AI時代的教育：養一個人，而不是訓練一個人

面對AI時代，我們需要甚麼樣的教育方式，其實羅賓小弟前幾天也一直再提相關教育議題，今天看萬維鋼老師的觀點。 --- AI視角之下，我們得重新考慮，什麽樣的成長才是人的成長。 傳統的教育是居高臨下的姿態。 主動權在學校、老師和家長這些「教育者」手裡，學生作為「教育對象」是被動的。 以前我們可以把這種教育比喻園丁栽培植物：教育者安排好環境，澆水，施肥，時而選拔；教育對象根據要求成長。 現在有個更精確的類比：那是訓練AI的方法。 事先劃定學習範圍，把標記好什麽是對、什麽是錯的學習材料喂給受訓練對象，完了考核訓練結果——這種教學方式，在人工智能界叫做「監督學習（supervised learning）」，是最基本的訓練AI模型的方法。 但是你這樣教出來的學生連GPT都不如，要知道GPT用的是「無監督學習」中的「自監督學習（self-supervised learning）」，它不用你標記數據，能自己找規律，它天生設定就是能知道老師不知道的東西。 AI不是人，至少現在還不是。我們相信每個人身上都有一些AI（暫時）無法替代的素質。我們說不清它們是哪些東西，但是通過跟AI對比，我們可以知道它們*不是*哪些東西。 --- 簡單說，有三個弊端，是傳統教育中有，AI目前學習方式也有，但是人類中的創新者身上沒有的。 以前你可能都不覺得它們是問題，但是現在AI視角之下，這三個弊端非常明顯。 第一，回報的來源是管理者的認可。 這個學生是不是好學生，由學校和老師說了算，而他們主要看你的考試成績和聽話程度。 第二，高度重視錯誤。 以考試為核心的教育講究「刻意練習」和「補短板」，你必須對自己的錯誤非常敏感才行，有錯必改，知錯必學。 第三，對教學範圍以外的東西，對新事物是不關心的。 老師甚至會督促學生不要分心、少看課外書，把精力都放在“學習”上。能集中注意力是個重大優點。 AI也有這些特點。不管是什麽訓練方法，最後好壞都有一套相當客觀的標準。ChatGPT出來之後人們都愛給它挑毛病，要是自動駕駛AI更是如此，那真是每犯一個錯都是大錯。AI的訓練範圍可以很大很大，但是為了減少出錯，你不想餵給它垃圾信息。 --- 反觀那些創造性人才，科學家、藝術家，特別是企業家，他們正好有三個相反的特點。 第一，回報不是來自上級領導的認可，不是因為滿足了什麽標準，而是來自社會、來自消費者、有時候是來自自己的認可。這樣的認可沒有標準，也許今年的“好”，明年就過時了。他們甚至可以為社會定義什麽叫“好”。 第二，他們並不特別在乎自己做錯過什麽，不太重視短板，他們要的是長板。你做不好的項目可以不做，你應該關心的是在你能做好的項目上，你是否好到了足以贏得認可的程度。 第三，樂於追逐新事物。越新的東西越有可能讓他們獲得競爭優勢。 這樣的人大概不用怕被AI取代，因為他們走的是跟AI不一樣的成長路線。他們身上沒有AI那種機械味，他們有更健全的人格——其中最重要的一點，就是自主性。他們自己判斷什麽是好什麽是壞，自己決定學什麽和做什麽，想要在世界上留下自己的痕跡。他們是自我驅動的人。 --- 為什麽美國人這麽能創新。 學者公認中國式的嚴格教育剝奪了學生的個性 。 一切都是以考試為中心，什麽都講究做「對」，講究符合標準。 學生處於動輒得咎、充滿威脅感的狀態，就好像有人拿槍指著你的頭一樣，始終處於壓力之下。考個95分還覺得自己不夠努力不夠完美，說下次要考100分。 真考了100分，又擔心下次能不能再考100分。這樣的人視野必定是狹窄的。 面對一個新事物，憂患者看到的是危險，快樂的人看到的是機會。 長期灌輸憂患意識，面臨各種考核的壓力，輕則讓人得胃潰瘍，重則讓人產生習得性無助。 AI式教育最大的問題，則是學生缺乏自主性。 什麽都是別人要他做，而不是他自己要做。機器最大的好處就是它天生就是被動的；人最不同於機器的特點就是他想要主動。 從小受氣、在家在學校處處被動的人，長大了真可以主動了，往往不會往正事上主動。 孩子如此，成人也是如此。一天到晚都像個小老頭一樣，摳摳搜搜戰戰兢兢，好不容易取得點成績還要低調，該快樂不敢快樂，真遇到機會也沒了動力，永遠被人管束，下班到點了都不敢走，這樣的人能有多大出息？ 在有AI的時代，我們要好好想想怎麽養育一個人，而不是訓練一個人。 創造型人才的特點是你可以養他，但是你不能控制他。 早期可以給一定的指導，隨著成長要逐漸放開。 自主權是在他自己手裡。 要想指望他做出你意想不到的好事，就必須容忍他做出你意想不到的“壞”事——你不想讓他做、甚至原本打算禁止他做的事。 對AI可以管，對人才只能忍。其實翻不了天，讓他自己折騰，孩子會慢慢成熟起來，只有這樣你才能得到一個完整的人。政府也好家長也好，你必須遏制自己的控制欲。你可以學習更多的耐心和等待。 #萬維鋼精英日課5