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作者：大發(fā)（李卓），知智教育創(chuàng)始人/CEO、前快手教育生態(tài)運(yùn)營總監(jiān)。

問題拋出的瞬間，R1給出了推理過程。很好，干凈利落。

但我卻陷入了前所未有的空虛——停下了手頭推進(jìn)的AI項(xiàng)目、也不再樂此不疲去制造各類教育教育場(chǎng)景的prompt。與絕大多數(shù)人的第一觀感一樣，R1顯露出來的推演智慧與語言表達(dá)，讓一個(gè)教育工作者開始深深懷疑，我們現(xiàn)在教的知識(shí)、給孩子提供的學(xué)習(xí)路徑，未來到底還有什么用？

從GPT3.5到o1等，更多像面對(duì)一個(gè)武林高手，雖然你強(qiáng)則他強(qiáng)，但終歸你知道自己還有一些知識(shí)論、跨學(xué)科的絕學(xué)。直到R1用“深度思考”掀開了斗篷，顯露出招的方法時(shí)，許多教學(xué)領(lǐng)域中知識(shí)與推理的絕招，也就成了茶館里老秀才的吹噓。

以下內(nèi)容，是這幾天思考AI時(shí)代，未來培養(yǎng)孩子的一些想法。這個(gè)過程中，也與R1進(jìn)行了討論。為示便宜，撰寫的內(nèi)容也讓它做了文字的優(yōu)化。

文章分三部分：

第一部分從宏觀角度，明確現(xiàn)在教育面對(duì)的挑戰(zhàn)，以及之后學(xué)習(xí)的一些方向變化。

第二部分從中觀層面梳理AI時(shí)代，人類知識(shí)與技能的分層。

最后，第三部分給出我覺得在未來，可能值得孩子學(xué)習(xí)的內(nèi)容。

宏觀：AI時(shí)代的教育突圍戰(zhàn)

1. “知識(shí)與技能”的新挑戰(zhàn)

AI對(duì)教育價(jià)值的挑戰(zhàn)，我的觀點(diǎn)始終如一：

教育遵循經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)的“成本-產(chǎn)出”模型。當(dāng)AI在規(guī)范技能（如編程框架應(yīng)用、財(cái)務(wù)報(bào)表分析）供給過剩時(shí)，在“固定場(chǎng)景與標(biāo)準(zhǔn)化執(zhí)行”的相關(guān)領(lǐng)域，AI產(chǎn)出的低成本，將使得人類在此習(xí)得的知識(shí)與技能，并無實(shí)用價(jià)值。

當(dāng)許多高校還在試圖將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論知識(shí)，鐫刻進(jìn)學(xué)生記憶時(shí)，多模態(tài)訓(xùn)練集群的指示燈已在深夜里匯成一片星海。編程、財(cái)會(huì)等標(biāo)準(zhǔn)化技能的半衰期已縮短至12個(gè)月，而法學(xué)院教授仍在用三年時(shí)間雕琢合同條款的修辭藝術(shù)——直到某天，學(xué)生發(fā)現(xiàn)AI生成的法務(wù)文書不僅成本僅有0.3美元/千字，還能自動(dòng)標(biāo)注《民法典》的迭代軌跡。

這幕割裂的場(chǎng)景，恰似莊子預(yù)言的“有機(jī)事者必有機(jī)心”——AI以量子躍遷般的速度進(jìn)化時(shí)，人類用五年光陰鑄就的知識(shí)利劍，正在數(shù)字洪流中銹蝕成思想的桎梏。GPT-5的語料庫每擴(kuò)容一次，傳統(tǒng)教育體系精心編制的“技能達(dá)標(biāo)手冊(cè)”便剝落一頁。

這種荒誕的錯(cuò)位，令經(jīng)濟(jì)學(xué)家托馬斯·謝林筆下的“策略行為理論”在現(xiàn)實(shí)面前淪為黑色幽默：當(dāng)教育投入與職業(yè)回報(bào)的時(shí)滯，超過技術(shù)迭代周期，“五年寒窗”便成了西西弗斯式的投資。  

2. AI的硬邊界：人類認(rèn)知的諾亞方舟

然而，若將目光投向技術(shù)狂歡的背面，也會(huì)發(fā)現(xiàn)一片未被硅基浪潮淹沒的認(rèn)知高地。這也是AI與人在能力與應(yīng)用的邊界所在： 

