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騰訊科技《AI 未來指北》特約作者｜小燕

編輯｜鄭可君

封面 | 公眾號 AI 生成

面對大模型技術(shù)洶涌而來、AGI 時代逐步成型，我們每個人都被迫回答一個根本問題：在這個技術(shù)無限逼近智能邊界的時代，普通人如何變得不可替代？

在騰訊新聞直播中，清華大學(xué)心理與認(rèn)知科學(xué)系主任劉嘉教授結(jié)合其新書《通用人工智能》，對這一問題進(jìn)行了深入探討。

劉嘉教授與騰訊科技主編鄭可君圍繞人類價值的重估、不可替代的能力，以及與 AI 共生的新路徑展開探討，本期主要分享內(nèi)容：

1、第一次工業(yè)革命解放了 " 身體 "，人得以從土地與機械中脫身，做更廣闊的事?，F(xiàn)在 AI 的到來，解放的是 " 技能 "。

2、AI 真正面臨的兩道坎：沒有 "0 到 1" 的創(chuàng)造力，也沒有像人類一樣的自驅(qū)力。

3、大模型本身就是 " 知識密集體 "，最先被替代的必然是白領(lǐng)，尤其是知識密集型崗位。

以下為本次分享的觀點實錄，經(jīng)騰訊科技編輯整理：

AGI 時代，人類的價值定位是什么？

騰訊科技：在 AGI 浪潮席卷全球的 2025 年，人工智能正以指數(shù)級速度重構(gòu)著人類文明的底層邏輯。AI 的進(jìn)化軌跡既令人嘆為觀止，卻又催生出我們深層的存在性焦慮—— AGI 時代，作為一個普通人，什么才是真正不可被替代的？

因此，騰訊科技特邀清華大學(xué)心理與認(rèn)知科學(xué)系主任、人工智能學(xué)院兼職教授劉嘉教授展開深度對話。劉嘉教授在其新著《通用人工智能：認(rèn)知、教育與生存方式的重構(gòu)》中提出 " 雙重進(jìn)化 " 理論，認(rèn)為人類正站在文明史的奇點上：既要駕馭 AI 的演進(jìn)邏輯，更要完成認(rèn)知范式的自我革命。

劉嘉：年初有媒體曾采訪我的時候，問我：這幾年最大的感受是什么？我的回答是：" 沒有被這個時代落下 "。

技術(shù)演進(jìn)太快，大模型領(lǐng)域甚至流傳 "72 小時半衰期 " 的說法——三天不讀論文就可能落伍。那么，在這臺 " 永遠(yuǎn)追不上的跑步機 " 上，我們該如何自處？唯一能抓住的，是那些不變的底層價值。守住它們，才能保持本色，不被甩出局。

這并非新問題。早在第一次工業(yè)革命，紡織工人因技術(shù)替代陷入失業(yè)，不少人甚至砸毀機器以示抗議。但從今天回看，工業(yè)革命推動了人均 GDP 和人口的非線性增長，技術(shù)恐慌的背后往往隱藏著結(jié)構(gòu)性進(jìn)步。

我曾在 2023 年年初提過，未來 95% 的教師會因大模型而失業(yè)，這個觀點當(dāng)時備受質(zhì)疑。如今來看，教師、律師、程序員、會計、設(shè)計等知識密集型行業(yè)，都在經(jīng)歷不同程度的沖擊。

我們現(xiàn)在的處境，正像極了當(dāng)年的紡織工。第一次工業(yè)革命解放了 " 身體 "，AI 時代則正在解放 " 技能 "。過去學(xué)繪畫、編程要花五到十年，如今 AI 幾秒就能完成。這讓我們必須重新思考：真正屬于自己的價值是什么？

AI 不是替代者，而是照見人類價值的顯微鏡。我們焦慮的，從來不是 AI 會不會取代我們，而是我們是否清楚自己真正熱愛什么、擅長什么?，F(xiàn)代社會最可怕的，不是 "AI 搶飯碗 "，而是你根本不知道自己想要什么。

