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【GET2025】古典:AI時代的個人發(fā)展核心競爭力

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11月17至18日,芥末堆在北京舉辦以“教育有AI,學習無界”為主題的GET2025教育科技大會。720萬冊暢銷書作家,“超級個體”概念提出者古典以《AI時代的個人發(fā)展核心競爭力》為題進行了分享。

以下為演講實錄,經(jīng)編輯:

我講的話題叫“AI時代的三種核心競爭力”。先給大家看一組數(shù)據(jù)。這兩天我們一直在聊AI,我盡量聊一些跟大家切身相關的事情。看這個數(shù)據(jù):ChatGPT用了兩個月就達到了1億用戶,比當年最快的TikTok快了整整7個月。而根據(jù)2030年的一份報告顯示,大約五年以后,有22%的工作會發(fā)生顛覆性的變化,包括在座很多人的工作,也會面臨這樣的變化。

未來會出現(xiàn)7800萬個新的工作崗位,但作為職業(yè)規(guī)劃老師,我要明確告訴大家:這新出現(xiàn)的7800萬崗位,和被擠壓的22%,根本不是同一撥人。被機器取代的老手藝人和新上來的熟練工人,不在同一批次。一撥人會下去,一撥人會上來。還有數(shù)據(jù)顯示,40%的雇主預期會用AI減少員工。

差點忘了自我介紹。我是一名老教育人,2002年加入新東方,2008年自己創(chuàng)業(yè),一直在做職業(yè)規(guī)劃的工作。我的視角主要有三個:一是成人教育,二是K12培訓這個老行業(yè),三是我特別關注AI這波浪潮對今天的職業(yè)生涯,以及孩子未來職業(yè)生涯的雙重影響。今天我就想和大家聊聊這個話題。

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首先,AI的變化遠遠比我們想象的要快,所以2030年的預測也不一定準確。今天AI的受益者和未來被AI擠壓的人,完全是兩撥人。對整個社會來說,技術總是先破壞再創(chuàng)造;但對個體來說,你是站在被創(chuàng)造那撥人,還是落在被淘汰那撥人?差距會非常大,就像天人永隔一樣。

也許聽我講完,你會覺得自己已經(jīng)有點“廢了”,但沒關系,因為我們還有教育。問題是,我們能給孩子做什么樣的技術儲備?



我看今天的很多教育,其實讓我很擔憂。我們總是用2025年的思維去幫孩子提分、搭建能力,讓他們學得更快、更高效,但很可能他們真正進入社會的時候,面對的是2035年的世界。我女兒今年12歲,讀六年級,她大約在22歲進入社會。你說,到那時,她現(xiàn)在每天花三到四小時學的這些東西,還管用嗎?

很多教學內(nèi)容現(xiàn)在看起來都有點搞笑:我們用2025年的思維去培養(yǎng)孩子,去準備2035年的戰(zhàn)場,還妄想打敗一個在2026年就明確會超過我們的AI對手。也許我們贏在了起跑線上,但未來根本不是一場起跑線的比賽,更像是一場游泳比賽。今天練的東西,很可能明天就廢了。

這是一個悖論。基于這個悖論,我想討論一下:在AI時代,什么能力最關鍵?AI哪強,人哪強?五年之后,我們現(xiàn)在培養(yǎng)的哪些能力,能夠讓孩子在三到五年的賽道上,不被AI淘汰。

2

我前段時間看了一本書,叫《人比AI狠》,我覺得講得蠻清楚的,我們可以參考一下。AI能生成標準化的文本,但它不能替代個性化表達。順便說一句,市面上那些數(shù)字人、自動出爆款的工具,我都試過了,效果并不好。真正做得好,還是得靠個人的數(shù)字化表達,也就是你自己的獨特風格。

AI可以幫你填知識的空白,但它不能保證所有信息都準確。如果你不是某個行業(yè)的專業(yè)人士,很容易被AI的“幻覺”誤導。現(xiàn)在很多人會說,工作流一環(huán)一環(huán),如果你提示詞不夠好,你自己專業(yè)能力又不夠,每一個環(huán)節(jié)的成功率可能只有80%。如果連續(xù)三到四個環(huán)節(jié)都靠AI操作,那么實際成功率就是80%×80%×80%,最后可能只有0.45左右。你敢把最核心的環(huán)節(jié)交給一個成功率只有0.45的人嗎?