• 因果律碰壁  

AI對(duì)于因果性的判斷與相關(guān)性的判斷，還存在明顯的邊界。馮·諾依曼架構(gòu)的二進(jìn)制世界里，再精密的算法也不過是相關(guān)性引擎。

如科學(xué)哲學(xué)家南希·卡特賴特所言：“因果關(guān)系是自然界最奢侈的饋贈(zèng)，它只向具備反思能力的觀察者顯現(xiàn)?！?nbsp; 

• 能量代謝差距

特斯拉Dojo超算單次訓(xùn)練消耗的電力，足以讓杭州西湖的夜燈長(zhǎng)明十年。當(dāng)人類大腦以20瓦的功耗完成價(jià)值判斷時(shí)，AI系統(tǒng)卻在用3000倍的能耗，模仿思維的皮毛。  

• 具身認(rèn)知赤字

成都火鍋店里升騰的霧氣，或許比任何課堂更能詮釋教育的本質(zhì)。食客們通過微妙表情完成美食感受的能力，讓梅洛-龐蒂的“身體現(xiàn)象學(xué)”在麻辣鮮香中復(fù)活——神經(jīng)科學(xué)證明，涮毛肚時(shí)激發(fā)的鏡像神經(jīng)元共振，其信息密度甚至超過GPT-5的整個(gè)語料庫。這是根植于碳基生物本能的“元學(xué)習(xí)能力”。

• 道德張力困境

自動(dòng)駕駛緊急，避讓選擇撞老人還是孕婦的本質(zhì)，是算法無力解決的道德數(shù)學(xué)。

當(dāng)歐盟AI法案第14條，已禁止算法進(jìn)行生命權(quán)重類決策時(shí)，陀思妥耶夫斯基“美將拯救世界”的箴言突然有了新的注腳——在道德模糊地帶作出選擇的勇氣，始終是人類獨(dú)有的“暗知識(shí)”。  

3. 未來人類學(xué)習(xí)的三個(gè)基點(diǎn)

• 元認(rèn)知訓(xùn)練：思維的導(dǎo)航儀

“未來屬于那些懂得如何與機(jī)器共舞的人?！?/p>

當(dāng)AI專家模型的激活頻率突破32毫秒/次，人類必須進(jìn)化出更高維的認(rèn)知范式——不是記憶知識(shí)圖譜，而是掌握在信息洪流中構(gòu)建問題框架的"認(rèn)知羅盤"。

在AlphaFold破解蛋白質(zhì)折疊之謎后，結(jié)構(gòu)生物學(xué)家并未失業(yè)，反而在AI標(biāo)注的百萬種構(gòu)象中，尋找0.001%的異常波動(dòng)——這恰似愛因斯坦在牛頓力學(xué)框架外，窺見時(shí)空彎曲的微光。

教育的使命由此發(fā)生躍遷：從傳授確定性的知識(shí)坐標(biāo)，轉(zhuǎn)向培育在混沌中捕捉靈光的能力。

麻省理工學(xué)院Media Lab的實(shí)驗(yàn)揭示，當(dāng)學(xué)生使用AI完成80%的程序編碼后，其創(chuàng)造力峰值出現(xiàn)在剩余20%的調(diào)試環(huán)節(jié)。哲學(xué)家丹尼特所說的“直覺泵”，在教育場(chǎng)景中正演變?yōu)椤癆I腳手架”——它不是替代思考，而是將認(rèn)知負(fù)荷轉(zhuǎn)移到更高維度的戰(zhàn)略布局。

• 情感共振：文化的基因密碼

鏡像神經(jīng)元系統(tǒng)產(chǎn)生的情感共振，無法被二進(jìn)制精確模擬（Nature 2024論文結(jié)論）。成都茶館里的評(píng)書藝人，比MOOC平臺(tái)更早參透教育真諦。當(dāng)老茶客隨著折扇開合露出會(huì)心微笑時(shí)，對(duì)說書人的大腦激勵(lì)（鏡像神經(jīng)元激發(fā)的信息熵），相當(dāng)于ChatGPT處理5000個(gè)token的復(fù)雜度。

這種浸潤(rùn)在蓋碗茶香中的“暗知識(shí)”，構(gòu)成了本土教育突圍的文化基底——就像蘇州園林的漏窗，既阻隔又連接，在限制中創(chuàng)造無限可能。

