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      一個文科生刷屏全網!中產家庭的教育邏輯, 真的要被時代重寫了

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        一個新的時代已經到來。在這個時代,勇氣、想象力和對本質的洞察,遠比僅僅掌握一項工具更重要。

        作者:沈眉莊,文章來源:藍橡樹(ID:blue_oak)

        前兩天,朋友圈和微信群里,有一篇文章被轉得到處都是——標題挺聳動的:《文科生72小時殺入GitHub全球榜》

        副標題更離譜:我沒寫一行代碼,但指揮了一支AI軍隊。

        

        文章的主角叫楊天潤,Naughty Labs 公司的 CEO,同時也是OpenClaw(龍蝦)生態的積極布道者,憑借這個項目,他躋身GitHub全球排行榜前30名。

        更夸張的是,他是這30人中,唯一一位不會編程的門外漢,榜單上其他人都是有豐富開發經驗的硅谷工程師、技術大拿。

        

        在 OpenClaw 的最新版本中,

        楊天潤已經躋身項目貢獻者前30名

        有人從中讀到文科生殺出血路的可能性,有人逐幀分析他的AI方法論,當然也有人對文章夸大楊天潤的成就提出質疑。

        出于好奇,我順藤摸瓜找到楊天潤的直播視頻,內容信息量還是挺大的。擱下爭議不談,聽完這場直播,我從中受到很多教育的啟發。

        過去兩年,雖然很多人都在說AI改變教育,但我始終覺得很抽象,不真實。而楊天潤的分享,讓我真切感覺到這件事已經近在眼前。

        

        科普一下:OpenClaw是AI Agent框架,接上大語言模型,裝上社區開發的技能模塊,自主執行任務。你定好規則,關屏幕去睡覺,第二天醒來,你布置的活,全干完了。

        傳統教育

        正在變成桎梏

        楊天潤本科和研究生讀的都是金融,畢業后一直在投行做并購投資,直到半年前,他才半路出家轉型做AI。沒有行業背景,不懂Python、不懂C++,搞AI開發不是外行指導內行嗎?

        但現實是,他不僅做出來了,還做得比很多資深程序員都要好。

        因為在AI的世界里,規則變了。

        楊天潤在直播中說:“不懂代碼,反而是一種優勢。”

        因為不懂,所以他沒有匠人的執念;因為不懂,所以他不敢微操;因為不懂,所以他保持敬畏,把AI當成一個擁有無限潛力的大師。

        而他自己在團隊中的價值,就是發現一個真正的需求、想清楚商業的閉環、并且把產品賣出去,這些對他來說是駕輕就熟的。

        

        天潤在五道口發起了一個叫「頑皮」(Naughty)的社群,主打反叛、創新

        楊天潤的這個說法,讓我想到前段時間影視颶風的Tim發布的一則視頻,標題叫《如果都有AI,那我的意義是什么?》。

        

        Tim是我本人非常欣賞的視頻內容創作者,他是科班出身的影視專業高材生,以數碼產品測試起家。他引以為傲的是能拍攝到常人難以捕捉的畫面,然后手搓出驚艷的視覺效果。

        某種程度上,Tim代表的是對畫質、技術、特效有著執念的傳統手藝人。

        但是,當字節跳動的AI視頻模型Seeddance出現時,Tim慌了。

        他發現,自己苦練的童子功,AI只需要幾秒鐘就能生成,而且質量越來越高。他感到了一種深深的無力感——我過去的努力,是不是都白費了?

