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Peter Thiel警告硅谷：AI不是先淘汰写作的人，是先淘汰数学的人。程序员、量化分析师、工程师——硅谷封神二十年的人群。他的逻辑很简单：几年内AI就能比任何人类更快解决最难的数学题。去年DeepMind已经在国际数学奥赛拿了金牌。数学200年来都是权力的门槛。想当神经外科医生？先证明你会微积分。但Thiel问了一个问题：微积分和开颅手术有什么关系？他1980年代是象棋选手，相信象棋是智力的终极测试。然后Deep Blue击败了卡斯帕罗夫。象棋大师从人类巅峰变成了派对把戏。数学是下一个。谁会赢？会讲话的人。沟通者、故事讲述者、谈判者。 LinkedIn 2026数据：沟通技能在招聘中出现频率是以前的两倍。领导力、演讲、叙事是增长最快的需求。 20年来社会告诉文科生：你们在浪费时间。结果学会用文字而不是数字思考的人，可能正好在为这个时代训练。

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彼得·蒂尔说AI会在3-5年内解掉所有奥数题，数学人才受冲击可能比文科人才更大。硅谷花了几十年把数学能力神化为终极竞争力，现在AI最先追平的恰恰是这个领域。但这不意味着"文科生赢了"——AI从语言模型起步，文字能力同样在射程内。纯技能型专长正在贬值，跨领域判断力才是护城河。

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彼得·蒂尔给硅谷泼了一盆冷水。他说，你们正在亲手毁掉自己的护城河。但硅谷没人听得进去。他们要么在争论下一个模型能不能提升20%。要么直接跳到宇宙是不是模拟出来的。完全错过了中间正在发生的巨大转变。蒂尔的直觉是什么？ AI对数学天才的打击，将远远超过玩文字的人。他预测，三到五年内，AI模型将能解开所有美国数学奥林匹克竞赛题。想一下。当一台机器能瞬间解决地球上最难的数学题。人类计算能力的经济价值还剩多少？直接归零。这背后有个巨大的历史讽刺。整个社会对数学能力的崇拜，是从法国大革命开始的。为什么？不是因为数学更高贵。而是因为当时语言能力被认为是贵族世袭的。数学，反而成了打破裙带关系、实现平等的工具。一个持续了两百年的政治意外。成了硅谷选拔人才的圣经。现在，AI要把它彻底扳回来了。最讽刺的是什么？那些用代码构建新世界的人，亲手埋葬了自己过去几十年的优势。他们一辈子，可能都在优化一个错误的技能。未来，是属于会讲故事的人的。工程师们没看到这一天。因为他们太忙于计算了。

彼得·蒂尔给硅谷泼了一盆冷水。他说，你们正在亲手毁掉自己的护城河。但硅谷没人听得进去。他们要么在争论下一个模型能不能提升20%。要么直接跳到宇宙是不是模拟出来的。完全错过了中间正在发生的巨大转变。蒂尔的直觉是什么？ AI对数学天才的打击，将远远超过玩文字的人。他预测，三到五年内，AI模型将能解开所有美国数学奥林匹克竞赛题。想一下。当一台机器能瞬间解决地球上最难的数学题。人类计算能力的经济价值还剩多少？直接归零。这背后有个巨大的历史讽刺。整个社会对数学能力的崇拜，是从法国大革命开始的。为什么？不是因为数学更高贵。而是因为当时语言能力被认为是贵族世袭的。数学，反而成了打破裙带关系、实现平等的工具。一个持续了两百年的政治意外。成了硅谷选拔人才的圣经。现在，AI要把它彻底扳回来了。最讽刺的是什么？那些用代码构建新世界的人，亲手埋葬了自己过去几十年的优势。他们一辈子，可能都在优化一个错误的技能。未来，是属于会讲故事的人的。工程师们没看到这一天。因为他们太忙于计算了。

墓碑科技

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英伟达CEO黄仁勋说，未来5年，AI创造的百万富翁，会超过互联网20年创造的总和。但这还不是最狠的。他接着说，未来每个人的工作都会改变，一些岗位会彻底消失。对此，PayPal创始人彼得·蒂尔也认为，AI不是先淘汰写作的人，是先淘汰数学的人，程序员、量化分析师、工程师…硅谷封神20年的人群。听起来很耳熟？像不像每次技术革命的老调重弹？真正抢走你饭碗的，不是AI，而是那个会用AI的同事。所以，这到底是新一轮的淘金热？还是科技巨头们制造的巨大焦虑？

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总裁简报 CEO Briefing

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AI教父Yann LeCun说了一个事实。一个四岁的小孩，看过的数据量，等于有史以来所有文本的总和。最大的AI模型，训练数据是30万亿个单词。听着很多？一个四岁小孩，醒着的时间大约16000小时。光是用眼睛看，接收的数据量就跟AI一样多。但数据的质量，完全是两回事。小孩看到的是真实世界。是重力，是东西掉下来，是手去抓握。是因果，是物理规律。他通过这些，在脑子里建立了一个世界模型。 AI看到的是什么？是孤立的文字，是符号。它唯一的任务，是猜下一个词是什么。这就解释了现在的怪现象。 AI能通过律师考试，能解微积分方程。比大学生还快。但它学不会装洗碗机。也变不成一个能做家务的机器人。更不可能像任何一个青少年一样，花20小时就学会开车。那些吹嘘AI马上取代一切的人，在回避什么？他们在回避现实世界。 AI被喂养的是人类思想的“数字幽灵”，不是物理世界的实体。把一个在图书馆里读了所有书的书呆子，和一个在街头长大的孩子扔进丛林。谁能活下来？道理是一样的。