騰訊科技：我們過往的教育體系強調(diào)標(biāo)準(zhǔn)答案，一切都是為了考高分和上好大學(xué)，這導(dǎo)致很多人到了二三十歲，甚至更年長時，仍然不知道自己真正熱愛的是什么。AI 時代已經(jīng)到來，我們也更有必要討論：我們到底應(yīng)該如何找到熱愛之事？如果被 AI 替代了，我們應(yīng)該去做什么？如何與 AI 走出碳基與硅基的不同路徑？這些話題，我們都會在接下來的對話中進(jìn)行探討。

劉嘉老師，您曾將 2022 年 11 月，ChatGPT 的發(fā)布時間視為 AI 發(fā)展的分界線?，F(xiàn)在已過去近三年，你怎么看待這三年的發(fā)展，以及此刻我們所處的節(jié)點？

劉嘉：大概一個月前，OpenAI CEO 山姆 · 奧特曼在官網(wǎng)發(fā)了一篇博文，標(biāo)題是《溫和的奇點》（The Gentle Singularity）。這里先解釋 " 奇點 " 這個概念，它最早由未來學(xué)家?guī)炱濏f爾提出，指的是 AI 超越人類智能、社會發(fā)展軌跡因此斷裂的那個點。2005 年他在《奇點臨近》一書中預(yù)測 AI 將在 2029 年通過圖靈測試。當(dāng)時大家覺得這個預(yù)測很瘋狂，畢竟連智能手機都還沒普及。但實際上，我們在 2024 年已經(jīng)提前實現(xiàn)了。圖靈測試本質(zhì)上是判斷 AI 是否能偽裝成人類?，F(xiàn)在 GPT 的表現(xiàn)，基本已經(jīng)達(dá)到這個水平。所以我認(rèn)為 2022 年 11 月 30 日是一個清晰的歷史分界線：此前 AI 是工具，之后則成為 " 新物種 "。

奧特曼在文中表達(dá)了兩個觀點。第一，奇點已經(jīng)到來；第二，這是 " 溫和的 " 奇點。也就是說，AI 不是毀滅人類，而是在與人類共進(jìn)化。我們看起來似乎只是多了一個能對話的模型，但實際上，它的變化遠(yuǎn)比我們表面感受到的深刻得多。

騰訊科技：奧特曼是個非常成功的商業(yè)奇才。他說 " 溫和的奇點 " 這句話，讓我聯(lián)想到一篇論文的觀點：AI 取代人類并不是一瞬間發(fā)生的，而是緩慢發(fā)生、難以察覺，就像 " 溫水煮青蛙 "。比如近期，Google 又悄悄上線了一個小功能——可以通過對話直接設(shè)置日程。這些變化看起來微不足道，但它們積累起來，終將改變整個世界。

劉嘉：這就是 " 溫和 "。

騰訊科技：也正因為如此，反而更令人不安。那想請你接著談?wù)?，既然圖靈測試已通過，" 溫和的奇點 " 也到來了，AGI 時代真正意味著什么？

劉嘉：我認(rèn)為，這意味著我們每一個人都必須認(rèn)真思考一個問題：我的使命是什么？也就是我真正想要的東西是什么。過去我們不需要思考這個問題。比如上大學(xué)，意味著能落戶城市、有份工作，有碗飯吃。那時生活目標(biāo)很簡單，生存就是全部。很多人懷念上世紀(jì)八十年代，就是因為那時活得單純，只要能吃飽就好。

但現(xiàn)在，吃飯早已不是最緊要的問題。有家長來問我，說孩子想學(xué)生命科學(xué)，他勸孩子轉(zhuǎn)學(xué)人工智能，擔(dān)心 " 找不到飯吃 "。我反問他：" 你們家缺孩子養(yǎng)活自己這口飯嗎？" 他說不缺。我說，那你應(yīng)該鼓勵孩子去做自己真正想做的事。

