谢康×乔晓春：AI时代的教育，要让人真正拥有感受幸福的能力

本文来自微信公众号： 中信出版 ，作者：阿信

AI时代，从“掌握知识”到“成为怎样的人”

乔晓春：

您在早期从事大数据分析时，是否已经能够意识到人工智能会对相关工作产生深刻影响？因为在我们所从事的数据分析和统计研究方面，2023年ChatGPT被广泛使用之前，还主要依靠统计软件完成数据处理、分析和建模。

谢康：

2008年的时候，我在负责戴尔全球的大数据商业分析工作，团队的核心任务之一，就是借助数据、算法和算力提高商业分析效率。当时这项任务就能部分替代企业中传统商业分析员Business Analyst的工作，而这类岗位的从业者通常具有较强的教育背景和专业训练。

那段经历使我较早接触到人工智能的底层逻辑，也让我清楚地看到：在抓取已知信息、快速整合资料等任务上，AI人工智能的能力远超普通人，甚至能够在极短时间内处理海量数据。我们的数据库经常以亿级数据行为单位展开分析。

乔晓春：

很多人是在ChatGPT普及之后，才明显感受到人工智能对知识生产和传统学习方式的冲击，但从您分享的大数据和智能分析的发展脉络来看，这种变化早已开始。而且您不仅意识到技术会改变工作方式，也进一步意识到，它将深刻影响下一代人的教育问题，并由此投入教育实践。

谢康：

我的孩子就出生于2008年，所以结合我当时的工作经历，在思考孩子教育时就并不是“如何让孩子在既有的教育体系中做得更好”，而是：出生于人工智能时代的孩子，是否还应沿着工业时代形成的背诵、记忆与刷题路径，只为获得一张证明学习经历，却未必能够证明真实能力的学历？这一思考，也成为后来我12年持续开展教育实践的重要起点。

我们经历的工业社会对标准化、纪律性和职业化人才的需求是增加的，所以现代学校制度逐步普及后，更强调统一课程、年龄分层和标准化评价。但随着人工智能和机器人技术的发展，越来越多重复性、标准化的工作将由技术系统承担。因此，教育需要更多地回到对人的生命力、价值感和幸福能力的培养，而不只是服务于生产效率。

乔晓春：

中国教育在不同历史阶段确实经历过多种变化。我的成长时期社会强调劳动、实践的重要性。在学校里，我们接触车床、钳工、农业劳动等基础生产技能。所以我们那一代人的动手能力普遍较强。以我个人为例，读中学时，我负责学校的一部分电器设备，也因兴趣学习音乐、制作收音机，并尝试组装电视。那时候这些实践是生活的一部分，而不是单独设置的“素质活动”。

当然，我们那一代人也有明显缺憾：实践能力很强，但系统的文化知识学习并不充分。我当时的基础或许比今天很多学生都薄弱，但对于当时的知识青年而言，能否通过高考意味着人生轨迹是否会发生改变。因此，我们的学习动力极其强烈。我决定参加1978年高考那一年，四处寻找复习资料，主要依靠自学，通过自己组装的一台九英寸黑白电视收看电视台的高考辅导课程。

今天进入人工智能时代后，人们重新开始讨论：如果书本知识不再是唯一核心，教育是否应更加重视人的兴趣、实践能力与个性特长？与其让所有孩子都在同一套课堂和考试体系中接受同质化训练，不如思考如何让孩子发现真正愿意投入的方向。

谢康：

乔老师的经历会对家长很有启发。孩子在某个阶段学习状态不佳，或暂时缺乏动力，并不意味着人生已经失去可能。真正重要的是，当一个人重新找到学习动机时，他依然可以开始。家长不必因为孩子短暂的停滞或倦怠而过度焦虑。

在乔老师成长的时代，“知识就是力量”具有鲜明的现实意义。知识能够转化为生产力，进而影响一个人的社会地位和生活机会，“知识改变命运”并非抽象口号。但今天的环境已经发生变化，人们通过手机和人工智能工具，几乎可以即时获得大量知识和答案；即使不擅长文字输入，也可以借助语音与工具互动。某种意义上，知识获取正在变得更加普及和平等，也叫知识平权。所以我们必须追问：当知识不再天然稀缺时，人的核心力量究竟是什么？

