人工智能（AI）正以惊人的速度渗透到我们生活的方方面面，尤其是在教育领域，引发了人们对于人的价值和教育意义的深刻反思。最近，极客公园对多款主流大模型的高考水平进行了测评，结果显示，AI 已经具备了轻松考入985重点大学的能力，甚至有模型达到了清华、北大的录取水平。这无疑给传统教育模式带来了巨大的冲击。
面对AI的快速发展，我们不禁要问：当AI的考试成绩远超人类平均水平时，莘莘学子们该如何定义自身的价值？为了探讨这一问题，极客公园创始人张鹏与“乱翻书”主理人潘乱、甲子光年创始人兼CEO张一甲进行了一场深入的对话。他们从AI在高考中展现的能力出发，一路探讨了教育的本质、家长应该如何引导孩子，以及人类的价值和社会公平等议题。
AI“学霸”与人类数学家的差异
张鹏首先抛出了一个引人深思的问题：AI在高考中取得优异成绩，是否意味着它已经具备了顶尖数学家的水平？
张一甲对此给出了明确的回答。他指出，高考数学属于初等数学范畴，其核心在于掌握固定的方法和定理，并通过大量的重复性训练来提高成绩。AI恰好能够将这条路径走到极致。然而，真正的人类数学研究，即高等数学，则需要高度的抽象思维能力、对复杂概念的深刻理解，以及定义问题的能力。这种能力更多源于数学家的直觉和科学审美，是无法通过题海战术培养的。
他举例说，顶尖的数学研究往往在极狭窄的领域内进行，研究者必须自己定义问题、概念乃至工具，才能推动学科前行。这种创造性的、开辟新领域的能力，是目前AI与人类数学家之间最根本的差距。
那么，顶尖的人类数学家是如何培养出来的呢？张一甲以数学竞赛为例，指出顶尖选手可以分为两类：科班出身和“野路子”。科班选手自幼接受系统化训练，被前人经验浓缩而成的方法论高效“喂养”。而“野路子”选手则更依赖与生俱来的兴趣、天赋和直觉，能够在没有太多工具辅助的情况下，凭感觉找到解题的突破口。
这种分野可以被解读为两种不同的“涌现”。科班选手是在植入方法论的基础上进行延展，而“野路子”则更像是一种基于天赋的“人类涌现”，这与大模型基于数据的涌现形成了有趣的对照。人类在这两种路径上都能诞生顶尖的人才。
潘乱进一步追问：如果要成为真正的数学家，究竟是方法更重要，还是天赋更重要？
张一甲认为，关键要素既不是完全靠勤奋，也不是完全靠天赋，而是动力和自驱力。最关键的是一种沉浸式的、近乎痴迷的兴趣与好奇心。而AI目前还解决不了动力的问题，它需要被召唤出来做事情，没有自己的动力。
AI推理能力的提升与应用
AI在数学上的进步，很大程度上得益于其推理能力的提升。张鹏指出，在没有联网的情况下，模型在理科上提分很多，这主要是模型推理能力的变化导致的。那么，推理能力的进步对整个AI行业和AI应用带来了哪些改变呢？
潘乱对此深有感触。他表示，AI就像一个随身的向导，可以随时解答疑问。在工作流上，AI也让他变得更勤奋，比如可以快速整理速记、凝练观点，甚至可以帮助设计提纲。此外，AI还能帮助他完成更多的事情，比如创作网络小说。
张一甲也表示，AI极大地拓展了他的知识宽度，能够快速搜集海量资料，省去了过去需要“单点去凑知识”的时间。更重要的是，AI的“思维链”对他启发很大，能够帮助他建立对一个问题的深度理解。
这种改变，甚至让张一甲从一个E人（外向者）变成了I人（内向者），因为他发现AI这个头脑风暴的对象，在很多时候给出的信息质量远高于身边的人。而根据他的观察，AI进入更广的商业世界，进入B端产业的工作流，这件事才刚刚开始。
多模态AI的进展与挑战
除了推理模型，多模态也是今年AI高考中反映出的一个巨大进步。张鹏特别关注了那些带有图表的题目，指出没有足够强的推理能力和多模态能力，就无法攻克这些题目。那么，大模型在多模态领域的进展如何呢？
张一甲认为，多模态最终会成为所有AI公司都必须具备的基础能力。多模态交互的本质，是降低人与机器打交道的门槛，让人可以直接与真实世界交互，而不需要将所有信息都抽象成文本。
潘乱也表示，多模态的进步已经体现在我们生活的方方面面，比如AI“生图”做头像、创作歌曲、识别万事万物。他甚至觉得，离我们打开一个AI应用，让它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，可以将任何模态的信息扔进去，识别后以需要的任何模态输出来。他还关注到最近AI视频也很火，这类内容可能已经占到了抖音的15%左右。
潘乱表示，短视频领域已经发生了很大的变化，像剪映、即梦，包括GPT等工具，都各有代表性的AI元素。他发现各地文旅部门是使用AI最勤快的一批人，他们不仅付费意愿强，主动使用AI的意愿也很强，会用AI制作各种天马行空的内容。
然而，当他们试图让AI用视频对话来答题时，效果却不尽如人意。这是为什么呢？
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，这些都比图片要高了一个甚至很多个维度。
潘乱补充说，一个视频文件的大小可能几百兆，而一个图片只有几兆，文字则更小。文件大小的差异，就足以说明多模态发展缓慢的原因。
张鹏指出，在视频层面的问题，有两个很重要的点：一是注意力漂移，二是连续性。由于视频是一个连续的东西，AI是概率模型，在一个连续的概率过程中，注意力会逐渐漂移，造成幻觉叠加幻觉。此外，今天的模型还不具备时空连续的完整理解能力，导致context不连续，视频里的动作显得很怪异。