AI 正迫使我們認(rèn)真面對：我到底想干什么。這并不容易?，F(xiàn)在大學(xué)生中抑郁的比例遠(yuǎn)高于我當(dāng)年，甚至小學(xué)生也開始出現(xiàn)問題。這是因為他們失去了方向感。

過去我們明確知道為什么要讀書、為什么要工作——為了生計。但現(xiàn)在，不上大學(xué)也能找工作，不工作也不至于餓死，那么 " 我活著是為了什么 " 這個問題就成了巨大的心理負(fù)擔(dān)。

而 AI 進(jìn)一步?jīng)_擊的是技能價值：你會繪畫，AI 也會；你學(xué)音樂，它也能作曲；你寫代碼，它寫得更快。這時候你就會開始懷疑：那我的價值是什么？

這正是 AI 帶來的最重要的問題。它既是挑戰(zhàn)，也是機會。它讓我們必須在二三十歲時就開始思考：我的天賦是什么？我熱愛的事情是什么？我要如何用 AI 來放大它？

越早思考越好。思考這個問題比以往任何時候都更迫切。

2

什么能力能讓我們無法被替代？

騰訊科技：聊完上面的話題，我覺得可能以后我們不再需要真人主持人了，只需要一個 AI 版主持人和數(shù)字人劉嘉老師，把書喂給它，它就能自動回答各種問題了。

劉嘉：這是我剛才提到的第一個點，AI 正在對人類原有的價值產(chǎn)生沖擊。第二，AI 能幫助我們找到自己真正有價值的東西。

前段時間和小柯（《北京歡迎你》音樂人）聊，他說 AI 沖擊了音樂界，但反常的是，AI 的流行反而讓他的單價上漲。打個比方，以前 1 萬塊接的活，現(xiàn)在要 2 萬。為什么？因為 AI 影響的是初學(xué)者，作品高度同質(zhì)化。如果你有一部電影，想要它的音樂更出彩，找小柯幫忙，他會讓 AI 生成一堆音樂，然后自己反其道而行之，最終寫出和這些 AI 音樂完全不同的作品。這就是 " 人味 "，AI 能生成音樂，但沒有 " 人味 "。

你做數(shù)字主播，我做數(shù)字專家，雖然我們能精準(zhǔn)回答問題，但總感覺少了點什么，那就是 " 人味兒 "。在線交流也一樣，雖然有很多人在看，但他們的體驗比現(xiàn)場要差，因為少了 " 人氣 " 和 " 氣味 "。這是機器無法替代的，反映了我們?nèi)祟愖钫滟F的價值。

舉個例子，偏微分方程，ChatGPT 一秒就能給出答案，而我可能要解半天。文獻(xiàn)調(diào)研也是，AI 幾分鐘就能完成，但它無法替代的是什么？是 " 感性 "。

感性有兩個層面：第一個是 "situatedness"，即 " 身臨 "，你必須親身在場?？粗槟吕尸敺宓恼掌图o(jì)錄片遠(yuǎn)不如親自站在山腳下的震撼。第二是 "embodiment"，即 " 具身體驗 "。不是打卡式地跑景點，而是站著讓風(fēng)吹臉，享受夕陽照射的感覺。這是人類的獨特體驗，AI 無法觸及。

以前我們花太多時間做 PPT、寫代碼、記筆記，而這些現(xiàn)在 AI 都能幫我們完成。剩下的時間，我們可以去理解用戶的感受，體驗產(chǎn)品帶來的情感和歡樂，而不僅僅是提升效率。比如一款游戲，如果能讓玩家為英雄倒下而動容，這已經(jīng)超出了 AI 的范疇。

