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      關于AI,我們不是專家,但想聊點實在話

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      又是一個周三,這篇文章寫了很久,所以一直拖到本周三,因為涉及到專業,還邀請了人工智能方向的黎博士幫忙審核,以確保在表述人工智能相關專業內容時不出滑稽錯誤,也對大家更負責。

      今天聊的話題有些大——人工智能(AI)

      特地注明一下,今天本文談到的AI,主要指近年興起的生成式AI(尤其大語言模型,LLM),它與早期依靠人工標注訓練的識別/推薦類AI不同,為方便大家閱讀,后面統一簡化為‘AI’多數特指這類生成式AI。

      但我和羅羅繼續先明確一點:我們絕對不是AI專家,也并非技術背景出身,寫這篇文章,只是基于自身使用體驗、對教育的觀察,以及專門請教了人工智能領域的專業人士進行審讀后的理解。我們無法、也不打算提供“科普”,只想分享一點作為普通家長、教育觀察者的視角和提醒。內容力求客觀,但難免有局限,僅供大家參考。

      之所以想聊這個話題,是因為看到當前圍繞“AI”的討論,常陷入兩種極端:

      一種是“標題黨恐慌”: 渲染“不學AI未來必被淘汰”,制造焦慮;

      一種是“鴕鳥式無視”: 宣稱“AI都是泡沫/騙局”,排斥接觸。

      這兩種非此即彼的態度,對孩子理解這個正在深刻改變世界的技術,并無益處。

      我們想嘗試跳出這個框框,聊點更實在的看法。

      一、AI是趨勢,需理性認知:

      不神化、不魔化、不無視

      首先得承認一個現實:人工智能的發展與應用,已是不可逆轉的趨勢。它正以前所未有的速度融入生活、重塑行業。我們的孩子,將是成長于AI深度滲透時代的第一代,他們未來的學習、工作、生活,都將與AI緊密交織。這無關個人好惡,它就是正在發生的現實。

      面對這個現實,我們需要理性看待其影響:

      替代與創造并存:

      AI確實會替代部分重復性、程式化的工作(如某些基礎的數據處理、客服、生產線任務)。這是技術進步的自然結果。

      但同時,它也在創造全新的工作模式、崗位類型,甚至催生我們尚未想象的行業。歷史證明,技術革命總會帶來陣痛,但也開辟新天地。

      無需神化或魔化:

      不必將AI捧上神壇,認為它能解決一切問題。它仍是“工具”,受限于數據、算法和當前技術水平。生成式AI是概率模型,會在不確定時‘編造’似是而非的細節(行業稱‘幻覺’)。因此在學習與寫作場景,人應承擔校對與追溯來源的責任。”

      也不必將其妖魔化,視作洪水猛獸,認為它會全面取代人類、帶來失業潮。人類獨有的創造力、情感、倫理判斷和復雜決策,AI在我們這代人可預見的未來難以企及。

      關鍵在于“不無視”:

      回避或拒絕了解AI,如同在數字時代拒絕使用手機。主動了解其基本原理、能力邊界和潛在影響,是孩子必備的素養。

      二、以語言學習為例:

      AI帶來的具體變革與思考

      空談趨勢可能有些抽象,我想以大家熟悉的“語言學習”(英語)為例,具體說明AI如何改變學習邏輯,以及我們該如何應對。我自己是AI工具的深度使用者。說實話,初期我也覺得“不好用”——輸出生硬、答非所問時有發生,還會編纂內容。但當我學會如何清晰描述需求、拆分步驟、迭代追問甚至本地搭建‘資料庫+檢索增強或使用個性化指令微調的模型后,它的價值才真正顯現(并非重新訓練大模型),這本身對于我就是一個學習與適應的過程。

      比如語言翻譯領域:


      • 當前AI翻譯能力現狀:

      在準確性、速度和覆蓋面上,已超普通人的平均水平。它能瞬間處理大量文本,能在常見語境下生成合乎語法與常識的譯文/回答,但并不具備人類式的語義理解與世界知識的可驗證推理。

      但仍有局限:在細膩的情感表達、特定文化隱喻的拿捏、極端專業化術語的精準轉換上,仍與頂尖人類譯者有差距。不過,這個差距正在快速縮小。

      • 對語言學習的影響:

      這意味著,未來“翻譯”作為一種純技能的門檻將大幅降低。我們不再需要事必躬親地逐字翻譯。

      AI可以高效完成基礎轉換工作,人則需轉向更高階的任務:理解原文精髓、判斷AI譯文質量、進行文化適配的潤色、或在關鍵場景下親自把控。

      • 語言學習的重心轉移:

      這促使我們思考:基礎詞法仍必要,但其作用從語言學習的‘終點’轉為與AI協作的起點;更應訓練批判性判斷、風格與受眾意識。” 過去強調的“背多少單詞”、“口語多流利”、“翻譯多精準”,在未來AI輔助下,其相對價值在下降。

      那么,什么能力變得更重要?