• 復(fù)雜決策：道德迷霧中的火把

WHO《AI醫(yī)療倫理指南》有一強(qiáng)制條款，傳染病暴發(fā)最為嚴(yán)峻的時(shí)刻，疫苗分配方案，需要人類的決策，作為責(zé)任的承擔(dān)者。

古希臘智者普羅泰戈拉“人是萬物的尺度”的宣言，在AI時(shí)代獲得了新解：我們衡量技術(shù)的尺度，恰恰在于那些無法被量化的領(lǐng)域。流血的道德選擇，必須讓人類來承擔(dān)責(zé)任——這不是算法的“不能”，而是人類在價(jià)值張力中，展現(xiàn)的生存智慧。

所有教育行為必須保證"生命在場(chǎng)證明"。這種在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中動(dòng)態(tài)權(quán)衡的能力，構(gòu)成了碳基文明的決策護(hù)城河。

由此提示出我們教育的突圍方向：從鍛造“標(biāo)準(zhǔn)化的知識(shí)容器”，轉(zhuǎn)向培養(yǎng)能在邏輯深淵邊緣起舞的，“邊界開拓者”。  

也如費(fèi)曼用粉筆寫下狄拉克方程時(shí)強(qiáng)調(diào)的：“物理定律的精妙，在于它允許美存在。”人對(duì)“美”的感受與表達(dá)，是文明最深邃的韌性——當(dāng)AI能模擬《蘭亭序》每個(gè)筆鋒時(shí)，真正珍貴的仍是王羲之酒醉時(shí)那份“后之視今，亦猶今之視昔”的生命頓悟。

當(dāng)教育教會(huì)我們，在算法的精確與生命的混沌間，保持必要的“思辨與審美”的張力，碳基文明便完成了對(duì)硅基浪潮最優(yōu)雅的超越。

中觀：人類知識(shí)金字塔的價(jià)值遷徙

我們基于上一章節(jié)的觀點(diǎn)，根據(jù)現(xiàn)有AI能力的背景下，我們可以對(duì)人類的知識(shí)，進(jìn)行一個(gè)簡(jiǎn)單分層：

1. 可編碼層：流沙城堡的宿命

如同北極冰川在暖化中消融，任何能被算法解構(gòu)的知識(shí)體系，都將以三年70%的速率崩解。可以遇見，單純沉浸于用「考證/考研KPI」，而非想清楚其引申意義的年輕人 ，花半年考的證，AI三天就能學(xué)會(huì)。

由此印證維特根斯坦的斷言：“語言的邊界即是世界的邊界”——在算法語言覆蓋的領(lǐng)域，人類終將讓渡認(rèn)知主權(quán)。

2. 協(xié)作共行層：鋼絲繩上的共舞

DeepSeek-V3發(fā)布一個(gè)多月，最火的場(chǎng)景之一是AI算命。

雖然讓人哂笑，但是AI算命這種協(xié)作恰似陰陽太極——人類掌控“道”的維度（知識(shí)調(diào)取的指令，價(jià)值取向與審美判斷），AI窮盡“術(shù)”的可能（執(zhí)行效率與形式創(chuàng)新），給到每一個(gè)人個(gè)性化的服務(wù)。這類知識(shí)，相信馬上會(huì)成為未來十年，應(yīng)用層面的主流知識(shí)技能。

從宏觀角度，勞動(dòng)資源配置角度，其帶來的效率提升、產(chǎn)出增加，將會(huì)把我們帶來工業(yè)革命之后下一個(gè)“豐盛年代”。

但是，作為個(gè)體，如果教育工作者教導(dǎo)年輕人，以此構(gòu)建自己就業(yè)、工作價(jià)值的護(hù)城河，同樣存在風(fēng)險(xiǎn)：

• 技術(shù)蔓延的海嘯

當(dāng)AI進(jìn)化出自主定義價(jià)值框架的能力，今日風(fēng)光的"AI調(diào)教師"的工作產(chǎn)出，可能淪為算法飼料。把工作流程優(yōu)化得只剩AI能干的活，等于給自己挖墳。

