商業(yè)
張予曦初中時被男同學揍過
攻克高考數(shù)學并非難事
楊亮
4小時前
一個扎心的事實 當發(fā)動機變成發(fā)電機 頂尖的內燃機似乎沒意義：、了
2025-08-02 12:12:14
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作者｜LiYuan
編輯｜鄭玄
高考季剛剛過去。
人類的高考結束了，其實AI的高考也剛剛結束。極客公園對多款主流大模型的高考水平做了一次測評，結果相當震撼：AI已經(jīng)能夠輕而易舉地考上985重點大學。字節(jié)跳動Seed團隊對豆包大模型1.6最新版的測試成績，甚至可以達到清華、北大的錄取水平。
AI的進步讓人興奮。但對于人類而言，也不免有些沉重：當AI已經(jīng)發(fā)展到能考上清北，考試成績遠超人類的平均水準，那寒窗苦讀的學子們，未來該如何定義自己的價值？這成了一個值得認真討論的話題。
7月3日，在極客公園《今夜科技談》欄目，極客公園創(chuàng)始人張鵬與「亂翻書」主理人潘亂、甲子光年創(chuàng)始人兼CEO張一甲，從AI在高考中展現(xiàn)出的能力聊起，一路聊到教育、家長能做些什么，聊到人類的價值和社會公平。
不聊技術，不聊產品，他們更想聊聊這些現(xiàn)象背后，對人的影響。
以下是這場對談的節(jié)選，希望你能從中獲得一些思考與啟發(fā)。
01
人類數(shù)學家靠自驅力深度思考，
AI數(shù)學家靠刷題
張鵬：AI的能力已經(jīng)可以在高考上取得清北的成績了，兩位聽到這個消息是什么感受？意外嗎？
潘亂：如果這件事放在兩三年前，或者我是第一次知道這個事情，我應該會非常意外。不過其實這件事行業(yè)中也鋪墊了很久了，大家現(xiàn)在對AI在邏輯、知識領域的優(yōu)勢也有預期了，所以沒有那么意外?；蛟S唯一的意外只是它來得如此之快，但其發(fā)生本身是必然的。
張一甲：對于AI高考，我的看法和潘亂類似，這是一個必然現(xiàn)象。從技術角度看，高考幾乎是為大模型能力量身定做的場景。首先，它是一個高度結構化的任務；其次，它對邏輯推理能力要求極高；最后，它所需要的知識庫內容干凈且垂直。這些條件為大模型提供了一個絕佳的發(fā)揮舞臺。因此，AI取得好成績是順理成章的。
說實話，相比AI的高考分數(shù)，今年真人考生取得的高分更讓我震驚。許多省市由于采取了賦分制，700分以上的考生數(shù)量非常多。我去查了一下，可能跟新高考制度，比如「賦分制」有關。但總的來說，真人的能力也在變強，競爭越來越激烈。
張鵬：尤其是這次的考試，AI在數(shù)學上的得分進步非常大，基本上都是一百四十多分，接近滿分一百五十分。張一甲作為曾經(jīng)的北大數(shù)學系特長生學霸，怎么看這件事？這是不是意味著AI已經(jīng)是頂尖的數(shù)學生，甚至數(shù)學家的水平了？
張一甲：首先必須明確一點：在高考中取得高分，和具備頂尖的人類數(shù)學能力，是兩個完全不同的概念。高考數(shù)學屬于初等數(shù)學范疇，其核心是掌握固定的方法與定理，通過大量重復性訓練即可提高成績。AI恰好能將這條路徑走到極致，在依賴邏輯與套路的結構化環(huán)境中，攻克高考數(shù)學并非難事。
但人類數(shù)學的真正前沿，即高等數(shù)學與數(shù)學研究，則完全是另一回事。它需要高度的抽象思考能力、對復雜概念的深刻理解，以及最重要的一點：定義問題的能力。這種能力更多源于數(shù)學家的直覺甚至是一種科學審美，是無法通過題海戰(zhàn)術培養(yǎng)的。
比如當年我們一塊做數(shù)學競賽的一個朋友，他后來一直讀到了哈佛的數(shù)學博士。我就有一次問他，你的這個研究方向全世界大概有多少人理解？他說不到20個人。
頂尖數(shù)學研究往往在極狹窄的領域內進行，那里沒有現(xiàn)成的數(shù)據(jù)集和方法論，研究者必須自己定義問題、概念乃至工具，才能推動學科前行。數(shù)學是一門有數(shù)千年歷史的深厚學科，這種創(chuàng)造性的、開辟新領域的能力，是目前AI與人類數(shù)學家之間最根本的差距。
