吳軍對談梁建章：很多固有思維方式已過時，必須關注這個趨勢|讀書互動

吳軍對談梁建章 | AI+教育：探索未來學習新模式
在這個AI技術飛速發展的時代，教育正面臨著前所未有的變革。在此背景下，兩位嘉賓——計算機科學家吳軍博士與攜程集團聯合創始人梁建章先生，圍繞“AI+教育：探索未來學習新模式”這一主題，針對人工智能浪潮下的教育轉型、家長焦慮破解等議題深入交流，深入探討了人工智能時代下教育面臨的機遇與挑戰，為理解AI時代的教育邏輯提供多元思考。

一

AI 對就業市場的沖擊與人才能力需求變革

吳軍：當下我們常提及“信息時代”，但信息本身具有較強的抽象性。盡管人們每日都會談及信息，卻極少有人真正關注“信息究竟是什么”，對其發展歷程也缺乏深入探究。近二十年來，縱觀全球產業發展態勢，發展較為迅猛的領域基本集中在與信息相關的范疇，且這一領域的發展速度始終保持高位。此次應中信的邀請，我將與梁博士共同探討未來教育相關議題。我們探討的核心，實則是信息時代背景下，青少年教育模式與傳統教育的差異。

目前，許多家長普遍存在教育焦慮：一方面，他們認為國內傳統大學的專業教育與就業市場銜接不夠緊密，學生畢業后就業難度較大；另一方面，受網絡上部分夸大言論的影響，他們聽聞“人工智能可替代大量人類工作”，進而產生“未來只需讓孩子學習興趣相關的非核心內容即可”的認知。而實際上很多人都存在的誤解。

梁博士在人口研究及世界經濟領域有著獨到且深刻的見解，想向您請教：從您的專業視角出發，如何看待當下技術發展對未來產業形態產生的影響，以及這種影響又將作用于教育領域的發展方向？

梁建章：人工智能對就業市場的影響可從短期與長期兩個維度進行分析。

從短期來看，其影響范圍仍集中于初級信息相關產業。此前，計算機科學（Computer Science）是熱門專業，程序員群體構成了規模龐大的就業群體，其中從事簡單腦力勞動的部分程序員，已在短期內受到人工智能的顯著沖擊。

近期，我們結合北京大學及美國的招聘數據研究發現，入門級（entry level）崗位受影響尤為突出。無論是軟件工程師等技術崗位，還是翻譯、助理、編輯等文職崗位，人工智能均已具備替代能力。這一趨勢對剛畢業的大學生而言并非利好：未來他們可能需要經歷更長周期的實習期，或攻讀更高層次的學位，才能勝任相關工作，這一變化已在短期內切實發生。

目前，人工智能尚未滲透至一般服務行業，例如導游、旅游業從業者、餐廳服務員等；快遞員、清潔員等藍領崗位也暫未受到波及。因此，短期來看，藍領群體暫時不會受到人工智能的直接影響。

但從長期視角而言，上述當前未受影響的崗位均有可能被人工智能逐步覆蓋，最終或許僅剩下最高級別的工作崗位由人類承擔。后續我們可進一步探討，究竟哪些高級工作仍會保留給人類。

若針對年齡極小的群體，無需過度探討這一話題。未來的就業形態充滿不確定性，難以精準預判哪些工作會持續存在。而對于剛畢業或已步入職場的群體，也無需過度焦慮：人工智能的替代過程是逐步推進的。這是我的核心觀點。

吳軍：此前，知名學者沃爾夫勒姆（Wolfram）出版了一部著作，我曾就此與谷歌相關人士探討，對方給出的兩個結論至關重要，尤其值得家長們關注并銘記。

第一個結論是：若想讓計算機實現特定編程需求，使用者自身必須具備編程能力。否則一旦 AI 編寫的程序出現漏洞，人類往往難以排查修正。

第二個結論是：當前計算機需解決的問題復雜程度與技術工具的提升速率同步推進，但問題復雜程度的提升速度，實際上遠超技術本身的提升速度，也就是說，現有技術尚未能完全匹配實際需求。

以醫學領域為例，簡單易治的病癥已基本得到解決，當前醫學研究聚焦的都是難度極高的病癥，這類病癥的治療成本增長極為迅速，而醫療技術的發展速度難以跟上成本攀升的節奏。這也印證了梁博士剛才的觀點：無論身處哪個行業，高級人才未來都不會受到太大沖擊，因為始終有大量復雜問題等待他們去解決。

