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文 |凯旋而归
哈喽，大家好，小凯哥这篇经济评论分析AI时代，大家有没有过这种感觉，好像一觉醒来，世界就变了？前阵子还在讨论“该不该让孩子学编程”，现在AI自己就能写代码、做设计、分析报告，我们以前深信不疑的“铁饭碗”和“硬技能”，正在以肉眼可见的速度变化。
旧船票，登不上AI时代的新客船
法国AI教父、图灵奖得主杨立昆最近有个观点火了，他说，AI时代，疯狂内卷学写代码，可能不再是通往未来的最佳车票。这话听起来有点反直觉，但仔细想想，不无道理，当工具越来越聪明，人的价值到底该体现在哪？
这事不是未来猜想，而是正在发生的现实，过去，能写一手漂亮代码，那是金字招牌，可现在，基础的、重复性的编程任务，AI助手处理得又快又好，这就好比，当计算器普及后，单纯比拼心算速度就不再是核心优势了。
那么，我们，还有我们的孩子，到底该学点什么，才能在未来站稳脚跟，甚至活得更加精彩？答案或许就藏在那些AI暂时难以触及的、充满“人味”的能力里。
2024年初，国际商业机器公司（IBM）宣布，将暂停招聘其后勤、人力资源等部门约8000个岗位，并表示这些岗位未来五年内可能被AI取代，公司CEO直言，很多重复性的办公职能，AI能更高效地完成。
再把目光转向国内的教育领域，2023年，北京一所重点小学的科创夏令营里，孩子们最主要的任务不是学写代码，而是用AI绘画工具创作科幻故事，再用3D打印机把想法“变”出来，老师的目标很明确：技术是笔，想象力才是墨水。
这些信号告诉我们，传统“学一门技术、吃一辈子饭”的观念正在松动，以前，知识是稀缺的，记住知识的人很有价值。
今天，所有知识都能在指尖秒速获取，知识本身在贬值，而运用知识、创造新知、连接情感的能力正在急剧升值。
所以，学习的重心，必须从“记忆与重复”转向“洞察与创造”，未来的学习，不再是把大脑变成硬盘，而是把它升级为充满智慧的“指挥中心”。
未来通行证：三大无法被编码的“人”的能力
既然方向变了，具体该磨炼哪些本事呢？结合杨立昆的观点和当下的趋势，有三样东西，可能是AI时代最宝贵的“软黄金”。
创造性解题力：给机器出“难题”，AI擅长解决定义清晰、有标准答案的问题，但现实世界一团乱麻，很多问题本身都模糊不清，这时候，发现真问题、定义新框架的能力就变得无比关键。
2024年，广东深圳几个高中生就干了件这样的事，他们利用开源的AI图像识别模型，自己训练，做出了一个能识别违规投放垃圾并自动提醒的装置，在本小区试用后，分类准确率大幅提升。
他们赢的不是技术多高深，而是用技术创造性解决身边问题的思维，这种思维，学校不教，AI不会，却是未来的核心竞争力。
无论技术如何进步，只要人类社会还在运转，人与人之间的理解、信任、鼓舞和共情就无可替代。
这就是“情感智能”，它包括管理自己情绪、识别他人情感、并进行有效沟通协作的能力。
医疗领域的变化特别能说明问题，现在，AI看医学影像的准确率已经超过绝大多数年轻医生。
但所有顶尖医院都在强调“人文关怀”，为什么？因为患者需要的不仅是正确的诊断，还有战胜疾病的信心和内心的抚慰，一位医生耐心倾听十分钟，效果可能胜过最先进的药物。
在远程办公、人机协作成为常态的未来，能够跨越屏幕传递信任，在虚拟团队中营造归属感，激发同伴热情的人，将会是任何组织都抢手的“宝贝”。
机器提供方案，人提供信念，这份温暖的联结，是任何算法都无法编程的。
世界上的重大突破，越来越多地发生在学科的交叉地带，AI本身，就是计算机科学、数学、神经科学等多学科交融的产物。未来，最吃香的可能不是钻到最深处的“I型人才”，而是能横跨多个领域、打通任督二脉的“T型人才”或“π型人才”。
简单说，就是“一专多能”，在一个领域有扎实深度，同时又对其他领域有足够广度的了解，能把不同领域的知识、方法连接起来，产生化学反应。
行动路线图：从今天起，换一种学法
知道了学什么，那具体该怎么学呢？别慌，可以从身边小事开始转变，把“学会提问”当成头等大事，过去学习，目标是找到“标准答案”，未来学习，目标是提出“关键问题”。
一个好的问题，能为人和AI的协作指明方向，试着练习：面对一个现象，连续问五个“为什么”；或者，尝试用“如果……会怎样”来开启脑洞。
别再满足于书本习题和模拟案例了，主动去寻找现实中的小问题，并用你能调动的资源（包括AI工具）去尝试解决。
可以是优化自己的学习流程，可以是帮社团做一个宣传方案，也可以是研究如何让家门口的公园更舒适，在真实挑战中获得的经验，是任何虚拟课程都无法给予的。
有意识地打破自己的信息茧房，文科生可以主动了解一点基础编程逻辑和AI原理；理科生可以多读点文学、历史，欣赏艺术。
参加不同专业的讲座，和不同领域的朋友交流，这种“混搭”会让看问题的视角更独特，也更容易产生创新的火花。
AI的浪潮，不是要来取代我们，而是来重塑我们，它推倒了一些旧的围墙，同时也为我们开辟了更广阔、更需要人类独特性的新天地。
与其焦虑“会不会被淘汰”，不如看清趋势，主动进化，从埋头记忆的“知识接收者”，转型为提出问题、创造价值、传递温度的“问题解决者”和“意义创造者”。
未来的教育，终将回归到“人”本身——激发潜能，滋养心灵，点亮智慧。而我们现在要做的，就是为自己按下这个“转型”的启动键，用杨立昆的话来收尾，或许最恰当：“最聪明的人，不会是那些最会使用AI的人，而是那些知道用AI来做什么的人。”
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