基于人的教育可能解決不了AI帶來的問題

前陣兩位哈佛經(jīng)濟(jì)學(xué)博士生Seyed M. Hosseini和Guy Lichtinger操刀發(fā)了篇論文，經(jīng)衛(wèi)夕指北編譯在國內(nèi)流傳很廣，論文中一個(gè)觀點(diǎn)就是下圖：對初級人員沖擊要比高級人員大。

那這里初級和高級除了崗位級別之外還有什么含義呢？

通常來講初級更加職能單一，而高級崗位內(nèi)涵更加綜合而不是簡單的更快更多。

前者已經(jīng)在AI的射程內(nèi)，而后者因?yàn)榫C合需要更高級別的通用智能和邊界條件暫時(shí)還處在被滲透階段。

而不管滲透在什么程度，它都說明：

AI在悄然重塑我們社會(huì)的入口

我們的“新手村”先碰到挑戰(zhàn)了。

過去，一個(gè)畢業(yè)生進(jìn)入職場，通常會(huì)從這些基礎(chǔ)、重復(fù)但必要的任務(wù)開始。

這個(gè)過程不僅僅是為了完成工作，它更像一種隱性的“學(xué)徒制”——在實(shí)踐中熟悉行業(yè)規(guī)則，理解復(fù)雜項(xiàng)目的流程，建立對業(yè)務(wù)的體感，并在資深同事的指導(dǎo)下，將書本知識轉(zhuǎn)化為真正的職業(yè)技能。

這個(gè)“新手”階段，是職業(yè)生涯成長的必要土壤。過去每個(gè)人都經(jīng)歷過。

然而，AI的出現(xiàn)，像一臺巨大的抽水機(jī)，正在抽干這片土壤，把它沙漠化。

當(dāng)一家公司可以用極低的成本，讓AI完成90%的初級工作時(shí)，雇傭一個(gè)需要支付薪水、需要耗費(fèi)心力去培養(yǎng)、且效率遠(yuǎn)低于AI的人類新手，在商業(yè)邏輯上變得越來越不劃算。（情懷恐怕無法對沖這種本質(zhì)性變化）

這就會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重問題。

當(dāng)通往高級的第一級臺階被抽掉時(shí)，未來的年輕人將如何開啟他們的職業(yè)生涯？

這不是一個(gè)簡單的就業(yè)問題，而是結(jié)構(gòu)性的問題。

它直接拷問著我們整個(gè)教育體系的根基。

過去的核心假設(shè)就是社會(huì)能提供足夠多的“學(xué)徒”崗位（背后包含著時(shí)間和資源的投入），來完成從“學(xué)生”到“專業(yè)人士”的蛻變。

如今，這個(gè)假設(shè)沒了?；蛘哒f在AI背景下快沒了。

能力的水位

隨著AI水平的提升，上面說的初級崗位顯然會(huì)變成動(dòng)態(tài)擴(kuò)展的概念。

初級崗位的消亡，并非故事的全部。

本質(zhì)含義是對人類核心能力要求的急劇抬升，不停的抬升。

這是一種反向擠壓。

相當(dāng)于能力的需求側(cè)在不停拔高。

當(dāng)AI能完成所有標(biāo)準(zhǔn)化的、有明確路徑的任務(wù)時(shí)，人類的價(jià)值便只能存在于那些非標(biāo)準(zhǔn)化的、需要開辟路徑的領(lǐng)域。

過去，人的能力結(jié)構(gòu)像一個(gè)金字塔，底層是扎實(shí)的信息處理和執(zhí)行能力，中層是分析和管理能力，頂層是戰(zhàn)略和創(chuàng)新能力。