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墓碑科技

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最近陶哲轩在 2024 年第 65 届国际数学奥林匹克上，陶哲轩做了一次 AI 和数学的演讲，非常精彩，从数学使用计算计算机的历史开始讲起，一直讲到大语言模型，干货相当多，尤其适合对数学有兴趣的同学。（对数学没那么感兴趣的同学只想看 AI 部分的建议直接跳到 41 分的位置开始观看）先摘录几个冷知识： 1. 我们使用机器做数学计算已经有数千年，最早的机器辅助计算可能是罗马人，然后是中国的算盘 2. 二战时就有人肉“计算机”，计算弹道和其他任务，多位女孩子，因为男士们在打仗，所以那时候的计算基本单位不是GPU，而是kilogirl-hour——“千名女孩工作一小时的计算量” 3. 现在，数学家们使用一种现代化的证明辅助编程语言，叫做 Lean。在 Lean 中有一个核心的数学库，通过众包的方式开发的，本科数学课程中看到的内容，比如微积分基础、群论基础或者拓扑学等等，这些都已经被形式化了，所以你不用从公理开始。 4. 现在数学领域有一种团队协作证明复杂数学定理的工作流程，那就是先编写一个称为“蓝图”的详细证明计划，将整个证明分解为数百个小步骤。每个步骤可以单独形式化，然后再将它们整合在一起，这样你就可以将一个庞大的论证分解成许多小块。先编写这个蓝图，然后团队中的其他人可以对论据的不同步骤的不同部分进行形式化。去年，陶哲轩和几位同事一起解决了一个组合数学问题。这是一个组合学的问题。大约20人在短短三周内完成了，使用了蓝图工具，参与的人中有概率论专家，甚至还有一些并非数学家的人，他们是程序员，但在解决这些小型拼图问题上非常擅长。每个人都挑选了一个觉得自己能做的小任务，并完成了它。在数学领域，通常很难这么多人一起合作，一般最多可能五个人合作。因为在大项目上合作时，你必须相信每个人的数学都是正确的。但是，一旦超过一定规模，这就无法实现了。但现在借助 Lean 编译器，它能自动检查。团队成员无法上传任何编译不通过的内容，会被拒绝。因此，你可以与一些从未见过的人合作。最后是讲大语言模型，首先陶哲轩就打脸了 GPT-4 的论文（我猜是微软那篇《GPT-4，通用人工智能的火花》），论文中号称 GPT-4 能解决国际数学奥林匹克问题，但实际上，这个问题不是 2022 年国际奥数竞赛的原始问题，而是一个简化版本，并且他们测试了几百道国际奥数竞赛问题，成功率只有1%，论文里的这个是精心挑选的恰巧能做对的。并且陶哲轩提到了基于大语言模型的一些改进的方案：比如 CoT（Chain of Thought），也就是 LLM 做简单的算术运算都做不对，但是如果让它一步步解释，可能就对了。还可以教 AI 一些解题技巧，比如尝试简单的例子，反证法，尝试逐步证明等。比如让模型和编程语言或者工具连接，将大语言的输出结果交给 Wolfram 这样的专业数学工具或者 Python 这样的编程语言验证，并且迭代的进行修正和验证，直到得到正确的结果，这可以提升大语言模型生成的效果。即使借助这些手段，大语言模型还远远不能解决大多数数学问题，更不用说数学研究问题了！当然陶哲轩也没太过打击大家对于 AI 的信心，表示我们在 AI 上还是在不断的取得进展，还提到了他日常是怎么用 AI 的，比如说把 AI 当成灵感之源。 > 我曾遇到过一个问题，我尝试了几种方法，但都无法解决。于是，我尝试询问 GPT，你建议我使用什么其他方法来解决这个问题？GPT 给我提供了 10 种可能的方法，其中有 5 种我已经尝试过，或者明显没有帮助。的确，有几种方法并不实用。但其中有一种我还没尝试过的方法，那就是针对这个问题使用生成函数。当 GPT 建议我使用这种方法时，我意识到这就是我漏掉的正确方法。所以，将 GPT 视为一个交流伙伴，它确实具有一定的用处。还有使用 GitHub Copilot 帮他写代码，让它自动生成下一步的证明结果，Copilot 的智能提示有 20% 的概率能生成正确的下一步结果。 > 例如我使用的一个叫 GitHub Copilot 的工具，你只需要写下一半的证明，它就会尝试猜测接下来的内容。大概有 20% 的情况下，它能猜到接近正确的答案。然后你就可以说，我接受这个答案。好的，那么在这种情况下，我正在试图证明这个陈述。灰色的部分是 Copilot 给出的建议。结果发现第一行完全没用。不过第二行，尽管你可能看不清楚，却真的解决了这个问题。所以，你不能盲目接受它的输入，因为这些代码未必能顺利编译。但如果你对代码的运作方式已经有所了解，这将大大节省你的时间。这些工具正在变得越来越好。现在如果一个证明只需要一两行，它们就能自动完成。现在已经有了这样的实验，即通过迭代地让 AI 提供证明，然后让编译器进行反馈，如果编译出错，就把错误信息反馈给 AI。通过这种方法，我们开始能够验证四五步长的证明。当然，一个大型的证明可能需要数万行。所以，我们还没有达到能够立即得到一个正式证明的程度。但是，这已经是一个相当有用的工具。对于大家关心的问题： AI 在数学领域现在到了哪一个阶段？是否未来几年利用 AI 能直接解决数学问题？陶哲轩也给出了他的看法： > 我认为我们还远远没有达到这个阶段。如果我们专注于非常特定的问题，你可以定制专门的 AI 来处理一小部分问题。即便如此，它们也不是完全可靠的，但还是有用的。不过至少在接下来的几年里，它们基本上将是非常有用的辅助工具，超越了我们已经熟悉的暴力计算辅助。他还提到了一些可能的 AI 能在数学领域提供帮助的方向： - AI 能够非常好地生成有价值的猜想 > 比如，我们已经看到了关于结理论的例子，它们已经可以推测出两个不同的统计量之间的关系。因此，我们希望能够创建大量的数据集，输入到 AI 中，它们就会自动找出各种不同的数学对象之间的有趣联系。虽然我们还不知道如何做到这一点，部分原因是我们没有这些庞大的数据集。但我认为这是未来可能实现的一个方向。 - 批量或者说规模化的证明大量数学定理 > 现在，因为证明定理是如此繁琐和艰难的过程，我们一次只能证明一个定理，如果你效率很高，可能一次能证明两三个。但是有了 AI，你可以设想一下未来的情况，我们不是试图解决一个问题，而是处理一类类似的1000个问题，然后告诉AI，尝试用这个方法解决这 1000 个问题，然后报告结果，哦，我能用这种技术解决 35% 的问题。那么另一种技术呢？我能解决这个百分比的问题。或者如果结合这些方法，又能解决多少问题？你可以开始探索问题的空间，而不是一个接一个地解决问题。这是你现在根本无法做到的事情，或者是你需要几十年时间，通过数十篇论文慢慢搞清楚各种技术能做什么，不能做什么。但是有了这些工具，你真的可以开始做规模前所未有的数学研究。所以，未来将会非常令人兴奋。演讲环节结束前的最后一句话说的特别好： > 我们仍然会以传统方式证明定理。事实上，我们必须这样做，因为如果我们自己都不知道如何做这些事情，就无法引导这些 AI。但是我们将能够做很多现在无法做到的事情。这恰恰也是我们现在使用 AI 辅助编程的问题：如果我们自己都不知道如何构建软件，就很难引导好 AI 帮助我们生成高质量的代码。尽管 AI 在数学和编程领域变得越来越有用，但人类的洞察力和创造力仍然是创作价值的关键。原始 YT 视频：