頂尖的數(shù)學家本身也非常值得敬畏，光是爬到巨人的肩膀上本身，可能就是普通人窮其一生都很難做到的了。
張鵬：那這樣頂尖的人類數(shù)學家，本身是怎么訓練出來的？
張一甲：以數(shù)學競賽為例，國家級的數(shù)學奧林匹克競賽，一共考兩天，每天四個半小時做三道題，一共六道題。換句話說，你有充足的時間回答每一道題，一道題的答案可能也就幾行或者一頁，考的就是你沉浸式地去研究一個問題的能力，而不是高考的快速反應，程式化訓練。
頂尖的人類選手可以分為兩類：科班出身與「野路子」?？瓢噙x手自幼便接受頂級教練的系統(tǒng)化訓練，被前人經(jīng)驗濃縮而成的方法論高效「喂養(yǎng)」。而像我一樣的選手，則更依賴于與生俱來的興趣、天賦和直覺，能夠在沒有太多工具輔助的情況下，憑感覺找到解題的突破口。
張鵬：這種分野可以被解讀為兩種不同的「涌現(xiàn)」?？瓢噙x手是在植入方法論的基礎上進行延展，而「野路子」則更像是一種基于天賦的「人類涌現(xiàn)」，這與大模型基于數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)形成了有趣的對照。人類在這兩種路徑上都能誕生頂尖的人才。
潘亂：如果說標準化考試可以通過方法論加勤學苦練來攻克，那么要成為真正的數(shù)學家，究竟是方法更重要，還是天賦更重要？
張一甲：我覺得可能它不能被概括為方法或者天賦。如果你站在成為一個數(shù)學家的角度，你會發(fā)現(xiàn)關鍵要素既不是完全靠勤奮，也不是完全靠天賦，最后很重要一點是你的動力和自驅力。
最關鍵的要素是一種沉浸式的、近乎癡迷的興趣與好奇心。就像前面說的奧林匹克比賽，能不能沉浸式地去研究一個問題。而AI目前還解決不了動力的問題，或許未來會有變化，但是目前AI是都需要被召喚出來做一些事情，沒有自己的動力。
張鵬：我們看看這次AI高考的成績，其實里面有很多有趣的結論。其中一個點就是，2024年到2025年，在沒有開聯(lián)網(wǎng)的情況下，模型在理科上提分了很多，這主要是模型的推理能力的變化導致的。折射到我們整個AI行業(yè)的發(fā)展而言，模型的推理能力的進步，也是AI行業(yè)過去一年發(fā)展中比較重要的一個點。兩位有觀察到有觀察到推理能力的變化，對整個AI行業(yè)和AI應用方面帶來了哪些直接的改變嗎？
潘亂：我的感受是方方面面的。
在生活里，它就像一個隨身的向導。前段時間我在東京上野公園，看到一個日文介紹的雕塑，我直接通過OlaFriend的耳機問AI這個人是誰，它就能立刻告訴我，幫我游覽。我常一個人騎著電動車，不方便掏手機，就掛著耳機隨時問它問題。
在工作流上，AI也讓我變得更勤奮了。一個例子是，過去「整理速記」對我來說是件非常痛苦的活?，F(xiàn)在用Claude，一場直播聊完，它能在10分鐘內幫我改錯別字、加小標題、凝練觀點，直接給出一個近乎可用的版本。我還可以給豆包或元寶一個大方向和一些零散的點，讓它幫我「點串成線」，設計出整個提綱。
除了做的更多，能做的事也更多了。
我最近還在用AI寫一本網(wǎng)絡小說。我以孫權為主視角，讓AI把東吳的幾條核心故事線——比如他與四大都督、與幾位女性角色、與曹魏蜀漢的關系——全部串聯(lián)起來，甚至讓它模仿《漢武大帝》的結構去生成內容。當我把這些東西分享給編劇和導演朋友時，他們都完全驚掉了，開始對自己的工作產生了嚴重質疑。
AI進步真的非常快，今年年初DeepSeek讓我非常震撼，而這半年來，Claude、豆包、元寶、GPT這些產品又都有了巨大的進步。
AI產品頁非常多，我想重點提兩個產品，飛書的知識問答和谷歌的NotebookLM，這兩個工具真的像是給人的大腦加上了外掛和作弊器。
張鵬：我記得早年認識潘亂時，他就說自己很喜歡跟人交流，但整理信息是個巨大的痛點，導致公眾號更新速度很不穩(wěn)定?，F(xiàn)在看來，AI確實給了你巨大的解放。我不但看到你的公眾號更新頻率上來了，甚至還有「余力」去搞一些自己想寫的、全新視角的小說。這個改變確實非常明顯。那么一甲呢，無論是個人，還是行業(yè)內，有沒有看到因為推理模型發(fā)生了一些變化？
