生成式AI出现后，并不是立刻取代我们的工作，而是影响了我们的教育方式。
重新思考学习，学习是一个训练模型的过程
从训练AI的视角思考了一下我们学习的过程，实际上人类的智力发展和人工智能的训练过程非常类似，我们在年少时，实际上也是经历了一个训练的过程。就像是人工智能依赖于高质量的训练，我们的教材是训练的数据集，我们的学校是训练的环境，上学实际上就是帮助人类进行的训练过程。
进一步的，我们提倡的读万卷书，行万里路，提倡的感受社会，实际上开始的是多模态的训练，就是人工智能不仅用大语言文字资料训练，也可以通过图像和视频输入训练一样，老师和家长对这些事情辅助的指导和评价，就像是对训练材料的标注和对训练结果的测试反馈。
如果这样理解人类的教育过程，那么也就从好的训练模型的过程来思考我们的教育。好的教育=高质量的训练=大数据集+正确的标注和解释+多维度的训练=好的训练材料+正确价值观的引导+多历练多见识。
这里面最核心的就是多样化，高质量，三观正确的训练材料。如果我们觉得教育过程出了什么问题，很可能就是要思考训练材料是不是有问题。广义看，训练的数据集不仅是学校和教材，各种社会现象与回应，都会对学习过程中的人产生不小的影响，材料和相应的反馈构成了完整的标注。你教育他盲从是对的，很难培养出思辨。你灌输的材料真假交织，就很难培养他实事求是。
这样看，阅读非常重要了，书籍本身有门槛，尤其是阅读经典，相当于是可控稳定的高质量数据集。现代社会触手可得的短视频，越来越多进入训练材料里，可能会对训练过程产生负面影响（就得让娃多看书，少看短视频）。
我们经常讨论和西方的文化差别，实际上也是训练出来的结果，史记和圣经不同的输入，显然会对未来形成的模型有巨大的影响。生成模型过程不同（归纳），未来应用模型自然不同（演绎）。纠结于认识结果的差异，反过来寻找原因，实际上是因为训练数据集的差异导致。
AI擅长快速低成本的反馈，这个对于教育太重要了
从AlphaGo颠覆围棋开始，其实大家就都在思考AI对人类的影响，AlphaGo让围棋消亡了吗？可能没有，但是它颠覆了围棋棋手的训练过程。现在的AI深入嵌入到围棋训练当中，包括有时候看转播，棋手的每一步，AI都能给出对胜率的影响，实际上现在的棋手已经和当年复盘历史名局，背棋谱，背定式的棋手不一样了，日常下棋训练的时候AI给他们的反馈给的更快，当然副作用是他们下棋也更像AI（比如厉害的申真谞）。
放到其他领域看，只要AI并不是给了唯一的反馈，只是给了更快的反馈，副作用并不像围棋这么悲观。但是AI可以低成本的快速给反馈，这个对于教育太重要了。大家可以看看可汗学院创始人的一个演讲，讲怎样通过AI给予的反馈进行学习，非常有意思。
以我自己的经历为例，当我上高中的时候，我和几个小伙伴共同请了一位姓洪的数学老师作为我们的家教。洪老师培养出过全国数学奥赛金牌选手，上课方式独特又有趣。他上课时不带什么教案，而是随身带着一堆贴有各种颜色标签的题目卡片。每次上课开始时啥也不讲，而是给我们五人发一张题目卡片让我们自己闷头做，谁第一个做出来，其他人就得停笔。然后这个人上来给大家讲讲自己的解题思路。
接着，洪老师会给我们展示另一张同类题目的卡片，大家继续解答。如果首个解答出的还是上一轮的那位，他就会暂停一下，询问大家在哪个环节遇到了困难，然后进行深入讲解。但如果首位完成的是另一个人，他就会让这个人向大家再次讲解自己的解题思路，这样就可以认为这个知识点已经学完了，然后我们就会开始进行下一类型的题目卡片。
每次上他的课，我都会保证自己在两小时内全神贯注，我记得大约有30%的时间我是第一个解答出题目的。那时我的数学成绩也提升得很快，总是能考满分，主要是因为考卷上的分数就只有这么多了。