所以，我認(rèn)為 AI 讓我們重新發(fā)掘 " 感性 "，逼著我們重新成為 " 人 "，而不是像機器那樣活著。

騰訊科技：這個觀點和我們未發(fā)布的 KK 對談很一致。我們問 KK 未來人類最重要的能力是什么，他說：" 就是做人。" 人本身就是社會。如果像《頭號玩家》那種設(shè)定，你進(jìn)入虛擬世界，背后的數(shù)字人其實是程序，你會覺得很虛無，雖然感官上有刺激，但你知道背后是數(shù)字化的存在。真正有價值的，是人類。

劉嘉：這是第二點。第三點更重要，假設(shè)我們能時空穿越，把一個嬰兒送回 6000 年前的原始部落，這個嬰兒會比當(dāng)時的部落孩子更聰明嗎？答案是不會。6000 年是人類進(jìn)化的滄海一粟，神經(jīng)結(jié)構(gòu)和基因幾乎沒變化。但如果是現(xiàn)在的你穿越回去呢？你就像個神一樣，懂天文地理，甚至物理、數(shù)學(xué)都能秒殺當(dāng)?shù)氐闹钦摺?/p>

這種差距來自哪里？來自后天的教育。

AI 的最大幫助就是它是我們的外掛。就像游戲中的外掛，能讓你更強。我記不住所有的手機號碼，但我的手機幫我存下了所有。這就是 AI 的作用，它把世界的知識壓縮成權(quán)重，等于你隨時帶著超級專家。

今天的問題不再是 AI 能否取代人，而是會用 AI 的人會取代不會用的人。像 ChatGPT 有三個版本：免費版、20 美元的 Plus 版、200 美元的 Pro 版，200 美元版用戶會碾壓 20 美元版，20 美元又會碾壓免費版。

AI 給我們前所未有的機會，擴大我們的 " 視界 "，去觸達(dá)世界的每個角落。

我每天和 AI 待的時間遠(yuǎn)超和人的時間，雖然不寫模型代碼，但它確實推動我思考?，F(xiàn)在沒有人比 AI 思考得更深更快。

騰訊科技：我想挑戰(zhàn)一下劉老師的觀點，剛才你鼓勵我們多和人接觸，但你自己卻花這么多時間跟 AI 接觸。

劉嘉：所以我覺得工作和生活不一樣。

工作中，AI 是你打開世界的一把鑰匙，一個忠實助手。生活中，它不能成為全部。我常用一個比喻，健康的生活就像一座房子，中間有根大柱子支撐屋頂，四周有四根小柱子。中柱倒了，小柱子可以撐住，給你時間修復(fù)它。如果你只有中柱，那一倒房子就塌了。中柱代表你最想要的東西，比如工作或生活，四根小柱子則是朋友、興趣等。生活要平衡，不可只有工作或一個支柱。你剛才的挑戰(zhàn)很好，促使我總結(jié)一下觀點：

第一，人類的生活必須有人味，不能被 AI" 占滿 "；

第二，我們要感性地體驗世界；

第三，工作上要大量接觸 AI。

騰訊科技：剛才劉老師提到心理學(xué)的比喻，我也想問個問題。AI 現(xiàn)在開始模擬人腦機制，但和人類還是有差距。我們看到它偶爾像人在思考，打破知識的死角，難道未來 AI 不會像人類一樣學(xué)習(xí)、思考，走向發(fā)展的另一條路徑嗎？

劉嘉：這是個好問題。AI 目前的兩個坎：首先是創(chuàng)造力，AI 還沒有 "0 到 1" 的創(chuàng)新能力。它能做傳統(tǒng)模式下的創(chuàng)新，但不能像愛因斯坦那樣，脫離牛頓力學(xué)創(chuàng)造廣義相對論。如果你只給大模型看傳統(tǒng)繪畫，它只能模仿傳統(tǒng)畫風(fēng)，但不會創(chuàng)造像梵高那樣的作品。第二個問題是 AI 的學(xué)習(xí)是人類強加的，它沒有自驅(qū)力。人類有強烈的自驅(qū)力，因為我們有死亡意識，這是人類進(jìn)步的動力。AI 沒有自驅(qū)力，它只會做你給它設(shè)定的任務(wù)。

