最近一直在关注AI。
昨天谈到了AI时代，保住人类职场发展的4个方向：复杂、创新、人际、线下。
【资料图】
那我们今天继续聊聊，AI和学习、写作的关系。
首先说说学习。
常常有教育者感叹说，有了AI，我们还需要学习吗？以后有什么事情，直接问AI就好了。
这个担心不是多余的，在美国已经有90%的小朋友，已经开始用AI来回答问题。
而波士顿的大学生则非常讨厌ChatGPT，因为老师现在只允许他们交手写的作业，所有的文档都被认为有可能是AI写的。
整个教育界，对于这件事都不太有共识。
AI会从此就毁掉教育吗？
当然不会！
回想一下以前几次技术发明——
以前我们的教育不允许PC，但是现在所有学校都开设如何上网的课程。
后来教育不允许网络，因为学生会搜索到相关的信息。现在大部分老师的课件都是从百度文库上找到的，题目都能从题库里面找到。
以前我们也不允许人们使用维基百科和百度百科，现在变成了学生的作业标配，甚至百度百科都能被写到论文索引。
甚至我们以前也不愿意孩子们玩游戏，而现在的大学老师们，也许也想象不到，游戏变成了远比电影大得多的市场，985的很多学生，都在以进入游戏公司而努力。
对于新技术的适应力，是我们作为人的信心。
但我们学习的方式，也许会完全改变。
Linked的创始人提到使用AI的三个原则：
1. 把AI当研究助理而不是上帝；
2. 把自己当导演而不是工匠；
3. 尽可能不要局限ChatGPT，多场景使用，找到最适合的场景。
其中我最有感觉的一条就是，把自己当导演而不是工匠。
一个导演是没法控制演员的演出的，他能做的，是引导演员，就是给演员“说戏”。
好导演会告诉演员这一段的目标，自己想达成的结果，当时人物的心境；然后演员一次次的演，他一次次的调试，从监视器里，拿到自己满意的几条；最后在后期剪辑里，考虑什么用什么不用。
这是不是很像我们和AI的方式？
AI作为演员，快速“扮演”出各种可能性，一本正经地给答案，或者胡说八道。
而你根据它的结果，不断调试，一直到最合适的几条，然后你选择其中一段，放入你的最终结果里去，拿到结果。
中间的过程，你都处于一种“导演式”的共创之中。
这种“导演式的成功”，是在现实世界走的通的。
昆丁是著名的电影导演，拍过《落水狗》《杀死比尔》等一系列超级经典电影。
他从未受过任何电影学院的正式教育，不懂所有的术语。但作为一名录像带租赁店的店员，他几乎看过了世界上所有的恐怖片、武打片和B级片。
你可以理解说，他本人就是这几个类型片的大数据。
他是怎么和专业人士合作的呢？
他会在脑子里把自己想拍的电影过一遍，然后他会站在摄影师后，说“这里给我一段《飞向太空2002》这种感觉的开场音乐”，这里我要一段“库布里克风格的镜头”，然后来一段“《醉拳》里面的老师傅的造型”。
他不知道任何的术语，也不知道实现的方式，他只是直接告诉专业人士结果，然后和他们一次次的尝试，最后得到结果。
AI时代，这种导演式的学习，变得越发重要——好奇、提要求、评价结果、选择一个来尝试、最后综合出自己的东西。
这个时候，学习的科目反而不重要了，因为人脑很难比电脑更好。
但这种学习的方式，这种快速理解一个科目，拆解关键要素的能力，会成为未来主流的学习方式。
这种学习方式，会需要什么能力呢？
来看一个典型的学习过程：
产生动机——获得信息——理解信息——自己实践——理解规律——继续实践和学习——强化规律
以上这一切，都是自己独立完成的，所以我们的学习过程是：
开启学习项目——获得信息——理解信息——自己实践——理解规律——继续实践和学习——强化规律
上学报班——教材——学——做题——理解——考试和实践 ——升一个年级
但在AI的环境下，会有什么改变呢？
1. 获得信息部分，被无限的加强了。每个人如果需要，都有可能获得无穷的信息。
2. 自己实践的部分，也被加速了，AI也许可以替代很大一部分。你也许不需要多年的美术功底，只需要会写提示词，就可以获得一副很好的画。
这样，学习最关键环节，会变成：
好奇——提问——理解——实践——总结和强化规律
在生活里，朴素的产生对某些事的好奇（好奇心），然后向AI发出提问，不断获得更多的信息。
但千万不要马上沉没在学习这些信息里！因为AI是会一本正经的胡说八道的。
所以需要不断理解和纠偏（批评性思考），不断提出足够好的框架性问题，层层深入（对知识结构本身有概念）。
最后你在很多很多好方案里，选出最靠谱的几个落到实践里去实验（快速试错），然后根据反馈，得到一套行之有效的方法。
好奇——批判式思考——知识结构——快速试错
这4种能力，是AI时代最重要的学习能力。见识比知识，远远更重要了。
我们应该教孩子们更多这样的知识和能力：
1. 对某件事的好奇心；
2. 见过足够的好知识，带来对信息的好坏、有自己的品味和taste；
3. 理解一个领域内的知识结构，知道如何能层层深入提问；
4. 不怕错误，创造微实验，快速试错，不断调试。
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