当年我很不理解洪老师的上课方式，觉得作为老师，他上课太轻松了。现在回想，洪老师才是教书育人的高手，给题目，鼓励我们寻找反馈才是更有效的主动学习之道。
最近通过ChatGPT自学Python，又找回了当年上洪老师课堂的感受。没有ChatGPT之前，我学习了网上最流行的廖雪峰老师的Python课程，感受虽然很好，非常简单易学，但对我这种纯外行来说学起来仍然问题多多，老师很难预设对所有我想问的问题，最后又是各种论坛上查相关资料，遇到一个查不到的困难知识点，一下子就卡在这里无法推进，学习很快就半途而废了。
有了ChatGPT以后，学习方式变成了通过对话，试验编程，出问题就反馈报错信息，ChatGPT再讲给我正确的，学习流程非常顺畅，和ChatGPT对话对我是个不厌其烦的启发过程，不再是传统教程的循序渐进，经常是有个天马行空的想法，靠和ChatGPT的来回对话，最后完成一个实验性可运行的小程序，感觉学习过程比原来快了十倍不止。在按照传统教程我还在婴儿走路时，我已经可以做出很多工作中需要的实用小工具，已经骑着AI的自行车飞起来了。
目前困扰我的是GPT4老师算力有限制，可以无限使用的GPT3.5还显得有点笨。（我就想要申请个花钱的GPT4API，可OpenAI没给我）
语言学习也是如此，之前我用过Grammarly类似的语法软件纠正语法，用过一些词典软件查词查例句，但是感觉写作有写作的工具，背单词有背单词的工具，实在麻烦。现在AI简直就是个语言学习的全能大师，可以扔篇文章给他，和他讨论，让他生成几个阅读理解问题考考你，让他挑出一些觉得你可能不会的生词和语法点给你讲讲，打字和他聊天请他帮你实时纠错。
我想即使不是英语，而是从头开始学一门新语言，也是可以用AI+TTS软件辅助比较快的学会的。
AI提供的低成本+高速反馈实际上加速了我们学习的过程，提高了效率。对生成式AI常常出现的一本正经的胡说八道，可以通过大量的学习，不同材料的交叉验证来规避。人脑是可以在有微小错误的情况下正确理解的，我们也不会苛求自己老师全知全能。还是前面说过的，只要不是学习只靠他，就好很多。
传统的循序渐进的学习方法还是可以帮助我们构建基础的架构。我们可以阅读体系的教科书，帮助搭建骨架式的阅读，而在所有细节部分通过AI老师快速的反馈方式来学习细节。在答案比较确定的学科，理工科，语言翻译类，AI对教育可太有用了。不过别用AI来学习写作，尤其是写作文学作品，这方面他们目前确实不太行。
如果人类学习的速度变快了，世界将会怎样？
过去我们学习的方式都是从细节学起，逐步理解整个知识目录，然后对某一段细节深入掌握变成专家。未来学习的过程没有因为AI发生翻天覆地的变化，AI并不能完全代替我们思考，在AI时代的学习，知识总体的脉络，知识地图对我们更重要了，我们需要更加关注目录。
其实这种重视目录的变化一直在发生，我们过去评价别人博学的特点是此人博闻强记，用典不用查询，顺手拈来。后来发现当谷歌和百度这样的搜索引擎出现后，人类记忆负担大大减轻了，只需要知道怎么查询，普通人也可以做到博闻强记（借助电脑），相当于脑海里有个大致索引，用的时候上网一查就好。这是新时代的博学。大脑可以花更多精力用于分析计算而非储存，同时储存的内容从细节变成了索引，效率大大提高了，这让现代一个大学生读过的书可以远超孔子。
