北京
對于「如何將 AI 用于教育」，伯克利教授 Greg Niemeyer 給了個公式：
認知結果 = 問題質量 × 判斷力 × 知識儲備
這是個乘法，任何一個歸零，結果歸零
AI 把知識儲備撐到了史無前例的規模
問什么都能答，答得還像那么回事
但問題質量和判斷力呢？
人們題的能力，并不會因為 AI 的出現而自動提升
當然，判斷答案靠不靠譜的能力，也沒有
知識儲備變大了，問題質量和判斷力沒跟上認知結果不會變大，甚至....可能變小
因為知識太容易獲得，提問和判斷的能力反而在退化
這就是很多人用 AI 用出問題的原因：
不是 AI 不行，是問題質量和判斷力沒跟上
什么是「問題質量」
「幫我寫篇作文」
「我這篇作文第二段的邏輯斷了，你看看怎么接上」
兩個問題，質量差很遠
第一個問題把認知外包了，第二個問題在用 AI 解決具體問題
問題質量高的人，能把模糊的困惑變成鋒利的問題
低的人，只會說「幫我搞定」
AI 不會幫你提高問題質量，那是你自己的事
什么是「判斷力」
判斷力不是「信不信 AI」，是校準
信任太低：不敢用，錯過工具
信任太高：不核查，被錯誤信息帶跑
判斷力強的人知道什么時候該信、什么時候該疑、怎么驗證
AI 輸出的東西，哪些大概率對，哪些要查一下，哪些根本不能信——這個判斷，比會用 AI 更重要
AI 不會幫你提高判斷力。那也是你自己的事
三種模式
圍繞問題質量和判斷力，有三種用 AI 的模式：
Minus AI：不用
有些認知必須走身體。游泳得下水，騎車得摔。背乘法表、練書法、學樂器，神經回路只能靠重復建立
這時候用 AI 沒意義，甚至有害
Plus AI：協作
AI 當陪練，不當代筆。你問，它答，你追問，它修正
這個模式能提高問題質量。因為你得想清楚怎么問，才能得到有用的回答
Times AI：重構
理解 AI 正在改變什么叫知識。記住一個事實的價值在下降，判斷一個事實真不真的價值在上升
這個模式能提高判斷力，因為你得建立新的判斷標準
三種模式，是切換，而非選擇
場景不同，模式不同
回到公式
認知結果 = 問題質量 × 判斷力 × 知識儲備
當知識儲備不再是瓶頸
問題質量和判斷力，才是這個時代真正稀缺的東西
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