子,那个度要自己把握,不能全放给它——它背后可能用了不同人的智能体,孩子认知还不完整,就可能被别人做思维上的攻占或价值观的输出。

职业正在剧变:中层危机与菜鸟危机

今年春节我一直在想教育的问题,越想越觉得现在的教育体系有巨大的问题,我们的教育甚至应该反过来、被重新审视。当然,体制的变化没那么快,但我已经感受到最前沿的技术一定会推动这样的改变。要讲教育,我先讲讲职业正在发生怎样的变化,给大家三个关键词:中层危机、菜鸟危机、逆人性与顺人性。

说得直白一点,我们公司做的事,某种意义上就是帮企业老板“砍人”——我们很清楚企业哪些环节未来不再需要人,用技术手段帮企业做 AI 化转型、提升效率。当然会保留一部分人,但很多企业,包括一些上市公司告诉我,未来几年要优化 20%,有的甚至 50% 以上。我个人判断,以五年为周期看,不少企业可能要砍掉相当一部分人;尤其是那种坐办公室、动动鼠标就能完成工作的岗位,受到的冲击会更明显。

为什么我们连自己所在的设计行业都要“转换”掉?设计师原来在别人眼里是很有创造力、不可替代的职业,但我们做的事,就是用技术把这个职业本身改造掉:一部分工作让 AI 模拟,一部分让 AI 辅助,一部分让 AI 替代、倒逼我们的设计师升级成高级设计师。我们浙大办了近 40 年的工业设计专业,今年是最后一届,明年改造成“智能工程与创意设计”。我个人判断,AI 时代对传统意义上的工业设计需求会大幅下降,某种程度上像是变成一门更偏传承、类似非遗的专业了——当然这只是我个人的判断。

为什么一定要往这个方向走?我常举一个例子:如果连一位小商品城的老板娘都能用 AI 自己做设计,那中国制造业一点都不用担心,因为这是最草根的力量借科技给自己的生产带来改变。我是温州人,当年读浙大这个专业时想的是,学好了回去帮七大姑八大姨的工厂做产品开发,可学完发现根本帮不上:一是好设计师身价高、他们花不起,好的价值都留在了一线城市;二是学院派的东西没那么接地气。后来我问一位长辈,你们产品到底怎么开发的?他说,去广交会看一眼我就会做了。这句话击中了我——这就是中国草根的产品创新能力。让技术帮这些人自己做设计,他们工厂的竞争力就上来了。同样的道理,过去请一位知名老师很贵,今天你把豆包用好,它就能变成一位很好的专家老师、一个私教。AI 的价值,在于把专业专家的能力做了极大的普惠。

我们团队的背景也和这条线有关。我们的老校长是创始的人,他 1978 年到浙大读研究生,当时招收的研究生里就有人工智能这个方向,他是最早的几位人工智能研究生之一,后来成为浙大四校合并后的第一任校长。他本科在同济读建筑系,来读计算机是因为想“用计算机把建筑人手里那支笔丢掉”——那个年代画图纸太痛苦了。所以他很早就开始做人工智能辅助设计,毕业时做出了中国第一套计算机图案生成系统,思路和今天豆包做图很像,只是那时的 AI 和现在不是同一个时代。他当时做图案生成,正是因为那会儿杭州的第一大支柱产业是丝绸纺织,需要大量图案。后来他也担任过国家新一代人工智能相关专家组的负责人,参与制定人工智能的规划。浙大的人工智能所、后来的人工智能辅助设计国家重点实验室,都是这条脉络下来的;柯桥不少纺织印刷的机器设备,早年其实也是那批研究成果的转化。他还思考过一个问题:人工智能做的图案没灵气,到底什么专业能解决?浙大后来看到设计专业正好介于科技与人文之间,便在九十年代创办了设计专业。

去年,人工智能所、设计所,再整合浙大机器人等新的力量,成立了新的人工智能学院。我们这几年一直在做的,就是帮企业做效率优化。比如给一家大型家电企业做全流程的数字化改造,偏产品研发这条线:了解市场需求、提出产品创意、辅助设计研发、再做虚拟销售。过去都是一步一步来,现在有了大模型,各种能力汇集到一起,会形成一个企业内部“大脑”的角色,给每个人做智能增强。

还有一家很有意思的企业,是一家有上百年历史的大型外贸集团,很早就把中国的丝绸、陶瓷、茶叶卖到全世界。我们现在帮他构建全新的 AI 流程。他一年做约两百亿美金的服装贸易额,我去他总部一看,与其说是贸易公司,不如说是设计公司:他不断给客户提案,每周提各种方案,客户在采购计划里选中一款,可能就是很大一笔订单,所以他们的设计部门更像营销部门。他现在要做的,就是借 AI 把从客户需求、甚至客户还没说出口的需求都洞察出来,一直交到国内代工厂和全世界的供应链去整合。老的 ERP 太难用了,我个人判断,未来的 ERP 应该是让人工智能来用 ERP。这件事我们已经帮他做了三年,估计还得再做三年。

其实这就是我说的“高级的义乌老板娘”——只是集团化作战而已。这几年,除了家长的场合,我最少接触过两三千家企业的人,单独约到办公室深度交流的也有两三百家,所以大概知道各行业 AI 化的情况。但我的结论可能出乎意料:绝大部分企业的 AI 化转型其实是转不掉的。为什么?因为企业也有“脑子”,但企业的脑子和个人不一样,牵扯的要素太多,每个人想法都不同,决策特别难改。我个人判断,大概几千万到几十亿规模的这类企业,未来五到十年会相对困难——这就是“中层危机”,上上不去、下下不来。

顺带说一句义乌:我们早年想帮小商品城的老板娘,说实话既赚不到钱、也得不到尊重。我们背个包过去,拿东西给他们看还会被“怼”:这些几百块都太贵了,豆包都免费。专业价值不够时,反而得不到尊重。所以后来我们把大量时间放在头部企业。头部企业效率看着很慢,像大炮转方向,慢慢慢慢地转,可一旦转过来、开了火,火力就非常稳——因为它能穿越周期,决策认知在线,愿意咬着牙把一件事长期做下去。

在这个过程中我发现一个变化。过去大量组织的问题都出在承上启下的沟通上:听领导的,再去指挥下属,靠一轮轮开会来管理——事情多了才需要很多人去管。但在最前沿的公司,状态已经变了。拿我们公司来说:早上大家过来先泡茶、聊聊昨天 AI 干了啥、把当天要决策讨论的事情上午都讨论掉;下午打开 AI 让它全自动干活,各干各的,晚上让 AI 继续干,第二天早上来验收。因为数字化开发的很多环节已经能自动化了。我给一家电信运营商上课时甚至讲到,明年也许能做到:业务人员带一个 AI 工牌去和客户聊天,聊的意图、行为、需求都被收集下来,AI 在云端同步开发,会开完你想要的东西差不多就能拿出来。今年特别明显——AI 能力过了一个拐点,数字化产品的自动化开发已经能做到“以一抵十”。