最近陶哲轩在 2024 年第 65 届国际数学奥林匹克上，陶哲轩做了一次 AI 和数学的演讲，非常精彩，从数学使用计算计算机的历史开始讲起，一直讲到大语言模型，干货相当多，尤其适合对数学有兴趣的同学。（对数学没那么感兴趣的同学只想看 AI 部分的建议直接跳到 41 分的位置开始观看）先摘录几个冷知识： 1. 我们使用机器做数学计算已经有数千年，最早的机器辅助计算可能是罗马人，然后是中国的算盘 2. 二战时就有人肉“计算机”，计算弹道和其他任务，多位女孩子，因为男士们在打仗，所以那时候的计算基本单位不是GPU，而是kilogirl-hour——“千名女孩工作一小时的计算量” 3. 现在，数学家们使用一种现代化的证明辅助编程语言，叫做 Lean。在 Lean 中有一个核心的数学库，通过众包的方式开发的，本科数学课程中看到的内容，比如微积分基础、群论基础或者拓扑学等等，这些都已经被形式化了，所以你不用从公理开始。 4. 现在数学领域有一种团队协作证明复杂数学定理的工作流程，那就是先编写一个称为“蓝图”的详细证明计划，将整个证明分解为数百个小步骤。每个步骤可以单独形式化，然后再将它们整合在一起，这样你就可以将一个庞大的论证分解成许多小块。先编写这个蓝图，然后团队中的其他人可以对论据的不同步骤的不同部分进行形式化。去年，陶哲轩和几位同事一起解决了一个组合数学问题。这是一个组合学的问题。大约20人在短短三周内完成了，使用了蓝图工具，参与的人中有概率论专家，甚至还有一些并非数学家的人，他们是程序员，但在解决这些小型拼图问题上非常擅长。每个人都挑选了一个觉得自己能做的小任务，并完成了它。在数学领域，通常很难这么多人一起合作，一般最多可能五个人合作。因为在大项目上合作时，你必须相信每个人的数学都是正确的。但是，一旦超过一定规模，这就无法实现了。但现在借助 Lean 编译器，它能自动检查。团队成员无法上传任何编译不通过的内容，会被拒绝。因此，你可以与一些从未见过的人合作。最后是讲大语言模型，首先陶哲轩就打脸了 GPT-4 的论文（我猜是微软那篇《GPT-4，通用人工智能的火花》），论文中号称 GPT-4 能解决国际数学奥林匹克问题，但实际上，这个问题不是 2022 年国际奥数竞赛的原始问题，而是一个简化版本，并且他们测试了几百道国际奥数竞赛问题，成功率只有1%，论文里的这个是精心挑选的恰巧能做对的。并且陶哲轩提到了基于大语言模型的一些改进的方案：比如 CoT（Chain of Thought），也就是 LLM 做简单的算术运算都做不对，但是如果让它一步步解释，可能就对了。还可以教 AI 一些解题技巧，比如尝试简单的例子，反证法，尝试逐步证明等。比如让模型和编程语言或者工具连接，将大语言的输出结果交给 Wolfram 这样的专业数学工具或者 Python 这样的编程语言验证，并且迭代的进行修正和验证，直到得到正确的结果，这可以提升大语言模型生成的效果。即使借助这些手段，大语言模型还远远不能解决大多数数学问题，更不用说数学研究问题了！当然陶哲轩也没太过打击大家对于 AI 的信心，表示我们在 AI 上还是在不断的取得进展，还提到了他日常是怎么用 AI 的，比如说把 AI 当成灵感之源。 > 我曾遇到过一个问题，我尝试了几种方法，但都无法解决。于是，我尝试询问 GPT，你建议我使用什么其他方法来解决这个问题？GPT 给我提供了 10 种可能的方法，其中有 5 种我已经尝试过，或者明显没有帮助。的确，有几种方法并不实用。但其中有一种我还没尝试过的方法，那就是针对这个问题使用生成函数。当 GPT 建议我使用这种方法时，我意识到这就是我漏掉的正确方法。所以，将 GPT 视为一个交流伙伴，它确实具有一定的用处。还有使用 GitHub Copilot 帮他写代码，让它自动生成下一步的证明结果，Copilot 的智能提示有 20% 的概率能生成正确的下一步结果。 > 例如我使用的一个叫 GitHub Copilot 的工具，你只需要写下一半的证明，它就会尝试猜测接下来的内容。大概有 20% 的情况下，它能猜到接近正确的答案。然后你就可以说，我接受这个答案。好的，那么在这种情况下，我正在试图证明这个陈述。灰色的部分是 Copilot 给出的建议。结果发现第一行完全没用。不过第二行，尽管你可能看不清楚，却真的解决了这个问题。所以，你不能盲目接受它的输入，因为这些代码未必能顺利编译。但如果你对代码的运作方式已经有所了解，这将大大节省你的时间。这些工具正在变得越来越好。现在如果一个证明只需要一两行，它们就能自动完成。现在已经有了这样的实验，即通过迭代地让 AI 提供证明，然后让编译器进行反馈，如果编译出错，就把错误信息反馈给 AI。通过这种方法，我们开始能够验证四五步长的证明。当然，一个大型的证明可能需要数万行。所以，我们还没有达到能够立即得到一个正式证明的程度。但是，这已经是一个相当有用的工具。对于大家关心的问题： AI 在数学领域现在到了哪一个阶段？是否未来几年利用 AI 能直接解决数学问题？陶哲轩也给出了他的看法： > 我认为我们还远远没有达到这个阶段。如果我们专注于非常特定的问题，你可以定制专门的 AI 来处理一小部分问题。即便如此，它们也不是完全可靠的，但还是有用的。不过至少在接下来的几年里，它们基本上将是非常有用的辅助工具，超越了我们已经熟悉的暴力计算辅助。他还提到了一些可能的 AI 能在数学领域提供帮助的方向： - AI 能够非常好地生成有价值的猜想 > 比如，我们已经看到了关于结理论的例子，它们已经可以推测出两个不同的统计量之间的关系。因此，我们希望能够创建大量的数据集，输入到 AI 中，它们就会自动找出各种不同的数学对象之间的有趣联系。虽然我们还不知道如何做到这一点，部分原因是我们没有这些庞大的数据集。但我认为这是未来可能实现的一个方向。 - 批量或者说规模化的证明大量数学定理 > 现在，因为证明定理是如此繁琐和艰难的过程，我们一次只能证明一个定理，如果你效率很高，可能一次能证明两三个。但是有了 AI，你可以设想一下未来的情况，我们不是试图解决一个问题，而是处理一类类似的1000个问题，然后告诉AI，尝试用这个方法解决这 1000 个问题，然后报告结果，哦，我能用这种技术解决 35% 的问题。那么另一种技术呢？我能解决这个百分比的问题。或者如果结合这些方法，又能解决多少问题？你可以开始探索问题的空间，而不是一个接一个地解决问题。这是你现在根本无法做到的事情，或者是你需要几十年时间，通过数十篇论文慢慢搞清楚各种技术能做什么，不能做什么。但是有了这些工具，你真的可以开始做规模前所未有的数学研究。所以，未来将会非常令人兴奋。演讲环节结束前的最后一句话说的特别好： > 我们仍然会以传统方式证明定理。事实上，我们必须这样做，因为如果我们自己都不知道如何做这些事情，就无法引导这些 AI。但是我们将能够做很多现在无法做到的事情。这恰恰也是我们现在使用 AI 辅助编程的问题：如果我们自己都不知道如何构建软件，就很难引导好 AI 帮助我们生成高质量的代码。尽管 AI 在数学和编程领域变得越来越有用，但人类的洞察力和创造力仍然是创作价值的关键。原始 YT 视频：