        Tim深刻地反思,作為接受傳統教育出來的一批人,他對AI本能地有一種抵觸情緒。因為潛意識里,我們覺得結果必須是通過艱苦的過程獲得。如果你點一下鼠標就出來了,那是作弊,那沒有靈魂。

        在過去,學藝越精意味著你能獲得越多的正向反饋,但在今天,你的技術反而成為你擁抱AI的障礙,這是傳統教育留給我們的桎梏。

        但楊天潤不一樣。

        因為他不會寫代碼,所以他沒有Tim那種“被替代”的恐懼,也沒有“我要親自寫代碼才算厲害”的執念。對于他來說,AI不是對手,是杠桿。

        楊天潤在直播里講了一個很有意思的細節。他說很多資深的程序員朋友,用AI編程工具時,還是習慣于指指點點。

        AI生成了一段代碼,程序員一看:“哎,這里邏輯不對,不符合我的習慣?!庇谑情_始手動修改,改來改去,效率反而低了。

        楊天潤打了一個生動的比喻,就好像是騎著馬嘲笑火車

        

        當火車剛出現的時候,騎馬的人嘲笑火車慢、笨重、還得鋪鐵軌。但一旦鐵軌鋪好,火車提速,騎馬的人連尾燈都看不見。

        我們現在的教育,是不是還在拼命教孩子練習騎馬?我們是不是在潛意識里,把那些重復性的、機械性的、原本可以交給AI去做的事情,當成了基本功在死磕?

        如果是這樣,那我們培養出來的,可能就是用兩條腿去追趕跑車的人。

        低預期、高容錯

        
      楊天潤分享了他用AI的方法論,讓人津津樂道。

        我聽著聽著,就覺得非常耳熟——這哪里是在講AI,這分明是在講怎么養孩子??!

        他說,大部分人(包括很多專家)用AI,只停留在前兩層:

        第一層,把AI當畫筆(工具)。你告訴它,左上角畫個花,右下角畫個草,顏色要紅的。你指令下得越細,它執行得越準。

        
      結果你很累,AI很憋屈。它的水平永遠被鎖死在你的審美水平之下。它就是個沒有靈魂的執行者。

        第二層,把AI當員工。你給它分派任務,規定動作,時不時還要去檢查一下代碼,像個工頭一樣微操(指指點點)它。

        
      結果,效率提升了,但驚喜有限。

        陳丹青曾經說過,中國家長有很強的家長欲,總覺得我要指導孩子這個那個,離了我的指導,他們肯定不行。很多人用AI,也是同樣的態度。

        楊天潤跳到了第三層:把AI當大師。

        他會對AI說:“你現在是硅谷最頂尖的前十名工程師,你擁有喬布斯一樣的審美,你有著最完美的架構能力?,F在,我要做一個什么樣的產品,請你發揮你的全部能力,幫我實現它?!?/p>

        他說:“我是真的一句代碼都不會寫,所以我非常尊重這些AI。中間它們是怎么做的,我不知道,我也不想知道。我只拿結果說話?!?/p>

        

        這像不像在教育孩子?

        如果我們總是盯著孩子:

        “這道題步驟不對,要按我的方法解。”

        “字寫在格子里,不要出界?!?/p>

        “先做語文再做數學。”

        我們就是在把孩子當畫筆。孩子最終長成的樣子,最好就是我們自己的翻版,大概率是不如我們的。

        心理學上有一個“羅森塔爾效應”,如果你給一個人(或AI)貼上標簽,真心實意地相信他是天才,給他最高的預期,他往往真的會表現出天才的特質。

        楊天潤不懂代碼,所以他沒法外行指導內行,結果AI回報給他的是超乎想象的創造力。

        不懂,反而讓你學會了謙卑和敬畏。

        楊天潤說:“與其花100次微操得到一個70分的結果(如果你自己只有70分水平),不如放手讓AI跑10次,雖然可能會失敗9次,但有1次,它可能會給你一個120分的驚為天人的成績?!?/p>

        回到教育上,我們敢不敢讓孩子“跑錯”幾次?