我預(yù)計(jì)，Prompt Engineering崗位的薪資溢價(jià)在2025年登頂后，因AI接口的自主進(jìn)化，以每年15%的速度貶值。人類在協(xié)作層與算法展開的拉鋸戰(zhàn)，有可能如同希臘神話中的普羅克魯斯特斯之床——不斷削足適履以適配變化的規(guī)則，直至認(rèn)知透支。

• 決策退化的慢性毒藥

過度依賴AI生成選項(xiàng)，人類的決策肌肉會(huì)像長(zhǎng)期臥床者的腿部肌肉般萎縮。這里的經(jīng)典命題是：如果飛機(jī)無人駕駛安全運(yùn)行了10年，忽然一架飛機(jī)AI失效了，飛行員可還記得十年前的操作技能？

3. 情感鏈接與文化構(gòu)建層：文明的邊界

不妨開個(gè)腦洞：如果一個(gè)英超球隊(duì)經(jīng)理，聘請(qǐng)了一個(gè)藝術(shù)家，把他們重大失利的賽事，都表達(dá)成一個(gè)藝術(shù)品，放在球館門口，以“傷疤”激勵(lì)球員下個(gè)賽季的表現(xiàn)——這事兒讓AI干，好還是不好？

而在情感基礎(chǔ)上，文化感受恰似青銅器上的饕餮紋——在猙獰表象下，藏著文明應(yīng)對(duì)現(xiàn)實(shí)的意向化表達(dá)。即使千年以后，我們站在“婦好鸮尊”面前，依然能感受到“天命玄鳥，降而生商”的族群自豪感一樣。

再用現(xiàn)在年輕人喜歡的文化傳播舉個(gè)例。要把城市臟攤兒吃出米其林味道，例如給煎餅果子寫《百年孤獨(dú)》式文案。這樣行為產(chǎn)生的文化消費(fèi)價(jià)值，也遠(yuǎn)比老老實(shí)實(shí)給餐廳準(zhǔn)備美團(tuán)推廣物料更有價(jià)值。

抗替代能力熱力圖——技能的未來定價(jià)

健康第一

在AI試圖復(fù)刻意識(shí)的時(shí)代，人類身體的生物性，反而成為核心價(jià)值。

強(qiáng)烈建議學(xué)校，每天把體育課，安排在第一節(jié)文化課之前。同時(shí)，課程要提供多種體育項(xiàng)目，尤其是團(tuán)體競(jìng)技項(xiàng)目，作為孩子協(xié)作、競(jìng)爭(zhēng)意識(shí)的培養(yǎng)。

而老師的責(zé)任，首先在于激勵(lì)孩子，依據(jù)努力程度而非技能，對(duì)孩子進(jìn)行鼓勵(lì)。

同時(shí)，核心的教育評(píng)價(jià)，可以智能手表+AI支持的“健康數(shù)據(jù)”報(bào)告作為學(xué)生進(jìn)步、教學(xué)評(píng)價(jià)的依據(jù)，綜合考慮體能得分、血壓、膽固醇水平等因素。尤其是課程中，學(xué)生的心率應(yīng)保持在最大心率的80%到90%內(nèi)。

這與教育經(jīng)濟(jì)學(xué)中，公立教育系統(tǒng)承擔(dān)勞動(dòng)力價(jià)值提升的目標(biāo)一致。如上文所述，人體的健康系統(tǒng)，是四十六億年生命迭代出的精密“算法”，在AI時(shí)代依然具備最大價(jià)值。

人機(jī)知識(shí)協(xié)作：以批判性思維與新聞寫作為例

好的媒體寫作教育，首先應(yīng)該教會(huì)學(xué)生信息辨別與輿論批判的能力。

個(gè)人觀點(diǎn)，AI自媒體時(shí)代，大量AI內(nèi)容泛濫與流量饑渴的背景下，大學(xué)本科都應(yīng)該進(jìn)行《謠言解剖室》實(shí)踐：例如讓學(xué)生使用ChatGPT生成關(guān)于核污染水的20種陰謀論，再用維基百科編輯規(guī)則，逐條標(biāo)注其語言誘餌。

如此培養(yǎng)出的學(xué)生，如果再面對(duì)海鮮污染的洶涌輿論，保持理性判斷的比例一定比現(xiàn)在高出不少。

更重要的是，貫穿所有學(xué)科的“元認(rèn)知”練習(xí)。元認(rèn)知是“對(duì)思考的思考”，其核心在于監(jiān)控學(xué)習(xí)策略的有效性。斯坦福大學(xué)“學(xué)習(xí)科學(xué)實(shí)驗(yàn)室”開發(fā)了AI反饋系統(tǒng)，實(shí)時(shí)標(biāo)注學(xué)生的思維卡點(diǎn)（如論文寫作中的邏輯跳躍），并推薦元認(rèn)知提問模板（如“我的結(jié)論是否有反例？”）。

