AI 高考背后的深度思考：关于教育、人才与未来的对话
高考的硝烟刚刚散去，但另一场特殊的“高考”——AI 的高考，却引发了更广泛的讨论。当 AI 轻松考入 985 甚至清北，我们不禁要问：人类的价值在哪里？教育的意义又是什么？
近日，极客公园创始人张鹏、「乱翻书」主理人潘乱、甲子光年创始人兼 CEO 张一甲齐聚《今夜科技谈》，他们从 AI 高考的现象出发，深入探讨了 AI 发展对教育、人才培养以及社会未来的影响。以下是对话的精华内容。
AI 数学能力突飞猛进，是超越还是工具？
AI 在今年的高考中，数学成绩尤为突出，接近满分。这是否意味着 AI 已经具备了顶尖数学家的水平？
张一甲认为，高考数学与真正的数学研究是两回事。高考数学侧重于对固定方法和定理的掌握，可以通过大量重复训练提高成绩。而真正的数学前沿，需要高度的抽象思考能力、对复杂概念的深刻理解以及定义问题的能力，这更多源于数学家的直觉和科学审美，是 AI 难以企及的。
他以数学竞赛为例，顶尖选手需要沉浸式地研究问题，而不是程式化训练。这种沉浸式的研究能力，以及对问题的好奇心和自驱力，是 AI 目前所欠缺的。
潘乱补充说，成为真正的数学家，关键在于动力和自驱力，AI 缺乏自主性，需要被“召唤”才能工作。
推理能力提升，AI 应用迎来质变
从 2024 年到 2025 年，在没有联网的情况下，AI 模型在理科上的提分主要得益于推理能力的提升。这种推理能力的进步，给 AI 行业和应用带来了哪些改变？
潘乱分享了他的亲身体验。AI 就像一个随身向导，可以随时解答问题，提供信息。在工作流上，AI 让他变得更勤奋，例如，可以快速整理速记，甚至可以根据零散的点设计出提纲。
他甚至尝试用 AI 写网络小说，将东吴的核心故事线串联起来，模仿《汉武大帝》的结构生成内容，这让编剧和导演朋友都感到震惊。
张一甲也表示，AI 极大地拓展了他的知识宽度，帮助他快速搜集海量资料，建立对问题的深度理解。
他认为，AI 进入 B 端产业的工作流才刚刚开始，需要懂行业的人来推动。AI 在 B 端的落地，更像是“数字化转型的下一阶段”，需要在具体的行业场景中慢慢去磨合。
多模态融合，AI 交互更自然
今年 AI 高考中，多模态领域的进步也很显著，尤其是在处理带有图表的题目时。这说明，多模态是 AI 理解和应用知识的关键。
张一甲认为，多模态交互的本质是降低人与机器打交道的门槛。AI 可以直接理解真实的世界，而不需要把所有信息都抽象成文本。
潘乱表示，多模态的进步体现在生活的方方面面，例如，用 AI “生图”做头像，或者用它来创作歌曲。他甚至觉得，AI 实时阅读周边陌生世界的那一天已经不远了。
张鹏认为，大模型最终就是一个模态转换的魔法盒，可以把任何模态的信息扔进去，然后以你需要的任何模态输出来。
AI 视频理解：仍有很长的路要走
尽管 AI 在多模态领域取得了进展，但在视频理解方面，仍然存在许多挑战。
张一甲解释说，视频可以理解为非常多帧的图片，处理起来的数据量和对算力的需求，跟图片完全不是一个数量级。而且，视频还涉及到模型的长时间记忆、上下文的理解能力、不同模态的对齐等，这些都比图片要复杂得多。
潘乱也指出，一个视频文件的大小可能达到几百兆，而一个图片只有几兆，文字则更小。文件大小的差异，也反映了多模态发展缓慢的原因。
张鹏补充说，AI 在视频层面存在两个重要问题：注意力漂移和连续性。由于视频是一个连续的东西，AI 在概率过程中，注意力会逐渐漂移，导致幻觉叠加。此外，AI 还不具备时空连续的完整理解能力，导致视频里的动作显得怪异。
AI 写作：备料有余，火候不足
AI 最初以其语言文字能力令人惊艳，但今年 AI 高考显示，理科涨分更多，文科似乎没有太大进展。这是为什么？
潘乱认为，文科是自由的艺术，强调人的情感、价值观、与社会的互动和表达。AI 在逻辑、数据、推理、效率、标准化方面更擅长，但在绘画、创作等需要情感和文化体验的领域，则不一定比人强。
