最近一直在關注AI。

昨天談到了AI時代，保住人類職場發展的4個方向：複雜、創新、人際、線下。

那我們今天繼續聊聊，AI和學習、寫作的關係。

01

首先說說學習。

常常有教育者感嘆說，有了AI，我們還需要學習嗎？以後有什麼事情，直接問AI就好了。

這個擔心不是多餘的，在美國已經有90%的小朋友，已經開始用AI來回答問題。

而波士頓的大學生則非常討厭ChatGPT，因爲老師現在只允許他們交手寫的作業，所有的文檔都被認爲有可能是AI寫的。

整個教育界，對於這件事都不太有共識。

AI會從此就毀掉教育嗎？

當然不會！

回想一下以前幾次技術發明——

以前我們的教育不允許PC，但是現在所有學校都開設如何上網的課程。

後來教育不允許網絡，因爲學生會搜索到相關的信息。現在大部分老師的課件都是從百度文庫上找到的，題目都能從題庫裏面找到。

以前我們也不允許人們使用維基百科和百度百科，現在變成了學生的作業標配，甚至百度百科都能被寫到論文索引。

甚至我們以前也不願意孩子們玩遊戲，而現在的大學老師們，也許也想象不到，遊戲變成了遠比電影大得多的市場，985的很多學生，都在以進入遊戲公司而努力。

對於新技術的適應力，是我們作爲人的信心。

02

但我們學習的方式，也許會完全改變。

Linked的創始人提到使用AI的三個原則：

1. 把AI當研究助理而不是上帝；

2. 把自己當導演而不是工匠；

3. 儘可能不要侷限ChatGPT，多場景使用，找到最適合的場景。

其中我最有感覺的一條就是，把自己當導演而不是工匠。

一個導演是沒法控制演員的演出的，他能做的，是引導演員，就是給演員“說戲”。

好導演會告訴演員這一段的目標，自己想達成的結果，當時人物的心境；然後演員一次次的演，他一次次的調試，從監視器裏，拿到自己滿意的幾條；最後在後期剪輯裏，考慮什麼用什麼不用。

這是不是很像我們和AI的方式？

AI作爲演員，快速“扮演”出各種可能性，一本正經地給答案，或者胡說八道。

而你根據它的結果，不斷調試，一直到最合適的幾條，然後你選擇其中一段，放入你的最終結果裏去，拿到結果。

中間的過程，你都處於一種“導演式”的共創之中。

這種“導演式的成功”，是在現實世界走的通的。

昆丁是著名的電影導演，拍過《落水狗》《殺死比爾》等一系列超級經典電影。

他從未受過任何電影學院的正式教育，不懂所有的術語。但作爲一名錄像帶租賃店的店員，他幾乎看過了世界上所有的恐怖片、武打片和B級片。

你可以理解說，他本人就是這幾個類型片的大數據。

他是怎麼和專業人士合作的呢？

他會在腦子裏把自己想拍的電影過一遍，然後他會站在攝影師後，說“這裏給我一段《飛向太空2002》這種感覺的開場音樂”，這裏我要一段“庫布里克風格的鏡頭”，然後來一段“《醉拳》裏面的老師傅的造型”。

他不知道任何的術語，也不知道實現的方式，他只是直接告訴專業人士結果，然後和他們一次次的嘗試，最後得到結果。

AI時代，這種導演式的學習，變得越發重要——好奇、提要求、評價結果、選擇一個來嘗試、最後綜合出自己的東西。

這個時候，學習的科目反而不重要了，因爲人腦很難比電腦更好。

但這種學習的方式，這種快速理解一個科目，拆解關鍵要素的能力，會成爲未來主流的學習方式。

03

這種學習方式，會需要什麼能力呢？

來看一個典型的學習過程：

產生動機——獲得信息——理解信息——自己實踐——理解規律——繼續實踐和學習——強化規律

以上這一切，都是自己獨立完成的，所以我們的學習過程是：

開啓學習項目——獲得信息——理解信息——自己實踐——理解規律——繼續實踐和學習——強化規律

上學報班——教材——學——做題——理解——考試和實踐 ——升一個年級

但在AI的環境下，會有什麼改變呢？

1. 獲得信息部分，被無限的加強了。每個人如果需要，都有可能獲得無窮的信息。

2. 自己實踐的部分，也被加速了，AI也許可以替代很大一部分。你也許不需要多年的美術功底，只需要會寫提示詞，就可以獲得一副很好的畫。

這樣，學習最關鍵環節，會變成：

好奇——提問——理解——實踐——總結和強化規律

在生活裏，樸素的產生對某些事的好奇（好奇心），然後向AI發出提問，不斷獲得更多的信息。

但千萬不要馬上沉沒在學習這些信息裏！因爲AI是會一本正經的胡說八道的。

所以需要不斷理解和糾偏（批評性思考），不斷提出足夠好的框架性問題，層層深入（對知識結構本身有概念）。

最後你在很多很多好方案裏，選出最靠譜的幾個落到實踐裏去實驗（快速試錯），然後根據反饋，得到一套行之有效的方法。

好奇——批判式思考——知識結構——快速試錯

這4種能力，是AI時代最重要的學習能力。見識比知識，遠遠更重要了。

我們應該教孩子們更多這樣的知識和能力：

1. 對某件事的好奇心；

2. 見過足夠的好知識，帶來對信息的好壞、有自己的品味和taste；

3. 理解一個領域內的知識結構，知道如何能層層深入提問；

4. 不怕錯誤，創造微實驗，快速試錯，不斷調試。

本文來自微信公衆號“古典古少俠”（ID:gudian515），作者：古典古少俠，36氪經授權發佈。