建議中學(xué)教育AI化中，可引入類似工具，將反思內(nèi)化為習(xí)慣。

人機(jī)物理協(xié)作：以數(shù)字經(jīng)濟(jì)為例

基于現(xiàn)有具身智能（例如工業(yè)制造），以及勞動(dòng)力高密度行業(yè)（例如快遞與外賣）的AI發(fā)展趨勢(shì)來看，之后教育內(nèi)容的主流，還是會(huì)強(qiáng)調(diào)：

• 基于物理世界的建模和應(yīng)用：教授如何將自身動(dòng)作，編碼為機(jī)器可識(shí)別的參數(shù)（如通過動(dòng)作捕捉訓(xùn)練機(jī)械臂協(xié)同靈敏度）多模態(tài)交互：培養(yǎng)同時(shí)處理物理反饋（觸覺/力覺）與決策、行動(dòng)的認(rèn)知帶寬擴(kuò)展

• 然而，要強(qiáng)調(diào)的是，建模和編碼是固定規(guī)則，但是基于實(shí)際工作場(chǎng)景的規(guī)則及決策教育，更值得作為前提去作為課程：

例如，雙11之后，AI可以基于快遞員的寄送效率和單量，分配最合理的配送方案。但快遞員的身體狀態(tài)與家庭“雞毛蒜皮”，本身應(yīng)該作為決策的一部分，交由站長(zhǎng)來進(jìn)行最終配送方案的制定和調(diào)整。而其相關(guān)的決策規(guī)則和邏輯，本身值得培養(yǎng)。

再如大暴雨來了，快遞員依然能收到系統(tǒng)派單，是否有拒絕接單還能規(guī)避懲罰的規(guī)則。這對(duì)于平臺(tái)決策者和運(yùn)營者來講，制定“規(guī)則”的教育內(nèi)容至關(guān)重要。

尤其是對(duì)于數(shù)字化、AI化、具身化的開發(fā)者的教育與培養(yǎng)來說，放下技術(shù)工具，回歸行業(yè)經(jīng)驗(yàn)應(yīng)該作為教育前提：

假如一日本摔跤學(xué)校，參考奧斯卡得獎(jiǎng)作品《點(diǎn)球成金》的案例，開發(fā)一“摔跤AI教練”：雖然算法能精準(zhǔn)分析運(yùn)動(dòng)員骨骼角度，但學(xué)生們?cè)谡鎸?shí)對(duì)抗中取勝的關(guān)鍵，在于可以對(duì)于動(dòng)作的肌肉記憶練習(xí)。因?yàn)橄嚓P(guān)動(dòng)作本身，就在于百年迭代的軀體記憶。

如果不懂復(fù)雜場(chǎng)景的關(guān)鍵要素，很容易裹挾資本制造Theranos的笑話和悲劇。（作者注：Theranos 公司聲稱研發(fā)出了一項(xiàng)革命性的血液檢測(cè)技術(shù)，只需通過指尖采集幾滴血，就能檢測(cè)多達(dá)240種指標(biāo)。吸引了眾多知名投資者，包括傳媒大亨魯珀特?默多克、甲骨文聯(lián)合創(chuàng)始人拉里?埃里森等，公司估值一度高達(dá)90億美元。最后因?yàn)閿?shù)據(jù)造假等問題一地雞毛。）

緊急接管能力：算法休克下的原始決策力

沒有駕照的人，未來能否獨(dú)立乘坐自動(dòng)駕駛的汽車？

我的觀點(diǎn)是，不可以。再高的效率追求，個(gè)體都不能把自己安全、生命的權(quán)力讓渡出去。高級(jí)別的自動(dòng)化程序（無人駕駛、食品加工），即使是趨近于0的故障率，也應(yīng)該保留人手工接管的能力。

