那什么变稀缺呢?判断。AI可以瞬间给你10个答案,请问你选哪个?判断带来的二阶稀缺性就是责任,也就是俗称的“背锅”。
大家仔细想想:你把你医院化验单上传给它,它可以瞬间给你生成它的问题、它的诊断,它甚至能给你推荐药。我现在就问:它敢推荐,你敢吃吗?
你怕是幻觉,你刷新一次它推荐的药就不一样了,这你更不敢吃了。但如果是医生看完这个,说没问题,医生给你签个字,说“就吃它,AI说的很对”——他没有做推理,他做了判断,并承担这个责任,你就敢吃了。
大家好我是李继刚。今天我想跟大家聊聊教育。
我给自己如果要贴一个标签的话,我认为是“提示词工程师”。这个事核心就研究一件事情,如何与AI进行对话。
我们打开AI有一个对话框,我问它一个问题,它给我一个答案,挺好用的。但我在使用的过程中,发现有两个问题:
第一个问题是,为什么同样一个AI,不同的人跟它对话,能达到完全不同水平的答案?有的是30分,有人是70分,有人是90分。这个AI明明是同样的,为什么不一样?
第二个问题,也是跟它相关联的:我会发现AI是一股生产力,AI是一股非常强大的生产力,这股生产力会影响我们所有行业的方方面面,只是它现在对各行各业的渗透率参差不齐。对我而言,我的第二个问题就生发出来:
AI时代,在这股力量面前,人何以自处?
在推演和思考这两个问题的过程中,我发现有一个议题是无论如何都绕不开的,那就是教育。我开始去把目光聚集在教育这件事上,我开始去思考:什么是教育?我们如何一路走到今天?我们今天所处的教育有什么问题?在AI时代,如果它不适应,它哪里不适应?
再回头去看教育史,教育发生各种理念争论的时候,我把所有的这一切分为两类:一类是水的教育,一类是火的教育。然后我就想到了叶芝的这句话,非常知名,它完全契合了我现在想要把它分类的这个事情。
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水的教育
我们先回头看一下“水”。
我们今天熟知的这套教育线它始于哪儿?始于工业革命带来的流水线。
这条流水线需要的工人去操作机器的状态是什么呢?就是统一化的操作,标准化的服装,大家相互协作,然后相当多的人扎在一个密闭的空间里进行工作。
大家仔细看左边这张图,我们只需要把这些纺织女工面前的机器换成课桌,把她们的工服换成校服,你发现没,就直接到右边了。这不是巧合,这是设计。
大家觉得纺织女工离我们很远了,我们今天的工作是坐在办公室里敲电脑,我又没有去弹棉花,好像这个事情跟今天已经发生很大变化了。真的吗?
你知道互联网公司里的员工是怎么戏称自己的吗?
Excel编织女工。
本质是没有变的,只是面前的那台机器变了,仅此而已,但是底层的机制一以贯之。
左边那个工厂需要什么?它需要的是符合这三个条件的人:
第一,听话。为什么要听话?当我攒3000人在一个工厂里干活的时候,如果不听话,大家各干各的,那就没法协作了。
第二,识字。你有操作手册,有各种机械说明,你需要看得懂这个规章制度。
第三,守时。你得准时出现在工厂里,要不然活都开始了,你还没睡醒呢,这个事就没法协作了。
这是社会工厂的需要,200年前如此,到今天没有发生过什么本质性的变化。
那这套体系运作下来,普鲁士最先跑出来,普鲁士教育体系在全球瞬间铺开,大家都用这一套:班级授课、分科教学、标准化考试,我们很熟,它实现了极致的效率。我们人类从来没有这么大规模的协作,这么高效的协作,从来没有。
我们能拥有今天的这个环境,就是当时的这一次转折带来的。我们享受了这个时代的红利,我们得到了效率,但这个效率是有代价的。代价是谁?在座的各位,还有你们的孩子。
孩子长成了什么呢?同质性。不管你孩子是喜欢爬树,喜欢游泳,还是喜欢音乐,喜欢做数学题,现在拿着一套卷子,各个学科的,我们来考试。考完之后我们会形成一个结论:他偏科了。偏谁的科了?偏全科,偏这个社会那根标准线的科了。
我们在干什么?所有的这些动作,最终我们实现的目标是:把所有人捏成一个形状,同一个形状,就是那根指挥棒要的形状。
我们比的是他脑子里记了多少知识。当一个人脑子像水桶一样接了足够多的水,所有的东西张嘴就能背出来的时候,我们认为这是一个好学生。当他考到了年级第一的时候,这个人好极了——你不管他睡没睡着,你只管考试成绩。
我们一路走过来,有痛苦,但也有回报,两相相抵,好像也能安顿住——我们一边骂着,一边接受着。