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　　先生，围绕“AI时代：探索未来学习新模式”这一主题，针对人工智能浪潮下的教育转型、家长焦虑破解等议题深入交流，探讨了人工智能时代下教育面临的机遇与挑战，为理解AI时代的教育逻辑提供多元思考。

　　吴军：当下我们常提及“信息时代”，但信息本身具有较强的抽象性。尽管人们每日都会谈及信息，却极少有人真正关注“信息究竟是什么”，对其发展历程也缺乏深入探究。近二十年来，纵观全球产业发展态势，发展较为迅猛的领域基本集中在与信息相关的范畴，且这一领域的发展速度始终保持高位。此次应中信的邀请，我将与梁博士共同探讨未来教育相关议题。我们探讨的核心，实则是信息时代背景下，青少年教育模式与传统教育的差异。

　　目前，许多家长普遍存在教育焦虑：一方面，他们认为传统的教育与就业市场衔接不够紧密，学生毕业后就业难度较大；另一方面，受网络上部分夸大言论的影响，他们听闻“人工智能可替代大量人类工作”，进而产生“未来只需让孩子学习兴趣相关的非核心内容即可”的认知。而实际上很多人都存在误解。

　　梁博士在人口研究及世界经济领域有着独到且深刻的见解，想向您请教：从您的专业视角出发，如何看待当下技术发展对未来产业形态产生的影响，以及这种影响又将作用于教育领域的发展方向？

　　从短期来看，其影响范围仍集中于初级信息相关产业。此前，计算机科学（Computer Science）是热门专业，程序员群体构成了规模庞大的就业群体，其中从事简单脑力劳动的部分程序员，已在短期内受到人工智能的显著冲击。

　　近期，我们结合北京大学及美国的招聘数据研究发现，初级（entry level）岗位受影响尤为突出。无论是软件工程师等技术岗位，还是翻译、助理、编辑等文职岗位，人工智能均已具备替代能力。这一趋势对刚毕业的大学生而言并非利好：未来他们可能需要经历更长周期的实习期，或攻读更高的学位，才能胜任相关工作，这一变化已在短期内切实发生。

　　人工智能尚未渗透至一般服务行业，例如导游、旅游业从业者、餐厅服务员、司机等；快递员、清洁工等蓝领岗位也暂未受到波及。因此，短期来看，蓝领群体暂时不会受到人工智能的直接影响。

　　但从长期视角而言，上述当前未受影响的岗位均有可能被人工智能逐步影响，最终或许仅剩下最高级别的工作岗位由人类承担。后续我们可进一步探讨，究竟哪些高级工作仍会保留给人类。

　　从短期来看，对于父母来说，如果你家孩子现在年龄非常小的话，就不用这么焦虑，因为未来真的是很难知道什么样的工作还会存在。如果是刚刚毕业的学生或者刚刚走上工作岗位的年轻人，也不用太焦虑，因为这个替换过程是逐步的。

　　吴军：到目前为止，人工智能都还是我们中国俗话叫“大力出奇迹”。就是你没有这个算力，还是很难的。十年二十年后，这也会是常态。因为你要解决更大的、更复杂的问题。简单的问题现在已经都解决了，现在要解决更困难的问题。

　　我曾就此与谷歌相关人士探讨，这个编程到底怎么样？对方给出的两个结论至关重要，尤其值得家长们关注。

　　第一个结论是：若想让计算机实现特定编程需求，使用者自身必须具备编程能力。否则一旦AI编写的程序出现漏洞，我们往往难以debug（排除故障），所以你必须非常懂，因为你不可能让计算机去debug，因为如果它觉得有bug，它就不会写出这样一个代码。比如，你有一个财务，你想让他给你算账，首先你自己要懂财务，否则的话你很容易被蒙。如果你觉得你不用懂，雇一个财务就能把公司的账整理清楚，那么很有可能他会把你的钱全卷走了。

　　第二个结论是：当前计算机需解决的问题复杂程度与技术工具的提升速率都在同步推进，但问题复杂程度的提升速度，实际上远超技术本身的提升速度，也就是说，现有技术尚未能完全匹配实际需求。