因此，未來多數(shù)被自動(dòng)化接管的場(chǎng)景，無論是制造還是出行，依然要培養(yǎng)一部分人基于本能、經(jīng)驗(yàn)與道德直覺的快速反應(yīng)能力。漢娜·阿倫特強(qiáng)調(diào)“行動(dòng)中的思考”，緊急接管不僅是技能，更是責(zé)任意識(shí)的覺醒——學(xué)生需理解，人類永遠(yuǎn)是復(fù)雜系統(tǒng)的最終責(zé)任人。

組織構(gòu)建：創(chuàng)新型的組織如何激發(fā)

德魯克在《創(chuàng)新與企業(yè)家精神》中強(qiáng)調(diào)：“創(chuàng)新是組織的功能，而不是天才的靈光一現(xiàn)。系統(tǒng)化的創(chuàng)新需要構(gòu)建能持續(xù)產(chǎn)生創(chuàng)意的組織結(jié)構(gòu)”。近期DeepSeek 的創(chuàng)新突破，讓許多對(duì)“企業(yè)家精神”“創(chuàng)新文化”的討論有了實(shí)際案例。

例如，DeepSeek 并沒有與大多數(shù)科技公司競(jìng)爭(zhēng)一樣，去挖掘頭部大廠、關(guān)鍵崗位的專家人才。而是保持了平均年齡25歲、本土大學(xué)對(duì)應(yīng)專業(yè)的年輕成員。無疑，在基礎(chǔ)研究領(lǐng)域，不受過去成功模式與思維慣性束縛的群體形態(tài)，就如約瑟夫·熊彼特在《經(jīng)濟(jì)發(fā)展理論》預(yù)見的場(chǎng)景：“創(chuàng)造性破壞的浪潮往往由新進(jìn)入者推動(dòng)，他們不受既有組織慣例的束縛?！?/p>

此外，DeepSeek 對(duì)于創(chuàng)新容錯(cuò)的接納率遠(yuǎn)高于許多技術(shù)公司。50%的創(chuàng)新?lián)p失，無疑為其在模型預(yù)訓(xùn)練、后訓(xùn)練的許多創(chuàng)新，提供了寬松氛圍。

尤其是對(duì)創(chuàng)新想法的接納，在經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域，對(duì)于創(chuàng)新的歸納，并不在于資源配置優(yōu)化，而是實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)要素的從未有過的組合。據(jù)說本次DeepSeek模型的最新訓(xùn)練方式之一，就來源于一個(gè)實(shí)習(xí)生的構(gòu)想。

當(dāng)然，好的商業(yè)分析不應(yīng)該基于后事之師去為成功做注解。但在教育領(lǐng)域，無論是德魯克的組織思想，還是熊皮特對(duì)于創(chuàng)新理論的說明，其作為培養(yǎng)組織能力、創(chuàng)新思維、技術(shù)洞察及組織文化創(chuàng)造，都應(yīng)該納入到未來人才培養(yǎng)的基本課程目錄之中。

文化思想構(gòu)建：經(jīng)典文化的當(dāng)下塑造為例

前文所述已經(jīng)不少，此處再補(bǔ)充兩個(gè)教學(xué)設(shè)計(jì)的細(xì)節(jié)。

在古典字畫領(lǐng)域，未來AI在識(shí)別古畫顏料成分上一定強(qiáng)于個(gè)人，但修復(fù)方案的色彩風(fēng)格決策仍需人工介入——修復(fù)師需結(jié)合歷史文獻(xiàn)、美學(xué)經(jīng)驗(yàn)，甚至參觀者的情感預(yù)期，如《千里江山圖》的青綠色調(diào)象征“江山永固”，其代表著宋徽宗時(shí)期的精神內(nèi)涵與文化審美。

未來的文學(xué)課上，學(xué)生當(dāng)然可以用AI生成了一組“完美”的唐宋詩詞，但課程中依然要記錄下學(xué)生平仄失調(diào)的句子。這就與天下第一行書《蘭亭集序》中涂抹的黑色墨跡一樣，勘誤的印記，記錄著酒后書寫時(shí)的手部晃動(dòng)與精神飄忽——這才是詩人彼時(shí)放浪形骸的精神印記。

復(fù)雜問題決策：以醫(yī)學(xué)倫理決策為例

薄世寧醫(yī)生在《命懸一線，我不放手》中提到過一觀點(diǎn)：在與重癥患者家屬溝通治療方案時(shí)，要考慮到家屬面對(duì)突如其來的打擊，會(huì)進(jìn)入思維麻木、遲鈍甚至激越都是常態(tài)。此時(shí)，一個(gè)沒有醫(yī)學(xué)專業(yè)背景的普通人，不可能真正理解晦澀的專業(yè)名詞和救治原理。