而現(xiàn)在，AI正在“削平”這個(gè)金字塔的底層。

這意味著什么？

這會(huì)引發(fā)一系列沖擊。（《無人公司》書里最后有所展開）

比如：

“解決問題”的能力不再稀缺，“定義問題”的能力成為核心。 AI可以基于給定的數(shù)據(jù)和目標(biāo)，提供最優(yōu)解。但什么才是真正值得解決的問題？在商業(yè)的無人區(qū)，如何洞察一個(gè)尚未被滿足的需求？在科研的邊界，如何提出一個(gè)能夠開啟新范式的假設(shè)？這種源于深刻洞察力、同理心和想象力的“提出問題”的能力。

單一領(lǐng)域的深度，必須讓位于跨領(lǐng)域的整合能力。 現(xiàn)代世界的復(fù)雜挑戰(zhàn)，無論是設(shè)計(jì)一款智能硬件（涉及硬件、軟件、供應(yīng)鏈、美學(xué)、用戶體驗(yàn)），還是應(yīng)對氣候變化（涉及科學(xué)、政治、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)學(xué)），都不是單一學(xué)科知識能解決的。人類的獨(dú)特價(jià)值在于能夠像一位交響樂團(tuán)的指揮家，將不同領(lǐng)域的知識、工具（包括AI）和人才，整合在一起，創(chuàng)造出和諧而宏偉的樂章。

純粹的智力，必須與強(qiáng)大的心力相結(jié)合。 在一個(gè)充滿不確定性的世界里，引領(lǐng)一個(gè)團(tuán)隊(duì)、開創(chuàng)一項(xiàng)事業(yè)，需要的不僅僅是聰明的頭腦，更需要堅(jiān)韌不拔的意志、承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的勇氣和凝聚人心的領(lǐng)導(dǎo)力。這些源于人性深處的品質(zhì)，是算法無法模擬的。

問題是上面這些沒有一個(gè)初級人員能做的。

這就是被抬升的能力水位。

這對教育提出了一個(gè)幾乎不可能完成的任務(wù)：

教育體系必須在校園內(nèi)，就讓學(xué)生完成過去需要在職場花費(fèi)數(shù)年才能完成的“初級崗位實(shí)踐”，并在此基礎(chǔ)上，直接培養(yǎng)出具備整合、創(chuàng)新和領(lǐng)導(dǎo)能力的“準(zhǔn)高級人才”。

差不多相當(dāng)于要求駕校不僅要教會(huì)學(xué)員開車，還要讓他們在畢業(yè)時(shí)就擁有F1賽車手的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)和戰(zhàn)略頭腦。

傳統(tǒng)教育的“不可能三角”

面對如此挑戰(zhàn)，我們沿用幾千年的、基于“人”的教育模式，可能不靈。

過去模式的核心是“教師授課-學(xué)生聽講-有限實(shí)踐”，它在知識傳遞上或許有效，但在培養(yǎng)上述高階能力時(shí)，卻陷入了一個(gè)“不可能三角”：教育的規(guī)模化、實(shí)踐的保真度和教師的人力成本。

我們當(dāng)然可以在學(xué)校里引入更多的項(xiàng)目制學(xué)習(xí)、案例分析和商業(yè)競賽。但這些實(shí)踐的“保真度”是低的。

一個(gè)商業(yè)案例分析，無論多么詳盡，也無法模擬真實(shí)市場中瞬息萬變的競爭、供應(yīng)鏈的意外中斷、團(tuán)隊(duì)內(nèi)部的人事糾紛以及決策者在巨大壓力下的博弈。

一個(gè)由老師設(shè)計(jì)的項(xiàng)目，其邊界和目標(biāo)通常是清晰的，這與真實(shí)世界中模糊、開放式的挑戰(zhàn)截然不同。

要想提高保真度，唯一的辦法是讓學(xué)生進(jìn)入真實(shí)的企業(yè)環(huán)境，也就是我們所說的“實(shí)習(xí)”。但如果初級崗位持續(xù)減少，實(shí)習(xí)機(jī)會(huì)顯然也會(huì)越來越稀缺，無法“規(guī)?；?。