宝玉

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陶哲轩谈 AI 与数学的未来： "十年内，数学家今天做的大量工作都能被 AI 完成。但我们会发现，那其实不是我们最重要的工作。" 他用了三个类比： • 计算器淘汰了手算微分方程 • 计算机淘汰了人工制表 • 基因测序仪淘汰了逐条染色体的博士论文但这些学科都没有死亡——它们升维了。 "AI 目前是互补的，不是替代品。" 🎬 Dwarkesh Patel × Terence Tao

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乔布斯说过一句话： “实干家才是真正的思考者。” 很多人以为，有“想法”的人最牛。随便谁都能说：“这个点子我三年前就想到了。” 谁信？乔布斯用达芬奇举例。达芬奇旁边，难道有个专门替他构思的“战略家”吗？告诉他未来五年该画什么？用什么技术画？当然没有。达芬奇自己就是艺术家。他自己调配颜料，所以他也是化学家。他自己研究人体，所以他也是解剖学家。艺术和科学。思考和执行。在他身上是同一个人。真正改变行业的人，从来不是分工合作的产物。不是一个“思想家”加一个“工程师”。而是一个人，既是思想家，也是工程师。因为真正的智力难题，都藏在执行的细节里。把事情做成的人，才是解决了最难问题的人。

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千万别盲目在公司做“AI赋能雷锋”！一个月薪 3 万 8 的程序员，被裁了。最讽刺的是：不是因为他技术差，而是因为他太会用 AI 了。去年下半年，他开始用 Claude Code 写代码，交付效率直接拉满。老板一看：你这么会用 AI，那你能不能带带团队？于是他花了 3 个月，把团队都教会了 Claude Code。结果团队效率翻倍，公司发现：以前需要他兜底的事，现在其他人也能干了。上周，老板找他谈话： “你工资太高了，公司承受不了。” 他把 AI 能力扩散给了团队，最后却把自己干掉了。这件事最扎心的地方在于：未来最危险的程序员，可能不是不会用 AI 的人，而是只会把 AI 用在“写代码”上的人。因为写代码正在变便宜。真正值钱的是：懂业务、能拆需求、能设计流程、能把业务翻译成 AI 能执行的系统。未来最吃香的工程师，不是单纯的代码高手，而是懂业务的技术架构师。 AI 淘汰不了所有的程序员，但是肯定可以淘汰“只会写代码的工具人”。顺便问大家一个扎心的问题：你敢在公司毫无保留地教同事用 AI 吗？你觉得程序员真正的“护城河”到底是什么？ #裁员 #ClaudeCode

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渡边君

191,253 次观看 • 4 个月前

Figure AI 的创始人 Brett 说 Optimus 是最棒的，他们的排第二，软件（机器智能）是核心！最新一期 Indigo Talk 聊到机器人，FoundersX 的 Helen 分享了她的观点，大家对机器人过于乐观了，现在最缺的就是数据。地球生物的“行动智能”演化了数亿年，而代表逻辑推理的“语言智能”的出现不过几十万年，这是数亿年训练数据的差异。我们现在用 AI 先解决了从进化角度来看比较“简单”的语言问题，而真正的难题—— 具身智能才刚刚开始。机器人需要海量的、多样化的、充满细微差别的人机互动数据来训练，而这些数据在互联网上是不存在的，其采集成本极高。完整视频请看与硅谷 Deep Tech 投资团队 FoundersX 聊 AI 与深科技👀

Figure AI 的创始人 Brett 说 Optimus 是最棒的，他们的排第二，软件（机器智能）是核心！最新一期 Indigo Talk 聊到机器人，FoundersX 的 Helen 分享了她的观点，大家对机器人过于乐观了，现在最缺的就是数据。地球生物的“行动智能”演化了数亿年，而代表逻辑推理的“语言智能”的出现不过几十万年，这是数亿年训练数据的差异。我们现在用 AI 先解决了从进化角度来看比较“简单”的语言问题，而真正的难题—— 具身智能才刚刚开始。机器人需要海量的、多样化的、充满细微差别的人机互动数据来训练，而这些数据在互联网上是不存在的，其采集成本极高。完整视频请看与硅谷 Deep Tech 投资团队 FoundersX 聊 AI 与深科技👀