所以如果 AI 能突破這些限制，它的能力就會超越人類。

3

如何在 AGI 時代重新定義自己？

騰訊科技：我們現(xiàn)在進(jìn)入第三部分，也就是實操層面的問題?，F(xiàn)在的孩子，他們未來還需要學(xué)英語嗎？

劉嘉：從理論上講，完全不需要了。

為什么這么說？我們原來學(xué)英語，其實經(jīng)歷了三個階段：

第一個階段，英語是專業(yè)技能，只有少數(shù)人掌握，他們把大量英文資料翻譯成中文，成為一種職業(yè)。

第二階段，人人都要學(xué)英語，這樣我們可以自己看懂國外的材料，不用等翻譯出版了，也能自由交流。這是知識獲取的主動性，不用靠 " 二道販子 " 來傳遞知識。我們能看到一本英文原版書、直接去讀，這是一種重要的能力。

但到了第三階段，也就是現(xiàn)在，就完全不需要了。因為包括英語、法語、德語在內(nèi)的大模型翻譯已經(jīng)非常成熟。現(xiàn)在我只要戴上耳機，和說德語的人交流，他聽到的是德語，我說的是中文；他說的是德語，我聽到的是中文。人與人之間的語言壁壘已經(jīng)被 AI 徹底打破。

我舉個例子，我剛?cè)?MIT 讀書的時候，老師一節(jié)課布置 50 到 100 頁英文文獻(xiàn)，我大部分單詞都不認(rèn)識，只能拿詞典查，一個小時可能看一段。旁邊的美國同學(xué)一小時讀完 50 頁，還拉我去喝啤酒。他說：" 你 GRE 不是比我高很多嗎？" 我說：" 那只是考試。" 這就是差距。

但現(xiàn)在我一天能看幾十篇英文論文。怎么做到的？第一，不看英文了，先讓 AI 幫我翻譯成中文。雖然我英文還不錯，但看中文效率更高。第二，讓 AI 朗讀并總結(jié)要點，然后我繼續(xù)追問討論。

所以我可以說，哪怕我學(xué)了幾十年英語，現(xiàn)在也基本不看了。這就意味著，以后孩子再去學(xué)英語，其實是沒有必要的。

同理，我們也不需要再學(xué)那么多數(shù)學(xué)，但背后的邏輯能力仍然要掌握。文科訓(xùn)練的是非形式邏輯，理科訓(xùn)練的是形式邏輯。比如我們以前死記硬背 " 切比雪夫不等式 "，其實那只是一個高中必考的不等式，但現(xiàn)在更重要的是理解它代表的思維模式。教育的重點應(yīng)該從知識本身，轉(zhuǎn)向思維訓(xùn)練。

騰訊科技：剛才活動開始前，我和劉嘉老師也聊了一個話題：到底是藍(lán)領(lǐng)更快被取代，還是白領(lǐng)？我們很快達(dá)成共識，答案是——一定是白領(lǐng)，特別是初級白領(lǐng)。

現(xiàn)在很多大模型已經(jīng)具備了一些辦公功能，甚至一些研究型任務(wù)，AI 的效率和邏輯性都比我強。

我在想，未來教育到底應(yīng)該怎么做？比如 15 年、18 年后可能根本沒有高考了。一位哲學(xué)家張嘯宇曾跟我們說，未來是 AI 面試人類，跟你聊 10 分鐘就知道你適合干什么，比如去互聯(lián)網(wǎng)公司、養(yǎng)動物、送外賣……甚至是否適合開車。AI 來判斷人類能做什么，應(yīng)該做什么。

所以我也在想，是不是我現(xiàn)在就該去學(xué)一門手藝？比如理發(fā)。畢竟靈巧手的發(fā)展還處于非常初級的階段，視覺大模型也還早。我自己、包括我孩子的教育規(guī)劃，究竟應(yīng)該怎么走？