      深度理解語言背后的文化邏輯:

      語言不只是符號系統,更是文化的載體。理解這種差異,需要學習語言學知識、了解歷史演變、接觸文學藝術、洞察社會習俗。AI能翻譯字面意思,卻難以傳遞這種文化肌理。未來,對文化深度的理解,將比語言表面的“流利”更關鍵。

      培養批判性思維與學術能力:

      當AI能快速提供信息甚至初步分析時,判斷信息真偽、邏輯是否自洽、論證是否有力、觀點是否新穎深刻的能力就凸顯出來。這要求孩子學會提問、思辨、整合、創造,而非僅滿足于“知道”或“復述”。

      提升跨文化溝通的“人本”素養:

      在AI處理基礎溝通后,人類交流的核心價值將回歸到:建立信任、理解意圖、表達共情、解決沖突、達成共識。這需要孩子具備同理心、溝通策略、文化敏感度、解決問題的智慧。

      教育啟示:

      因此,未來的語言學習(乃至所有學科),重心應從‘技能訓練’轉向‘素養培育’:

      少些:機械背誦、刷語法題、過度追求“完美”發音(其實AI也能彌補)。

      多些:閱讀經典感受語言之美、研究社會歷史理解文化脈絡、接觸真實場景體驗溝通挑戰。

      三、對家長的啟示:

      回歸本質,警惕焦慮

      看到這里,可能有家長著急:“那是不是得趕緊讓孩子學AI編程?報AI課?”我個人的看法是:不必恐慌報班。

      當前AI課程的局限:

      市面上面向孩子的“AI課程”,往往只是教點圖形化編程或簡單概念,授課者自身對AI的理解可能就非常有限。與其被焦慮裹挾報班,不如:讓孩子在監護人及成年人帶領下體驗AI工具:

      年齡與監護:遵循各平臺年齡規定,未成年人需在監護下使用。

      隱私:不輸入可識別個人/家庭/學校的敏感信息;關閉可選的“數據用于訓練”開關(若產品提供)。

      出處與學術誠信:要求孩子標注AI參與,對引用內容核對來源;作文/報告中使用AI只作“潤色/頭腦風暴”,不直接整段照搬。

      內容安全:為孩子設置內容分級/過濾,家長定期復盤使用記錄與成品。真實體驗勝過空洞說教。

      關注底層能力培養:如前所述,批判思維、文化理解、溝通協作、創造性解決問題等能力,才是AI難以替代的核心競爭力。這些能力需要通過廣泛閱讀、深度思考、社會實踐、藝術熏陶等長期積淀,而非速成課程。

      要看內容,看人工智能領域科學家、前沿技術公司發布的內容,或者他們給青少年做的講座和科普,靠譜度一定是最高的,各種花錢搞噱頭的一定要謹慎選擇。

      警惕“未來學”陷阱:

      未來20年,AI會如何具體改變教育形態?無人能精準預言。與其被各種假‘未來學家’的預測牽著鼻子走,不如回歸教育的本質:支持孩子成為一個身心健康、善于學習、獨立思考、有責任感、能適應變化的人。具備這些素養,無論技術如何迭代,他都能找到自己的位置。

      心態調整:

      放下“必須讓孩子搶占AI先機”的執念。技術是工具,人才是目的。我們更該關注:孩子是否對世界保持好奇?是否愿意嘗試新事物?是否能在挫折中學習?這些品質,在任何時代都生輝。

      我們自己這些“老人”更要擁抱變化,保持開放:和孩子一起學習、討論AI的進展與應用,把它當作認識世界的新窗口,而非恐懼的來源。

      四、擁抱變化,核心不變

      人工智能的到來,如同一次新的工業革命,必將重塑社會圖景。面對它,我們和孩子都需學習。

      作為家長:保持開放心態,不神化其萬能,不魔化其威脅,不無視其存在。幫助孩子理解它、善用它,同時更堅定地培育那些根植于人性深處、技術難以復制的品質: 對真理的追求、對美的感知、對善的堅守、對未知的探索欲。