張一甲：首先對我個人而言，有巨大的幫助。過去我需要通過和大量的人交流來獲取信息，但現(xiàn)在，我的主要交流對象變成了AI。我發(fā)現(xiàn)自己待在電腦前的時間變多了，但學習一個新領域知識的速度卻大大加快了。
這種改變，源于AI能極大拓展我的知識寬度，它能快速搜集海量資料，省去了我過去需要「單點去湊知識」的時間。更重要的是，它的「思維鏈」對我啟發(fā)很大。我不僅看它給出的結果，更關注它「到底是怎么去想這個問題的」，這個過程能幫助我建立對一個問題的深度理解。
張鵬：這聽起來像是把一個E人（外向者）變成了I人（內向者），因為你發(fā)現(xiàn)AI這個頭腦風暴的對象，在很多時候給出的信息質量遠高于身邊的人。
張一甲：的確如此。而根據(jù)我的觀察，AI進入更廣的商業(yè)世界，進入B端產業(yè)的工作流，這件事才剛剛開始。
它需要懂行業(yè)的人來推動，因為這不僅是技術問題。首先，你需要花大量時間去理解一個行業(yè)的特定工作流；其次，不同行業(yè)有不同的限定條件，比如有的行業(yè)「容錯率非常低」，對安全和ROI（投資回報率）的計算非常嚴格。
所以，AI在B端的落地，不僅僅是AI能力的體現(xiàn)，它更像是「數(shù)字化轉型的下一階段」。整個商業(yè)模式目前還沒有出現(xiàn)顛覆性的、跳脫的打法，還需要在具體的行業(yè)場景中慢慢去磨。
02
AI理解視頻，比人類差太多了，為什么？
張鵬：除了推理模型的進步，今年AI高考中反映出的一個巨大進步，在多模態(tài)領域。我特別關注了那些帶有圖表的題目，前幾年大模型遇到這種題基本就亂了套，但今年進步非常明顯。這說明，沒有足夠強的推理能力，數(shù)學考不好；而要攻克圖表題，就必須依賴多模態(tài)。你們對大模型在多模態(tài)領域的進展怎么看？
張一甲：我覺得多模態(tài)最終會成為所有AI公司都必須具備的基礎能力。
多模態(tài)交互的本質，是讓人與機器打交道的門檻變得更低。過去我們需要很強的提問技巧才能獲得好答案，現(xiàn)在多模態(tài)讓AI可以直接理解這個真實的世界，而不需要把所有信息都抽象成文本。無論是圖像還是未來的視頻，都是在降低我們與AI交互的門檻。
今年高考中，像生物、化學很多題目本身就是圖表，過去AI可能連理解題干都困難?，F(xiàn)在多模態(tài)理解能力變強，相關的提分也是一個正常的結果。
潘亂：多模態(tài)的進步，其實已經(jīng)體現(xiàn)在我們生活的方方面面。比如，很多人都在用AI「生圖」做頭像，或者用它來創(chuàng)作歌曲。
更典型的應用是「識圖」。這項能力從早年電商的「拍照搜同款」，到微軟的「識花」應用，再到今天，已經(jīng)可以識別生活中的萬事萬物。我甚至覺得，離我們打開一個AI應用，讓它實時閱讀周邊陌生世界的那一天，已經(jīng)不遠了。
這次我一個人去語言不通的地方旅游，心里就非常有底，沒有任何不安。因為我知道，AI能幫我讀取、翻譯周邊的所有信息。
張鵬：過去我們?yōu)榱寺糜慰赡苓€會學幾句外語，現(xiàn)在這個動力可能就沒那么強了。因為我們兜里揣著AI，到哪兒都不怕。
我感覺，大模型最終就是一個模態(tài)轉換的魔法盒。你可以把任何模態(tài)的信息扔進去，它都能識別，然后再以你需要的任何模態(tài)輸出來。
除了剛才提到的拍搜這類跟圖片相關的，我還關注到最近AI視頻也很火，至少在我個人的抖音上，這類內容可能已經(jīng)占到了15%左右。你們是否感覺到一樣的現(xiàn)象？
潘亂：確實如此。但其實從剪映模板的時代開始，短視頻領域就已經(jīng)發(fā)生了很大的變化。今天，像剪映、即夢，包括GPT等工具，都各有代表性的AI元素，Gemini甚至能生成帶聲音的視頻。我最近刷到很多「切刀」的視頻，AI可以模擬出切各種東西的聲音。
最近我特別關注「蘇超」（江蘇足球超級聯(lián)賽），你會發(fā)現(xiàn)各地文旅部門是使用AI最勤快的一批人，他們不僅付費意愿強，主動使用AI的意愿也很強。比如，在蘇超聯(lián)賽期間，你能看到各種地方文旅賬號用AI制作的視頻，內容天馬行空，徐州和南京打架、真假美猴王等等等等，展現(xiàn)各種可能性。我覺得在蘇超相關內容里，至少一半是由AI生成的，尤其是各地文旅部門發(fā)布的內容。