　　以医学领域为例，现在已经取得了很多医学成就，过去很多的疑难病现在治疗起来都比较容易了，然而，医疗成本依然很高，这是因为现在医学研究聚焦的都是难度极高的病症，这类病症的治疗成本增长极为迅速，而医疗技术的发展速度难以跟上成本攀升的节奏。正如梁博士刚才讲的，无论身处哪个行业，高级人才未来都不会受到太大冲击，因为始终有大量复杂问题等待他们去解决。

　　梁建章：这意味着对从业者的要求实则进一步提高 ，他们不仅需要熟练掌握原有客户需求及多学科知识，还需具备运用各类最新技术工具的能力。不过，我也观察到，部分具体的实操技能，其市场需求确实在逐渐弱化。比如现在好像很少有招聘广告要求你一定要会哪门语言，或者你一定要会Java、C++等。

　　吴军：此外，我还发现这类具体技能的生命周期平均仅为5至6年。正因如此，我无法理解为何有不少人热衷于考取各类认证证书，诸如微软认证、Java认证等。2000年前后互联网泡沫兴起，Java、微软C#兴起了；Oracle等数据库出现后，你会写SQL就会有不错的工作；后来转向大数据，大数据科学家开始做数据处理和分析；后来Java也过时了，Python取而代之。除了C++，每一种语言的生命周期多则10年，少则5年。这就是许多IT行业的人比较累的原因。

　　这就如同习武之人，既有追求“道”的，也有执着于“术”的， 那些仅局限于表层的技巧，短短几年后便会失去效用；但若是专注于探求“道”，比如透彻理解计算机科学的核心原理，那么即便换一种全新的编程语言，也能通过看书自学很快学会。

　　梁建章：我认为，现在的情况对现有教育体系确实提出了全新要求。教育应更注重培养学生广博且多元的知识储备，同时加快技巧性内容的教学节奏。这一要求，与我国当下尤其是围绕高考形成的“学生仅聚焦于高考考核内容展开学习”的教育现状，其背离程度愈发显著。

　　吴军：您讲得非常对。我觉得高考考核内容太少了，就几门课。关键问题是，很多聪明的学生高二就学完高中课程，高三一年磨了几分、十分，可能就从211大学改成985大学。

　　梁建章：不仅高考，中考也存在类似问题。当前情况下，普通学生想找个好工作，大概率需要考取硕士学位，因完成相关知识学习可能需硕士阶段，但课程实际可加快推进，未必需要耗时六年（大学四年，硕士两年）。

　　吴军：这并非单纯的学历要求提高，核心是知识总量在持续增加，必须达到足够的知识储备才行。本科四年期间，实际学到的与未来发展相关的有用知识，仅相当于一年半的量。这也印证了您之前所说的，必须再攻读两年硕士，才能积累足够的基本知识。在国外，也是有不同的情况，比如在美国一般硕士毕业需要读五年半，如果你相对比较聪明，本科的时候把研究生读完了，大学认认线年，知识量也够了。比如我女儿本科读了三年，读了两个学位，一个计算机学位，一个数学学位，毕业后去了一个大厂工作。

　　梁建章：我觉得综合的知识面是很重要的。其实对于一些文科内容，在社会工作或者生活的时候，可以自学，可能不需要上课学习。

　　吴军：从知识点和知识面来讲是可以，但是文科里有一个基本的训练还是很重要的，就是写作能力。现在的问题是，他要讲一件事或者写一件事，脑子是糊涂的。工作的汇报也是，最后只有20%的内容有用，通过AI润色也没用，因为他的想法就是一锅糨糊。你如何把一件事讲清楚，这个需要训练。

　　梁建章：这更多涉及逻辑学范畴。我认为当前的写作课程可重点培养学生逻辑清晰表达的能力，以及运用统计视角分析和解读数据的能力。

　　吴军：比如说历史这门课，在美国学历史和学一门理科的课没有太大的差别，也要求必须要有观点，然后需要从事实去论证这个观点。每一个论证过程都要有信息的来源，孤证不能作数。这和物理学做实验要求实验可重复是一个道理 。写物理学实验的论文和写历史学的论文，在逻辑上或者结构上有很大相似性。国内近二十年的历史学学者也是这么做的。