indigo

25,377 次观看 • 9 个月前

陶哲轩给数学学不好但有兴趣的学生的建议： “现在的人必须具备适应性和灵活性。大家需要掌握那些“可迁移的技能”(transferable skills)。比如，仅仅学习一门特定的编程语言，或者数学的某个特定分支，其本身并不是一种特别有价值的可迁移技能。但是，学习如何运用抽象概念进行推理，或者在遇到问题时如何解决问题的能力——我认为这些才是我们未来依然需要的核心能力。即便我们的工具（比如 AI）越来越强大，你仍然需要与它们协同工作。” --- 莱克斯·弗里德曼 (Lex Fridman): 接着这个话题，您会对那些在数学上遇到困难，但又很感兴趣、想要学得更好的年轻学生们提些什么建议呢？在如今复杂的教育环境下，您觉得他们可以做些什么？陶哲轩 (Terence Tao): 是的，这确实是个棘手的问题。但有个好消息是，现在课堂之外，能让孩子们接触和拓展数学学习的资源越来越多了。在我那个年代，就已经有数学竞赛，图书馆里也有很多数学科普读物。而现在，我们有了 YouTube，还有各种专门讨论和解决数学谜题的论坛，数学也开始在更多意想不到的地方出现。从兴趣爱好入手，数学也可以很亲民陶哲轩: 比如，有些业余爱好者喜欢玩扑克，纯粹是为了好玩。但为了某些非常具体的原因，他们会对一些特定的概率问题产生浓厚的兴趣。实际上，在扑克圈子里，已经形成了一个业余概率学家的社群。同样的情况也出现在国际象棋、棒球等领域。数学其实无处不在。公民科学：让公众参与到数学研究中陶哲轩: 我其实非常希望，借助像 Lean（一个定理证明助手）这样的新工具，我们能让更广泛的公众参与到数学研究项目中来。这在目前几乎是从未发生过的事。在其他科学领域，已经有了一些“公民科学”(citizen science) 的实践。比如在天文学，有业余爱好者发现新的彗星；在生物学，有普通人帮忙识别蝴蝶种类等等。在数学领域，之前也只有极少数的活动能让业余数学爱好者参与，比如寻找新的素数。但过去，我们必须验证每一个贡献的正确性。因此，对于大多数数学研究项目来说，引入公众的参与非但没有帮助，反而会因为大量的错误检查工作而非常耗时。但是，像数学形式化这样的项目有一个好处，那就是它们能把更多的人聚集起来。我相信，现在已经有高中生为 Mathlib（一个数学定理库）这样的形式化项目做出了贡献。想要参与进来，解决一个小小的、原子级别的问题，你并不需要拥有博士学位。编程：一条通往数学的捷径莱克斯·弗里德曼: 数学的形式化似乎也为编程社区打开了一扇大门。那些对编程感到习以为常的人，或许能更容易地走进数学世界。给我的感觉是，编程似乎比数学更容易上手。数学，特别是现代数学，被看作是一个门槛极高的领域，而编程则不同。所以，编程或许可以成为一个很好的切入点。陶哲轩: 是的，你可以运行代码，然后立刻看到结果，比如很快就能打印出 "Hello world"。如果编程也被当作一门纯理论的学科来教，只教计算机科学、函数理论、程序理论等等，而不让你在周末为了好玩去实际写写代码，那么它也会被认为和数学一样难。在热爱的领域里，发现数学、应用数学陶哲轩: 正如我刚才所说，在很多非数学家的圈子里，人们为了某个非常具体的目标而在运用数学，比如优化他们的扑克策略。对他们来说，数学因此变得非常有趣。给年轻人的职业建议：拥抱不确定的未来莱克斯·弗里德曼: 总的来说，对于年轻人如何选择职业、如何找到自己的定位和天赋所在，您有什么建议？陶哲轩: 这个问题真的非常难回答。当今世界充满了不确定性。你知道，战后曾经有过一段时期，至少在西方，如果你来自一个不错的家庭背景，通往好职业的道路是非常稳定的：上大学、接受教育、选择一个专业，然后一直做下去。莱克斯·弗里德曼: 那样的时代越来越成为过去了。所以我认为，现在的人必须具备适应性和灵活性。大家需要掌握那些“可迁移的技能”(transferable skills)。陶哲轩: 的确。比如，仅仅学习一门特定的编程语言，或者数学的某个特定分支，其本身并不是一种特别有价值的可迁移技能。但是，学习如何运用抽象概念进行推理，或者在遇到问题时如何解决问题的能力——我认为这些才是我们未来依然需要的核心能力。即便我们的工具（比如 AI）越来越强大，你仍然需要与它们协同工作。莱克斯·弗里德曼: 确实，您本人就是一个很有趣的案例。完整视频：Terence Tao: Hardest Problems in Mathematics, Physics & the Future of AI | Lex Fridman Podcast #472