張一甲：我作為個人視頻用戶，刷到AI生成內容的比例并不高，可能是推薦算法根據(jù)個人偏好有所不同。我個人如果看到AI內容比例過高，反而會更傾向于看一些真人甚至略顯粗糙的內容。早期我對AI作圖、生成視頻很感興趣，但后來發(fā)現(xiàn)，再美的圖如果一眼就能看出是AI生成的，我就失去了審美和獲取愉悅感的動力，反而是我現(xiàn)在看真人秀這類綜藝節(jié)目的比例有所上升。
張鵬：那我們正好相反。對我來說，和AI一起做研究相對少一點。但在視頻內容上，好的AI創(chuàng)作作品我完全可以接受。我在抖音上刷到一個專門介紹貓狗品種的系列視頻，它把每一種動物的特點，比如邊牧犬的英文全稱，都編成了一首歌，配上特別萌的AI畫面，整體感覺非常好。我現(xiàn)在每天都會看，覺得既能長知識，又很有趣。
雖然我明確知道這是AI做的，但我依然看得很沉浸。第一階段好像一看到是AI做的，就覺得只有那幾種套路沒意思，現(xiàn)在我覺得AI在發(fā)散地交付出更好的結果。
潘亂：核心在于表達。比如大家都在刷抖音，但在抖音流行之前，全世界最流行的，大家自己能做的短視頻類型就是簡單的MV。對于我們80后來說，畢業(yè)時最常見的就是把大學照片做成PPT，配上一首流行歌曲，那就是青春的回憶。雖然那時的MV很簡單，只是圖片輪播，核心還是承載了情感和表達。
現(xiàn)在AI時代，我們看到老照片動起來，老照片復活，其實也是一樣的邏輯。原來可能大家要費很大力氣才能做的事情，現(xiàn)在AI時代變得更容易了。
張鵬：我們這次也試圖讓AI用視頻對話來答題，但是效果就不是那么好。為什么對視頻要去做理解、基于它再去做一些生成，比如生成一些答案、解決一些問題，現(xiàn)在還做不太好。這里面核心的原因是什么？
張一甲：首先視頻你可以理解為非常多幀的圖片，它是多幀的連續(xù)信息。處理起來的數(shù)據(jù)量和對算力的需求，跟圖片完全不是一個數(shù)量級。而且這里面還涉及到模型的長時間記憶、上下文的理解能力、不同模態(tài)的對齊等，這些比圖片要高了一個甚至很多個維度。
我記得當時Sora出來的時候，我試圖去看他們出的論文，里面其實給我印象最深的倒不是說有什么很強的算法，而是它怎么把視頻和圖片tokenize，把這個多維的表達形式轉換成可以讓LLM處理的token。其實說白了就是把一個看起來很高維的東西變成token。這個過程本身的工作量可能大于你把它處理好之后再去訓練它。所以視頻作為一個模態(tài)，對于模型來說，它的認知成本、處理難度，以及花的錢，都是最高的形態(tài)之一。
潘亂：最簡單的，一個視頻文件大小可能幾百兆，一個圖片幾兆，壓縮后甚至只有幾十KB。文字呢？用KB來形容都抬舉它了。你就是看文件大小，就知道為什么多模態(tài)發(fā)展這么慢。
當然這也不只是多模態(tài)的問題，更核心的還是計算能力的限制。但今天不管是抖音、YouTube，還是視頻號，你會發(fā)現(xiàn)它們其實在這塊能力上都有進步。音頻的提取，然后語種轉換，再到語義理解，這些都是已經(jīng)可以做到的。
張鵬：從我最近和一幫做技術的同學聊下來，我覺得在視頻層面的問題，有兩個很重要的點。第一個叫注意力漂移。因為視頻是一個連續(xù)的東西，AI是概率模型，在一個連續(xù)的概率過程中，注意力會逐漸漂移。整個大模型今天最重要的機制就是注意力，一旦漂移就會造成幻覺疊加幻覺，然后問題就出來了，今天還沒有特別好的解決方案。
第二個問題就是連續(xù)性。剛才一甲也說了，我們可以把視頻理解為一幀一幀的圖片，但它不僅要理解空間，還有時間這條線。今天的模型不具備時空連續(xù)的完整理解能力。所以就會導致context不連續(xù)，視頻里的動作顯得很怪異，沒有按正常順序走。
雖然AI考大學已經(jīng)考得很高了，但它在人類看來很簡單的事還做不好。對于人類來說，看一張照片和看一段視頻其實差不太多，但是對AI就差很多。我覺得這反而挺讓人興奮的，因為還有不確定的東西，還有創(chuàng)新的機會，很有意思。
03
AI寫作如同做菜：AI可以給你備輔料，
但寫作者一定還要自己掌握火候
