京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
人工智能时代,程式化的、重复性的、仅靠记忆与练习就可以掌握的技能将是最没有价值的技能,几乎一定可以由机器完成;
相反,那些最能体现人的综合素质的技能,例如:
人对于复杂系统的综合分析、决策能力;
由生活经验及文化熏陶产生的直觉、常识;
基于人自身的情感(爱、恨、热情、冷漠等)与他人互动的能力;
这些是人工智能时代最有价值,最值得培养的技能。
而且,这些技能中,大多数都是因人而异,需要“定制化”的教育或培养,不可能从传统的“批量”教育中获取;
举几个例子:
人类工程师只有去专注计算机、人工智能、程序设计的思想本质,学习如何创造性地设计下一代人工智能系统,或者指导人工智能系统编写最复杂、最有创造力的软件,才可以在未来成为人机协作模式的“人类代表”,多学习机器学习特别是深度学习等未来最有价值的知识;
普通翻译会被取代,但是文学作品的翻译,因为其中涉及到大量人类的情感、审美、创造力、历史文化积淀等,一定是机器翻译无法解决的一个难题;
未来的生产制造业是机器人、智能流水线的天下,人类只有学习更高层次的知识,比如系统设计和质量管控方面,才能体现人类的价值;
未来人们对文化、娱乐的追求会达到一个更高的层次,文娱产业总体规模会是今天的数十倍甚至上百倍。那么,学习文艺创作技巧,用人类独有的智慧、丰富的情感以及对艺术的创造性解读去创作娱乐内容,成为作家、音乐家、电影导演和编剧、游戏设计师等,是证明自己价值最好的方式之一;
科幻作家、雨果奖得主郝景芳说:
很显然,我们需要去重视那些重复性标准化的工作所不能覆盖的领域。
包括什么呢?包括创造性、情感交流、审美、艺术能力,还有我们的综合理解能力、我们把很多碎片连成一个故事这样的讲述能力,我们的体验。
所有这些在我们看来非常不可靠的东西,其实往往是人类只能非常独特的能力。
二、AI时代该如何学习?
学习方法也非常重要,好的学习方法会事半功倍,未来的学习方法包括:主动挑战极限
从实践中学习
关注启发式教育,培养创造力和独立解决问题的能力;
主动向机器学习;
既学习人人协作,也学习人机协作;
学习要追随兴趣;
三、AI时代的教育要关注什么?
未来我们要更关注工作的目标和意义,以及工作背后潜在的社会价值,真正投入到擅长、热爱的领域,要关注以下几个重点问题:
个性化、定制化的教育该如何设计,如何满足不同学生的需要,如何评估定制化教育的效果?
可能需要人工智能技术的帮助,在教学数据被实时采集后,AI技术可以在这个大数据的基础上进行智能分析,帮助人类教育设计者总结得失,监控教学质量,调整课程设计,甚至与人类协作,共同设计新的教学体系
教育如何做到可持续化?最有效的再培训和再教育体系是什么?
未来人们需要大量转换工作,我们的教育体系能否顺利接纳这些人,并帮助他完成再培训?需要社会各层面的积极参与,尤其是社会福利层面的保障
教育体系的设计必须更早、更充分地烤炉全社会的公平性。
在线教育、虚拟现实技术、人工智能技术的组合,也许就是解决教育公平的最佳技术方案
在一个完全定制化的教育体系中,世界上任何一个角落的任何一个学生,都可以根据他的兴趣连接到最适合的老师,享受完全为自己量身定制的课程,得到世界一流的教育。
四、有了AI,人生还有意义吗?
AI时代,机器代劳了一切,我们如何过完一生才最有价值?
会像《机器人总动员》里的人类后代一样懈怠、肥胖吗?
开复老师认为,AI对于人生意义的挑战主要源于人类自身的心理感受。
人之所以为人,正是因为我们有感情、会思考、懂生死。而“感情”“思考”“自我意识”“生死意识”等人类特质,正是需要我们全力培养、发展与珍惜的东西。
不断提高自己,善于利用人类的特长,善于借助机器的能力,这是未来社会里各领域人才的必备特质。
如果不想成为“无用”的人,唯有从现在开始,找到自己的独特之处,拥抱人类的独特价值,成为在情感、性格、素养上都更加全面的人。
AI来了,有思想的人生并不会因此而黯然失色,因为我们全部的尊严就在于思想。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12