也不可能為每一個(gè)學(xué)生都配備一位經(jīng)驗(yàn)豐富的導(dǎo)師，手把手地帶領(lǐng)他們經(jīng)歷一個(gè)完整的產(chǎn)品周期。維系這種模式的人力成本是天文數(shù)字。

更深層次的問題在于，傳統(tǒng)教育的“原子單位”是教師。

一位教師的精力、視野和經(jīng)驗(yàn)都是有限的。

他可以傳授一個(gè)學(xué)科的知識，卻無法模擬一個(gè)由不同角色構(gòu)成的真實(shí)公司的運(yùn)作邏輯；

他可以指導(dǎo)一個(gè)小組的討論，卻無法構(gòu)建一個(gè)牽動(dòng)上百個(gè)變量的動(dòng)態(tài)市場環(huán)境。

“人”作為教育的載體，其本身的局限性，決定了它無法成為培養(yǎng)應(yīng)對AI時(shí)代復(fù)雜挑戰(zhàn)的支點(diǎn)。

我們需要考慮，依靠增加更多的老師、改革一些課程、引入一些實(shí)踐項(xiàng)目，這些修修補(bǔ)補(bǔ)的改善，可能無法解決AI帶來的沖擊。

破局之路： 智能 原生 的虛擬 學(xué)校

邏輯上通的方案，看起來需要超越“基于人”的模式。

它需要一種全新的、系統(tǒng)的、可擴(kuò)展的“實(shí)踐環(huán)境”。

這個(gè)環(huán)境，和我們過去說的《無人公司》是通的。

這不是一個(gè)簡單的模擬經(jīng)營游戲，而是一個(gè)大規(guī)模、高保真、強(qiáng)對抗的社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)模擬器。

在其發(fā)展的初期，它肯定不是一個(gè)包羅萬象的統(tǒng)一世界，而更可能是一系列并行的、針對不同專業(yè)方向的虛擬行業(yè)集群。

它是一個(gè)虛擬的世界，但遵循著真實(shí)的商業(yè)和物理規(guī)則。

在這個(gè)世界里，學(xué)習(xí)不再是獨(dú)立的環(huán)節(jié)，而是和實(shí)踐交織在一起。

這個(gè)模型的形態(tài)是怎樣的？

比如（純粹愿景示意圖，否則需要很多系統(tǒng)研究的，這里是一個(gè)方面也不全面，畢竟不是所有教育工作都和經(jīng)濟(jì)相關(guān)）：

1. 分軌并行的虛擬產(chǎn)業(yè)： 在早期階段將構(gòu)建多個(gè)并行的、高度專業(yè)化的虛擬產(chǎn)業(yè)環(huán)境。例如，會(huì)有一個(gè)專注于“新消費(fèi)品牌”的模擬世界，它內(nèi)置了完整的電商平臺、社交媒體營銷工具鏈和柔性供應(yīng)鏈系統(tǒng)；同時(shí)，也會(huì)有一個(gè)專注于“硬科技產(chǎn)品”的模擬世界，它提供了先進(jìn)的物理引擎、數(shù)字孿生接口和虛擬研發(fā)實(shí)驗(yàn)室。每個(gè)“世界”都是一個(gè)自洽且高度仿真的產(chǎn)業(yè)沙盒，讓學(xué)生可以沉浸在特定領(lǐng)域的真實(shí)挑戰(zhàn)中。

2. 以“公司”為學(xué)習(xí)單位： 學(xué)生不再以“班級”為單位，而是自由組隊(duì)，創(chuàng)建自己的虛擬“公司”。他們將扮演CEO、CTO、產(chǎn)品經(jīng)理、市場總監(jiān)等真實(shí)角色，共同決定公司的戰(zhàn)略方向、研發(fā)產(chǎn)品、組織生產(chǎn)、進(jìn)行營銷，并為最終的成敗負(fù)責(zé)。他們的“成績單”，就是公司的財(cái)報(bào)、市場份額和產(chǎn)品影響力。