乔晓春：

幸福感不应建立在现在让很多家长焦虑的无止境内卷之上。结果是一时的，过程却构成了人的一生。过程都不幸福，结果也不幸福。若一个人在追求结果的过程中长期感到痛苦，那么即使偶尔取得了结果，也很难获得持续的幸福。教育本身就是一个过程。

许多目标在尚未实现时，似乎格外重要；真正实现后，兴奋感往往很快消退。无论是高分、录取通知书，还是某一阶段的职业成就，带来的快乐可能只持续很短时间。真正形成记忆和塑造人格的，常常是努力、选择、挫折与成长的过程。

谢康：

如果教育只追求一张学历，就只抓住了一个结果。更值得警惕的是，若孩子在追逐结果的过程中长期承受过度压力，甚至出现严重的身心困扰，那么教育便偏离了其应有的意义。教育应帮助孩子成为能够感受生活、与人建立关系、对社会有价值的人。

乔晓春：

以升学为例，成绩公布、志愿填报、被名校录取，都可能带来强烈的喜悦。但进入新的环境后，个体也会面对新的竞争、比较和压力。原本在熟悉环境中表现出色的学生，进入优秀者高度集中的群体后，也可能出现跟不上、焦虑甚至自我怀疑的感受。

我的孩子在收到哈佛录取通知时，全家都很兴奋。但多年之后回看，学校只是人生经历的一部分。完成学业、进入社会后，真正决定一个人生活质量的，仍然是他在漫长过程中形成的能力、关系与内在状态。人从一个目标走向另一个目标时，即使每一步都很顺利，回望时也会发现，最值得珍视的并不是某个目标本身，而是走向目标的过程。尤其是那些需要付出较多努力、经历较多困难的过程，往往最能留下深刻记忆。

人在生活相对顺利时，时间常常过得很快，反而不容易留下深刻印象。许多年后，人们最能回忆起的，往往是当时感到艰难、却又投入最多、体验最丰富的阶段。困难本身不值得浪漫化，但在有支持、有边界的条件下，克服困难的经验能够成为理解生活与增强韧性的资源。

教育不能让孩子完全回避一切不适与挫折，而应提供适度、可承受、有人支持的挑战，让孩子在完成任务、承担责任和解决问题的过程中建立耐受力与自信。这里并不是倡导“没苦硬吃”，更不是将苦难本身视为预防心理问题的办法，而是强调：孩子需要逐步形成面对困难、恢复状态和继续前行的能力。

AI时代，从个体开始进化学习的底层逻辑

谢康：

从人类社会的基本结构看，真实社会往往是不同年龄、不同角色的人共同合作的共同体，但孩子从幼儿园到大学，长时间处于同龄竞争环境中，容易将世界理解为持续比较和彼此胜负。这种环境与真实社会并不完全一致。成年人进入社会后，需要面对跨年龄、跨专业、跨角色的合作，需要理解他人、承担责任、建立互助关系。而这些能力，恰恰难以仅靠考试和分数培养。

乔晓春：

真正的社会化，是一群人围绕共同目标协作完成一件事。小组学习便是一个例子：每个人的贡献方向一致，成员之间需要相互支持、共同承担。这样的过程能够训练沟通、协商、责任分配和合作意识。若一个人在整个求学过程中缺少社会化训练，进入社会后就可能不知道如何与他人相处、如何合作完成任务。教育不仅应传授知识，也应承担社会化训练的功能，过度比较和竞争有时反而可能削弱学生之间的信任与互助。

如今许多标准化知识和程序性任务已经可以由AI人工智能更高效地完成。若教育仍沿用旧路径，学生既没有充分发展为人处世与合作的能力，也没有形成在人工智能时代不可替代的创造力、判断力和责任感，那么毕业时便可能陷入新的困境。因此，AI时代最重要的教育问题是：我们究竟要培养怎样的人。

谢康：

有一种观点说“感觉现在的孩子得到太多的关注了”。是的，我们关注多了，但是我们关注对了没有，这才是问题。作为教育者，我觉得这不光是父母，还是包括学校校长、老师们在内需要一起去思考的事情。我们在重塑学习、重塑教育。

乔晓春：

谢康：

Chatgpt横空出世以后，所有学校都意识到教育走到了一个新的时代，罗振宇说全世界的学校都只有三岁。但我们很幸运，已经花了十二年的时间在自己的教育思考上做了一些实践。我们思考的起点不是在学校，而是在真正的职场、真实的世界里看到的AI时代的变化。