AI写作：辅助还是替代？
AI在文科上的能力，一直是人们关注的焦点。然而，在今年的AI高考中，AI理科涨分很多，文科却似乎没有太大进展。这是为什么呢？
潘乱认为，文科是自由的艺术，是发散的。大部分理科有标准答案，但文科充满了非标准的东西，与人的文化经验、情感体验、立场判断相关。因此，让AI去绘画、去创作，就不一定比人强。
张一甲也表示，文科中有些部分是可以的，比如有标准答案的题目AI也能做，但像写作文就不一样了。写作文除了优美、引经据典之外，还需要情感投射、立场、价值观、社会批判性、矛盾张力。这些评价维度都不确定，更何况创作维度。
那么，内容工作者在平时工作中会考虑用AI处理一些文字内容吗？AI在写作上目前会出现哪些问题呢？
潘乱表示，AI写作最近进步很大，但在发散、总结、头脑风暴上非常好用。它可以帮助整理提纲、拆解概要，但写出来的文章还是容易被看出来是AI写的。因此，有经验的创作者会把它当作一个结构化的助手，一点一点搭起来，最后还需要自己掌握火候。AI写作的价值在于它的发散，帮你发散思考。
张一甲也表示，他们更多将AI用于调研、分析、头脑风暴，但成文这一步比较审慎，不完全信任AI，因为它可能有事实性错误，缺乏反复检查的严谨性。前半程效率提升很大，但成文还是依赖人。
后AI时代的教育：人类何去何从？
AI的快速发展，给人们的职业发展带来了巨大的变化。那么，在AI时代，家长应该如何帮助孩子选择专业呢？
潘乱建议，学个手艺。他认为，高薪的中产文理科工作会很快被AI侵蚀，不如学个AI干不好的，比如学怎么做金镶玉、雕刻玉器。所有工业化、批量化、方法论化的东西，某一天都绝对会被AI超越。
张一甲则建议，选择最难的专业，比如数学或物理。因为人生很少有四年时间沉浸式地搞一个非常艰难的学问，这对脑力、思维、专注力、意志力都是极强的训练。此外，他还强调要从实用主义出发选专业，因为越实用越卷，热门方向很快也变得更卷。最终还是看你想成为什么样的人。
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。我们对某些东西的热爱，是AI不具备的原生特质。同时可能要围着兴趣走，早点把AI配在孩子身边，用AI提升效率，不只是拿高分，而是探索、强化学习曲线。
既然AI在考试上已经超过了99.99%的人类，那么，应试教育本身还有意义吗？
张一甲认为，应试教育在高维度智力筛选上是高效的。它筛选出来的尖子生，通常不是靠死记硬背，而是训练出了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。此外，AI本质上就是应试教育的终极形式。
潘乱则认为，教育的目的绝不应该是继续筛选更多人进入高等学府，而是要培养更多的人，适应未来社会，与AI共错。他强调，让大家都有基础的知识和素养是更必要的。
对于AI帮孩子写作业这件事，潘乱认为要分年龄段。大学生当然应该用，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。他真正担心的是学习的“空心化”——看起来在学习，也交付了学习成果，但知识和能力完全没有进入你的大脑。
张鹏非常同意，并指出今天的教育，对家长的挑战是空前的。我们必须从关心“结果”，转向关心“过程”。孩子用AI交出一份作业，结果可能很完美，但我们要问的是：你在这个过程中学到了什么？你和AI共同探索时有什么启发？你有没有定义一个好问题？
AI时代，机遇与挑战并存
那么，AI究竟是在拉平还是在加剧教育和信息的鸿沟？对于小镇青年们、孩子们，未来的机会是变大了还是变小了？
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。用好AI需要很多前提：你要会提问、能抵抗娱乐内容的诱惑、有付费能力和好的网络环境。因此，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这样的普惠层面，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，别人只能做数据提供者和应用者。
面对AI带来的不确定性，张一甲认为，教育很大程度上是要建立一个人的适应能力。人类都是早产儿，父母教给孩子的就是基础的生存技能，然后靠自己对大自然、对变化的适应能力。AI极大地增强了未来的不确定性，未来的个体要拥有更高的适应性，才能生存。
最后，当被问及是否担心自己被替代时，潘乱和张一甲都表示并不担心。他们认为，AI的核心能力在于“输入”，也就是提出好问题的能力。而人的“输入”能力是不均等的，需要不断夯实。此外，他们还强调，作为公司负责人或IP的主理人，需要在一个开放环境中定义一个封闭的问题，并为之承担风险。这个过程需要的是信念和坚持，是AI无法替代的。
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，让一生能活出几辈子的精彩。他认为，人类最宝贵的是无知无畏的力量，所有伟大的创造，都源于此。AI应该支持我们的无知无畏，降低探索的代价，帮我们捍卫自己内心的那股力量。