劉嘉：2023 年 1 月，大模型剛出現(xiàn)不久，有媒體采訪我，我當(dāng)時就說："95% 的老師會被替代。" 我也跟我的學(xué)生講：" 你們現(xiàn)在要么成為頂尖研究者，要么就退學(xué)去送外賣，因為送外賣一時半會兒還不會被 AI 取代。"

不過，現(xiàn)在我要修正那句話了。能送外賣的機器人，大概三五年內(nèi)就會出現(xiàn)，不會更久。甚至像戰(zhàn)場上的機器人戰(zhàn)士、養(yǎng)老機器人、施工機器人、下水道機器人，也會在三五年內(nèi)出現(xiàn)。

現(xiàn)在我們還看不到機器人滿街走動，是因為它們還比較 " 弱智 "。但你回頭看看，十年前誰會天天帶智能手機出門？那時候你不帶手機也沒事?，F(xiàn)在出門不帶手機，簡直像少了半條命。

所以技術(shù)進(jìn)步比我們想象得快得多，甚至每天都在發(fā)生天翻地覆的變化，只是我們沒意識到。

因此，大模型本身就是 " 知識密集體 "，最先被替代的必然是白領(lǐng)，尤其是知識密集型崗。下一步就是大模型和機器人結(jié)合，進(jìn)入 " 具身智能 " 時代。這條路走通需要解決兩個問題：

1、感知能力：也就是多模態(tài)感知

2、行動能力：即機器人動作控制

中間的推理能力，大模型已經(jīng)搞定了。只要把 " 感知 " 和 " 行動 " 打通，機器人就能走上街頭，成為我們身邊的新勞動力。

奧特曼就說過一個很有意思的預(yù)測：將來你不是買硬件送軟件，而是訂閱大模型軟件，我們送你一個機器人。所以我相信，具身智能的發(fā)展速度一定比我們想象的快，3~5 年內(nèi)就能落地。

騰訊科技：那我們是不是該培養(yǎng)孩子的 " 情商 " 了？

劉嘉：我覺得，應(yīng)該培養(yǎng)孩子的思維能力。如果由我來規(guī)劃，我會強調(diào)——讓孩子盡早接觸 AI。這跟玩平板、手機完全不同。平板電腦只是工具，孩子可能上網(wǎng)玩游戲、刷不良信息。但 AI 不一樣，它能真正打開孩子的世界與視野。

騰訊科技：如果一個孩子原本面對一個問題時，還可能會不斷發(fā)問，比如連問五個 " 為什么 "，從而慢慢接近答案。但現(xiàn)在 AI 的回答太快、太完美，孩子甚至不需要自己思考了。這樣真的對他的智力或邏輯能力是有幫助的嗎？

劉嘉：這個問題很簡單。我之前就說過，我們這個時代會淘汰的，不是不會用 AI 的人，而是不用 AI 的人。

比如，現(xiàn)在很多老師擔(dān)心學(xué)生在寫作業(yè)、寫作文時直接調(diào)用 AI 完成。所以不少學(xué)校明令禁止使用 AI。但我在清華的課上反而鼓勵所有人使用 AI。你寫論文、查資料、構(gòu)思框架，都可以用 AI，我甚至教學(xué)生怎么用得更好。

為什么？因為 AI 可以把所有人的基礎(chǔ)水平拉到一個新高度。原來有的作業(yè)得 0 分，有的得 20 分，現(xiàn)在大家在 AI 輔助下都能到 80 分。AI 給了我們這個 " 基礎(chǔ)分 "，但 80 分以上的部分，是人的創(chuàng)意、批判性思維、表達(dá)能力，這才是人與人的差距。

所以我不怕孩子用 AI 寫作文。他們可以用 AI 寫，但最終真正能打動人、能觸及人性的東西，還得靠孩子自己去思考、去表達(dá)。就像我寫科研文章，以前學(xué)生寫完初稿交給我，我得花一個月修改，要自己查文獻(xiàn)、反復(fù)打磨。現(xiàn)在有了 AI，我可以在兩天內(nèi)完成整個過程。

