高中輟學卻能進OpenAI拿百萬年薪！他給家長上了一堂殘酷的教育課

抓住風口

本期要點：AI時代的教育新范式

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

最近，OpenAI一位研究員的經(jīng)歷引發(fā)了廣泛關(guān)注。而比故事更值得深思的，是他所代表的一種根本性的教育范式轉(zhuǎn)變。

在舊金山OpenAI總部，聚集著來自斯坦福、MIT等名校的頂尖博士。但就在最前沿的視頻生成模型Sora團隊中，有這么一位異類：Gabriel Petersson，來自瑞典的、年僅23歲的小鎮(zhèn)青年，沒有博士學位，甚至沒有大學文憑和高中畢業(yè)證書，卻五年走完了傳統(tǒng)教育體系下許多人需要十年甚至更久才能走完的路。

簡單介紹一下他的成長歷程。

17歲時，他選擇從瑞典的高中退學，前往首都斯德哥爾摩的一家剛剛起步的創(chuàng)業(yè)公司工作。這一走，就再也沒有回過校園。

但Gabriel并沒有因此而不學無術(shù)，相反，為了給客戶構(gòu)建產(chǎn)品推薦系統(tǒng)，他需要什么就學什么，包括了爬蟲技術(shù)、前端注入技術(shù)等等，甚至自學統(tǒng)計學來證明系統(tǒng)的有效性，還從零組建了一個7人的工程團隊。

2022年底ChatGPT出現(xiàn)后，他敏銳地意識到了AI作為學習工具的價值。他開始利用GPT進行“自頂向下”的學習，先鎖定一個高難度的目標，再讓AI幫助他填補所需的知識缺口。例如，他能在幾天內(nèi)掌握通常需要數(shù)月課程才能理解的強化學習核心概念。這也讓他的能力迅速提升。

2024年5月左右，他正式加入OpenAI，成為Sora團隊的研究科學家，拿到百萬美元年薪。

這個案例告訴我們，在AI時代，教育的核心目標已從獲取知識轉(zhuǎn)向解決問題。個體的價值將越來越多地取決于能否快速定位問題、拆解邏輯，并利用工具即時補全能力缺口，最終利用新學到的知識解決現(xiàn)實問題。也就是說，未來的孩子可能沒有緩沖期，因為社會不需要只有好成績的好學生，只需要能直接上手解決復雜問題的“老”師傅。

自頂向下

首先，我們要指出的是，其實“自頂向下”的學習路徑才是最高效的，而AI恰恰讓這種方法變得切實可行。

傳統(tǒng)教育體系是建立在資源匱乏和工業(yè)革命標準化的前提之上，因為教師和書本知識曾經(jīng)是稀缺資源，被盡量標準化以利于復制和傳播，所以我們必須按順序坐在教室里，用規(guī)定的課本學完規(guī)定的課程。

這個邏輯就好比在玩游戲前，你必須先背誦500頁的游戲說明書，而不是先玩起來，遇到困難了再研究具體怎么玩。

這種模式的問題在于學與用的分離。

比如學生會花費數(shù)年學習各種高深的數(shù)學知識，卻完全不知道它們在AI訓練（如梯度下降）中能如何應用。等到真要用的時候，才發(fā)現(xiàn)知識早已忘光了，或者所學并非所用。

Gabriel卻給大家指明了AI時代的新學習邏輯。

他直接從編寫擴散模型代碼開始，當遇到“梯度下降”這個無法理解的概念時，就利用AI進行遞歸提問：“用12歲孩子能懂的比喻解釋”、“拋開比喻，展示最簡單的推導過程”等等。直到這個概念被他理解并融入現(xiàn)有的認知框架，他才繼續(xù)推進編碼。

這樣一來，學習的驅(qū)動力就不再是“完成課程”，而是消除當前項目中的知識和能力空白，每一份知識都有明確的應用場景，每個能力都能通過反饋不斷磨煉，不僅知道為何而學，也能評判學習效果。

這套邏輯，把學習從被動灌輸變?yōu)橹鲃拥尼鳙C。其中的原因也很簡單，在信息獲取成本近乎為零的AI時代，“知道得多”已經(jīng)不重要了，而知道自己需要知道什么很重要。