陶哲轩给数学学不好但有兴趣的学生的建议： “现在的人必须具备适应性和灵活性。大家需要掌握那些“可迁移的技能”(transferable skills)。比如，仅仅学习一门特定的编程语言，或者数学的某个特定分支，其本身并不是一种特别有价值的可迁移技能。但是，学习如何运用抽象概念进行推理，或者在遇到问题时如何解决问题的能力——我认为这些才是我们未来依然需要的核心能力。即便我们的工具（比如 AI）越来越强大，你仍然需要与它们协同工作。” --- 莱克斯·弗里德曼 (Lex Fridman): 接着这个话题，您会对那些在数学上遇到困难，但又很感兴趣、想要学得更好的年轻学生们提些什么建议呢？在如今复杂的教育环境下，您觉得他们可以做些什么？陶哲轩 (Terence Tao): 是的，这确实是个棘手的问题。但有个好消息是，现在课堂之外，能让孩子们接触和拓展数学学习的资源越来越多了。在我那个年代，就已经有数学竞赛，图书馆里也有很多数学科普读物。而现在，我们有了 YouTube，还有各种专门讨论和解决数学谜题的论坛，数学也开始在更多意想不到的地方出现。从兴趣爱好入手，数学也可以很亲民陶哲轩: 比如，有些业余爱好者喜欢玩扑克，纯粹是为了好玩。但为了某些非常具体的原因，他们会对一些特定的概率问题产生浓厚的兴趣。实际上，在扑克圈子里，已经形成了一个业余概率学家的社群。同样的情况也出现在国际象棋、棒球等领域。数学其实无处不在。公民科学：让公众参与到数学研究中陶哲轩: 我其实非常希望，借助像 Lean（一个定理证明助手）这样的新工具，我们能让更广泛的公众参与到数学研究项目中来。这在目前几乎是从未发生过的事。在其他科学领域，已经有了一些“公民科学”(citizen science) 的实践。比如在天文学，有业余爱好者发现新的彗星；在生物学，有普通人帮忙识别蝴蝶种类等等。在数学领域，之前也只有极少数的活动能让业余数学爱好者参与，比如寻找新的素数。但过去，我们必须验证每一个贡献的正确性。因此，对于大多数数学研究项目来说，引入公众的参与非但没有帮助，反而会因为大量的错误检查工作而非常耗时。但是，像数学形式化这样的项目有一个好处，那就是它们能把更多的人聚集起来。我相信，现在已经有高中生为 Mathlib（一个数学定理库）这样的形式化项目做出了贡献。想要参与进来，解决一个小小的、原子级别的问题，你并不需要拥有博士学位。编程：一条通往数学的捷径莱克斯·弗里德曼: 数学的形式化似乎也为编程社区打开了一扇大门。那些对编程感到习以为常的人，或许能更容易地走进数学世界。给我的感觉是，编程似乎比数学更容易上手。数学，特别是现代数学，被看作是一个门槛极高的领域，而编程则不同。所以，编程或许可以成为一个很好的切入点。陶哲轩: 是的，你可以运行代码，然后立刻看到结果，比如很快就能打印出 "Hello world"。如果编程也被当作一门纯理论的学科来教，只教计算机科学、函数理论、程序理论等等，而不让你在周末为了好玩去实际写写代码，那么它也会被认为和数学一样难。在热爱的领域里，发现数学、应用数学陶哲轩: 正如我刚才所说，在很多非数学家的圈子里，人们为了某个非常具体的目标而在运用数学，比如优化他们的扑克策略。对他们来说，数学因此变得非常有趣。给年轻人的职业建议：拥抱不确定的未来莱克斯·弗里德曼: 总的来说，对于年轻人如何选择职业、如何找到自己的定位和天赋所在，您有什么建议？陶哲轩: 这个问题真的非常难回答。当今世界充满了不确定性。你知道，战后曾经有过一段时期，至少在西方，如果你来自一个不错的家庭背景，通往好职业的道路是非常稳定的：上大学、接受教育、选择一个专业，然后一直做下去。莱克斯·弗里德曼: 那样的时代越来越成为过去了。所以我认为，现在的人必须具备适应性和灵活性。大家需要掌握那些“可迁移的技能”(transferable skills)。陶哲轩: 的确。比如，仅仅学习一门特定的编程语言，或者数学的某个特定分支，其本身并不是一种特别有价值的可迁移技能。但是，学习如何运用抽象概念进行推理，或者在遇到问题时如何解决问题的能力——我认为这些才是我们未来依然需要的核心能力。即便我们的工具（比如 AI）越来越强大，你仍然需要与它们协同工作。莱克斯·弗里德曼: 确实，您本人就是一个很有趣的案例。完整视频：Terence Tao: Hardest Problems in Mathematics, Physics & the Future of AI | Lex Fridman Podcast #472

宝玉

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Anthropic CEO 昨天的访谈说：最晚 2029 年 AI 几乎会在所有任务上超越人类 ------ AGI 不是具体的时间点，是一条指数曲线别再问"什么时候会有 AGI"了。过去 10-15 年，AI 模型的认知能力每 4-12 个月翻一番，就像 90 年代的摩尔定律。 Anthropic 有个工程师两个月没写过代码了，全是 Claude 写的，他只负责审核。他们最近推出的 Claude Code 工具，开发过程也是用 Claude 写的，一周半搞定。所以现在的状态是：初级软件工程师的很多工作，甚至高级工程师的部分工作，已经可以大部分交给 AI 了。指数曲线的特点就是看起来很慢，突然就飞过去了。达里奥的判断是：1-2 年内会真正加速，最晚 2020 年代结束前，AI 会在几乎所有任务上超过人类。

Anthropic CEO 昨天的访谈说：最晚 2029 年 AI 几乎会在所有任务上超越人类 ------ AGI 不是具体的时间点，是一条指数曲线别再问"什么时候会有 AGI"了。过去 10-15 年，AI 模型的认知能力每 4-12 个月翻一番，就像 90 年代的摩尔定律。 Anthropic 有个工程师两个月没写过代码了，全是 Claude 写的，他只负责审核。他们最近推出的 Claude Code 工具，开发过程也是用 Claude 写的，一周半搞定。所以现在的状态是：初级软件工程师的很多工作，甚至高级工程师的部分工作，已经可以大部分交给 AI 了。指数曲线的特点就是看起来很慢，突然就飞过去了。达里奥的判断是：1-2 年内会真正加速，最晚 2020 年代结束前，AI 会在几乎所有任务上超过人类。

歸藏(guizang.ai)

13,234 次观看 • 5 个月前

刷完这场斯坦福AI讲座，我只想说一句话：这不是课，这是未来三年的财富剧透。斯坦福2026年AI指数报告用实打实的数据告诉你：谁正在被淘汰，谁正在闷声发财。看懂的人已经在调仓换股、重构团队，看不懂的人还在报Python班、考AI证书。先说淘汰名单。 22到25岁的初级程序员，就业率暴跌近20%。不是行业不行了，是入门级岗位直接被AI外包了。以前招三个新人写CRUD，现在一个 senior 带AI工具全搞定。更狠的是， BCG预测未来两到三年，美国50%到55%的岗位将被AI重塑—— 不是优化，是结构性重塑。 Hinton说得直白： “AI正在以每七个月翻倍的速度进化。以前写代码要一个月，以后AI几分钟搞定，软件工程师的需求量会急剧萎缩。" 那谁在赚钱？三类人。第一类，会"指挥AI"的人。不是会写代码，是会写提示词、会设计AI工作流、会判断AI输出靠不靠谱。斯坦福报告显示， AI素养技能的增长速度远超传统编程技能。Prompt Engineer、AI产品经理、人机交互设计师—— 这些岗位三年前不存在，现在年薪开到40万美金。第二类，做"AI做不了"的事的人。需要复杂决策、跨领域判断、情绪共鸣、利益博弈的岗位—— 战略咨询、高端销售、组织管理、创意总监。 AI能写方案，但不敢为结果背锅；能分析数据，但不会在董事会拍桌子争取资源。第三类，提前卡位AI基础设施的人。美国2025年AI私人投资2859亿美元，是中国的23倍。算力、数据、模型、Agent平台—— 这些才是印钞机。卖铲子的永远比淘金的安全。最残酷的真相在这里： AI带来的不是"失业潮"，是"入门即失业"。资深员工稳中有升，新人被挡在门外。更隐蔽的危机是"长期学习惩罚"—— 过度依赖AI会侵蚀人类自身的技能成长。短期效率飙升，长期能力退化，这才是温水煮青蛙。给普通人的行动指南：别再去学AI怎么"做"事了，去学AI怎么"用"事。把AI当杠杆，不是你的替代者，是你的放大器。如果你现在的工作能被一句话描述清楚（"整理表格""回复客服""写基础代码"），那你就是AI的下一个目标。未来三年，最大的风险不是AI取代你，是你用2023年的技能去应聘 2026年的岗位。剧透已经放出来了，看不看随你。 ——————— 作者：华尔街财经 | WSInsights，长期主义投资人，专注AI产业链、认知变现与商业底层逻辑。