梁建章：這意味著對從業者的要求實則進一步提高，他們不僅需要熟練掌握原有客戶需求及多學科知識，還需具備運用各類最新技術工具的能力。不過，我也觀察到，部分具體的實操技能，其市場需求確實在逐漸弱化。

吳軍：此外，我還發現這類具體技能的生命周期平均僅為 5 至 6 年。正因如此，我無法理解為何國內有不少人熱衷于考取各類認證證書，諸如微軟認證、Java 認證等。

這就如同習武之人，既有追求“道” 的，也有執著于“術” 的， 那些僅局限于表層的技巧，短短幾年后便會失去效用；但若是專注于探求“道”，比如透徹理解計算機科學的核心原理，那就可以自學另一種計算機語言。

二

現有教育體系局限與未來教育方向探索

梁建章：我認為，現在的情況對現有教育體系確實提出了全新要求。教育應更注重培養學生廣博且多元的知識儲備，同時加快技巧性內容的教學節奏。這一要求，與我國當下尤其是圍繞高考形成的教育現狀“學生僅聚焦于高考考核內容展開學習”的背離程度愈發顯著。

吳軍：我覺得高考考核內容太少了，就幾門課。關鍵問題是，很多聰明的學生高二就學完高中課程，高三一年磨了幾分、十分，可能就從211大學改成985大學。

梁建章：不僅高考，中考也存在類似問題。當前現狀下，普通學生若想就業，大概率需考取碩士學位，因需完成相關知識學習可能需碩士階段，但課程實際可加快推進，未必需耗時六年。

吳軍：這并非單純的學歷要求提高，核心是知識總量在持續增加，必須達到足夠的知識儲備才行。此前我看了多所中國大學的課表。說實話，國內大學課程中，真正具有硬核價值的僅占三分之一。如此一來，學生在四年本科期間，實際學到的與未來發展相關的有用知識，僅相當于一年半的量。這也印證了您之前所說的，必須再攻讀兩年碩士，才能積累足夠的基本知識。

梁建章：那你對文科怎么看？

吳軍：有兩項基礎訓練尤為重要，而國內文科教育在這方面相對薄弱。

第一項是寫作能力，此處的寫作并非指文筆，而是通過持續寫作，包括口語表達，培養邏輯梳理能力。我發現很多人即便要描述一件簡單的事情，也會啰里啰嗦，無法清晰傳達核心信息。

梁建章：這更多涉及邏輯學范疇。我認為當前的寫作課程可重點培養學生邏輯清晰表達的能力，以及運用統計視角分析和解讀數據的能力。

吳軍：美國的歷史課體系的核心要求是：先有觀點，再從事實出發論證，不能從假設出發，這是最基本的；每個論證都得有信息來源，孤證不算數。這和物理學實驗要求可重復是一個道理。

梁建章：這是社會科學的科學研究方法，國外很多大學甚至中學、本科就教了，國內教得比較晚，可能要到研究生階段才學。

在AI技術快速發展的當下，我認為美國那種更具多樣性、自由度的教育模式，可能會展現出更大優勢。當然，這也想聽聽你的觀點。

AI時代，學科深度相關的技能依然重要。但更關鍵的是，人們需要具備提出問題、明確需求的能力，就像CEO或產品經理所承擔的角色那樣。這類能力的培養，需要更廣泛多元的知識儲備，以及豐富的社會生活經驗。從這個角度來看，我國目前較為傳統的應試教育模式是不是不太有優勢？

吳軍：中國當前的高等教育模式，本質上源于前蘇聯的教育體制，說白了，就是“培養螺絲釘” 的模式。這種體制是工業革命后應運而生的，當時社會需要大量工程技術人員、工匠，或是特定領域的專門人才。

但很多家長卻覺得，國內大學專業劃分細致，細分專業下還進一步拆分是理所當然的。殊不知，這種細分模式不過是工業化大機器生產時代的產物，至今最多 200 年歷史。如果把時間維度拉長來看，教育本不該是這樣的。

梁建章：這個知識越來越多，所以不得不分的越來越細，這個也是沒辦法。

AI出現以后，人類會走過，從長遠看，20年、30年，尤其像中國、美國這樣的國家會走到這個物質豐富的社會。

物質豐富的社會以后，這個效率就沒那么重要，可能更多需要精神體驗，娛樂行業、旅游行業就可能很重要。

那這些行業就有“怎么樣設計出最佳的精神體驗”的需求。所以文化、品味、道德或者倫理、哲學方面的這些技能會更重要。

吳軍：所以越往后物質生產，無論是這工業品還是農業品也好，實際在GDP的占比會越來越低。不是說它絕對數量會越來越低，是占比會越來越低，服務業是要不斷的提高的。

梁建章：很多國家的旅游業，是現在增長最快的一個行業。

目前就業市場中，網紅是增長最快的群體之一。網紅本質上屬于精神消費范疇，兼具創意屬性，是文創產業的一種體現，影響力極強。比如旅游領域就有很多專業網紅，他們發掘新的旅游線路，通過推廣這些線路獲得可觀收入。未來這類行業大概率會越來越多。