　　梁建章：这是社会科学的科学研究方法，国外很多大学甚至中学就教了，国内教得比较晚，可能要到研究生阶段才学。

　　吴军：但很多家长却觉得，国内大学专业划分细致，细分专业下还进一步拆分是理所当然的。殊不知，这种细分模式不过是工业化大机器生产时代的产物，至今最多200年历史。

　　AI出现以后，人类可能会走过一个资源稀缺的阶段，从长远看，20年、30年，尤其像中国、美国这样的国家会走过一个资源匮乏的阶段，走到一个物质丰富的社会。

　　进入物质丰富的社会以后，效率就没那么重要，可能更多需要精神体验，娱乐行业、旅业就可能很重要。

　　这些行业就有“怎么样设计出最佳的精神体验”的需求。所以文化、品味、道德或者伦理、哲学方面的这些技能会更重要。这些就不需要像工程师思维那样分得特别细，但是工程师还是需要的，一小部分工程师还是最赚钱的。在中国，尤其是制造业，全球领先。更大的一个行业应该是文化领域、旅游领域，还有比如说游戏，电影这些领域。这些领域可能就是需要不同的一个技能。

　　吴军：我们不说未来，即使是今天，中国产业工人不到2亿人，这已经是很大的规模了，占全世界人口的2.5%。在全世界范围内，如果不考虑关税、市场饱和等等因素，让2亿人放开量生产，两倍的地球人都消费不完，尤其是生产设备更加现代化以后，更是这样。所以物质生产——无论是工业品还是农业品，越往后在GDP中的占比会越低。不是说它的绝对数量会越来越低，而是占比会越来越低，因为服务业的占比在不断提高。

　　全世界人均GDP大约是1.3万美元，中国也是差不多的水平。人均GDP比中国高三四倍的国家，以德国为例，大家普遍觉得德国是个制造业大国，但其实它的文化产业也很发达，在GDP中的占比很高。而人均GDP不如中国的这些国家，服务业在其中的占比都不太高。所以中国的经济从现在人均GDP1.3万美元，将来涨到2.5万美元，翻一番，最大的潜力还是在服务行业。

　　梁建章：是的，很多国家的旅游业是现在增长最快的行业，远超他们的农业或者制造业。而且在目前的就业市场中，网红是增长最快的群体之一。网红所做的工作本质上就属于精神消费范畴，也是一种创意行业。

　　文创这个行业的影响力是很强的，比如我们旅游领域就有很多专业网红，他们发掘一条旅游线路，然后靠推广这条线路也能获得不错的收入。未来这类行业大概率会越来越多。

　　吴军：现在互联网很发达，知识能共享。举个例子，现在Coursera上大概有10万门以上的课程，而哈佛400年的历史，一共大约开了六七千门课程。从长远来看，有了新技术和人工智能以后，学习知识的门槛会变得很低。但另一方面，正因为门槛变低，过去有些人靠大学课程形成的专业壁垒来保护自己的知识，这种情况在将来可能很难了。除非这门课程非常难，别人学不会，否则你会发现在知识获取方面的竞争会蛮强的。

　　梁建章：我现在很疑惑，像知识产业、文化领域的网红这类有影响力的从业者，到底需要什么样的技能？这些技能是学校能教的吗？还是主要靠社会体验来培养一种品味？

　　比如设计旅游线路，需要对文化的理解和独特的品味，这可能得靠多旅游、多读书慢慢积累，而不是靠上很多课。所以，未来培养这类人才，可能需要不同的路径，而且我觉得这类能力比较难被AI取代。比如开发旅游线路，肯定不能只依赖AI拼凑网上的信息。一个人亲自体验后再做介绍，说服力完全不一样。像现在AI还能创作音乐，去参加一些音乐比赛，到最后还是得靠人来鉴别哪首歌好听。因为这些都是和人性相关的，至少短期内很难完全靠AI来决定什么是好听、好玩、好看的。

　　人在这里扮演着验证的角色，或者是分享自己的个人体验，这些都是需要人来做的工作。

　　吴军：这里您就谈到另一个大问题了，现在我们训练AI要数据，数据从哪来？这个过程中有一个很耗费人力的地方，叫labeling（贴标签），标记哪个是好、哪个是不好，哪个是美、哪个是不美。在美国有家公司叫scale AI，它是为Open AI或者data break这类真正的人工智能公司提供数据。他们公司内部可能只有几千人，在世界各地的外包可能已经有10万人。