张一甲也表示，文科需要情感投射、立场、价值观、社会批判性、矛盾张力等，这些评价维度都不确定。此外，文科追求解释的丰富性，而不是收敛。
在实际写作中，AI 可以用于调研、分析、头脑风暴，但在成文阶段，仍需谨慎，因为 AI 可能存在事实性错误，缺乏严谨性。
潘乱将 AI 写作比作做菜：AI 可以帮你准备食材、调配比例，但炒菜的过程和火候，还需要自己掌握。全部交给 AI，就失去了水平。
后 AI 时代的教育：人类该往何处去？
AI 能力的快速提升，对人们的职业发展会产生什么影响？家长应该如何帮助孩子报考志愿？
潘乱建议，学一门 AI 干不好的手艺。高薪的中产文理科工作会很快被 AI 侵蚀，不如学一些 AI 难以替代的技能，例如金镶玉、玉器雕刻等。
张一甲则认为，大学应该选择最难的专业，培养脑力、思维、专注力和意志力。同时，要关注孩子的天赋、兴趣和好奇心。
张鹏总结说，家长首先要关心孩子想学什么，motivation（自驱力）是人类最后的阵地。要围着兴趣走，用 AI 提升效率，探索和强化学习曲线。
面对 AI 在考试上超越人类的现实，应试教育还有意义吗？
张一甲对应试教育进行“洗白”，认为其在高维度智力筛选上是高效的，能够培养出一套完整的学习方法、系统性的思维、快速掌握知识的能力以及专注力、意志力、延迟满足等品质。他认为 AI 本质上就是应试教育的终极形式。
潘乱则认为，教育的目的是为了实现人的自我发展。应试教育做筛选很有效率，但也在让更多的人受害。他认为，让大家都有基础的知识和素养是更必要的。
面对 AI 帮孩子写作业越来越普遍的现象，应该鼓励吗？
潘乱认为，大学生应该用，但对于心智还未成熟的小学生，过度依赖 AI 会让他们失去独立思考和克服困难的能力。
张一甲则认为，与其围堵，不如接受“AI 无处不在”这个现实，然后去思考，在这种环境下，学习到底是什么。他担心学习的“空心化”，即知识和能力没有真正进入大脑。
张鹏强调，要从关心“结果”转向关心“过程”。要关注孩子在学习过程中学到了什么，以及他们和 AI 共同探索时的启发。
AI 是拉平还是加剧鸿沟？
AI 究竟是在拉平还是在加剧教育和信息的鸿沟？
潘乱认为，主观能动性更强的人，机会会变得更大。但对于绝大部分人来说，他们会被数字鸿沟拉到非常后面去。AI 理论上是拉平鸿沟的工具，但现实中，它会放大已有的不平等。
张一甲也认为，在义务教育和基础医疗等普惠层面，AI 会极大地促进公平。但再往上，社会可能会形成新的分配形态。未来，可能会有少数人掌握着具备巨大杠杆效应的“高阶 AI ”，从而分配更多的社会资源。
如何应对 AI 带来的不确定性？
面对 AI 带来的不确定性，我们应该如何应对？
张一甲认为，教育很大程度上是要建立一个人的适应能力。未来的个体要拥有更高的适应性，才能生存。
潘乱强调，靠谱、认真、勇气、胆识、自我迭代和自学能力，这些是永远重要的。
最后，三位嘉宾分享了他们对 AI 的看法，以及他们如何应对 AI 带来的挑战。
潘乱表示，他并不担心被 AI 替代，因为 AI 只是提高了创作效率，并没有改变资源分配和变现模式。他认为，关键在于不断夯实自己的输入能力。
张一甲也认为，他们不会被替代，因为他们需要定义问题，并为之承担风险。此外，他对人本身有信心，认为人作为生命体，一定会发挥其独特的生命力，去寻找到“生而为人”的意义感。
张鹏则表示，他特别希望被 AI 替代某些已经熟悉的事情，让他能被解放出来，去探索更多未知的新领域。他认为，AI 应该支持我们的无知无畏，降低我们探索的代价。
总之，AI 的发展给教育、人才培养以及社会带来了深刻的影响。我们应该积极拥抱 AI，但也要保持独立思考和创新能力，不断提升自己的适应性，才能在未来的社会中立于不败之地。