未来的企业,是以 AI 为核心,一小群业务专家加上 AI,十个人就能干出过去百人千人的业务规模。

有了这个能力,我今年生出一个从没有过的念头:办了十几年公司,今年第一次想“我为什么还要花这么多钱养这么多人”。有几个同事开发产品,三个礼拜做完了过去可能要半年的工作量,我还嫌慢,同事说“邱总你三天就搞完,所以觉得我们慢”。这一年我自己也做了十几个产品,几乎不用公司的人开发,我自己用 AI 就能做出很多不错的东西。所以我看到的趋势是:以 AI 为核心的组织和生产力,开始越来越多地出现。今年早上我还在一家大型央企给一批行政办公人员上课,他们原以为 AI 很陌生,接触完之后反而是办公的人用得更好,因为整合好智能体就能做出很多应用来。我现在一听说一家公司有一百多人,除非是国央企,都会觉得有点“可怕”;我个人判断,未来绝大部分公司可能就是十到二十个人,能把 AI 整合好,就比上一代企业强很多。

在这里我还发现一个现象:老专家加 AI,能力大大超过菜鸟加 AI。如果你是自己领域里有积累的人——是老师、是工程师——用好 AI,就像插上翅膀,能力会完全起飞,而且远远高于一个刚毕业、同样用 AI 的大学生。真正的难点在于:有几个老专家能从零开始学?几乎没有。我自己是怎么从零开始的?三年前被 ChatGPT 那一波打蒙了,那会儿资本市场都去看更年轻的一代,我也一度很郁闷、有种被时代抛下的感觉。后来我干脆跟我们浙大的研究生说:你只要愿意来我办公室学习,我每天给你发工资,你们不用干别的,就看论文、就学习,学完告诉我你们在学什么。我就这样跟着师弟师妹从零学起,还让他们当我的老师。

这几年花了大量时间学下来,今年的感觉就是被 AI“插上了翅膀”,能力得到了极大释放,我基本很少出去参加活动,每天和 AI 一起工作到很晚、又早早起来给它布置任务,产出非常高。但这也带来一个新的、巨大的社会挑战——菜鸟危机。所谓菜鸟危机,就是以后能找的工作机会越来越少。今天的大学生找工作已经很难:我们不算头部互联网公司,大量简历里也就几百份挑一份。我还会问应聘者一个问题:凭什么同样的钱我给你而不给 AI?你得证明自己的价值比 AI 高——你哪项能力比 AI 强?前不久还有个刚毕业的员工被我说了一顿:群里发了好几件事问他,居然不回。AI 都还会给我情绪价值,你坐在这儿连情绪价值都不给、活也不一定比 AI 干得好,我凭什么留你?这是企业视角里很真实的问题,而它直接带来的后果,就是年轻人的机会越来越少。

AI 时代需要什么样的人

先说一个真实的现象。我的一位导师现在连博士生名额都不太想招了，因为带一个博士生也是有成本的。他说给博士生布置一个任务，一两个月都没有回响，还不如自己晚上跟 AI 探讨一下，东西就已经做出来了。这就是眼下真实碰到的情况：一位资深专家配上 AI，很多时候远胜过一群还在起步的年轻人配上 AI。

由此会出现两个断层。以前的年轻人说，师傅，我先跟着你实习，哪怕不要工资，我先学，慢慢也就成了专家。现在这条路被打断了——我可以挑的东西更多，我也不需要那么多人，可能两三个就够了，我凭什么要一个还没有价值的新人？教育在这个时代重新变得重要，正是因为它要去解决真实社会面临的这种割裂。

今年我面试了几位考上浙大的研究生，面完之后写了一篇文章，标题大意是“我面了几位考上浙大的研究生，觉得都不行”。这篇文章被网友骂得很惨，大家觉得我很愤青，连浙大都要喷。其实我不是针对浙大，而是想说全国不少高校都有同样的问题——这几位同学里，好几个来自国内很不错的设计院校。

他们把作品集拿过来，我问一个问题：你为什么会做这个课题？有人坦白说，是为了面试研究生，自己凭空想了一个项目。这在人工智能时代是个很严重的问题。以前你可以在象牙塔里自己“想”一个作品出来，但今天我可能用十分钟让 AI 做出来的东西，就比你的更好，那么你的价值是什么？有位同学说，老师还不太让我们用 AI。我当时半开玩笑地回了一句，那你们老师也有点跟不上了——这话说重了，我个人的判断是，教的人和学的人都必须一起变。

另一面的例子也很典型。我们招过一位实习生，来自一所并不知名的学校，我起初连他是哪个学校都没细问。第一周我就想把他辞了，因为觉得他的美学不够、做出来的东西品质不高。但那时缺人就留下了，结果发现他学习动力极强，AI 工具用得很猛。后来有人给他开了差不多三倍的工资去做别的，他就走了。我们不看他的学历，另一家公司也不看他的学历——当一个人能解决企业真实需求时，过去的一切标签都可以放下，只看你最真实的能力。

所以我后来画了一幅“人才鸿沟”的图。真正的老业务专家想转型其实很难，不从零开始几乎转不过来，比年轻人还难；而大学里的年轻人学得快，却因为没有真实场景，没办法把业务知识灌到 AI 里去，他的 AI 也就不一定有价值。校内管校内、校外管校外，这种割裂非常严重。谁能把这道裂缝补上，谁的价值就极高。我甚至动过办一所职业化民办学校的念头，专门把我认为不错的大学生，往企业真实需求这一侧再转换一下。

那么，AI 时代最重要的人才画像是什么？我给它起了个名字，叫“能编排智能”。不是会用 AI 那么简单，而是像做工程一样去调度 AI 的能力、产生业务价值。如果把 AI 比作一座智能工厂，今天最缺的就是能开这座工厂的“厂长”。八九十年代能把国企工厂接过来当厂长的人，后来很多成了上市公司的老板；加入 WTO 之后能出海做外贸、能接业务的人，现在也不差。我个人判断，未来五到十年最缺的，就是 AI 产线上这样的“厂长”角色。

这类人要能面对真实的问题、吸收行业的经验和方法，而不是纸上谈兵；还要能用自己的专业方法把问题结构化、抽象化、模型化，最终帮企业实现自动化、规模化和持续优化。学校里很多同学也很能干，但因为没有面对最真实的世界，价值就打了折扣。

AI 不是一个专业，而是这个时代新的“语文”。

关于 AI，我认为社会上有四个误解。第一，以为“AI 应用人才”就等于会用 AI 工具的人——错了，AI 自己就会用工具，人的价值必须落在真实的业务和更高级的理念方法上。第二，把“AI 应用”等同于“AI 的应用”——前者是深入到具体场景（比如用语音助手辅导孩子做作业），后者只是一项技术的堆砌，两者不是一回事。第三，以为“AI 教育”就是教 AI——不对，AI 只是新的语文，浙大的人工智能学院也是要辐射所有学科的。第四，以为 AI 只有科技这一面——恰恰相反，AI 接下来更大的机会在人文社科，因为任何新生产力进入组织，都要和制度、文化、设计打交道。我也建议每个孩子在学科学之外别丢了哲学和历史，它们是人类不变的东西，能加深思考。

人和 AI 怎么共处

你能感受到每一个 AI 都有不一样的“价值观”和脾气吗？我个人的情况比较极端——大致估算，过去三年我几乎每天都要花很多时间（我个人的说法是每天十几个小时）跟 AI 打交道。去年某个 AI 有了记忆功能之后，我跟全公司说，我的账号是“值钱”的，因为它回答问题的方式跟别人不一样；哪天这个账号的接口能被调用，你们直接问它，可能比问我还好。