張鵬：我們最早看到ChatGPT的時候，今年年初看到DeepSeek的時候，都是先被它的語言文字能力震撼。最開始我們感受到的是它在文科上的能力。但今年我覺得一個有意思的點是，我們看到AI高考，AI理科漲分非常多，文科好像反而沒怎么漲。這為什么呢？
潘亂：文科這個詞的英文是liberalarts，自由的藝術。從這個角度看，其實理科是找規(guī)律，文科找自由。大部分理科有標準答案，文科是自由，是藝術，是發(fā)散。如果你強調邏輯、數(shù)據(jù)、推理、效率、標準化，那就像計算器和珠心算一樣，它一定更高效、更不出錯。理科追求規(guī)律和效率，但文科是關于自由的藝術，自由指的是人的情感、價值觀、跟社會的互動和表達。讓它去繪畫、去創(chuàng)作，就不一定比人強。
大家以前常說畫人容易畫鬼難，因為鬼我們不知道長什么樣。所以文科跟人的文化經(jīng)驗、情感體驗、立場判斷相關，充滿了非標準的東西。
張一甲：文科中有些部分是可以的，比如有標準答案的題目AI也能做，因為它可以讀書破萬卷，把很多東西背下來。但像寫作文就不一樣了。作為作文改卷老師，幾個老師看同一篇作文，標準也不一樣。寫作文除了優(yōu)美、引經(jīng)據(jù)典之外，還需要情感投射、立場、價值觀、社會批判性、矛盾張力。這些評價維度都不確定，更何況創(chuàng)作維度。閱讀理解也很難。
理科追求客觀的正確結果，文科更多是一種解釋的豐富性，它要豐富而不是收斂。比如語言學其實很偏理科，但文學更多講的是解釋的豐富性、第一人稱體驗的投射。每個人描述不同場景、情緒時，那種美和力量是不一樣的。
張鵬：我們也都是內容工作者，平時工作中會考慮用AI處理一些文字內容嗎？有沒有觀察到AI在寫作上目前會出現(xiàn)的問題？
潘亂：AI寫作其實最近是進步很大的。我一開始覺得DeepSeek很好用，現(xiàn)在已經(jīng)開始覺得它進步太慢了，還經(jīng)常出現(xiàn)幻覺。比如量子力學、量子糾纏、拓撲這些詞經(jīng)常莫名其妙出現(xiàn)，一看就知道是DeepSeek寫的。
模型在發(fā)散、總結、頭腦風暴上非常好用。比如我們今天聊完，用飛書妙記可以總結提煉會議紀要。以前整理錄音是很痛苦的事，現(xiàn)在效率提升很多。它能幫你做提綱、拆解、概要，你給它一個模糊方向，它可以連點呈現(xiàn)。這跟推理能力的進步有很大關系。去年年底我還在吐槽它沒啥用，但今天我?guī)缀踅o所有產品都充了會員，電腦里開著一堆，天天在用。
不過模型作為頭腦風暴助手已經(jīng)很稱職了，寫出來的文章還是容易被看出來是AI寫的?，F(xiàn)在其實好的創(chuàng)作者都在研究怎么用AI，但沒人會公開說自己用AI創(chuàng)作。因為一旦說出來就貶值了。文章也一樣，在創(chuàng)作者圈子里，如果看出來是AI寫的，那你在我心里絕對是貶值的。
所以現(xiàn)在的狀態(tài)是，你斷不能讓它生成一整篇文章。稍微有經(jīng)驗的人會把它當作一個結構化的助手，一點一點搭起來，最后還需要自己掌握火候。AI寫作的價值在于它的發(fā)散，幫你發(fā)散思考。
表達對很多人來說是個門檻，有的人不知道寫什么、怎么寫。AI可以幫你做菜，食材準備好、配比調好，但最后炒出來的過程和火候還是你自己掌握。全部交給AI就沒水平。
張一甲：對我們來說，AI更多用于調研、分析、頭腦風暴。最后成文這一步我們比較審慎，不完全信任AI，因為它可能有事實性錯誤，缺乏反復檢查的的嚴謹性。前半程效率提升很大，但成文還是依賴人。
我們這個行業(yè)寫的東西更結構化、更專業(yè)知識驅動，文風倒不是特別重要。但藝術、電影、音樂這些更依賴創(chuàng)作者本身。我覺得AI更像是給行業(yè)普惠的工具，把基礎能力拉高，但很難在局部領域突破天花板。能稱得上什么「家」的角色，AI干不了，但它可以成為大家基礎的工具，就像計算器。
張鵬：我覺得這是一個「金鑲玉」原則：金子是AI的能力，我把它當作一個框架去支撐內核，內核還是我們自己。大塊金子扔出來顯得低俗，但金鑲玉之后就不一樣。最終人還是在中心，AI是外部的支持體系，不能代替內核。