3. 任務(wù)驅(qū)動(dòng)的“即時(shí)學(xué)習(xí)”： 知識的學(xué)習(xí)不再遵循預(yù)設(shè)的課程表。當(dāng)一個(gè)“公司”決定要開發(fā)一款智能音箱時(shí)，團(tuán)隊(duì)成員們會(huì)發(fā)現(xiàn)自己需要學(xué)習(xí)電路設(shè)計(jì)、自然語言處理、供應(yīng)鏈管理、市場定價(jià)策略等一系列知識。此時(shí)，系統(tǒng)會(huì)像一位“AI導(dǎo)師”，推送最相關(guān)的理論知識、工具教程和經(jīng)典案例。學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)不再源于考試的壓力，而是解決眼前真實(shí)問題的渴望。

4. 應(yīng)對復(fù)雜挑戰(zhàn)： “無人公司”模型遠(yuǎn)不止于商業(yè)模擬。它可以與現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)字孿生技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)和柔性制造相連接。一個(gè)團(tuán)隊(duì)可以在虛擬空間里，用CAD工具設(shè)計(jì)一款無人機(jī)的硬件，通過物理引擎進(jìn)行無數(shù)次的飛行和壓力測試，優(yōu)化其空氣動(dòng)力學(xué)性能，并最終通過3D打印或小型機(jī)床，制造出真實(shí)的原型機(jī)。（不是要真做和銷售是提供學(xué)習(xí)的必須反饋）

所有這些輔助于一個(gè)目標(biāo)：

他們要操盤的，是橫跨軟件、硬件、服務(wù)的復(fù)雜產(chǎn)品，這正是未來最有意義的綜合能力。

在這個(gè)模型中，學(xué)生們在大學(xué)四年的時(shí)間里，可能完整地經(jīng)歷了一家公司的從0到1、從1到N，甚至是壯大與衰敗的全過程。

他們犯下的每一個(gè)錯(cuò)誤，都會(huì)在系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中得到即時(shí)、精準(zhǔn)的反饋，這種“低成本無風(fēng)險(xiǎn)試錯(cuò)”的價(jià)值，是真實(shí)世界無法提供的。

小結(jié) ：超越“傳授”，擁抱“孵化”

學(xué)習(xí)這事如果確實(shí)是實(shí)踐中學(xué)更快，那無疑的我們需要一個(gè)虛擬的教具。

而如果我們前面說過多次的：

低信息量低智能水平下的方式無法應(yīng)對高信息量高智能顯示的挑戰(zhàn)成立，那這可能蘊(yùn)含一定的必然性。

“基于人的教育解決不了AI帶來的問題”，這句話并非否定教師的價(jià)值，而是指出我們必須重新定義教育。

在AI時(shí)代，教育者的角色，可能需要從一個(gè)“知識的傳授者”，轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)“環(huán)境的設(shè)計(jì)者”和“意義的引導(dǎo)者”。

上述正是這種新范式的一個(gè)可能的雛形。它將教育從一種線性的、基于“教與學(xué)”的模式，轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N網(wǎng)狀的、沉浸式的“孵化”模式。（更高級版本的個(gè)性化推薦）

它不再試圖將知識“灌輸”給學(xué)生，而是創(chuàng)造一個(gè)足夠復(fù)雜、足夠真實(shí)的環(huán)境，“孵化”出學(xué)生應(yīng)對未來挑戰(zhàn)所需要的綜合能力、堅(jiān)韌心性和協(xié)作精神。

在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)聊這事可能有點(diǎn)瘋狂，因?yàn)樗枰?jì)算機(jī)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)、心理學(xué)等領(lǐng)域的頂尖智慧，以及巨大的計(jì)算資源。

但面對AI帶來的結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)，好像需要這樣。

更復(fù)雜的探討留給更專業(yè)的人吧！

這事最有意思的點(diǎn)是它和AI是同頻的，虛擬能力的邊界和AI沖擊一樣，都來自于通用智能的進(jìn)步！

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