有一天我的账号被“降智”了——用得太多，回答质量掉下来。那一刻我特别焦虑，站也不是坐也不是，像小时候夏天家里突然停电。我这才意识到，我已经和机器共生到了一起，没有 AI 我几乎工作不了了。借着那次账号出问题，我顺手把别的 AI 都拿来试了一遍，明显感到它们价值观不同。有的国产助手，我把它当成搜索用，在中文语境下查东西挺精准；主流的对话模型里，有一个像它创始人一样脑子灵、点子多，跟它聊总能冒出新灵感，但缺点是想法太多、收不拢；早前有个版本我很不喜欢，会把鸡毛蒜皮的小事展开成一大套，像有些博士做研究那样把简单问题搞复杂，今年好了很多。

去年我用一款模型润色、改写了大量文字。它像是把全人类多语种的文本都学了个遍，既懂科技又懂文化，写出来的东西别人根本看不出是 AI 写的。去年我写过一本十万字的书，几乎没有一个字是我逐字敲的，都是 AI 写的——但这本书是不是我写的？是的，因为方向、结构和一轮轮迭代都是我在做，我只在最后定稿时去抠字眼。今年我用得最多的是另一家公司的模型，它像它的创始人一样，是个有洁癖的工程师兼作家，任务完成率很高，这家公司也因此长得极快。

进入“AI 工作状态”是什么感觉？哪天你家孩子说想多买一台电脑、多买一个屏幕，你要支持他。我现在办公室里放着好几个屏幕、几台电脑，每个屏幕都在干活，我站在中间指挥。我甚至觉得未来的办公室不该逼人一直坐着——坐久了人人腰肌劳损，坐着办公本身就不太合理。人和机器最好的匹配，也许是人更放松地去调度、AI 去执行。

听到 AI，大家常有两种反应：要被替代了，或者 AI 太强大了。但人和 AI 真正的关系，不只是替代与被替代，而是共同合作、共同协作、共同进化。把任务拆开来看：AI 擅长的交给 AI，人擅长的留给人，这就是分工。有些环节要被替代，有些环节仍需人来审核、签字、担责，流程依然重要；更多时候是人设定方向、引导 AI 去做。

前不久有公司发布了面向科学的模型。我个人判断，它对我们这代人在生物医药上的突破会非常大：人只要设定目标——比如把“坏东西”交给 AI 去算、去做模拟和实验，它就有可能定制出类似疫苗那样、专属于你的方案。照现在的进步速度，我个人的大胆预判是，大约二十年之内人类有望在很多癌症上取得根本性突破（这只是我个人的判断，绝非定论）。能活到八十岁的人，大概率能活到一百岁。

人和 AI 最好的状态，是共同合作、共同迭代、共同进步——找到那个平衡点。

我做的一场教育实验

我认为 AI 冲击最大的行业就是教育。去年我在浙大做了一次 AI 原生教育的探索。设计专业过去常常要学四年、学一大堆工具和技能，我想验证一件事：让一批毫无基础的同学，拿到我从企业里带出来的工作流程后，两个礼拜之内能不能做出成熟度不错的作品。做着做着我又加了一个变量——找一些中小学生，和大学生放到一起，看看小朋友能做到什么程度。

今年我又开了两周的课，邀请了一批中小学生，和浙大的同学混编，一起做 AI 开发的项目。这不是学科类的课，更像是创意的表达。我家里一位读小学的晚辈也被我带来旁听。她自己和几个孩子做了一套浙大主题的文创，有形象、有表情包、有周边——这在过去是很难想象小学生能做到的。

大学生这一侧同样让人意外。有一组把《红楼梦》改成了赛博女团，同学们很喜欢，老师们却看不太懂；另一组老老实实把家乡的地方戏做成 IP、再做成动画，全程自学、从没受过艺术训练；还有的把国宝、名家画作做成文创和动画。最有意思的是，有位合作讲师给我看了外地一所小学高年级的暑假作业，主题竟然和我布置给大学生的几乎一样：用 AI 挖掘传统文化、做成文创、进行路演，孩子们还更洋气，说要向海外同龄人展示，让国外的 Z 世代爱上中国文化。

那一刻我非常明确地意识到：AI 会把成年人和孩子的水平拉到一起去。我们全程互相打分，那位小朋友那一组也没被特别照顾，最后拿到八十多分，是中上的水平，而且是大学生给出的分数。

后来我把她带到办公室，教她用 AI 做自己想做的东西。她喜欢画古人，却偏偏不爱画脸，问她为什么，她说就是不喜欢。她画完，我用 AI 帮她把画变成类似传统木雕的样子、再转成 3D 打印，几十块钱就能把手办打出来。真正让我震动的是她和 AI 的沟通方式——我们成年人会说“这是我的手办，给我几个配色方案”；她却拿着 AI 拍一下画面，说“要体现将军的样子，旁边那位是某位公主，你得符合那个年代的风俗，你自己看着办”。这叫“讲人话”，她甚至会说“你要加油哦，做不好我要被老师批评的”。我把这一幕给一位人工智能方向的老师看，他也很惊讶：原来孩子是这样跟 AI 交流的。所以不是我们去教孩子用 AI，而是要从孩子身上看未来的 AI 会怎么发展。

我先教她这些，是想告诉她一句话：别在这个世界里被“消费”——看到这个想买、看到那个也想买。我想教你成为一个创造者，给自己做独一无二的东西。她画得没那么精细，但那件作品在她家里地位很高，摆在最显眼的位置——哪怕再粗糙，那也是她自己付出的结晶。世界的游戏规则变了：过去要做设计，你得先学美术、再读设计，七八年过去还不一定找到工作；今天一个孩子做出来的创意，可能就足以很好地表达他的想法。

这个时代被“拉平”了——AI 让创意重新属于有创意的人。

但这场实验也有让我头疼的一面。上完去年那门本科生的课，我一度不太想再给本科生上课了，因为课堂状态很糟：一堂课里，相当一部分同学在打游戏、走神，你还拿他没办法。我提醒几句，有的收敛了，有的抬眼看你，眼神里像是在说“你能拿我怎样”。我跟几位同事说，一个班里大约有相当比例的同学状态不太对——不是能力问题，是精神状态。这种体验糟到，如果没有上课的义务，很多老师都不愿意给本科生上课。哪怕我讲的案例算生动，一屋子人里能有几个认真在听，就已经算不错了。稍微多说两句，还可能被投诉到校方。

后来我们去追问原因。这批同学里，第一志愿填这个专业的很少；不少人是因为选不上计算机、人工智能，看这个专业挂在计算机学院，就选了过来，进来之后很茫然、也很麻木。相比之下，那几位作品做得最好的，往往是高中就想清楚“我以后就要读这个专业”的人。热不热爱，直接决定了投入的程度。据了解，这几年多所高校普遍都遇到类似情况，有一种说法是与前些年的特殊时期有关，但具体成因还需以更权威的研究为准。我也想补一句：青少年的心理健康，值得全社会高度重视。

有个孩子非常聪明，却不愿和同学合作，觉得别人都是拖后腿的。跟她聊，她很叛逆，说老师教得一般、书读着没意思。我问她想做什么，她说想做游戏开发。我说很好，我们专业一半人都去做游戏，我甚至可以帮你引荐到你心仪的公司。但我问她：你今天愿意为此退学吗？她说愿意。我说你回答得这么轻率——她以为自己已经看透了世界。后来我们聊了半个多小时，我说了一句“世界很大，你别急，多看看多学学”，她眼泪一下就下来了，说“你怎么跟我妈说的一样”。当同一句话被更多人说出来时，她可能突然意识到，也许是自己还没看到更大的世界。