我現(xiàn)在也跟潘亂一樣，天天開著各種AI一起腦暴，像一甲一樣，有些問題不懂就問AI，還開著聯(lián)網(wǎng)搜索，效率還不錯，但最后，這些AI的東西，還得變成自己的東西。
04
后AI時代的教育：人類該往哪里去？
張鵬：AI的能力這兩年也進步地非常快，一開始我們說可能先替代文科生未來的一些工作，結果AI的理科能力很快也都跟上來了。這對于未來人們的職業(yè)發(fā)展會有怎么樣的變化？最基本的，現(xiàn)在懂AI的家長，應該怎么幫助持孩子報志愿？
潘亂：我會推薦他們學個手藝。高薪的中產文理科工作會很快被AI侵蝕，這一定是最卷的領域。因為大家對「學習改變命運」的信仰慣性很難轉變，也未必需要轉變。這是社會的最大公約數(shù)，意味著這是一個無窮無盡的卷的道路。無論學文還是學理，最后都落在這個象限里。所以不如學個AI干不好的，比如學怎么做金鑲玉、雕刻玉器。
所有工業(yè)化、批量化、方法論化的東西，某一天都絕對會被AI超越。像我這樣的二本學生，來自蘇北農村，沒什么社會資源、沒有成本犯錯，需要先考慮生存、獲得收入。我的建議只是其中一種可能性，也許會被別人噴，但這是現(xiàn)實。
張一甲：我當時報志愿的時候，其實也困惑要選什么專業(yè)，后來一個哥哥建議我，，大學四年要選最難的專業(yè)，比如數(shù)學或物理。因為人生很少有四年時間沉浸式地搞一個非常艱難的學問，這對腦力、思維、專注力、意志力都是極強的訓練。我覺得有道理，就選了數(shù)學。
到今天我也不希望別人只從實用主義出發(fā)選專業(yè)。越實用越卷，熱門方向很快也變得更卷。而且同樣分數(shù)的兩個孩子，他們的天賦、興趣、好奇心都不同。外部的計算可以越來越精確，比如AI報志愿、基因檢測，但最終還是看你想成為什么樣的人。
張鵬：結論上唯一正確的就是：家長首先要關心孩子想學什么。motivation（自驅力）是人類最后的陣地。我們對某些東西的熱愛，是AI不具備的原生特質。
同時可能要圍著興趣走，早點把AI配在孩子身邊，用AI提升效率，不只是拿高分，而是探索、強化學習曲線。哪怕?lián)Q方向也沒關系，以前人一輩子可能只能換三次，現(xiàn)在很快就能換。
潘亂：我想起我之前跟一個教育公司的創(chuàng)始人聊的時候，我們就聊到教育的本質是什么？教育的本質是為了實現(xiàn)人的自我發(fā)展。自我和發(fā)展這其實兩碼兩個事情。
我們所有人都側重點在后一條，都是在側重發(fā)展這一條，但是在自我這一條就是大家其這其實關注度就是很少很少。其實現(xiàn)在是一個需要開始關注自我的時代了。因為你再發(fā)展你也發(fā)展不過AI。
AI未來是無限的供給，在所有的領域里它都會發(fā)生作用。我們未來的發(fā)展是要關心自己，而不是一直關心，我這個社會里面去做哪個牛馬和螺絲釘能夠有最高的效率，哪的需求供給不夠，我就適配哪個。
張鵬：今天AI還會有這不行，那不行的時候，長期來看，如果要過兩年再上大學，過五六年再進入社會，那個時候世界可能已經(jīng)發(fā)生了重大變化了。所以更好的策略是首先關注自我。
那說到這個話題，AI在考試上已經(jīng)超過99.99%的人類了，輕而易舉地超過了我們多年的寒窗苦讀，那應試教育本身，還有意義嗎？
張一甲：我想先為應試教育「洗個白」。從小我們提到應試教育，總帶著負面色彩，比如死記硬背、題海戰(zhàn)術、工具化學習等，但其實應試教育在高維度智力篩選上是高效的。
它篩選出來的尖子生，通常不是靠死記硬背，而是訓練出了一套完整的學習方法、系統(tǒng)性的思維、快速掌握知識的能力，以及專注力、意志力、延遲滿足等品質。應試教育的目標不等于死記硬背，它培養(yǎng)出的頂尖學生思維能力往往更強。
第二點，AI本質上就是應試教育的終極形式。AI所做的事，本身就是一個超高效的「應試機器」。所以我們看到，最近Meta挖人，也是挖到了很多中國人，他們早期就是中國應試教育的佼佼者。這是很合理的。應試教育培養(yǎng)出來的最強的學生，篩選出的能力，恰好和AI的能力其實是正相關的。會應試的人，可能也比較會搞AI應試。
潘亂：首先我也認同應試教育不等于死記硬背。
但我們前面聊到了，接下來的教育，就是要自我發(fā)展。從這個角度出發(fā)的話，教育的目的就絕不應該是繼續(xù)篩選更多人進入高等學府，而是要培養(yǎng)更多的人，適應未來社會，在今天可能加上，與AI攻錯。