      對于孩子:他們無需成為AI專家,但應了解其基本原理與影響邊界;無需恐慌被替代,而應聚焦如何讓AI成為延伸自身能力的幫手與伙伴。

      真正的未來競爭力,不在于掌握了多少‘AI技能’,而在于是否擁有在AI時代依然不可替代的‘人’的價值。 這份價值,源于對知識本質的探尋、對文化深度的理解、對創造的追求。

      1

      打破信息迷霧,回歸理性認知

      我們寫這篇文章,并非以專家姿態指點迷津,而是希望在AI話題被過度炒作或刻意回避的當下,提供一份沉靜的視角。當“標題黨焦慮”與“鴕鳥式無視”滿屏都是,家長和孩子都可能迷失方向。我們希望還原一點點AI作為工具的本質屬性、能力邊界與真實影響,讓討論回歸科學認知的軌道。

      2

      對抗無謂焦慮,聚焦教育根基

      面對技術浪潮,最易滋生恐慌性消費(如盲目報課)或消極回避。我們的核心訴求是:跳出“學不學AI”的二元陷阱,將目光重新定在那些技術難以撼動的人性上——批判性思維、文化理解力、創造力、溝通協作能力。這些素養的培育,遠比追逐短期技術熱點更能護航孩子的未來。

      3

      倡導長期,守護成長節奏

      在這個時代,“搶跑”心態尤甚。少些對“未來不確定”的恐慌,多些對“人的可塑性”的信心。 教育是長跑,孩子的成長需要時間沉淀。與其焦慮孩子是否掌握最新工具,不如關注他是否保持好奇、能否獨立思考、是否懂得合作——這些品質會讓他在任何技術變革中保有韌性。

      技術永遠向前,但人的核心從未改變:清醒的認知、篤定的心態,以及——路還長,慢慢走,深深扎根。



      這半年,人工智能真的是飛速發展,速度快的我們想要往前看,都想不出二十年后,世界將會是個什么樣子。曾經很光鮮的很多職業,會不會被卷入歷史的塵埃,再也看不見了。

      但不知道為什么,面對那樣的未知,我卻一點兒也不焦慮,因為我始終覺得如果可以培養出身為人最底層的能力,就可以面對變化,以不變應萬變,始終有飯吃。那最底層的能力是什么?獨立思考和做出判斷的能力,避免人云亦云;好的心態和扛挫力,遇到問題去解決問題而非逃避;與人溝通和合作的能力,這在某種程度相對最不容易被機器替代;旺盛的生命力,這是我最為在意的,有這個,前面的所有才會更可能發生。

      AI時代,生活和行業可能會發生巨變,但AI也就是一個工具,有什么好恐慌的呢,工作和生活中需要,用就好了。因為焦慮買課去學,在我看來是完全沒有必要的,所以,幾個月前就有ai課找我開團,我毫不猶豫給拒絕了。

      如果真說AI的快速發展會給我們養育孩子帶來怎樣的變化,我想,大概就是需要我們避免把孩子從小訓練成一個“等待指令”的人吧。如果沒有自己的想法,永遠都要別人告訴他下面該做什么才會行動,那別人很多情況下都會選擇用AI,畢竟AI聽指令做執行,在速度方面遠勝普通人類。

      在網上看到一個說法,分享給大家,可能會有些啟發。

      在AI時代,普通人主要有兩條路可選(董小姐那種資源型不在討論之列)。第一條是讓孩子去拼多數人不想干干不了的那些事,比如去學數學物理那種基礎學科,或者機械那種硬工科,因為又苦又難,所以容易形成護城河,把自己活成稀缺資源。本身非常擅長學習,在學習就能找到樂趣的孩子可能適合選這條路。

      第二條就是讓孩子做自己喜歡做的事。如果我們都沒有辦法預測未來會怎么樣,讓孩子用喜歡的方式活,最起碼過程不痛苦,而且,熱愛方抵歲月漫長,做喜歡的事,會更容易堅持和做好。這條路對家長要求會很高,畢竟很多喜歡和熱愛,是不會馬上看到利益的。但如果孩子最適合的點并不在數理化生的學習上,硬逼著去跟另一批人去卷,最后也不一定見到利益。

      因為我們家是倆性格和天賦迥異的孩子,所以我會對各有所長這種點感觸特別深。多說了幾句,就像拿云媽媽一直強調的那樣,我們只是普通的家長,分享自己視角下的觀察和想法,大家求同存異,歡迎在評論中討論和表達。

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