还有一个孩子，家长因为听过我的课，坚持要孩子来读这个专业。前段时间家长打电话说孩子想退学、想转去读美院。我问，是不是从小就喜欢画画、却一直不被允许？家长说正是——因为成绩太好，这份需求被一路压抑到现在。孩子说，终于有一天不用为考试而学，可以学自己真正想学的东西了。我劝家长一定要忍住，等我给他上第一堂课时，也许能替他打开一扇新的门。

把这些情况讲给同行，大家都说这是普遍问题。有一天我读到钱颖一教授的书，他一直在思考怎样培养有创造力的人，最后给出一个公式：创造力 = 知识 × （好奇心 + 想象力）。知识是我们从小学读到大学积累的部分；好奇心和想象力则是心智模式。今天的教育问题在于，知识一直在加，而好奇心和想象力却被不断抹杀——越来越不敢想、越来越怕说错话。

创造力 = 知识 × （好奇心 + 想象力）。

到了 AI 时代，这个公式的权重更要变。知识这一项，我们再怎么比也比不过 AI，它的知识含量已经足够；那我们就更该去培养好奇心和想象力，知识可以在需要时直接调用。我个人甚至有个判断：很多孩子其实并不需要“教”那么多。我接触过不少初中生，认知水平很高、很聪明，可就是因为要背的、要学的太多，思维惯性被训练出来，好奇心和想象力反而少了。

所以对家长来说，知识要学，但不一定学那么多；更重要的是保护好孩子的好奇心和创造力，别让它被抹掉。我家里那位晚辈就是个创造力挺强的孩子。有一次班里评选，老师说“全班一致通过”，她举手站起来说“老师，我没投票”，让老师很尴尬。我跟她说：舅舅支持你，你觉得不对，就把自己的声音说出来。我这么做，是想保护她挑战权威的能力，也就是在保护她的创造力。所以孩子偶尔被老师投诉，不一定是坏事，可能只说明他脑子特别活跃——家长要学会判断，哪些是要纠正的，哪些是要保护的那份内生动力。

后来有人问我，能不能把这套理念放到 K12 场景里试一试。于是我先从高中生开始。杭州有一所学校想办一个 AI 班，问我怎么弄，我说干脆直接做项目。有三十多个同学报名——他们还要交费、还要面试。那天我去面试，因为场地只坐得下十几个人，最终只录了一小部分，有几个组里也有很不错的同学被我拒掉，我当时挺内疚。老师和家长反倒说没关系，这就是真实社会里的双向选择。

录取的这十几个孩子，我陪了他们三天，沉浸式地做。我感受到的是：现在的高中生，理解力、认知力和活跃度，其实和我们当年读大学时差不多。他们用 AI 做出很多有趣的东西，拿回学校，老师都很惊讶，说原来 AI 还能干这么多事。现在不少学校请我过去，想让学生开开眼界。他们的作品很多都做成了真实产品——供应链里有太多可以一键起做的地方，孩子们做完就能在学校里摆摊，去体验哪怕赚一块钱都有多难。

小学生的创意，超出了我的预期

今年寒假，我第一次真正把课上给了小学生和初中生。条件很简陋，就在我办公室里做测试。上完那一天，来看的家长、老师，还有几位浙大的教授都特别感动。因为当每一个孩子拿出自己作品的那一刻，他就是这个创作的主人、这个作品的作者。我们让家长给孩子们投票，孩子们上台路演，那种感觉在AI时代格外重要——让每个小朋友成为自己独一无二的创作者。

超出我预期的是，孩子们只是用豆包，加上我给的一点做IP、做品牌的方法引导，创意就比我们成年人有意思多了。有个孩子把一只很肥的鸭子起名叫“加油鸭”；有个调皮的男孩做了个端着碗的人物，说他是某位歌手的粉丝，想让偶像给自己端碗，接下来还要做个垃圾桶让另一位偶像帮自己捡垃圾。你说他调皮，可思路一下子就打开了，和成年人很不一样。

还有一个孩子做了条龙。站在设计的角度看，它不算特别好的作品，但他故事讲得特别好——他说妈妈生肖属龙，想给妈妈做一个吉祥的寓意，正好过年。做完之后他把周边产品放到爸爸公司里卖，同事们捧场，居然卖了四千块钱。每一个孩子都有自己独特的内在。有个孩子内心极其细腻敏感，家长控制欲很强，强到想亲自下场帮他点两下豆包，被我们拦住了；我后来提醒那位家长，孩子已经到了叛逆期，母亲说什么他都皱眉反感，这样的孩子更需要被看见。

让我印象很深的还有两个作品。一个孩子在T恤上印了“我最棒”，灵感来自爸爸喝醉回家指着他问“谁是世界上最帅的男人”，所有人都被逗笑了；那位平时严肃的爸爸后来也很开心，因为孩子的心里牵挂着他。另一个孩子做了个游戏里的角色，其他同学都很喜欢，可爸爸来接她时说了一句“我就知道你会做游戏里的东西”，孩子的表情瞬间沉了下去。我后来专门让老师去找这位家长解释：在创造力的时代，激励孩子的动机和创作欲比什么都重要，哪怕他今天没有更好的想法，你也要支持他、和他站在一起。

把AI当成这个时代新的语文

反过来看成年人：大学生交作业，一半人是“老师我做完了”。以前有百度搜索，搜不超过三页；今天用AI，不超过三轮，一说要做个什么，PPT一出来就交了，老师也判断不出多少是他自己做的。反而在小朋友身上，我看到那种执拗——他想把一样东西做好，就会花很多很多时间进去，进入那种专注状态是很难得的。

有个五年级的孩子特别特别快。别的小朋友听不懂我讲的话，只有他，一听到不懂的就去问豆包，问完再把还不懂的拿回来请教我，用这种方式自学。我讲品牌传播是“快速占领心智”，他马上接一句“要降低认知成本”。这种孩子，我担心他的创造力在初中、高中被慢慢磨掉，所以打算多跟踪一段时间，他成了我们今年暑假的第一个实习生。他妈妈很开明，甚至跟老师说给孩子少布置点作业，愿意保护他的创造力。我请他来，并不是当童工，而是我们做教育产品时，设计师、开发人员就要和孩子待在一起，孩子能给我们带来很多新的认知。

上完课，我给家长们分享过一页PPT，是我的感触：AI是这个时代新的语文，我们要把它当语文一样去看待。很多K12阶段的校长、老师都还不知道该怎么教AI。我接下来还会和教育主管部门合作一个给老师做培训的项目，因为老师不改变观念，就会把AI教成“告诉你Transformer是什么意思”，就像只教你电灯泡是谁发明的，却不教你用电去创造价值。青少年的AI最重要的是拿它去创造、去做事情，所以AI不是编程课、技术课，而应该当成一门足够通识通用的“语文课”。

在学AI的过程里，几个能力很重要。第一是人机协作的能力——你怎么跟AI打交道、让它给你更高的价值，这门学问很深。第二是工程能力，有家长问我要不要给孩子买3D打印机，我说要，今天太多孩子脑子发育太快、手却跟不上，把想法变成看得见摸得着的东西，这就是工程能力，要从小锻炼。第三是创意能力，人的主体性会变得特别重要。