如果真的繼續(xù)按應試教育進行篩選，我是一個江蘇人，然后你知道我們那邊中考就是篩掉50%，有50%的孩子他是沒機會去讀高中的。對，真的是一半啊。那這部分人他能去哪送？真的送去職高嗎？我們現(xiàn)在對職高也還有一些刻板印象。
應試教育做篩選很有效率，能快速篩出一批人，但是從社會層面上，它也在讓更多的人受害。
而且即使是被篩出來的人，他們也不見得在回望這一生的時候，更幸福。我們之前聊教育的時候，找到了人大附中的一些畢業(yè)了十年的同學。他們會說最后其實大家的選擇都集中在了某幾個象限，大廠、金融等等。大家都很高薪、優(yōu)秀，但是也平庸，選擇非常接近。即使是進了Meta、OpenAI的頂尖研究院，從某個更大的歷史視角上，也是另外一種優(yōu)秀的平庸。
因此我們如果去考慮人的自我發(fā)展，再看應試教育，我覺得讓大家都有基礎的知識和素養(yǎng)是更必要的。
就像那句古話說的，「觀千劍而后識器，操千曲而后知音」。你得先看過一千把劍，才知道哪一把是好劍；彈過一千首曲子，才能真正懂得音樂。
如果你沒有這些基礎，那么去看好的電影、聽好的音樂會，可能翻來覆去也只會說那兩個字，因為你沒有更豐富的詞匯去形容和解讀。你連世界都沒見過，又哪來的世界觀呢？
未來也不可能人人都是產品經(jīng)理，人人都是工程師?，F(xiàn)在你如果想干好AI編程，你原本不是工程師的話，也仍然是很難的。
所以，基于應試的這一套標準，讓孩子們去學習必要的知識，是非常有必要的。否則，人就是一張白紙，你就算把AI扔給一個在叢林里長大的「狼孩」，又有什么用呢？
張鵬：對于家長來說，有一個終極問題：AI幫孩子寫作業(yè)，已經(jīng)越來越普遍了。你們怎么看這件事，應該鼓勵嗎？
潘亂：我的觀點是，要分年齡段。
大學生當然應該用，但對于心智還未成熟的小學生，過度依賴AI，就像當年的「拍照搜題」一樣，會讓他們失去獨立思考和克服困難的能力。
學習本身就是一個「痛苦」的過程，就像鍛煉肌肉，需要經(jīng)歷撕裂和重塑。如果你用AI輕易就繞開了所有痛苦，那可能也就失去了真正的成長。
張一甲：我覺得這根本「沒得選」，限制孩子使用AI是行不通的，就像我們無法在移動互聯(lián)網(wǎng)時代禁止孩子上網(wǎng)一樣。與其圍堵，不如接受「AI無處不在」這個現(xiàn)實，然后去思考，在這種環(huán)境下，學習到底是什么。
AI在孩子成長中的角色會不斷演進，從詞典，到搜索引擎，再到思維伙伴。我真正擔心的，是學習的「空心化」——你看起來在學習，也交付了學習成果，但知識和能力完全沒有進入你的大腦。這比用不用AI本身更可怕。
張鵬：我非常同意。今天的教育，對家長的挑戰(zhàn)是空前的。我們必須從關心「結果」，轉向關心「過程」。孩子用AI交出一份作業(yè)，結果可能很完美，但我們要問的是：你在這個過程中學到了什么？你和AI共同探索時有什么啟發(fā)？你有沒有定義一個好問題？
因為AI能輕易地給出結果，所以「過程」就成了人類獨有的、真正有價值的教育陣地。
05
你希望AI能力未來更強嗎？
張鵬：那我再延展一個話題：你們覺得現(xiàn)在的AI究竟是在拉平還是在加劇教育和信息的鴻溝？對于小鎮(zhèn)青年們、孩子們，未來的機會是變大了還是變小了？
潘亂：主觀能動性更強的那些人，他的機會是變得更大，但是對于絕大部分人來說，他們會被這個數(shù)字鴻溝拉到非常后面去。
今天大家主要提問來使用AI，對吧？你給它一個問題，給它一個輸入，它是一個輸入輸出系統(tǒng)。大部分人是沒辦法去想出一個好的問題的。抖音的日活是百度的多少倍？
用好AI需要很多前提：你要會提問、能抵抗娛樂內容的誘惑、有付費能力和好的網(wǎng)絡環(huán)境。對于那些有主觀能動性的年輕人，AI會對他來說是一個巨大的幫助，他可以就是身處陋室，依然可以跟這個世界去發(fā)生共振。
而大多數(shù)人，很難去對抗「時間的朋友」?！笗r間的朋友」是誰？是懶惰、是熵增，大部分人需要與之對抗才能進步，這太難了。
所以，AI理論上是拉平鴻溝的工具，但現(xiàn)實中，它會放大已有的不平等。