刷完这场斯坦福AI讲座，我只想说一句话：这不是课，这是未来三年的财富剧透。斯坦福2026年AI指数报告用实打实的数据告诉你：谁正在被淘汰，谁正在闷声发财。看懂的人已经在调仓换股、重构团队，看不懂的人还在报Python班、考AI证书。先说淘汰名单。 22到25岁的初级程序员，就业率暴跌近20%。不是行业不行了，是入门级岗位直接被AI外包了。以前招三个新人写CRUD，现在一个 senior 带AI工具全搞定。更狠的是， BCG预测未来两到三年，美国50%到55%的岗位将被AI重塑—— 不是优化，是结构性重塑。 Hinton说得直白： “AI正在以每七个月翻倍的速度进化。以前写代码要一个月，以后AI几分钟搞定，软件工程师的需求量会急剧萎缩。" 那谁在赚钱？三类人。第一类，会"指挥AI"的人。不是会写代码，是会写提示词、会设计AI工作流、会判断AI输出靠不靠谱。斯坦福报告显示， AI素养技能的增长速度远超传统编程技能。Prompt Engineer、AI产品经理、人机交互设计师—— 这些岗位三年前不存在，现在年薪开到40万美金。第二类，做"AI做不了"的事的人。需要复杂决策、跨领域判断、情绪共鸣、利益博弈的岗位—— 战略咨询、高端销售、组织管理、创意总监。 AI能写方案，但不敢为结果背锅；能分析数据，但不会在董事会拍桌子争取资源。第三类，提前卡位AI基础设施的人。美国2025年AI私人投资2859亿美元，是中国的23倍。算力、数据、模型、Agent平台—— 这些才是印钞机。卖铲子的永远比淘金的安全。最残酷的真相在这里： AI带来的不是"失业潮"，是"入门即失业"。资深员工稳中有升，新人被挡在门外。更隐蔽的危机是"长期学习惩罚"—— 过度依赖AI会侵蚀人类自身的技能成长。短期效率飙升，长期能力退化，这才是温水煮青蛙。给普通人的行动指南：别再去学AI怎么"做"事了，去学AI怎么"用"事。把AI当杠杆，不是你的替代者，是你的放大器。如果你现在的工作能被一句话描述清楚（"整理表格""回复客服""写基础代码"），那你就是AI的下一个目标。未来三年，最大的风险不是AI取代你，是你用2023年的技能去应聘 2026年的岗位。剧透已经放出来了，看不看随你。 ——————— 作者：华尔街财经 | WSInsights，长期主义投资人，专注AI产业链、认知变现与商业底层逻辑。

华尔街财经 | WS × AI Era

18,504 次观看 • 1 个月前

哈耶克是一位真正到智者，他道出了问题的本质：为什么一些文化比另一些更成功？因为，文化既不是上帝的杰作，也不是人为的设计。在自然与人造之间的第三个领域，叫文化。它是“长”出来的。是无数代人，在看不见的过程中，不断选择和淘汰的结果。所以，文化有优劣之分！

哈耶克是一位真正到智者，他道出了问题的本质：为什么一些文化比另一些更成功？因为，文化既不是上帝的杰作，也不是人为的设计。在自然与人造之间的第三个领域，叫文化。它是“长”出来的。是无数代人，在看不见的过程中，不断选择和淘汰的结果。所以，文化有优劣之分！

Jacob🇨🇦🇺🇸

55,926 次观看 • 3 个月前

人工智能到底会不会思考？它真的懂你在说什么吗？菲尔兹奖得主，数学家陶哲轩，告诉你一个惊人事实。 AI根本不会理解概念。但它能干一件更可怕的事：发现隐藏的规律。来看一个数学领域的例子。纽结理论，听起来很绕，对吧？你可以把它想象成一堆堆的绳结，有些能解开，有些永远解不开。数学家们怎么区分这些绳结呢？用各种数字，叫作“纽结不变量”。然后，好戏开场了。一个老派的神经网络，还不是什么花哨的大语言模型。科学家们给它喂了100万个绳结的数据。让它自己去“看”。结果，这个AI发现了一个没人预料到的关联。它发现，一个叫“符号差”的不变量，竟然可以被另一堆叫“双曲不变量”的数字，以极高的精度预测出来！在这之前，人类数学家从没怀疑过它们之间有这种关系。一开始，这就像个黑箱。 AI只告诉你结果，不告诉你为什么。但它指出了一个方向，一个人类从未踏足的方向。 AI不是在思考，它是在揭示宇宙背后那些我们看不见的，隐藏的关联。

人工智能到底会不会思考？它真的懂你在说什么吗？菲尔兹奖得主，数学家陶哲轩，告诉你一个惊人事实。 AI根本不会理解概念。但它能干一件更可怕的事：发现隐藏的规律。来看一个数学领域的例子。纽结理论，听起来很绕，对吧？你可以把它想象成一堆堆的绳结，有些能解开，有些永远解不开。数学家们怎么区分这些绳结呢？用各种数字，叫作“纽结不变量”。然后，好戏开场了。一个老派的神经网络，还不是什么花哨的大语言模型。科学家们给它喂了100万个绳结的数据。让它自己去“看”。结果，这个AI发现了一个没人预料到的关联。它发现，一个叫“符号差”的不变量，竟然可以被另一堆叫“双曲不变量”的数字，以极高的精度预测出来！在这之前，人类数学家从没怀疑过它们之间有这种关系。一开始，这就像个黑箱。 AI只告诉你结果，不告诉你为什么。但它指出了一个方向，一个人类从未踏足的方向。 AI不是在思考，它是在揭示宇宙背后那些我们看不见的，隐藏的关联。