基于这些，我又在一所国际学校招了十来个孩子，做了一个“少年CEO探索班”。我说的少年CEO并不是让他们从小赚钱，而是因为很多十来岁的孩子已经具备综合思维了。我会教他们怎么建立产品意识、什么是品牌传播、怎么理解别人的反馈——这些都是AI时代里人要形成的综合能力。谁是这样的综合型人才？达芬奇，他既是画家、艺术家，也是科学家。我个人判断，AI时代真正的人才培养要培养综合的人，而不是偏科的人。所以对孩子来说，未来没有所谓专业不专业，只有热爱不热爱。今天的教育，某种程度上要回到文艺复兴时那种培养全才的方向。

一次晚上的对话，成了一个教育产品

我很多教育想法都是拿家里的一位晚辈做实验的。寒假我想教她更高级的AI用法。她已经是班上豆包用得最好的孩子了，我说舅舅再教你ChatGPT。打开之后我也很懵，不知道教什么，就问她对什么感兴趣，她说对赚钱感兴趣。我说很好，我们就问AI“为什么人们总想着发财”。我的账号动不动上升到哲学层面，我就告诉AI，对面是个小学三年级的孩子，听不懂这些，接下来你们自己聊。

她电脑都不太会用，我帮她一下一下地按，两个人聊了两个多小时、八十几轮。聊到最后，我让AI总结一下对面这是个怎样的孩子。那份总结让我很震撼——它说她是个天生的创造者，会对权威提出质疑和对抗，所以在学校里也不太受老师待见。孩子的父母教育理念不同，常为此争执；我把AI的分析摊开给他们看，说如果继续用现在的方式管，孩子到了初中一定会很叛逆。家长看完说“这分析好有道理”，还问为什么同样是ChatGPT，我的和他的不一样——因为我给它设定了专家的知识和方法，比如怎么和孩子沟通、怎么分析他的思维、动机、创造力和倾向。这份报告，某种程度上化解了他们家不小的家庭矛盾。

这件事其实是这位晚辈给了我启发——原来AI可以这么用。现在她成了我的合伙人，我们在把这类AI对话做成一个产品，团队里她是产品经理，做幼教的一位亲戚是参与者，我更像是帮他们做技术实现的CTO。第一个客户也找好了。后来AI给了我们很好的建议，帮我们做了产品定位——AI时代因材施教的助手，让每个孩子能被真正地看见。因为老师以前没有那么多精力关注到每一个孩子，甚至家长自己都未必了解自己的孩子，而AI出的报告能让我们成年人都很震撼。当然，青少年的心理健康值得高度重视，我一直强调这不是一个心理产品，而是要让每个孩子的想法和动机能被老师真正看到。

这些流程几乎都是用自然语言和AI沟通完成的。我把这个案例讲给浙大很多教授听，他们觉得很好，现在不少浙大老师拿着它去给K12的校长讲。我个人判断，十二到十五岁左右的孩子，很多已经具备了综合能力——两百年前这个年纪的人都可以办企业了，只是现在我们总觉得非要读个博士才算有水平。

该不该支持孩子做游戏

我还在一所国际学校招了将近十个孩子，一个一个面试，觉得符合我画像的才要。他们借助AI开发了各种各样的东西：背英语单词的、做游戏的、做电影发展史的、做电子跑鞋的。我观察到一个点：孩子做AI，第一本能就是做游戏。该不该支持？这个问题我问了自己很久，后来我去说服家长：今天他只要愿意做，我们可以先支持他做游戏，但过程中要引导他做得更专业，做完之后再引导他用AI做点游戏之外的东西。我让他们先做游戏，是因为那是他认知范围之内能做的事，总比不做要好。有个孩子做了款中国文化对战的游戏，我说很好，你能不能再做一个？他很喜欢电影，就把电影史做成了一个互动介绍。

家长看到游戏都有点头疼，但我觉得要更理性地对待，因为每个人玩游戏的状态和目的不一样。我自己当年也很沉迷游戏。每次上完课，几乎每位家长都会问：我家孩子沉迷游戏怎么办，你支不支持他玩？我想了很久——我们班当年好多玩游戏的同学，后来去一家游戏公司做游戏，反而是最开心的。有一次吃饭，一位师弟说他做的正是某款很火的游戏，我们做游戏的师弟师妹反而都很开心。如果真是他热爱的事情，也许可以。

我小时候玩游戏，家里也根本拦不住，熬通宵照样熬。但我后来没那么叛逆，是因为我熬夜时，妈妈每隔两小时给我送吃的，看不懂就坐我旁边陪我玩。不知到了哪个时间点，我突然对游戏一点兴趣都没有了，从此再没玩过——可能是找到了更好的兴趣点。我把这段经历讲给很多家长听，他们说“原来你也这样”。我的建议是：开开心心让他玩，该引导也引导，但绝对不能对抗，因为对抗只会带来叛逆。稍微给点引导，孩子做完游戏就能去做音乐、做化学这些更有趣、有意义的东西。

为什么最先被改变的是教育

有一天老师们问我，你到底是搞企业的还是搞教育的，为什么对教育这么感兴趣？我脱口而出：和企业打交道这么多年，我的感觉是成年人的AI是在跟人性做对抗，因为改变思维太难了；而青少年的AI是顺应人性的发展，做得好其实是在培养下一代，价值非常大。

为什么教育是被AI颠覆的第一个行业？我个人判断，体制内的教育发生变化一定不会太快——所有高层都知道教育要变革，但到底怎么变，牵扯面太广，很难动。所以我更想把背后的原理讲给家长听，因为未来家庭教育可能比学校教育更重要。

AI为什么不一样？因为以前的文字、印刷、机器、互联网都是工具，而AI是一个“脑子的工具”。每一次技术变化都会让整个世界的认知发生巨大变化——当年很多人觉得在网上卖货很不靠谱，今天我们买根玉米都能在直播间下单、写上名字第二天寄到。而这一次变化，我个人判断特别大，因为它是一场认知的革命、脑子的革命。所以我在浙大MBA上得最多的课不是教大家怎么用AI，而是叫“AI思维与认知”，希望换一种思维方式来看世界。

去年五六月，一家AI公司负责商业化的高管上任第一天写了一篇文章，说人工智能会成为赋能全人类最伟大的力量，并讲了六个会发生变化的方面，密码都藏在这六点里，我把它做成了PPT。第一是知识。第一大知识行业就是教育、法律、医疗、金融——美国去工业化之后，坐办公室的白领受这波AI冲击最大。前两天一位堂姐的儿子高考没考好，问我怎么办，我说那就去学门手艺、做技术工人。在我们的观念里蓝领好像比白领低一等，但据了解，在美国、澳洲，蓝领工人的工资可能比白领还要高。这一代AI冲击最大的是白领，未来会进入大量管理AI、管理机器人的时代，反而是蓝领的机会来了。所以我建议他，与其去远处读个差一点的本科，不如就近读个大专，学修机器人也挺好。我个人判断，三年之内，凡是在电脑上能完成的事，AI基本都能完成；只有电脑之外的事，比如拜访客户、跟领导沟通，AI替代不了。这带来的问题是——过去我们培养了一大群坐办公室的人，接下来会极大地贬值。