　　所以你会发现，新技术的出现，会带来以前你无法想象的工作机会。也就是说每一项新技术的产生，它同时杀掉了很多工作，当然又创造出一些新的工作。

　　梁建章：长期来看，未来需要什么样的工作、什么样的技能，都具有比较大的不确定性。但总体而言，掌握更广泛的技能、创造性思维和批判性思维至关重要，而那些零散的技巧性内容则没那么重要。

　　我一直在提，即便在AI出现之前，中国教育已经付出了巨大的代价或者说浪费。这种浪费不仅体现在每个学生要浪费一两年时间复习高考，更大的问题在于，由于升学考试的巨大压力，很多家长不愿意投入精力生育更多的孩子。质量上，每个学生的技能培养存在一定浪费，同时更大的负面影响是数量上的，人口数量的减少。韩国内卷的程度比中国更厉害，所以韩国的生育率也很低，只有0.7。

　　从工具性的角度看，AI确实会减少人力需求；但从创新角度来说，我非常认同你的观点——不是说创新效率提升后就不需要更多人参与创新了。虽然AI会进一步提高创新效率，但创新的复杂程度与难度也越来越高。简单的问题都解决之后，未来的问题会越来越复杂，还是需要人使用AI去解决这些问题，而且需要更多的人、更强的算力参与。如果人口持续减少，国家的国际竞争力就会下降；如果全球范围内聪明的人减少，那么长远来看，创新可能就会由AI来主导，到时候我们人类就没有足够的人才去理解AI在做什么，那可能就面临失控。

　　要维持人类在创新中的主导作用，驾驭好AI这个工具，就需要足够庞大、足够聪明的研发群体。人口如果一直减少，整个人类社会都可能面临失控风险。

　　总的来说，从工具属性而言，我们可能确实不需要那么多工人和服务员，但我们需要足够多的人去主导创新、把控人类社会的发展方向，而不是沦为AI的“宠物”。

　　吴军：您讲的有一点我觉得特别重要，就是在人口问题上，不要把人当成一种负担，或者是单纯的一种工具，而是要当作一种财富。站在这个角度来看，我们对人口的态度，对未来机器的态度，都会发生很大的变化。

　　我还想补充一点，大家不要觉得有了自动化的工具，原来十个人的活现在一个人就能干，其实不对。那些简单的活早就被解决了，未来的活会越来越难。有了现代化的工具，原来一个人干的活将来反而可能要十个人干。我举两个例子。

　　前几天，我碰到了一个苹果公司的高管，就聊到了一家之前很火的公司，Sun Microsystems（太阳公司），这个公司从芯片设计、硬件搭建，到写软件操作系统，整个工作站做下来一共四个人，Bill Joy一个人写了整个操作系统，Andy做了整个硬件，McNealy是CEO，还有一个印度人是Khosla，所有的活全干完了。当时的半导体自动化设计的程度非常低，有的时候恨不得手动划线，在这种情况下他们一个人就能搞定。现在Cadence或者Synopsys这类公司的自动化设计软件非常厉害，你想要一个什么样的功能，它自己就设计好了，线路弄好了，然后就去测试和流片了。现在这样的公司规模有好几千人。从Andy当年的一人，变成了几千人。

　　第二个例子，我去约翰斯·霍普金斯大学，和他们聊到旅行者一号和旅行者二号——人类仅有的两个飞过了海王星的探测器。它们的系统处理器内存只有64K，而咱们的手机如果是16G，跟它相差了10的6次方倍。为什么原来64K能干那么多活，而现在一个微信都大得不得了？有两个原因，一是现在功能确实复杂了，二是有了现代化工具，人也变懒了。所以原来一个人干的活，现在可能需要十个人干，甚至更多。假设有一家半导体公司，三十个人，全是精英，也干不过两千人的苹果公司。哪怕是工具再先进，基本的人数是需要够的。

　　梁建章：问题确实是越来越难了，就像你刚说的航空，还包括药物等等。还有个关键是社会协作的尺度在不断扩大。像谷歌这样的公司，每年要解决各种来自政府和社会的问题，不可能完全由AI来做。所以现在是高度复杂的协作型社会，协作相关的问题也需要人来解决，整个社会变得越来越复杂，需要更多具备相应技能的人来做这些事。