墓碑科技

39,169 次观看 • 5 个月前

黄仁勋被问到如果自己是今天的学生，会先学什么他的回答不是编程，不是数学，是学 AI 但他说的"学AI"不是让你去研究底层算法，是学会怎么跟 AI 交互他的原话是：学会跟 AI 对话，本质上就是学会成为一个擅长提问的人要问得好，你需要两样东西：专业知识和表达的艺术性。你得知道自己领域的东西，然后用 AI 听得懂的方式把需求说清楚这个能力他管它叫"提示词工程"，但其实不用想得那么技术化。说白了就是：你能不能把一个模糊的想法，拆解成AI能执行的具体指令不管你学什么专业、做什么工作，他觉得你都应该问自己一个问题："我怎么用 AI 来更好地完成我现在的工作？"

黄仁勋被问到如果自己是今天的学生，会先学什么他的回答不是编程，不是数学，是学 AI 但他说的"学AI"不是让你去研究底层算法，是学会怎么跟 AI 交互他的原话是：学会跟 AI 对话，本质上就是学会成为一个擅长提问的人要问得好，你需要两样东西：专业知识和表达的艺术性。你得知道自己领域的东西，然后用 AI 听得懂的方式把需求说清楚这个能力他管它叫"提示词工程"，但其实不用想得那么技术化。说白了就是：你能不能把一个模糊的想法，拆解成AI能执行的具体指令不管你学什么专业、做什么工作，他觉得你都应该问自己一个问题："我怎么用 AI 来更好地完成我现在的工作？"

Vincent | 信号＞噪音

18,700 次观看 • 6 天前

谁是真正的思想家？行动者。这是乔布斯的答案。那些真正改变行业的，都是集思考和行动于一身的人。他举了个例子，达芬奇。达芬奇身边有个“首席战略官”吗？提前五年规划他该画什么，用什么技术？当然没有。达芬奇是艺术家，但他自己调制颜料。他还是个相当不错的化学家。艺术和科学，思考和动手，在他身上合二为一。这才有了非凡的杰作。乔布斯说，科技行业也一样。真正的贡献者，都是思想家和行动派的结合体。现在很多人喜欢说，“这个想法我三年前就有了”。但你往下深挖就会发现。真正做成事的人，也是那些解决了最棘手智力难题的人。光有想法是远远不够的。所有难题，都在执行的细节里。这引出一个问题。今天这种“思想家”和“行动者”分离的模式，是不是已经走偏了？当一个社会，动嘴的人远远多于动手的人，奖励也向他们倾斜时，会发生什么？

谁是真正的思想家？行动者。这是乔布斯的答案。那些真正改变行业的，都是集思考和行动于一身的人。他举了个例子，达芬奇。达芬奇身边有个“首席战略官”吗？提前五年规划他该画什么，用什么技术？当然没有。达芬奇是艺术家，但他自己调制颜料。他还是个相当不错的化学家。艺术和科学，思考和动手，在他身上合二为一。这才有了非凡的杰作。乔布斯说，科技行业也一样。真正的贡献者，都是思想家和行动派的结合体。现在很多人喜欢说，“这个想法我三年前就有了”。但你往下深挖就会发现。真正做成事的人，也是那些解决了最棘手智力难题的人。光有想法是远远不够的。所有难题，都在执行的细节里。这引出一个问题。今天这种“思想家”和“行动者”分离的模式，是不是已经走偏了？当一个社会，动嘴的人远远多于动手的人，奖励也向他们倾斜时，会发生什么？

墓碑科技

12,771 次观看 • 4 个月前

17岁的Kai Trump（特朗普孙女），一句话戳破了整个美国教育系统最虚伪的谎言。她在播客里说，现在高中所有人都在用ChatGPT写论文，老师都气炸了。但她问，为什么不呢？学生就该用世界给你的资源。学校不该禁止它，该教大家怎么把它变成自己的优势。最讽刺的是，她自己GPA4.0，是实打实的优等生。所以这根本不是什么作弊的问题，纯粹是代际认知的鸿沟。老一辈把手写论文、死记硬背当成“真学习”。但对凯这一代AI原住民来说，ChatGPT就像他们小时候的计算器、图书馆、Google一样，是默认的基础设施。当年禁止学生用计算器学乘法的老师，现在看来可笑至极。今天禁止学生用ChatGPT写论文的老师，十年后也会是同一个笑话。其实真正危险的从来都不是AI，是教育系统一边假装AI不存在，一边逼着学生偷偷摸摸用它。结果就是，会用的学生偷偷把效率拉满，不会用的还在熬夜抄书。没有人教他们怎么提出高质量的问题，怎么验证AI的幻觉，怎么把AI的输出变成自己的深度洞见。而这些，才是未来10年最值钱的能力。我相信AI不会让学生变笨，它只会放大差距。会用AI的人，一个人能顶以前一个团队。不会用AI的人，会被时代甩得连尾灯都看不见。我们的教育还在教学生怎么在没有AI的世界里生存，但他们未来要面对的，是一个AI无处不在的世界。所以这种拒绝变革的教育，最终只会培养出一批“在AI时代不会用AI”的人。这才是对下一代未来最大的作弊。

17岁的Kai Trump（特朗普孙女），一句话戳破了整个美国教育系统最虚伪的谎言。她在播客里说，现在高中所有人都在用ChatGPT写论文，老师都气炸了。但她问，为什么不呢？学生就该用世界给你的资源。学校不该禁止它，该教大家怎么把它变成自己的优势。最讽刺的是，她自己GPA4.0，是实打实的优等生。所以这根本不是什么作弊的问题，纯粹是代际认知的鸿沟。老一辈把手写论文、死记硬背当成“真学习”。但对凯这一代AI原住民来说，ChatGPT就像他们小时候的计算器、图书馆、Google一样，是默认的基础设施。当年禁止学生用计算器学乘法的老师，现在看来可笑至极。今天禁止学生用ChatGPT写论文的老师，十年后也会是同一个笑话。其实真正危险的从来都不是AI，是教育系统一边假装AI不存在，一边逼着学生偷偷摸摸用它。结果就是，会用的学生偷偷把效率拉满，不会用的还在熬夜抄书。没有人教他们怎么提出高质量的问题，怎么验证AI的幻觉，怎么把AI的输出变成自己的深度洞见。而这些，才是未来10年最值钱的能力。我相信AI不会让学生变笨，它只会放大差距。会用AI的人，一个人能顶以前一个团队。不会用AI的人，会被时代甩得连尾灯都看不见。我们的教育还在教学生怎么在没有AI的世界里生存，但他们未来要面对的，是一个AI无处不在的世界。所以这种拒绝变革的教育，最终只会培养出一批“在AI时代不会用AI”的人。这才是对下一代未来最大的作弊。

AYi

694,441 次观看 • 1 个月前