終身成長

我們更要強調(diào)的是，只有這樣成長起來的人，才能融入快速發(fā)展的產(chǎn)業(yè)和企業(yè)之中，融入這場深刻的AI革命之中。

別忘了，企業(yè)雇傭員工，核心目的是解決問題，而不是提供學習機會。

以前，大家看重學歷，是因為名校和高學歷是一份效率較高的信用擔保。企業(yè)沒有精力甄別每個人的能力，于是偏向于相信經(jīng)過各種考試嚴格篩選過的人大概率是可以勝任公司的工作。

但這顯然是一種間接且模糊的識別方式。

Gabriel沒有任何高學歷和名校光環(huán)卻能加入OpenAI，是因為他直接提供了能力證明。

他在GitHub上擁有可公開檢驗的高性能開源項目（如FastGrid），在技術(shù)社區(qū)中有獲得大量同行認可的專業(yè)文章和解答，這些都直接證明了他的能力和見識足以勝任頂尖AI公司的工作。

所以，在這里，我們也要提醒大家，即便孩子仍在學校學習，也應開始有意識地在GitHub這類開源平臺或?qū)I(yè)論壇上，積累可公開驗證的項目貢獻記錄。數(shù)據(jù)顯示，OpenAI、Anthropic等頂尖AI公司中，超過40%的研究員并不是計算機科班出身，但均擁有深厚的開源項目貢獻歷史。

對企業(yè)而言，評估一個開源項目的水平，遠比判斷大學文憑的含金量要簡單直接得多，也可靠得多。

但更深層的原因是，我們正處在日新月異的AI時代。許多產(chǎn)業(yè)的發(fā)展速度，已經(jīng)等不及大家花幾年學完知識，再出來實踐，而是要現(xiàn)學現(xiàn)賣，或者更準確的說，要能為了現(xiàn)賣而現(xiàn)學，而且還要能短期內(nèi)磨練出老專家的水平。

這就要求，所有人都必須要能有快速學習和終身成長的意識和能力。

然而，傳統(tǒng)教育的一個大問題就是并沒有培養(yǎng)這個能力。盡管所有的老師和學校都聲稱他們很重視這一點，但許多學生在離開學校的環(huán)境后，就不會學習了，也失去了學習的動力。

矛盾之一在于傳統(tǒng)教育的超長反饋回路讓學生無法堅持自學，必須要有老師的監(jiān)督。

學生今天認真學習的結(jié)果，要等到數(shù)月后的考試才能顯現(xiàn)，而一次考試得了分高也不見得就能進入好學校，而寒窗苦讀十余年的價值更是要到在求職時才能被市場檢驗。

矛盾之二在于，傳統(tǒng)教育仍以知識傳授為核心，而不是幫助學生建立自學的能動性。

心理學研究發(fā)現(xiàn)，那些不畏困難、敢于嘗試的人，往往具備較高的自我效能感，說白了，就是相信自己終能完成目標，并愿意為此持續(xù)努力。這種信念很大程度上源于他們能夠進行低成本試錯，也就是在代價不大的情況下進行嘗試，并快速獲得反饋，從而知道如何調(diào)整。

反觀在學校或在家庭之中，很多孩子什么都不想干，往往正是因為他們不相信自己能做好。根源在于，他們除了能得到分數(shù)以及無關(guān)痛癢的夸獎（當然更多的是批評），并不知道對在哪、或錯在哪，不知道如何改進，更不知道知識對自己的價值。

Gabriel則展現(xiàn)了能動性的重要作用。

在ChatGPT出現(xiàn)之前，他就憑自學成功推出了自己的商品推薦系統(tǒng)，這對于一個高中生而言已不是一件易事。他的做法也很簡單直接，先快速構(gòu)建一個免費可用的原型產(chǎn)品來驗證市場需求，再根據(jù)客戶反饋不斷修改迭代。

這正是教育中最稀缺的機制，我們沒有真實的能提供即時反饋的環(huán)境，來幫助學生快速自我修正并不斷成長。

這也正是我們設計并推出“AI少年營”與“AI冬令營”的核心原因，我們旨在推動孩子完成人生第一個真實作品，并在這個過程中建立不斷反饋不斷優(yōu)化的自我進化機制。

在此也向各位家長推薦前哨AI冬令營。我們將通過高強度的集訓，讓孩子能親自上手完成一個真實AI項目的開發(fā)全過程，從理解AI到駕馭AI。為了保證教學質(zhì)量，名額有限，快快點擊鏈接了解詳情吧。

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王煜全要聞評論，我們下周見。

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“AI時代的教育”

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