所以短期內(nèi),AI完全獨立完成工作流是不太可能的。我們需要學會識別AI可能產(chǎn)生的幻覺,才能用得更穩(wěn)、更安全。

AI可以提供建議,但不能承擔決策責任,這一點很好理解。就像我們公司的財務經(jīng)常說,我覺得AI替代不了我。我問為什么,他說AI不能替我坐牢。AI不能承擔責任,所以如果想用AI做一個一人公司,這是不太可能的,因為沒有人是法人。

AI可以把理論應用到不同的場景里,但它不能主動去理解你的具體場景。舉個例子,現(xiàn)在市面上有很多AI背單詞的工具,但如果在孩子背單詞之前有一個陪學老師,他能觀察到很多額外信息。比如孩子來的時候衣服總是臟的,沒吃飯,眼鏡是懵叉叉的。我認識一個老師,他說,他只是幫一個孩子把眼鏡擦干凈,從此他們成了好朋友。孩子開始認真學習,有了自信。AI雖然能給出正確答案,但它沒有眼耳鼻舌的感知,沒法把現(xiàn)場信息傳回去再做調(diào)整。

AI可以模擬對話,但不能模擬獨立意志和真實體驗。總體來說,從教育培訓的角度看,AI可以完成個性化教育的“配菜”功能:它可以告訴你該學什么、學到什么程度、怎么學,以及給出反饋。但它不可能隔著一個人去創(chuàng)造愉悅感、營造成就感,也不能在互動中建立關系、慢慢塑造孩子的人格。

所以我想,在很長一段時間里,至少到2030年,AI會為每個教育工作者、每家教育公司留下巨大的空間去發(fā)揮。

3

AI時代到底需要什么能力?我會講很多案例。講這些案例的時候,我知道在今天的學習環(huán)境里、在內(nèi)卷的環(huán)境下,有些東西可能無法直接去執(zhí)行。但即便不能去執(zhí)行,至少我們也不要去損害它。我們能做的,是先不說怎么培養(yǎng)這些能力,而是先保住它,別把孩子弄傷了。



AI時代的三種核心能力,第一種是通才大于專才。今天,專業(yè)主義的道路越來越窄、越來越難走。如果你能成為業(yè)內(nèi)前20%的專業(yè)人士,你不用擔心。但如果你是在0到80分的區(qū)間,AI基本上就能替你干掉大部分工作。

舉一個真實的例子。我有一個朋友,他是美國著名量化交易所里唯一的中國人。在中國的時候,他多次獲得奧賽冠軍,所以他特別自豪,覺得自己有一種數(shù)感:三位數(shù)的加法一看就知道大概結(jié)果。他以前很自豪,覺得這是他的超能力。

但到了美國的量化中心,他發(fā)現(xiàn),每個交易員都有這種能力。面對大量數(shù)字,他一眼就能判斷哪些有問題。他說,他的數(shù)感是比AI更強的地方,因為AI需要把所有數(shù)字全輸進去。但他不僅有數(shù)感,還能判斷這些數(shù)字之間的聯(lián)系,從而敏銳洞察整體趨勢,所以在某些層面,他比AI強。

然而,另一個人立刻反駁說:“不,我可以在你眼睛旁裝一個眼鏡,把整個房間的數(shù)字都捕捉到。”這意味著AI的數(shù)感在數(shù)學層面甚至可能超過你。朋友思考了一下,說:“是的,但我還有一招更強的:每當我看到這些數(shù)字變化時,我會聯(lián)想到幾家公司的財報和近期新聞。小時候我讀了大量的《資治通鑒》,所以會想到歷史故事中宰相與皇帝的博弈,從而預判這家公司是好還是不好。”

總結(jié)一下,人和AI的競賽:在純數(shù)學運算上,我們可能完敗;在數(shù)感上,大致持平;但在通識與專才聯(lián)想的層面,人有很大的優(yōu)勢,這正是AI短期內(nèi)難以替代的能力。

4

你會發(fā)現(xiàn),AI出現(xiàn)以后,整個世界被分成兩類人。第一類是專業(yè)人士,也就是所謂的“專業(yè)人士”。他們喜歡標準化,習慣被告知、套路化,遇到A就A,遇到B就B,知識面很窄。今天在中國,大概70%到80%的職員都是這樣。



而在AI時代,更受歡迎的是第二類人,知識面寬的人。知識面寬來自大量無目的的閱讀,就是不知道該讀什么,就瞎讀。比如你讀《資治通鑒》的時候,沒有人會想到未來你要做操盤手,這就是無目的的閱讀。

第二步,在大量閱讀之后,A領域和B領域之間會產(chǎn)生聯(lián)系。比如《資治通鑒》的故事可能很像現(xiàn)在某家公司的政策,或者某個花的形狀會讓你想到物理學里某個公式,慢慢地,這些認知會打通。

第三,因為這種人有極強的好奇心,他們會不斷跨界,這類人將成為AI時代的新寵。打個比方,通才更像指揮家,各個樂器水平一般,但特別知道什么時候該用哪種樂器;專才更像小提琴手,但在未來,80分以下的小提琴手很容易被取代。而一個懂得與AI合作的指揮家,可能永遠不會被淘汰。