張一甲：我覺得這個問題很深刻，我直觀的答案就是，不一定。
在義務教育和基礎醫(yī)療這樣的普惠層面，AI會極大地促進公平?？赡茏悴怀鰬艟湍芨永斫馐澜缌恕?/p>
但再往上，社會可能會形成新的分配形態(tài)。比如今天，一個公司「有算力」和「沒算力」就是巨大的不平等。未來，可能會有少數(shù)人掌握著具備巨大杠桿效應的「高階AI」，從而分配更多的社會資源，別人只能做數(shù)據(jù)提供者和應用者。
就像過去有人有房，有人沒房，就有了巨大的社會不平等。這個新的「分水嶺」具體是什么我們還不知道，但它很可能會存在。
張鵬：一甲說的這個很關鍵，因為就是這個世界里邊最重要的生產資料，到底未來是什么，最終會落到生產關系上，這個社會里邊的價值流轉的結構，最后又會是什么？現(xiàn)在還不知道。這最后會和整個大環(huán)境相關，是一個很復雜的問題。
張一甲：我覺得就進化論一樣，我覺得教育很大程度上是要建立一個人的適應能力。人類都是早產兒，跟其他動物相比，是所有技能都沒有的，其實父母教給孩子的就是基礎的生存技能，然后靠它自己對大自然、對變化的這種適應能力。
我覺得AI極大程度上增強了未來的不確定性，未來的個體要擁有更高的適應性，才能生存。
潘亂：你的靠譜、你的認真、你的勇氣、你的膽識，人的自我迭代，自學能力，這些是永遠重要的。
張鵬：我覺得最后一個問題是大家都可以分享一下，從自己出發(fā)，當這個技術出現(xiàn)之后，最終我的位置是什么？你們擔心自己被替代嗎？
潘亂：我一丁點沒有被替代的恐懼。因為兩個點。
第一個點是，剛才聊了生產力跟生產關系，AI發(fā)展到現(xiàn)在，社會的資源在當下它并沒有變得更多，也沒有一個新的平臺冒出來。那其實意味著什么？就是沒有新的流量分配，就是也沒有新的變現(xiàn)模式，我們作為創(chuàng)作者群體，應對的平臺的各個要素都沒有變化。
只有一個事情發(fā)生了變化，那就是大家創(chuàng)作內容的效率發(fā)生了變化，其實AI只變了這一個事情，讓我們變得更有效率了。
那在已經(jīng)有一定連接關系，已經(jīng)占優(yōu)的人，其實是處于一個更好的升位的，我們也用一個說法叫你有IP，有IP你可以變得更勤奮，有更多產能，嘗試更多的事。
另外一個點，AI的核心能力在于「輸入」，也就是提出好問題的能力。我一直記得雷軍問傅盛的那個故事，傅盛說360的成功，周鴻祎功勞更大，因為是他把一個開放性命題，變成了一個封閉性的問題——「如何做好一款安全軟件」。人的「輸入」能力是不均等的，我需要做的，就是不斷夯實我的輸入能力。
我今天已經(jīng)逐漸地開始選擇用付費墻的方式，我去訂閱一些雜志了，有點逆潮流，但實際上讓你處在了一個更好的位置上。
張一甲：首先我認為我們三個都不會被替代。
就像剛才潘亂說的例子，我們作為一個公司的負責人或者IP的主理人，我們其實是需要在開放環(huán)境定義一個封閉的問題的——我們做什么、不做什么，并為之承擔風險。這個過程需要的是信念和堅持，是AI無法替代的。
AI可能會給你幫助，但是為什么做，能堅持多久，能不能克服一些局部的問題完成長期的目標，是要我們自己承擔的。
另外，我對人本身有信心。生命是熵減的，有自由蓬勃的力量。即便AI在各項技能上都超越人類，但人作為生命體，一定會發(fā)揮其獨特的生命力，去尋找到「生而為人」的意義感。我永遠站在人類這邊。
張鵬：我也分享一下。我其實特別希望被替代。但是我要加個引號，我的意思是，我希望AI能夠替代某些我已經(jīng)熟悉的事情，讓我能被解放出來，去探索更多未知的新領域，讓我們的一生能活出幾輩子的精彩。
這個世界的摩擦力是很大的，做一件事就要一個復雜系統(tǒng)來支持你，很難把一個階段已經(jīng)做成的事放在那里，自由地去探索自己的另外的可能。
我認為，人類最寶貴的是無知無畏的力量。所有偉大的創(chuàng)造，都源于此。AI應該支持我們的無知無畏，它知道我們所不知道的，能降低我們探索的代價。所以，我希望AI能夠大步快跑，幫我們捍衛(wèi)自己內心的那股力量，那才是生命最本質的、熵減的狀態(tài)。
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