醫(yī)生與家屬共同決策治療方案，不是把決定權(quán)“甩”給患者及其家屬，而是由醫(yī)生提出具有一定傾向性的建議，供他們選擇。

顯然未來醫(yī)學(xué)教育，教會(huì)學(xué)生使用AI對(duì)于疾病的診斷分析和方案非常必要。然而，患者家屬、家庭財(cái)產(chǎn)承受能力、具體溝通的過程，這類多維因素，也需要醫(yī)生去理解。

如哈佛醫(yī)學(xué)院提出的不完美決策力理論，也同樣應(yīng)該作為課程一部分——在器官分配等倫理困境中，人類需要學(xué)習(xí)評(píng)估算法無法量化的參數(shù)：一個(gè)父親的眼淚滲透病歷本的濕度值數(shù)據(jù)，一定沒有眼淚滴落的瞬間更能打動(dòng)觀者。

后記

寫到這里，基本可以收尾，有價(jià)值的思考和想法，基本都已經(jīng)陳列出來。

但也借著這個(gè)機(jī)會(huì)，與親友們同步我接下來的一些計(jì)劃：

我會(huì)邀請(qǐng)?jiān)谥袊逃袠I(yè)各個(gè)專業(yè)角度最為稱道的專家，共建一系列針對(duì)“家庭場(chǎng)景AI落地”的課程。

首先，是對(duì)現(xiàn)有教育體系的反應(yīng)。孩子不寫作業(yè)怎么辦？成績(jī)提升怎么辦？當(dāng)孩子在成績(jī)的暗礁區(qū)拋錨時(shí)，風(fēng)帆其實(shí)一直握在自己手里。

之后，是回歸常識(shí)的基本路徑。孩子的興趣挖掘，以及習(xí)慣養(yǎng)成，可以有哪些？我們得幫孩子釣上心里那條錦鯉。

最后，我們把家依然定義為一個(gè)接納、關(guān)懷與鼓勵(lì)的地方。怎么在現(xiàn)有的教育競(jìng)爭(zhēng)與擁擠的教育評(píng)價(jià)體系下，讓一個(gè)孩子回歸到自洽、幸福與獨(dú)立的養(yǎng)成？就算整個(gè)太平洋都在比賽誰先到大洋彼岸，每個(gè)家的船塢里該有曬著太陽的牡蠣。

AI能做許多事，但重要的是邁出來的第一步——努力做好吧！

上文提到的未來教育構(gòu)想，不過是鐵屋中鑿出的新氣孔。但既已嗅到新風(fēng)，前面還是荒原，總得用這些思考的碎石，鋪出條能下腳的硬地。

絕大多數(shù)時(shí)候，市場(chǎng)化的教育從業(yè)者都是現(xiàn)實(shí)邏輯響應(yīng)者，用理性的天平稱量完了用戶、商業(yè)、回報(bào)的砝碼。并在與他人的言談中，以解構(gòu)現(xiàn)實(shí)為戲，碰撞自詡的“聰明”的酒杯。

但是，對(duì)于教育樸素的熱情，又讓技術(shù)創(chuàng)新的潮水常常漫過理性堤壩。時(shí)而蛻變成手持長(zhǎng)矛的現(xiàn)代堂吉訶德——朝向教育的內(nèi)卷化、不均衡——那些穩(wěn)定而頑固的問題沖鋒。

往往清醒，時(shí)而困惑。 

我想，一個(gè)教育創(chuàng)業(yè)者的幸運(yùn)在于，即使在混沌中邁出一小步，老師的行動(dòng)、孩子的變化、家長(zhǎng)的信任，這些同路人的足音也會(huì)匯成奏鳴曲般的回響。如莎翁在十四行詩中的箴言："玫瑰不稱玫瑰，依然芳香如故"。

在技術(shù)不斷延展我們生命長(zhǎng)度的時(shí)候，歸老之年，回顧此時(shí)的行動(dòng)，或許會(huì)欣喜——2025年初，我們?cè)贏I的巴別塔下，種出了幾株會(huì)思考的橄欖樹。