吳軍：現在互聯網很發達，知識能共享。長遠來看，有了新技術和人工智能，學習知識的門檻會變得很低。但另一方面，正因為門檻變低，過去有些人靠大學學的課程形成的專業壁壘，想靠這些知識保護自己，將來可能很難了。

梁建章：我現在很疑惑，像知識產業、文化領域的網紅這類有影響力的從業者，到底需要什么樣的技能？這些技能是學校能教的嗎？還是主要靠社會體驗來培養品味？

比如設計旅游線路，需要對文化的理解和獨特品味，這可能得靠多旅游、多讀書慢慢積累，而不是靠上很多課。所以，培養未來這類有影響力的人才，可能需要不同的路徑，而且我覺得這類能力比較難被 AI 取代。

比如開發旅游線路，肯定不能只依賴 AI 拼湊網上的信息。人親自體驗后再做介紹，說服力完全不一樣。就算現在 AI 能創作音樂，最后還是得靠人來鑒別哪首歌好聽。因為人性相關的判斷，至少短期內很難完全靠 AI 來決定什么是好聽、好玩、好看的。人在這里其實扮演著驗證的角色，還要分享個人體驗，還是需要人來做的工作。

吳軍：這是另一個大問題了，現在我們訓練這個AI要數據，數據哪來？實際上有一個很大一個很花人力的地方叫labeling（貼標簽）。就是說每一項新技術的產生，它同時殺掉了很多工作，當然又創造出一些新的工作。

該圖片疑似AI生成

三

人才需求與行業發展的未來走向

梁建章：長期來看，未來所需的工作類型及對應技能仍存在較大不確定性。但總體而言，掌握廣博的知識與創造性思維、批判性思維至關重要，而那些零散的技巧性內容則沒那么重要。

我一直強調，即便在 AI 出現之前，中國教育已存在巨大的代價與浪費。這種浪費不僅體現在每個學生要浪費一兩年時間復習高考，更因升學考試的巨大壓力，讓家長不愿投入過多精力生育更多孩子。對中國而言，更大的負面影響是人口數量的減少。

作為人口領域研究者，我常被問及：AI 出現后，還需要這么多人嗎？從 工具的角度看，AI 確實會減少人力需求；但從創新角度，我非常認同你的觀點 —— 并非創新效率提升后，就不需要更多人參與創新了。

盡管 AI 會進一步提高創新效率，但創新的復雜程度與難度也在同步攀升。簡單的問題已基本解決，未來的問題愈發復雜，要解決這些問題，仍需人類借助 AI 推進，且需要更多的人、更強的算力參與。

若人口持續減少，國家的國際競爭力會下降；若全球范圍內聰明人的數量減少，創新可能會由 AI 主導，屆時人類將缺乏足夠的人才去理解 AI 的運作，進而面臨失控風險。要維持人類在創新中的主導地位，駕馭好 AI 這一工具，就需要足夠龐大、足夠聰明的研發群體。因此，人口若持續減少，整個人類社會都可能面臨失控風險。

長遠來看，從工具屬性而言，我們確實不需要那么多工人和服務員，但我們需要足夠多的人去主導創新、把控人類社會的發展方向，而非淪為 AI 的“寵物”。

吳軍：我再補充一點，大家別覺得有了自動化工具，原來十個人的活現在一個人就能干，其實不對。那些簡單的活早就被解決了，未來的活會越來越難。一是現在的工作功能確實更復雜了；二是有了現代化工具，人也變懶了，因此還是需要足夠多的人。

梁建章：問題確實越來越難，還有個關鍵是社會協作的尺度在不斷擴大—— 現在是高度復雜的協作型社會，協作相關的問題也需要人來解決，整個社會的復雜性在持續提升，自然需要更多具備相應技能的人參與其中。

雖然工具越來越先進，但創新機會也在同步增多，創業公司的數量似乎仍在增加。所以總體來看，對創新類技能的需求還是會上升。我們看未來的就業和技能需求，不能只看供給側，如哪些工作容易被 AI 替代，像你說的基礎的信息處理工作，還有長遠來看一些服務類的工作，確實面臨替代風險，但創新類工作反而會增加。