所以我們要思考自己,是成為專業(yè)人士,還是通用人士?也要思考,你的學生現(xiàn)在是被專業(yè)人士培養(yǎng),還是通用人士培養(yǎng)。我覺得很可惜,大多數(shù)還是偏左的那類。

舉個例子,我女兒問我:“為什么要學數(shù)學?”我說:“數(shù)學是最性感的語言。”巴赫寫《平均律》用的是對數(shù),埃菲爾鐵塔之美用的是黃金比例,愛因斯坦用鉛筆在紙上計算,算出了百年后黑洞的樣子。再比如你每天刷抖音,總能刷到自己喜歡的內(nèi)容,背后是算法;你媽媽看“猜你喜歡”,背后是概率。

我講了一大堆,我女兒一點感覺都沒有。我又說:“你喜歡看《十日終焉》對吧?”她說喜歡。我就告訴她:“《十日終焉》其實可以理解成中國版的‘魷魚游戲’,每一輪都是博弈論,我給你講講怎么破解這些謎題,好嗎?”她立刻來了興趣。

所以,一個通才的邏輯是:有大量的知識儲備,可以不斷地告訴自己“這個就是這個,這個就是那個”,如果不喜歡,就換一個場景繼續(xù)激發(fā)好奇心。這樣的人,加上一群AI智能體,就能學會解決巨大的問題。

我總結(jié)一下通才的培養(yǎng)方法,叫“學的雜、想的多、玩的花”。



所謂“學的雜”,就是廣泛了解各種事物,認識各種人,憑興趣學習,沒有太多功利性想法,積累大量看似莫名其妙的儲備。 “想的多”就是不斷思考各種可能性和聯(lián)系,把不同的知識、經(jīng)驗串聯(lián)起來。 “玩的花”就是不斷進入新領域,很難停留在一個領域。

如果你有機會看看最近在硅谷那群AI領域的投資人、操盤人、新媒體人,你會發(fā)現(xiàn)他們?nèi)际沁@樣,同時開展十個項目,也不知道哪個會成功,但只要有一個火了,其他九個就不重要了。這就是今天通才的玩法。

5

第二個問題是,青年要比答案更重要,問題青年比答案青年重要很多倍。

什么叫問題青年?今天答案變得特別廉價。比如人在答案層面已經(jīng)徹底輸給AI:查法律條文比AI慢兩小時,準確率也低,算力更不用說,AI太強了。DeepSeek上47%的流量在算命,還有12%用來做心理咨詢。為什么?因為拿高考規(guī)劃來說,人類的規(guī)劃師只能告訴你哪所大學好,但AI規(guī)劃師能跟你聊一切,它精通所有學科,能跟你說星盤比東北大學好不好。

牛的地方在于提問題。比如有一個非常出名的人,他31歲,是以色列前退役軍官、工程師。31歲那一年,他在東南亞用一臺電腦一邊旅行,一邊開發(fā)網(wǎng)站。六個月后,他用這臺電腦賣掉了公司,拿到8000萬美金。這一人公司,在6個月時間里完成了別人做一年都做不了的事。

這個人除了是通才外,他最重要的特點是提了一個好問題:別人都在研究AI如何更好地寫代碼,他問自己:“人為什么要寫代碼?可不可以不寫?”于是,他的網(wǎng)站就能讓普通人用自然語言說“我要做一個什么軟件”,AI就能幫你全部完成。

AI時代是言出法隨的時代,只要你說出來,總有答案。難點在于——你根本不知道該問什么。如果你還在老是問“我的星盤怎么樣”,就永遠到不了核心。你能問的問題有多有力量,就能打通多大層面的事情,開辟多大層面的公司。

6

我印象最深刻的是,我在新東方當老師的時候,新東方的詞匯數(shù)據(jù)系列是我最先接觸的。有一次,我在給一個班講課時,發(fā)現(xiàn)兩類家長的反應截然不同。

一類是工薪家庭,好不容易攢錢上了VIP課程。我跟他們說:“你們的孩子需要在背單詞上再努力一點。”這些媽媽就會說:“聽到了嗎?古老師說要多背單詞,回去好好努力,好嗎?”這是一類家長。

另一類家長,讓我震撼。他是一個高知家庭,家境還不錯,但關鍵是他的思維方式。我說:“孩子需要多背單詞。”他卻問:“我們家的孩子不喜歡重復背東西,你能為他設計一套關于政治的英文閱讀材料,讓他能更快學習嗎?”