        在AI使用上,楊天潤給出了一套落地的操作建議,我把它翻譯成“育兒版”:

        
      果導向(給孩子定目標):告訴孩子我們要去哪里,而不是規定他必須邁左腳還是右腳。

        過程不干預(少指手畫腳):當孩子在探索時,哪怕他走彎路了,只要不掉下懸崖,就閉上嘴。別做那個在旁邊嗡嗡叫的直升機家長。

        在風險可控的范圍內,給予最高權限(允許試錯):什么叫風險可控?你不能讓AI直接幫你轉賬,搞砸了錢沒了;但你可以讓AI寫代碼、做圖。搞砸了,大不了重來。

        
      對孩子也是一樣。你不能讓他去玩火、去接觸毒品,這是底線。但在底線之上,他想拆鬧鐘、想把墻畫花、想用一下午發呆,這都是低成本試錯。

        

        “低預期、高容錯”的家長。這里的“低預期”不是指看扁孩子,而是指不要預期孩子每一步都按你的劇本來走。

        別被「文科生」的標簽騙了

        楊天潤的報道出來后,很多媒體打標題叫《文科生72小時殺入GitHub全球榜》。這聽起來很爽,像是文科生的逆襲。但楊天潤則表示:“這是一個標題黨。”

        雖然他確實沒寫過代碼,但他本科、研究生讀的是金融,他學邏輯、數學,這可不是純文科。他做過信息抓取,做過播客產品,研究過API。

        他的專業背景橫跨文理,既不是一個文科生,也不是理工生。

        事實上,AI面前,文理分科正在消亡。

        過去,我們要實現一個創意,中間隔著巨大的技術鴻溝。你有很好的審美(文科),但你不會寫代碼(理科),你的設想就無法落地?,F在,AI填平了這條溝。

        楊天潤說:“把你的Taste,你的審美,你跟人相處的態度拿到AI面前,你就能做出你的東西?!?/p>

        未來核心競爭力將回歸到人的本質。當AI能解決所有“怎么做(How)”的問題時,“做什么(What)”和“為什么做(Why)”就變得無比昂貴。

        有沒有敏銳的感知力?能不能感受到別人的痛苦和需求?(這是產品經理的素質)

        有沒有審美能力?能不能判斷什么是美,什么是丑?(這是喬布斯的素質)

        有沒有提問的能力?能不能問出那個關鍵的問題?(這是科學家的素質)

        有沒有邏輯思維?能不能把一個復雜的大問題,拆解成給AI聽得懂的指令?(這是架構師的素質)

        楊天潤總結了三個關鍵詞:好奇心、想象力,還有打破思維定式的勇氣。

        在硅谷,人們把這種特質總結為「High Agency」——高能動性。這是一種對未知保持好奇,對可能性保持想象,并且敢于放棄一個曾經正確的答案,去走一條沒有人走過的路。

        結語

        
      死記硬背、機械刷題,這些是AI最擅長的。如果孩子只會這些,未來他就是被AI最早淘汰的那一批。

        作為父母,我們可以從楊天潤的分享中獲得哪些重點?

        1. 從糾錯員變成合伙人。

        
      別總盯著孩子的錯題本。試著像楊天潤對待AI那樣,給孩子一個大目標,然后說:“我相信你能搞定,你需要什么支持告訴我。”

        賦予他“大師”的身份,他才可能成為大師。

        2. 培養提問比培養解題更重要。

        
      以前我們教孩子怎么回答標準答案。以后我們要教孩子怎么向AI提問。不僅要問得對,還要問得有想象力。

        3. 允許浪費時間。

        
      楊天潤提到,ADHD(多動癥)特質的人在AI時代反而是贏家,因為他們發散、跳躍、想法多。我們眼里的不專注、愛胡思亂想,可能是他在進行高維度的創新。別急著把孩子的棱角磨平。

        4. 無論文理,先學邏輯與審美。

        
      不管孩子以后學什么專業,底層的邏輯思維(數學/哲學)和頂層的審美能力(藝術/人文)是兩只翅膀。技術中間層,交給AI就好。

        一個新的時代已經到來。

        在這個時代,勇氣、想象力和對本質的洞察,遠比僅僅掌握一項工具更重要。

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