第二是生命健康。我个人判断，二十年之内人类有望告别癌症，因为AI计算新药、定向做疫苗的能力可以做到千人千面，也许两千美金就能为你定制一款药。第三是创意的表达不再只属于学设计的人——像幼儿园老师这样的人也能做动画片，家长也能当“特级教师”，AI把这些能力拉平了。第四是经济自由：未来的职业没那么多了，但个体户的机会越来越多。未来大公司会像大而不倒的巨头，而更多的是几个人的小公司，因为用好AI，一两个人就能调用很大的能力。杭州这几年流行一个职业叫“数字游民”，大学生毕业后租个房间自己做个小应用，放到海外平台上卖，收入有多有少。第五是时间带来的两极分化：有人解放了大量时间，可以悠闲一点；也有人像我一样，AI不下班、人也不下班，投入的时间反而更多。第六是持续成长的陪伴——这一代AI有了记忆功能，你平时多记记日记、多聊聊，它就像一位老邻居，见证你的成长，甚至反过来帮你分析。我自己的演讲、会议纪要全都录下来，我的AI比我更了解我自己。

桥水基金的达利欧讲过一句话，AI本质上不是技术问题，而是一个教育问题，我很认同。他的逻辑是：AI最大的风险不是取代工作，而是拉开人与人能力的差距，而这个差距这两年已经开始拉开了。AI是一个放大器，用得好非常好用，用不好反而会吞噬你的能力。所以在自然发展的状态下，社会一定会走向两极分化，也就是所谓的“哑铃型社会”——中间的人越来越少，往两极挤的人越来越多，社会被割裂。他之所以关注教育，是因为只有教育能不能成功，才决定社会未来的结构会不会被撕裂，教育才是拉起哑铃两端之间的那座桥。

我们这些站在AI最前沿的人，为什么这几年都关注教育？因为我们知道自己已经在哑铃的一端，救不了太多成年人，但我们希望更多的孩子不被AI替代。我太清楚AI能怎么替代人了，所以更不希望孩子被替代——那样这项技术的伦理就不太好了。

从历史长河看这场变革

把技术变化放到历史长河里看：没有文字的时候，大家在农耕社会里聚在一起；有了文字，识字的人就“有文化”，因为文字承载了理念、可以口口相传，于是乡村社区的聚集变成了最早的知识传播。到了唐代，文化没法让每个人都识字，就写成诗歌来传诵，兴起了新的教育审美和科举制度，文化得到更大普及。到了宋代，毕昇发明活字印刷，印书变便宜、传播变快，于是兴起了书院、理学，知识变得更系统。

几百年后，古登堡的印刷机传到欧洲，希腊古典文化的知识被印成各种东西，传到意大利、法国。人们发现，中世纪是以神为中心的，而古希腊文化本来追寻的是人——于是人文主义、人本主义兴起，大家开始追问，我为什么一定要以神、而不是以人为核心？文艺复兴又为什么从艺术开始？因为艺术是一个人表达内在最好的方式，就像今天孩子做游戏一样。之后到启蒙运动，人们发现世界有客观规律，比如牛顿发现了物理定律，用科学去证明世界是理性的，由此带动了现代科技的变化。

最近两百年的工业革命，塑造了我们今天的教育体系。工业革命需要大量高质量的工人，怎么解决人才问题？就像开工厂一样，批量地教，于是有了现代化的、工厂式的教育体系。前段时间我去杭州的一所小学，看到二楼全都拉着网，怕孩子掉下去，我说这不就像工厂、像监狱吗？这背后其实就是工厂式的管理逻辑。第一步分班分年龄——有的孩子认知成长得快，但不行，我该怎么讲就怎么讲，因为老师是稀缺的。第二步分科分课表，把你的专业定死，讲究专业对口。第三步用统一的考试来筛选，所有人考一样的题。第四步分数和排名，就像管工厂里的工人一样，计分、排名、良品率。我们现在的教育体系，其实就是这样。

全球教育模式与正在到来的范式转变

再看看全世界，我和AI一起梳理出四种教育风格。一是东亚模式，不只是中国，韩国、日本、新加坡都类似，讲纪律、勤奋、考试，不断往上爬。二是美国模式，多元化，条条大路通罗马，你爱干啥干啥。三是北欧模式，福利好，很多课在自然环境里上，追寻人和自然的融合。四是德国模式，工业化做得好，实行双轨制，走学术的走学术，走职业的直接接受能力教育，把知识教育和能力教育分开。但据了解，到了国内就变成了本科教育和职业教育，职业教育给人一种低人一等的感觉，可它其实是一个国家的中坚力量——现在有些职业技术学校毕业的孩子，动手能力比本科的要强很多。德国双轨制里，很多孩子十几岁就进职业学校跟着师傅做，五年、十年下来，能力是真的长出来了。

教育的流派也很多。今天学校的主流是知识学术型，教你学科、博雅、古典；这几年越来越强调能力型，比如项目制学习、体验式学习，游学本质上也是想通过开拓视野来提升能力。还有一种很特别的儿童发展型。我有个同学是班里倒数第一，特别喜欢教育，去云南支教几年后去德国读了华德福教育。据了解，某教育流派的做法是让小学的孩子下地种田、自己扛水，去体验最自然、最农耕的状态，知识学习也有一部分，但更注重孩子自然的发展。他后来回到家乡，还想把一个村改造成研学基地。此外还有创新创业型——浙大设计专业一直讲创客、设计思维、创造和创业能力，我们过去在这方面算做得比较好的。国外还有一种社会型教育，从小培养你关爱世界的格局和情怀，很多政治家、企业家的孩子会去。

这么多种教育，这几年正在发生什么变化？其实早在十几年前、我读大学的时候就已经很明显了。我大二时给班里同学上课，是因为很多新东西老师也不知道，我就自己上网学，学完再教给同学，形成了相互学习的氛围。我绝大部分知识来自互联网，但老师的价值在于引导我去做各种各样的项目。AI时代最大的变化是——原来绝大部分事情要靠人完成，现在AI能协作我们完成很多工作，所以最重要的能力是人机协作。这几年教育界都在说改革，大学改来改去，一听方案，很多都改回了二十年前我们这种“不考试、做项目、发挥创造力”的方式。所以今天最重要的，不是你知道什么，而是你能用知道的东西创造出什么；不是老师给你答案，而是你能不能自学、能不能以真实的问题去探究世界。

第三点最重要：人和AI融合的过程中，你能不能保持人的价值，这就是驾驭AI的能力。再往下一步是人机共生的时代，教育最重要的就是培养你在与AI竞争、合作的过程中，能不能守住人的主体性——那个边界很难摸。我这几年摸下来，我个人判断自己能比较好地驾驭AI，但很多大学生做不到。孩子会用AI工具，不等于就能和AI用得好，这个度就像谈恋爱一样，合作到什么程度、能发挥怎样的价值，主体性因此格外重要。

再看真实世界的分布。这是今年三月的一张图，假设一个格子代表八百万人：没用过AI的人是灰色的，用过免费AI的是绿色的，为AI付过二十美金以上的是黄色的，用AI的开发能力做过产品和项目的是红色的——据称全世界不到五百万，这几个月估计也就一千万左右。七十亿人里，现在就是这样冰火两重天的格局。红色区域这拨人今年的状态是：没时间睡觉，觉得时间根本不够用。