騰訊科技：但這樣你怎么知道學(xué)生真的學(xué)到了東西？他們可能只是借助 AI，表面看起來會了，其實并沒有真正掌握。

劉嘉：沒錯，這就回到剛才的說法。AI 能幫你達(dá)到 80 分，但我要求學(xué)生要做到 85 分、90 分。這部分得靠自己努力。

騰訊科技：你會要求他們交上來的文章，看不出是 AI 寫的嗎？

劉嘉：不會。我不在乎是不是 AI 寫的，現(xiàn)在很多大模型生成的內(nèi)容已經(jīng)分辨不出來了。我要看的不是是不是 AI 生成，而是—— " 你在班里是不是最差的那幾個人？" 如果是，我就要找你談話，看看是不是你連 AI 都不會用。

騰訊科技：你會不會發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在很多作業(yè)都千篇一律？這怎么辦？

劉嘉：不會了。因為一旦發(fā)現(xiàn)雷同，我就直接給 0 分。學(xué)生也知道這一點?，F(xiàn)在的關(guān)鍵在于：AI 只能幫你打個 " 底 "，比如搭建文章的框架，這一塊 AI 不擅長，需要人來構(gòu)思。AI 擅長的是在你已有的結(jié)構(gòu)上 " 填肉 "，豐富內(nèi)容。但這只是第一步。

第二步，是和 AI 反復(fù)互動，不斷打磨文章、改進(jìn)細(xì)節(jié)。這就像你有個導(dǎo)師坐在旁邊，不斷跟你討論哪里需要修改。最終你完成的，是一個真正屬于你自己的作品。

你不能說這叫作弊，這是用 AI 提升了你原本的能力。反倒是過去那種直接花錢買一篇文章、交上去的方式才是真正的問題?，F(xiàn)在人人都能用 AI，區(qū)別在于你能不能在 AI 的基礎(chǔ)上做出自己的東西。

所以我們不能禁止學(xué)生用 AI，而是要讓他們在達(dá)到 80 分的基礎(chǔ)上，展現(xiàn)出屬于自己的那 10 分差異，這才是真正的能力。

騰訊科技：明白了，不過剛才你提到 " 培養(yǎng)孩子能力 " 還只說了第一點，要不要繼續(xù)說完？

劉嘉：好的，我接著說。我剛才說的第一點就是要打開孩子的 " 視界 "?，F(xiàn)在北上廣深的孩子相比內(nèi)地的孩子，天然視野就更寬。這不是因為智力不同，而是環(huán)境、信息密度不同。

我自己是重慶涪陵人。如果當(dāng)年我沒離開家鄉(xiāng)，我基因不變，但我現(xiàn)在的成就一定不會是今天這個樣子，更不可能寫出這本書。正是因為去了北京、去了國外，才打開了我的眼界。

現(xiàn)在 AI 就是打開世界的最好工具。它就像把全世界的圖書館塞進(jìn)了你家。孩子能隨時獲取全球最先進(jìn)的知識，這是非常珍貴的機會。所以第一點，我建議讓孩子盡早接觸 AI，和 AI 對話、爭論、學(xué)習(xí)。

第二點，是要培養(yǎng)孩子的批判性思維。我們小時候總被教育不要質(zhì)疑老師，老師說 "1+1=2"，你就得信，如果你寫 "1+1=3" 就會被判錯。但這恰恰壓制了孩子的反思與探索。

大模型則不一樣。你可以不停地提問、反問、挑戰(zhàn)它，也可以讓它反問你。這樣可以激發(fā)孩子追根溯源的能力，真正形成獨立思考。

這其實就是蘇格拉底式的 " 產(chǎn)婆術(shù) " ——相信真理藏在每個人心中，需要通過反復(fù)提問喚醒。AI 是一個理想的 " 產(chǎn)婆 "，能配合孩子探索自己對世界的看法。