AI时代，培养人的目标、根本的底层逻辑需要重新进化。不能简单等同于开了AI课，学校就变成了AI时代的学校，这就又变成了知识性的学习。

我从2011年开始做教育实践的时候，就关注了各种各样不同学校的高中生状态。那个时候就有内卷潮流，当时我就觉得除了孩子学习的数据，还要越来越多地关注孩子的生命状态。我想教育就是要让他们真正有感受幸福的能力，有跟天地万物链接的能力，这些是需要被关注的，然后才是如何正确地帮助孩子去提升构建这些的知识。

AI时代，“知识平权”抚平内卷焦虑

谢康：

之前有新闻报道说现在AI大厂在招哲学专业的学生，我们以往认为很多人文专业是“无用”的，但现在似乎越来越感到“无用之用方为大用”。未来AI应用在人类社会，会长期建立在这些学科基础上吗？

乔晓春：

之前和人类学学生讨论，在AI时代定性研究可能会更有意义，因为它针对个案挖掘的内容是AI给不了的，AI可以给定量的内容，比如说我把数据给AI，让它分析出结果，那AI瞬间就可以分析出来，统计模型也可以做到。虽然我是做定量研究的，但现在越来越欣赏定性。定性是研究人、人的本质，这方面AI几乎帮不了任何忙。而且人类学或者做定性研究对学者水平要求极高，一个问题能够一层一层往下扒，一定是本身对问题理解得极为深刻，否则很难深入提问。

谢康：

就像我们以前认为很多领域必须得是结构性数据才能被处理。现在AI算力可以把X光片等都快速扫描成数据再分析，所以未来定量分析会大量被AI代替。人只需要去思考我到底要分析什么，而不是做分析本身。

乔晓春：

AI大厂招人文社科类的学生，我想还有很重要的原因是AI的底线是人文。AI的上限是做技术的人来决定，而所谓AI的底线就是我们经常说的价值对齐、基本伦理道德是由人文学科来把关。AI的时代，我们既要让它的上限能走得更高，同时也要保证它不能突破底线。对于年轻人来说，要有能力来识别AI表达的内容有没有突破底线，这就是属于个人的人文训练问题了。

所以我们对学生的教育不仅仅是知识的教育，实际上很大程度上是一种人文教育。知识是硬的东西，但是人文是软的。但人文恰恰构成了一个人的底色，知识是在这个底色的土壤上长出来的。

乔晓春：

AI对人包括对教育的影响，以后一定会有很明确的一天，但现在这个阶段大家并不熟悉所以会比较困惑：我们都希望把孩子培养起来，而你告诉我过往知识性的教育对孩子培养可能意义不是特别大了，那么当下立刻会出现的问题就是那我应该怎么培养孩子？大家就会焦虑。

谢康：

AI时代的教育最终是让花成花，让树成树，让每一个孩子成为最好的自己，而不是批量生产。

乔晓春：

AI时代来了以后，一个显著的变化就是会出现“知识平权”。无论有没有资源，无论过去学习好和不好，大家站在了同一个起点上。你学得多和少，在AI时代没有任何差异了。因为AI会提供所有可能获得的知识。

还有“技术平权”，过去学计算机专业才会懂的编程代码，现在可以用自然语言来写，未来你完全可能比学计算机的人写代码写得更好。在知识、技术面前，我们未来的竞争在同一个起点上，大家谁跟AI结合得更好，那么未来就会发展得更好。所以从这一点上来说，大家都不要焦虑，因为我们焦虑孩子考分高低的时代已经是过去式，未来在AI的时代，分数已经不再是最重要。我们要走出过去，真正地着眼于未来。

谢康：

普通家庭都是有机会在AI时代找到新机遇的。我们讲到的身心韧性、文化思辨、多元理解、审美感知等八大能力，里面有五项是在陶行知先生1934年办村小的时候提出来的。这里面每一个能力都是一个朴素的普通家庭可以做到的事情，尤其是身边有自然、有生态、有生活、有生产的生活环境，其实你们是离真实的世界更近的“学校”。

还有我觉得这个时代父母的认知会是孩子命运的天花板，所以我们有一句口号：家长好好学习，孩子天天向上。我想把这句话送给大家，因为如果我们关注了对的事，又知道了对的方法去帮助孩子成长，其实在孩子的教育上是事半功倍的。否则可能我们关注了很多、付出了很多，但是最后孩子并没有成为我们期待的样子，还要经历持续的内卷。所以希望我们一起来共同成长。