一度心理是由一线教师和清华大学积极心理学研究中心资深专家联合创办的“家庭育儿心理”号，旨在用最真实的案例和科学的心理研究解释孩子成长中的各种羁绊，助力孩子健康成长、家庭幸福。
80后的大学生，大学毕业时恰逢2000年代中国互联网崛起，毕业生们蜂拥入圈互联网。20年后，各大互联网公司纷纷开始裁员，从全球大厂META、亚马逊、推特，到中国的BAT、快手、知乎、B站等互联网公司，裁员比例竟高达30%到70%！
90后的大学生，毕业后就迎来金融行业的就业大潮。2010年到2019年间，金融三大行业新增118万人，但平均来看，金融行业每年的新增岗位却只有13万个，金融从业者彼时成为了内卷之王！
当下，2023年ChatGPT的出现让很多家长开始焦虑是否人工智能会在未来替代人类的大部分工种，各大自媒体大号开始讲在未来的AI时代，孩子应该学哪些专业，哪些行业不会被人工智能替代？焦虑氛围一度居高不下……
今天，我们将走进人工智能技术的底层算法逻辑和创新模式。通过真正认识AI，来讨论AI时代到底离我们有多远。同时反思，究竟什么样的教育才能让我们的孩子永远走在时代的最前沿？
01 通用人工智能（AGI）离我们还很遥远
所谓通用人工智能，是在没有特定训练和编程的情况下，让机器在泛场景（工作、生活、学习等）都能表现出和人一样，甚至超越人类的思维水平。
从2017年打赢柯洁的智能围棋机器人AlphaGo，到去年马斯克赞助的ChatGPT横空出世，再到今年OpenAI宣称了人人能成为导演的Sora。这些高精尖的AI产品都是通用人工智能的代表作。
Sora生成的视频动图
而他们背后的秘诀就是——大量的训练数据。
当大量的资本投入到数据的采集和标注后，再经过长时间的模型训练，就会发现这些“神奇参数”呈现出来的（伪装的）“思考能力”。
“AI可以帮你生成一段小红书文案、轻松帮你搜索到各大景点的历史故事…”
“当你提出法律问题后可以快速搜索出相应的法条供你参考，为你节省了大量的信息查找时间和精力，更是节约了咨询律师的费用成本，甚至破除了根本找不到高质量律师资源的困境…。
人工智能能做这么多事情，为什么还说AGI离我们很远呢？
首先，在人工智能模型中起到决定性作用的“神奇算法”是耗费了大量的资金实验出来的。
模型的结构、模型的初始化参数、数据集中各种类型样本的比例，以及模型训练的算法，都需要巨大的资金支撑来发现。
即便测试出来了，也只是基于所有开源数据库训练出来的。
当你要用到某个特定行业、甚至特定场景，就需要针对该行业或场景去做大量的数据抽取、清洗和加工的工作。显而易见，并不是所有行业都存在像马斯克这样的大佬可以投入如此浩大的资本来完成这件事。
其次，即便有人出钱，用来训练模型的数据的获取本身是有难度的。
“家家有本难念的经”。每个行业的高质量数据都并非轻易获得。
比如针对家庭教育这个领域，即便是从业30年的老教授，也会有令她瞠目结舌的社会事件，这些事件基于老教授们已有的知识体系很难解释。
人在变、理念在变、文化也在变。
30年的老教授真的能够用训练大数据所需要的结构化数据（规范的、标准格式的）形式把她头脑中的经验分享出来么？
答案是：几乎不可能。
最后，抛开资金和数据难度不谈，更大的挑战在于，机器难以像“人”一样在复杂的环境中进化成长。
真正的AGI不光要完成大规模存量知识的积累，还需要机器能够像人一样进行自我学习、自我改进，并能够在语言理解、情感识别、创造力、策略规划等多个方面与人类的智慧相媲美。
这里涉及的技术领域除了我们已知的大模型、自然语言处理、知识图谱等存量数据处理技术以外，还需要在机器学习、认知科学、神经科学等多个领域取得重大突破。
这样来看的话，毫不夸张地说：
我们现在看到的人工智能能力，相比AGI的终极目标（还是在政策允许的前提条件下），可能只开发了2%的能力。
02 AI时代真实能够取代的行业有哪些？
既然AGI离我们还很遥远，是不是我们就可以无视它的发展了呢？
当然不是。就像前面说过的，AI的发展再初步，至少搜法条、写一些基础的模板化段落的能力是有的。
以往的很多岗位如果工作内容更偏重于知识的搜索、整合和再利用（比如普通的行政助理：写会议通知、做基础的常用指标/比率的运算和登记、档案管理等），甚至只靠知识的记忆（比如“照本宣科”的导游），那在5-10年内大概率是会被人工智能替代的。
所以我们应该去卷AI代码，尽快转型成为技术IT技术人才？这自然也不行。
正如前述讲到的：一切的AI应用都是基于训练数据。而数据是基于各落地场景的产业知识和或运营经验带来的。
从创业的角度来说，以AI大模型举例，不论是美国OpenAI的ChatGPT，还是中国百度的文心一言或智谱清言这样的以AI技术为导向的底座研发公司，因为数据资源可获得性的问题，很难在产业应用层面快速“落地发芽”。
而AI应用软件最大的优势，并不是对AI技术的把握，而是对所应用落地的产业本身用户需求和经营模式的把握。从技术突破到业务转型，我们仍有很长的路要走。
未来，真正稀缺的是认同技术，并且能够用好技术的业务先行者。
举一个简单的例子，为什么扫地机器人火了这么多年，大部分家庭还是愿意用拖把？
因为扫地机器人的CEO是个机器人技术创新人才，却不是一个有经验的扫地阿姨。扫地机器人虽然配置完善，所经过地段也可以扫的很干净，但它始终模仿不了人手拿笤帚，这“扒拉”一下，那“划拉”一下的观察力，和灵活的手眼协调能力……
所以千万不要为了热点挤破脑袋去报少儿编程这样的课外班。
如果这样的技术或课程并非孩子所擅长或喜欢，只是一味追求超前，那10年以后在AI领域的人才过剩和失业率就会如同现在我们看到的大厂裁员潮一样悲惨。
写在最后，未来孩子们的优势一定来自于扬长避短，而非取长补短。我们应当引导孩子在某个擅长的领域成为“业务专家”，做那些少数能够拥抱AI、驾驭AI的高级人才。发现孩子自身的优势并将其放大，走出“卷”的怪圈，才能让孩子在未来的人生中找到自己的舒适区。
养娃养心，回归教育本质。
我是亲子观察员，关注育儿心理、亲子关系。
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