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早两天有朋友转给我一篇文章，标题是：
李飞飞演讲：“斯坦福大学，应该录取最会使用ChatGPT的前2000名学生。”
李飞飞是谁？斯坦福大学终身教授、被誉为“AI教母”、谷歌前副总裁和AI领域的顶尖科学家。
这是顶尖学府释放的未来信号吗？
👩🏻💻作者：Debbie
👧🏻 排版：燕子
后来在找演讲原视频的时候才发现，李飞飞教授的这番话，并不是在某次公开演讲里说的，而是2024年在斯坦福大学招生办的交流中，被问及如何平衡ChatGPT和大学录取的问题时，她的回答，国内也有媒体搬运了这部分，大家可以看看她的原话⬇️
这更像是一个激发思考的“思想实验”。那么，这场思想实验的核心究竟是什么？
如果我们把“最会用ChatGPT”简单理解成最会写提示词（Prompt），那就完全想错了。李飞飞真正想强调的，是AI时代下，未来顶尖人才必须具备的三种核心思维：
1. 提出高质量问题的能力。
在AI面前，人人都能获得答案。但人和人的差距，在于提出问题的水平。是问“帮我写一篇关于气候变化的论文”，还是问“请帮我分析近十年北极冰川融化数据与全球主要工业国碳排放政策的关联性，并评估现有政策的有效性？”——前者只能得到一篇平庸的综述，后者才能开启一项有价值的研究。定义问题、拆解问题的能力，是驾驭AI的起点。
2. 批判性整合信息的能力。
ChatGPT是个强大的信息整合工具，但它不是真理的化身。它会犯错，会“一本正经地胡说八道”，甚至会放大网络上已有的偏见。一个优秀的AI使用者，绝不会全盘照收，而是会像一个严格的“事实核查官”，对AI给出的信息进行检验、筛选和批判性吸收，最终形成自己可靠的结论。
3. 与AI协作创新的能力。
最高级的用法，是把AI当成一个能力超强的“团队成员”或“实习生”，而你来做项目的“总指挥”。你负责提出创意、搭建框架、把握方向，并将具体的执行任务（如编码、数据分析、文案初稿）交给AI完成，然后你再进行优化和迭代。这种人机协作，将人的创造力和AI的执行力结合，能创造出远超个人单打独斗的价值。
所以，李飞飞的观点本质是：斯坦福看重的不是你会不会“用”AI，而是你能不能“驾驭”AI。 她是在提醒我们，当获取知识的门槛被AI无限拉低后，什么才是决定一个人未来高度的关键。
李飞飞的观点也揭示了一个现在教育的现实：我们现行的很多教育方法，可能正在培养那些最容易被AI取代的人。
这就像一个“皇帝的新衣”的故事。我们一直遵循着一些看似天经地义的教育模式，但AI的出现，让这些模式的弱点暴露无遗。
具体来看，我们当前的教育在很多时候过度强调以下几点：
知识的记忆：要求学生背诵大量的公式、定义、历史事件和课文。
标准答案：鼓励学生在考试中写出那个唯一的、标准的正确答案。
重复性训练：通过大量的刷题和练习，来巩固解题的套路和技巧。
在过去，这些能力确实很重要，它们是衡量一个学生是否“优秀”的关键指标。但现在，情况变了。
上面提到的这些能力——记忆海量信息、提供标准答案、进行高强度重复性计算和练习——恰恰是AI最擅长，并且能以远超人类的效率和准确度完成的事情。
一个普通的AI模型，可以在几秒钟内记住整个人类图书馆的知识，并且零错误地复述出来。
这就带来一个严峻的问题：如果我们教育的目标，仍然是让学生在这些方面变得更强，那我们实际上是在让他们和AI进行一场注定会输的比赛。
换句话说，我们可能正在无意中培养“AI的替代品”。
当学生们走出校门，他们会发现，自己最引以为傲的、通过十几年苦读掌握的核心技能，在AI面前毫无优势。这才是李飞飞的观点背后，那个最值得我们警醒的危机。
我们普通人大部分都是这种的教育范式培养出来的，面对AI带来的挑战和机遇，我们应该怎么做呢？
与其为“会不会被AI取代”而焦虑，不如主动思考如何利用AI，抓住这波技术红利。以下是三条给每个人的具体建议：
1. 拥抱工具，成为“AI驾驶员”。
不要害怕和排斥AI，主动去学习和使用它。无论是写邮件、做翻译、查资料还是编程，都可以尝试让AI辅助你完成。把它当成一个能帮你提升工作和学习效率的“副驾驶”或“外脑”。先用起来，你才能真正理解它的能力和局限，找到最适合你的使用方式。
2. 专注长板，发展“人性化”能力。
在AI擅长的领域和它硬碰硬，是不明智的。我们应该把更多精力，投入到那些AI短期内无法取代的能力上。比如，与人沟通协作的共情能力、天马行空的审美和创意、处理复杂伦理问题的决策能力，以及需要动手操作的实践能力。这些“人性化”的特质，将是我们未来最宝贵的财富。
3. 保持敏锐，成为“终身学习者”。
技术的发展日新月异，今天我们讨论的是ChatGPT，明天可能就是全新的工具。唯一不变的就是变化本身。因此，比掌握某一个特定AI工具更重要的，是保持对新事物的好奇心和持续学习的能力。这才是我们在AI时代最重要的“护城河”。
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