這一瞬間,媽媽就變成了一個真正會提問題的人,而我就變成了一個聰明的智能體。未來的時代,需要這種媽媽,而不是只會接受答案的媽媽。

這個時代,我們需要問題媽媽,而不需要答案媽媽。答案太廉價了,到了2030年會更加廉價。如果今天只拿一個答案去工作,一定會出問題,一定會變成前面那種被AI取代的智能體。

回頭看過去的司機,打車以前,他只需要認路,有答案就行。但今天好的司機會問你:“你是去面試嗎?我給你講講面試經(jīng)驗,好不好?”想象一下,如果自動駕駛真的普及,哪類司機會活到最后?一定是右邊這一類,即便無人駕駛沒來臨,他們也會存活。

同樣的道理,UPS就是這樣出現(xiàn)的。Jim Casey第一次意識到,送信這件事將來汽車可以替代他,但送包裹卻不行。他想到把福特汽車的后座改成包裹車,開始送貨,這就是UPS的開端。隨著UPS越來越成熟,他發(fā)現(xiàn)送貨的人離不開他的配套服務,貨運行業(yè)就這樣形成。在這個行業(yè)里,送貨的人本身成為了標準制定者,甚至反過來去買各種標準設備。

UPS是經(jīng)典的配套逆襲案例。各位老師、校長,如果擔心自己在AI時代成為大公司教育產(chǎn)品的配套,我們應該盡快思考:今天教育AI的配套是什么?我們的逆襲機會在哪里?我們怎么把UPS的打法再演繹一次?

7

我的思路是什么?我們現(xiàn)在的思路是做學習力指導師的業(yè)務。我們可以幫AI機構(gòu)、AI學習機、教培機構(gòu)嵌入一個學習力指導師,通過6到8次的咨詢,提高孩子30到200分,同時建立他們的信心。建立了關系之后,再把孩子相關的升學規(guī)劃和教育資源通過這個渠道順下來。我們已經(jīng)和三四家機構(gòu)合作過,效果還不錯,也有全套方案。如果感興趣,可以下來找我。



最后一句話,審美大于努力。各位看看這張圖。我們前面講過,通才提高的是學習技能,提問提高的是搜索技能,但學什么、搜什么,靠的是審美技能。因為這個世界已經(jīng)從主流延展到無數(shù)可能性,什么是美的,只有你自己知道。如果通才背后是學習力,提問背后是搜索力,那么學什么,關鍵就是選擇。不是選擇大于努力,而是審美大于努力。審美是一種對人生的品位。

在工業(yè)化時代,我們的導航是靠地圖,很粗糙,有圖就能走。但今天,你會發(fā)現(xiàn)我們的導航是用九個激光雷達。什么意思呢?在大的初期階段,邏輯和框架可以幫你完成選擇,但在快速變化的時代,只有感知力才能完成選擇。

人生導航要從“看GPS”變成“看激光雷達”。什么叫感知力?就是審美+理解+表達力:你知道什么對你好,理解為什么它好,然后能講出來——我希望這個世界如何對我好。審美與感知、理解、表達結(jié)合后,就能做到言出法隨。

很多人講不清楚自己想要什么,說不明白自己想要的是什么,這種能力在AI時代會變得非常重要。人生三大內(nèi)耗,其實都是缺感知力造成的:活在“不應該”“我應該怎樣”“我應該幫助別人,我應該善良,我應該美好”的束縛里,其實應不應該你缺的正是感知力。

當你在做一件不快樂、不符合天性的事情,但周圍人都說它穩(wěn)定、安全、可以做,你就陷入了內(nèi)耗;跟一群合不來的人在一起,也是一種內(nèi)耗。這三件事,本質(zhì)都是感知力的問題。所以,今天如果你對自己有審美能力,對答案有判斷能力,當答案無窮、選擇無數(shù)的時候,你知道自己愛吃什么、想做什么、理解什么、哪種方式舒服,以及怎么才叫舒服,并能講明白,這種能力,其實是學習力和搜索力的原動力。



里奇·薩頓是AI領域的霍金式人物,他寫過一篇文章叫《苦澀的教訓》,他說在這個時代,只有兩種技術可以在計算上無限縮放,那就是學習和搜索。我們的人生無非就是不斷學習,遇到問題就不斷提問、不斷搜索:上AI是搜索,找事情是搜索,找感覺也是搜索。我們?nèi)绾翁暨x學習的結(jié)果,人生還有一個算法,那就是審美,不斷向內(nèi)看,知道自己喜歡什么、為什么喜歡、什么樣的讓自己更爽。在AI時代,一個真小人是真人,一個濫好人就是爛人。

我認為,在AI時代的三種核心競爭力是:不斷學習、不斷搜索,以及不斷向內(nèi)看、培養(yǎng)審美。這三種能力,如果我們今天不能去培養(yǎng),至少不要毀掉它。希望2030年的時候,我們還能有機會見證它。

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