AI大概处在什么水平？差不多是一个大学刚毕业、初级员工的感觉。AI领域有个指标叫METR，衡量AI能独立完成一项人类任务的时长——认出一只猫是两秒，而今天在自动化编程上，它已经能完成人类原来要做十二个小时的工作量（大致以百分之五十以上的成功率为基准）。按现在的技术推演，我个人判断大概到三十年后，AI能独立完成相当于一个月工作量的任务，比如博士生要研究一个月的课题，从头到尾交给AI，还可能做得比人更好。眼前的孩子还有不到十年就要面对社会，可现在没有人能说清十年后的世界是什么样。

浙大人工智能学院今年招了第一届本科生，入院仪式上院长说：我们也不知道三四年后你们毕业时社会会怎样，但有一点可以保证，老师们和你们在一起，一起面对不确定的世界，因为不确定才是这个世界最大的确定性。我个人判断，三五年之后会两极分化，而且会分化得很厉害。今年过年我去了趟云南腾冲，晒太阳、泡温泉、吃好吃的，那一刻觉得这个世界干嘛非要跟AI有关系；可一回到杭州，每讲一个字都离不开AI。未来的世界可能就这么割裂：有些地方真的不需要AI，回到人最自然的状态；而北上广深、杭州这些城市，则整天都是AI。如果太焦虑，重新回农村也挺好，农村有农村的幸福，我的快乐是工作的快乐，他们的快乐可能是生活的快乐，两者对状态的理解会有特别大的差异。

想清楚这些之后，我写下了一段话：

AI时代最大的风险，根本不是技术和人替代的关系，而是教育提前把人训练成一类可以被替代的人。

我把这句话讲给很多校长听，他们听了毛骨悚然。我敢跟他们讲，是因为我不是搞教育出身的，反而能直言：你们要是带不好这一代孩子，浪费了他们十年的时间，那不就成了历史的罪人？千万不能把孩子培养成AI能替代的人，那就太糟糕了。所以我觉得，青少年提早接触一点AI是好的，因为青少年阶段是养成一切习惯最重要的时期。我们家不少亲戚我都不给他们讲AI，因为习惯已经很难改了，比如刷短视频，成年人都挡不住，更别指望孩子能改——对孩子来说，习惯还来得及养成。

给家长的五条建议

讲了这么多，我想给大家几条具体的建议。第一条，成人自己不要把 AI 当工具。在哲学家的视角里，AI 当然是工具，但我反而告诉成人：如果你把 AI 当成工具，很容易被它麻痹，觉得“不就是个工具嘛，当年什么工具我们不都学会了”。成人应该把 AI 当朋友。而对孩子，要引导他保持自己的主体性——让 AI 成为他手里的工具，让他体现出在 AI 面前独一无二的引导性，而不是 AI 说什么就是什么。

为什么这么说？因为火也是工具。这是我个人的一个比喻：人工智能是一把火。火可以煮熟食物、驱赶野兽、点亮想象，带来整个现代文明；但用不好，火也能烧掉一切。

人工智能是一把火。它可以带来文明，也可以烧掉一切；并不是每个人都能驾驭得住这把火。

据了解，欧洲一些国家开始对低龄段使用 AI、对未成年人使用社交媒体加以限制（具体以官方为准）。我们国家是很拥抱 AI 的，但也要知道 AI 是双刃剑。所谓的“开关”，其实不是用不用 AI，而是你和 AI 用到了哪个度——是你的思维被 AI 侵占，还是你在引导 AI。一个很实用的判断标准是对话轮次：如果一个孩子用 AI 就是问一句、答一句，三个问题以内就结束，那就要引导他往更深走。我见过一名晚辈，为了一个自己感兴趣的问题能和 AI 聊上两个小时、几十轮，思考的深度就足够深。三轮以内的孩子，尽量往三十轮去引导，成人也是一样。

第二条，热爱比什么都重要，我个人判断，它比成绩更重要。成绩差一点没关系，未来的机会是多元的，但如果热爱被成绩消磨掉了，那才是最危险的。哪怕他今天愿意去打篮球、能把篮球打好，那也是一种热爱的体现。我见过一名很喜欢音乐的学生，用 AI 做一个作品，反复改了一百多个版本——这种执着，很多成人都做不到。

AI 解决的是宽度的问题，热爱解决的是深度的问题。

一件事情热爱的点做通了之后，会“一通百通”。我为什么学新东西比较快？因为某一个维度我扎得比较深，再借助 AI，换个行业也能很快补齐。所以 AI 教育里，教不教 AI 本身不是最重要的，最重要的是通过一切体验，帮孩子发现他最热爱的东西。乔布斯在斯坦福那次演讲里说过，成就伟大工作的唯一办法，就是做你所热爱的事情；如果还没找到，就继续找，找到为止。我们这一辈常说“吃得苦中苦、方为人上人”，但下一代未必吃这一套；上个年代靠吃苦抓机会，下个年代我看到最重要的一个点就是热爱。家长能做的，是尽可能带孩子去体验各种可能，找到那颗他内心按耐不住的火苗，然后保护好它，别被别人熄灭掉。还可以带他学一些“不会腻”的东西，比如琴棋书画——内核稳定，又永远有变化，人的内心会因此越来越平静。反过来，今天的短视频让人越来越没有耐心，划走、划走，这一点要警惕。

第三条，把“学习”和“选拔机制”分开来看。这是我和 AI 探讨后自己也很受启发的一点。学习本身正在被 AI 剧烈冲击：今天“知道”一件事太容易了，问一下就有；“做到”也变容易了，有了智能体，很多事让 AI 就能帮着做出来。所以“十年寒窗、学完再用、再成为有用的人”这套顺序，正在被 AI 时代急剧压缩，甚至颠倒过来——我今年的很多尝试是，孩子先动手干，碰到问题我再教一点，动机被激发了，他反而听得进去、学得进去。但另一头，选拔机制是国家层面对人才的分拣，它最看重公平性，所以短期内很难被完全打破。据了解，一些高校也在探讨适当提高自主招生、特长招生的比例（具体以官方为准），但节奏不会太快。我的个人判断是：未来的评价一定会更多元——学历是一个维度，企业的评价、你真实做过什么事、你的兴趣，都会成为维度。所以家长可以这么想：制度归制度，学习归学习。学习被 AI 冲击是当下的事，制度的调整还需要时间。

第四条，不只是培养“创造力”，更要培养“创造者”。一个是能力，一个是身份。今天 AI 能写一篇作文，但你愿不愿意在这篇作文上签下自己的名字、说这是你写的？很多大学生拿 AI 交作业，老师一看就是一股“AI 味”，问题就在于人没有真正进去。孩子做完一件作品，能说“这就是我的”，这个比他有很多想法更重要。这里要特别警惕短视频。马斯克说过，短视频是很糟糕的一种科技；连成人都常常刷到停不下来，何况孩子——今天的算法想攻克你的注意力太容易了。它就是个不太好的东西，能控制还是要控制，也要让孩子理解为什么。更重要的是帮他找到“更高级的多巴胺”：带他去体验各种事情，找到那个他愿意为之投入、连短视频都顾不上刷的点，就支持他多做。