更現(xiàn)實的是，AI 本身也有幻覺，它會胡說八道，甚至網(wǎng)上很多信息都是 AI 生成的，已經(jīng)被污染。所以我們更需要培養(yǎng)孩子的洞察力，去辨別真假。這一點至關(guān)重要。

第三點，也是我最想強調(diào)的，是培養(yǎng)孩子的創(chuàng)造力。

知識可以分三類：

1、已知的已知：比如 1+1=2，AI 和人都知道，AI 做得更好。

2、已知的未知：比如我們知道蛋白質(zhì)有結(jié)構(gòu)，但還沒完全解析。這類工作 AI 也最擅長，能根據(jù)已有規(guī)則推演、補全。人類做起來反而效率低。

3、未知的未知：這個領(lǐng)域甚至連問題本身都還沒被提出，完全空白，黑暗一片。這才是人類最擅長的部分，也是 AI 做不到的。

我們不能把孩子困在 " 已知的未知 " 里，比如去搞結(jié)構(gòu)生物學(xué)這些 " 人類可以做但做不好 " 的領(lǐng)域。AI 遲早會全盤接手，人類辛苦工作卻最終被替代。

相反，我們應(yīng)該鼓勵孩子走進(jìn) " 未知的未知 "，去探索尚未被定義的方向。這就是我們說的 0 到 1 的創(chuàng)造。

在人工智能領(lǐng)域，有一個概念叫 "OOD"，就是 "Out-of-Distribution"，即 " 分布之外 "。AI 一旦遇到 OOD 問題，就會從 " 智能 " 變成 " 智障 "。而人類最擅長的，恰恰是這種超出訓(xùn)練邊界的創(chuàng)新。

所以總結(jié)一下，培養(yǎng)孩子的三點能力是：

1、打開 " 視界 "，讓他們看到更多、接觸更多，AI 是一個很好的工具。

2、擁有批判性思維，敢于質(zhì)疑、敢于提問，不被權(quán)威綁架。

3、在未知領(lǐng)域中培養(yǎng)創(chuàng)造力，避免投入到 AI 很快就能取代的行業(yè)中。

未來最危險的是，孩子在明明有 AI 輔助的情況下，仍然被訓(xùn)練成只會重復(fù)、缺乏想象的人。這才是教育真正該反思的問題。

騰訊科技：有網(wǎng)友想了解：現(xiàn)在小孩子適合用哪些大模型？比如文生圖、文生視頻、圖生視頻這些都要接觸嗎？

劉嘉：這個問題分兩部分。第一，雖然我說程序員會被淘汰，但孩子還是應(yīng)該學(xué)編程。因為編程訓(xùn)練的是計算思維，就像我們當(dāng)初學(xué)英語，不是為了成為語言學(xué)家，而是讓我們借此理解世界。學(xué)編程不是為了以后去寫代碼，而是要掌握和計算機、AI 打交道的思維方式。

第二，關(guān)于推薦哪些大模型，國內(nèi)的主流大模型都很不錯。

至于圖像生成、視頻生成這些，其實是興趣培養(yǎng)類工具，對認(rèn)知發(fā)展意義不大。如果真的要推薦兩項孩子必須掌握的技能：

第一，學(xué)編程；

第二，學(xué)會如何與大模型對話，怎么問得具體、清楚、深入。它就像一個知識淵博但有點懶的大師，如果你提的問題模糊，他可能應(yīng)付一下。但如果你定義得很清楚，它能給出讓你震撼的答案。

騰訊科技：好，今天的時間也差不多了，我來簡單總結(jié)一下劉老師的觀點。

第一，就是使勁用 AI、反復(fù)用 AI。不僅要用，還要用得徹底、用得深入。

第二，AI 不是讓人變 " 冷 "，反而能幫助我們變得更有人味，因為它促使我們反思：人的獨特價值到底在哪。

第三，我們要思考下一代該如何與 AI 共處。既不能完全依賴，也不能完全回避，而是學(xué)會更有能力地使用它。

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