　　虽然AI工具越来越先进，似乎创业的人数没有以前那么多了，但创新的机会也是越来越多的，创业公司的数量好像还在增加。所以总体来看，对创新类技能的需求还是会上升。我们看未来的就业和技能需求，不能只看供给侧，比如哪些工作容易被AI替代，像你说的基础的信息处理工作，还有长远来看一些服务类的工作。

　　这些工作确实面临替代风险，但从需求侧来看，创新类工作反而会增加。文旅产业这类领域，因为人们的精神消费需求会越来越多，行业需求也会持续增长。而且总体来说，人们可能不需要工作那么长时间了，工作时长会减少，会有更多时间用于精神层面的消费，这对这些行业的就业来说就是正向推动的。有些行业里，即便AI提升了效率，但需求增长的速度比效率提升更快，最终就业岗位反而可能增加。比如旅业，最近两年全球范围内增长都很快，不管是普通服务人员还是管理人员，岗位数量都在增加。

　　吴军：是的，那从人口结构优化的角度来看，比如说未来制造业大概率不需要新增劳动力，甚至低端服务领域的人力需求也会逐步缩减 ，除了旅行、文化领域，您觉得我们还在哪些领域需要大量的劳动力？

　　梁建章：对，文化旅游方面，有一些服务行业未来还是需要人的。另外就是教育领域，大学课程学生或许能通过自学完成，但小学阶段可能还是需要教师。而且我觉得现在还应该给做家长的爸爸妈妈发工资，培养孩子还是需要花很多时间的，大家都不培养孩子，人口、文明、科技都会消亡。

　　还有就是养老领域。虽然机器人可以承担部分照料工作，但是亲情和人的温度是机器无法替代的，所以养老方面的服务业也是需要人的。当物质极大丰富的时候，人还是需要意义感的，那么家庭的责任就是有意义的。比如照顾孩子和老人，虽然挺辛苦的，但是也能给人带来这样爱和意义感。

　　还有就是一些创新的工作，即使是非常微小的创新。比如去写一些东西分享，无论是生活体验还是旅游体验。也有一些真正的创新，比如研究艺术，研究高精尖的科学技术。长远来看，参与这类创新工作的人会越来越多：一方面，人类社会的进步离不开持续的创新；另一方面，这些工作是让每个人找到自身存在的意义的最好方式。

　　所以我觉得未来人们会发掘更多有意义的事情来做。未来人类社会会在创新和培养下一代的过程中找到最终的意义。

　　吴军：好，最后想和您聊聊对未来有什么畅想。您觉得五年后、十年后，由于技术的提升，我们社会的哪些方面可能会变好，哪些方面可能会变差？

　　梁建章：我对技术还是很乐观的，对中美两国乃至全球经济也是蛮乐观的。中美是全球两大创新引擎，会持续创造更多的资源，我们需要的是花钱，需要更多的需求而不是供给。要激发需求，要给年轻人花钱。

　　我对中国科技发展的前景比美国更乐观，因为中国还是具有很强的人力资源优势，目前中国年轻人的数量是美国的3~4倍。即便美国拥有吸引全球精英的能力，经过测算，中国还是处于优势。但如果中国人口持续减少，这个优势只能维持一代人，想延长这一优势、长盛不衰，就必须重视并解决现在的低生育率问题。

　　吴军：好，谢谢您，我也补充一点。今天我们探讨的核心是人工智能给未来带来的机会和挑战。总体而言，我觉得还是机会多一些 ，很多所谓的挑战，其实是一部分人的杞人忧天，不用太担心。

　　但有一点是，人工智能从技术上“改朝换代”之后，过去很多固有的思维方式可能已经过时了，所以大家必须主动关注新的技术趋势和新的理念，这样才可能在未来占据主动。

　　对于家长和教育者而言，关键不在于焦虑地“鸡娃”，而是要帮助孩子找到自己的兴趣和长处，培养他们适应未来社会所需的核心素养。对于年轻人来说，与其担心被AI替代，不如思考如何与AI协作，发挥人类独有的创造力和同理心。

　　在这个充满不确定性的时代，唯一确定的是：教育的目的不再是培养“工具人”，而是培养能够驾驭工具、创造价值的人。

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