我们不要成为被这个世界消费的人，我们要成为创造和改变这个世界的人。

做创造者，还需要几样东西：想法和意图是他自己的，能不断挑战 AI 而不是被 AI 牵着走；有专注力，能把想法真正建构、做出来（想法不做出来都是空的）；还要带他去亲身经历、去研学，真实世界不能被“听一听、看一看”替代。AI 时代有个隐患我自己也很有感触——就是越来越不想花时间和真人打交道。所以要有意识地去参加社团、比赛、团队和体育运动，锻炼真实链接的能力。我看到未来三五年，学校录取会越来越看重“怎么证明这些是你做的”：作品有证据、过程有记录，还会有更多面试、答辩、交流的环节。

第五条，也最简单：家长、老师、孩子，再加上 AI，一起学。未来学校里，理想的状态是校长、老师、家长、同学带上 AI 一起学习、一起进化，谁是谁的老师都不一定。教育场景当然要以孩子为中心，让他保持自己的想法和意图、由他来提出项目。老师更像师傅带徒弟，是场域和机制的设计者。家长不能再像以前那样只做监督者，而要一起去学——今天一道题你不会，就和他一起解；你也解不出来，就得转变观念，接受这一点（说实话现在初高中的题，我自己也有很多做不出来）。喜欢数学就陪他一起学数学，喜欢体育就一起学体育，孩子反而会把你当朋友。AI 在这个过程里，会从“辅助工具”变成“协作伙伴”，有点像家里领养了一个新成员，需要家长把氛围和机制引导好。AI 时代，家长自己不主动学 AI，却指望孩子学好 AI，我认为是挺难的。

现场问答

问：我女儿十四岁，学琵琶已经九级，射箭是区队主力，但一到重要比赛就发挥不出来；学习上明显没有热爱，刷题刷得很痛苦，接下来该怎么办？

答：这个问题代表了绝大部分家长的困惑。我的建议是，家长先要跟自己和解。如果孩子学得真的很痛苦，可以适当放一放，不必逼他这么苦。我读高中时也不想读书，是后来学了自己真正喜欢的专业，整个人才变了；换作不喜欢的，以我的性格一定会很叛逆。成绩只是一个维度，如果他愿意在琵琶、射箭上花时间、有热爱，这已经比很多事都好了。当然也可以争取引导他多去学习——学习不止填鸭一种方法，游戏化的方式说不定他就学进去了。关键是那种专注投入的状态，比单纯把压力压给他更重要。家长想得开，这最重要。

问：我孩子十三岁、马上初二，在家很痴迷玩游戏，甚至耽误了学业。道理我听了不少，但还是困惑，具体该怎么落到实处？

答：对游戏痴迷，其实要分辨是哪一种。有的孩子是真的太无聊，有的是真的喜欢、玩的过程里还在动脑。如果是后者，喜欢琢磨里面的路径，你就可以引导他：别只玩别人的游戏，能不能自己创作一个游戏出来？现在最简单的路径就是用 AI 编程工具，比如国内的扣子编程，很快就能上手做出有趣的东西。我见过一名孩子自己动手做游戏，提了很多想法、编出来再玩，家长要拉他走时他都舍不得，说“我这个游戏还没做完”——这就有主动性了。家长可以借这个过程判断：他是沉迷游戏，还是游戏只是他创造的一个道具。

问：我孩子手绘很好，想把画的作品从二维变成三维、做成 IP。他自己在纠结是学 CAD 还是 3ds Max，基于工业设计的传统软件和现在的 AI 软件，您有什么建议？

答：这个时代其实不一定要专门去学 3D 软件了。可以先用豆包把他的手绘转成平面设计、再变成立体效果的图片，然后把图片丢进 3D 生成的 AI 里，比如腾讯的混元 3D，国内免费、一天能生成很多个模型，效果不错；有了 3D 模型，再用拓竹的 3D 打印机直接打成手办。这样他能很快看到自己的画变成实物，成就感也强。（注：我说“不用学 3D 软件”其实太绝对了，要看场景——这一点在后面的问答里我做了修正。）

问：我孙辈现在小学二升三，年龄还小，接触豆包我怕他分不清、会沉迷或太依赖，这个年龄到底该不该用豆包？

答：每个孩子的认知水平不一样，有些二三年级就用得挺好。最重要的判断是：他用豆包的过程，是被引导着想得更多，还是想得更少？用不用豆包本身不是关键，关键是激发他的好奇心。可以给他设定一些任务目标，比如在路上认出一个英文单词就给点奖励，让他带着任务去和 AI 多轮沟通。家长自己也可以先去问豆包：“我想让孩子怎样才能和 AI 沟通十轮以上？”让它给你出个教学方案，你觉得有道理就照着引导执行——这样你就把自己当成专家了。同时也要引导孩子始终把 AI 当工具来用。

问：顺着 3D 那个问题，我想到一个新问题：现在 AI 发展这么快，像编程、工业设计、图形设计这些生产力工具软件，孩子将来还有没有必要学？会不会出现新形态的工具？

答：我刚才说“不用学了”其实比较绝对，要看场景。站在那位家长孩子的角度，目标只是把作品做成 3D，有现成路径能达成，就没必要花大量时间去学一个自己还做不好的软件。我个人判断，两三年后 AI 直接建模的能力会超过八九成的人；未来即便要建模，也多是特定环节、特定任务、偏工程的场景才有意义，创意类的 3D 生成基本已被 AI 覆盖。所以学不学、学到什么度，因人因场景而不同——我说“3D 都不用学”确实太绝对了，得看具体情况。

说到未来的趋势，我把人和 AI 协作要具备的能力分成三块：一是与 AI 协作的能力，它更像语文而不是技术，本质是怎么和 AI 交一个好朋友；二是工程能力，就是把想法转换成可执行的东西；三是创意能力。工程能力这几年发生了巨大变化：今天的所谓“AI 编程”，在我看来本质不是编程，而更像写作文——它成了新的办公方式、新的语言，我认为所有人都得学，就像会不会用电脑一样。但它不是传统意义上学 Python、学 C++。至于乐高那类编程，本质是锻炼空间、逻辑和想象能力，五年级之前学一学是有必要的，只是取名叫“编程”而已。

问：有朋友跟我说，现在没必要学编程了，因为 AI 就能取代程序员，我很纠结到底还要不要学。

答：要分开看。传统编程不一定要学了——据我个人判断，这两年 AI 编程能力已经超越了绝大多数编程人员，我们身边也有人开玩笑说往后计算机专业还在不在都不好说。但 AI 编程一定要学，因为只要你会说话，就会 AI 编程，它是未来和 AI 协作工作的基础能力。至于 C++ 这类，会变得更像学数学，学的是底层的逻辑和思维，而不再是直接的生产力工具。

问：孩子用 AI 学习，语文、英语、地理生物这些用豆包提问、对话、出题都挺好；但数学这类理科，他不会或者做错了就拍照让豆包直接给答案，等于抄，我很纠结这样对不对。

答：直接要答案，那确实就是抄。但 AI 在数学上有更好的用法：让它做步骤的推演。数学答案对就是对、错就是错，但求解过程往往更重要。答案给了就给了，我们真正要的是他有没有理解——理解比看一眼答案重要得多。可以让他一步步跟着推，哪一步不懂就让 AI 再解释、再打磨：“这一步我还是不懂，你能不能换个方式讲？”这样才是好的用法。网上（比如小红书上）也有很多“怎么用 AI 学习”的分享，可以搜来参考。