另外，文旅產業這類領域，因為人們的精神消費需求會越來越多，行業需求也會持續增長。而且總體來說，人們可能不需要工作那么長時間了，工作時長會減少，隨之會有更多時間用于精神層面的消費，這對這些行業的就業來說是正向推動。所以需求側也在發生變化，不只是供給側起作用。有些行業里，即便 AI 提升了效率，但需求增長的速度比效率提升更快，最終就業崗位反而可能增加。比如旅游行業，最近兩年全球范圍內增長都很快，不管是普通服務人員還是管理人員，崗位數量都在增加。

吳軍：從人口結構優化的視角來看，未來制造業大概率無需新增勞動力，甚至低端服務領域的人力需求也將逐步縮減，正如我們此前探討的。除了旅行、文化等已明確具備發展潛力的領域外，您認為當前我國在哪些方向上最為欠缺人才？哪些領域未來可能需要大量勞動力補充？

梁建章：文化旅游相關、部分服務行業，未來仍會對人力有持續需求。以教育領域為例，大學諸多課程學生或許可通過自學完成，但小學階段的教育大概率仍離不開教師的引導。此外，我認為有一個重要方向值得關注，社會應當為承擔育兒責任的父母提供相應報酬。

培養孩子需要投入大量時間與精力，這一工作對社會至關重要，若無人愿意用心培養下一代，人口、文明與科技都將走向消亡，因此必須重視育兒的價值并給予合理回報。

養老領域亦是如此，盡管機器人可承擔部分照料工作，但親情關懷與人文溫度是機器無法替代的，相關養老服務行業仍需大量人力支撐。由此可見，這類依托情感聯結與人文關懷的行業，會長期存在。

有人或許會問，當物質極大豐富時，人類能否天天只專注于旅游、玩游戲等娛樂活動？理論上可行，但人終究需要通過有意義的事實現自我價值，而家庭責任正是重要的意義來源。照料老人、陪伴孩子，即便過程辛勞，卻能帶來強烈的歸屬感與價值感，孩子所承載的親情傳承與愛的延續，本就是人生完整不可或缺的一部分。

除家庭責任外，各類創新工作也會成為人們的重要選擇，即便部分創新看似微小。比如，每個人都可以通過撰寫文字、分享旅游或生活體驗實現微小的價值輸出；同時，也會有一部分人專注于物理、生物等高精尖領域的研究。長遠來看，參與這類創新工作的人會越來越多：一方面，人類社會的進步離不開持續的創新推動；另一方面，這些工作能幫助每個人找到自身存在的意義。

未來，人們會發掘更多有價值的事情去做，其中許多都與探尋人類社會及生命的意義相關。未來人類社會，終將在創新實踐與生育、培養下一代的過程中，找到自身最終的存在意義。

吳軍：我們假設說五年后、十年后，由于技術的提升，我們社會哪些可能會變好，哪些方面可能會變差？

梁建章：我對技術發展持樂觀態度，對中美兩國乃至全球經濟也充滿信心，中美作為兩大創新引擎，會持續創造更多社會資源。當前的核心矛盾已不是供給不足，而是供給過剩，因此激發需求比增加供給更為關鍵，而激發需求的關鍵在于讓年輕人敢于消費、有能力消費。

我對中國科技發展的前景甚至比美國更樂觀，核心原因是中國仍具備顯著的人力資源優勢。目前中國年輕人數量是美國的3-4倍。即便美國擁有吸引全球精英的能力，經測算中國當前仍處于優勢地位。但需警惕的是，若中國人口持續減少直至減半，這一優勢僅能維持一代人，大約還有20年的高速發展期。若想延長這一優勢、實現長盛不衰，就必須高度重視并切實解決當前的低生育率問題。

吳軍：今天我們探討的核心是人工智能給未來帶來的機會與挑戰。總體而言，我認為機會多于挑戰，很多所謂的挑戰，其實是部分人的杞人憂天，無需過度擔憂。但有一點需要提醒大家：=過去很多固有的思維方式可能已經過時，所以大家必須主動關注新的技術趨勢和新的理念，只有這樣，才能在未來的發展中占據主動地位。

對于家長和教育者而言，關鍵不在于焦慮地"雞娃"，而是要幫助孩子找到自己的興趣和長處，培養他們適應未來社會所需的核心素養。對于年輕人來說，與其擔心被AI替代，不如思考如何與AI協作，發揮人類獨有的創造力和同理心。

在這個充滿不確定性的時代，唯一確定的是：教育的目的不再是培養“工具人”，而是培養能夠駕馭工具、創造價值的人。

《給孩子的信息科學》

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