《當(dāng)AI開始教人類如何學(xué)習(xí)AI：一場(chǎng)吊詭的教育教育自我指涉》

上周在咖啡廳偶遇一位編程培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的老師，他苦笑著給我看手機(jī)里的人工人工通知——校方?jīng)Q定用AI教學(xué)系統(tǒng)逐步替代30%的基礎(chǔ)課程講師。"諷刺的智能智是，"他攪動(dòng)著早已冷掉的教育教育拿鐵，"我們?nèi)ツ赀€在熱火朝天地教學(xué)生開發(fā)教育AI。人工人工"

這種荒誕感恰好折射出當(dāng)前AI教育的智能智核心悖論：我們正在用昨天的認(rèn)知框架，培養(yǎng)解決明天問(wèn)題的教育教育人才。更耐人尋味的人工人工是，當(dāng)AI開始參與教學(xué)，智能智它既是教育教育被傳授的知識(shí)客體，又逐漸成為傳授知識(shí)的人工人工主體。這種雙重身份讓我想起童年玩過(guò)的智能智俄羅斯套娃——只不過(guò)現(xiàn)在最里層和最外層的娃娃長(zhǎng)得越來(lái)越像。

傳統(tǒng)教育總喜歡把知識(shí)包裝成標(biāo)準(zhǔn)化的教育教育模塊，就像宜家家具的人工人工組裝說(shuō)明書。但真正的智能智AI學(xué)習(xí)更像是深夜大排檔里師徒間的鍋鏟傳承——需要大量難以言傳的"手感"。我曾見證兩個(gè)同樣完成機(jī)器學(xué)習(xí)慕課的學(xué)生，一個(gè)能把模型玩出交響樂(lè)般的精妙，另一個(gè)卻連調(diào)參都像在撞大運(yùn)。差異就在于前者跟著導(dǎo)師參與了真實(shí)的藥物研發(fā)項(xiàng)目，那些數(shù)據(jù)清洗時(shí)突如其來(lái)的靈光乍現(xiàn)，那些凌晨三點(diǎn)發(fā)現(xiàn)特征工程漏洞的頓悟，這些才是AI教育的精髓。

當(dāng)下最令人憂慮的不是AI會(huì)取代教師，而是我們正用工業(yè)化思維馴化本應(yīng)最具創(chuàng)造力的領(lǐng)域。某高校最新推出的"AI專業(yè)能力圖譜"把深度學(xué)習(xí)細(xì)分為217個(gè)可量化的技能點(diǎn)，這讓我聯(lián)想到中世紀(jì)經(jīng)院哲學(xué)家爭(zhēng)論"一根針尖上能站多少個(gè)天使"。當(dāng)我們?cè)噲D用整齊劃一的課程體系培養(yǎng)AI人才時(shí)，是否正在扼殺這個(gè)領(lǐng)域最需要的野蠻生長(zhǎng)力？

有個(gè)頗具黑色幽默的現(xiàn)象：越是頂尖的AI團(tuán)隊(duì)，越強(qiáng)調(diào)"反體系化學(xué)習(xí)"。OpenAI的研究員曾告訴我，他們最寶貴的知識(shí)往往來(lái)自咖啡機(jī)旁的隨機(jī)對(duì)話，或是深夜調(diào)試失敗后的突發(fā)奇想。這不禁讓人懷疑，那些精心設(shè)計(jì)的AI教育課程，會(huì)不會(huì)像給原始人發(fā)放智能手機(jī)使用手冊(cè)般隔靴搔癢？

或許我們應(yīng)該重新思考AI教育的容器形態(tài)。去年在東京參觀某創(chuàng)客空間時(shí)，看到一群中學(xué)生圍著開源機(jī)器人激烈爭(zhēng)論運(yùn)動(dòng)算法，他們的T恤上沾著披薩醬，白板上寫滿潦草的公式。這種混雜著汗水和靈感的場(chǎng)景，比任何標(biāo)準(zhǔn)化考場(chǎng)都更接近AI創(chuàng)新的本質(zhì)。畢竟，圖靈測(cè)試最早的靈感來(lái)自劍橋大學(xué)草坪下午茶時(shí)的閑聊，而不是某本教科書的標(biāo)準(zhǔn)答案。

站在這個(gè)奇點(diǎn)上回望，也許未來(lái)的教育史學(xué)家會(huì)把2020年代視為一個(gè)轉(zhuǎn)折期：當(dāng)人類終于意識(shí)到，教授AI的最好方式，是創(chuàng)造讓智慧能夠野蠻生長(zhǎng)的環(huán)境——就像我們不會(huì)教雨林如何生長(zhǎng)，只是小心守護(hù)它的生態(tài)平衡。至于那個(gè)擔(dān)心被AI取代的編程老師？我最后給他的建議是：去和學(xué)生一起搗鼓些學(xué)校大綱里找不到的奇怪項(xiàng)目。畢竟，在這個(gè)領(lǐng)域里，最危險(xiǎn)的不是被機(jī)器超越，而是活成了機(jī)器期待你成為的樣子。