AI的进步实际上是进一步加速了这个趋势。AI让学习变快之后，我们快速形成知识主脉络，然后细节部分可以用时再学，快速变成新领域的专家。过去我们学习新知识的难度过去非常大，所以大家说隔行如隔山，而现在通过使用AI，让我们可以快速学习，快速切换，实际扮演不同的角色，大大增加了职业灵活性，我们未来看待行业分类的口径也变得更宽。过去我们经常讽刺某些专家“万事皆懂”，所有事情都能点评。但未来，通过掌握知识主脉络+AI辅助快速细节学习，确实专家的覆盖范围可以很大。
天龙八部里有段讲鸠摩智的故事，说鸠摩智投机取巧学会了少林72绝技，但实际只是招数类似，背后内力都是小无相功。这件事古典视角看来显然不美，少林72绝技本来各有各的内功，泾渭分明。但古典视角下，少林神僧的局限也很明显。“上代高僧之中曾有人兼通一十三门绝技，号称“十三绝神僧”，少林寺建寺数百年，只此一人而已。”鸠摩智的方式虽不正统，但却给自己解锁全套72绝技。一个人同时掌握72门不同绝技有何好处？显然灵活性大大提高了，出去打架胜率也高了很多，谁说对敌只能用龙抓手来破空性的龙抓手？多其他71种选择不好吗？
对未来工作的影响，不能只着眼于个别工作岗位丢没丢，更多是理解工作组合方式发生了巨大变化。原先常见的一些人与人的组合方式，例如公司里有些明星经理+打杂员工的组合，经验丰富按时下班的老员工+年轻毛躁但能忍受996的年轻人组合，现在都可以变成人+AI的组合。AI是工具，擅长重复性的工作，和AI搭伴，人类可以更聚焦于经验判断与资源分配。我们擅长驯化工具，猎枪，弓箭，猎人到深山打猎还多带一条狗呢，历来就这么过来的。AI看起来吓人，但有句俗语说，一切新科技诞生之初都是魔术，最终这种魔术留下的是好用的工具，让我们尝试积极拥抱这种工具变化。
学习AI能创造竞争优势吗？
这得从知识能创造的竞争优势说起，知识其实分成公有知识和私有知识，公有知识比如天气预报，比如公布的宏观经济的统计信息，比如股票当前的价格等等，因为人人易于获得，没有信息不对称，很难创造竞争优势。而私有知识是你知道别人不知道的消息，例如专利，配方，研究，调研等等，某些私有知识可能来自于公有知识的再加工组合，这是知识创造竞争优势的源泉。
私有知识有天然扩散的倾向，逐步公有化。一方面私有知识并不是只有一个人才知道，私有知识构筑的产品往往还要推向市场，很难完全保密；另一方面私有知识创造财富的效应，也会鼓励后来者追求研究获取私有知识，这条私有知识掌握的人多了，逐步公有化，也就没有竞争优势了。
比如房地产企业怎么通过高周转运营赚钱可能一开始是私有知识，但当全行业都知道高周转高杠杆能赚钱时，不仅不再有竞争优势，甚至带来了行业崩溃。
原先当年明月写《明朝那些事儿》这种通俗笔法讲历史的小说，形式新颖，作者诙谐有趣的笔法加持有趣历史变成了畅销书。可是等到后来书店充斥的各朝各代那些事儿，估计就谁也赚不到钱了。这些书不能像明朝那些事儿一样成为名著，不是作者笔法技巧不够，也不是其他朝代故事不够有意思，是因为这个形式组合的私有知识变成了公有知识了。
AI的出现，利用共有知识创造私有知识的过程加快了，似乎产生了竞争优势，但是其他人的相应学习过程也加快了，导致竞争优势保持的时间更短了。人人都用AI，从竞争的角度看，和人人都不用AI格局是一样的，只是整个竞争周期被缩短，竞争更新换代的速度加快了。
但从外部性来看，私有知识扩散加快，促使全社会更快前进，可能对人类的整体进步还是好的。领先者优势不长久，你追我赶会促使科技可能进入下一个高速发展期。很多阻碍这个趋势的旧制度都会受到巨大挑战，例如最近看到生成式AI出现后的版权制度挑战等等，未来我们将会看到更多类似的案例。
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