高中輟學卻能進OpenAI拿百萬年薪！他給家長上了一堂殘酷的教育課

抓住風口

本期要點：AI時代的教育新范式

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

最近，OpenAI一位研究員的經歷引發了廣泛關注。而比故事更值得深思的，是他所代表的一種根本性的教育范式轉變。

在舊金山OpenAI總部，聚集著來自斯坦福、MIT等名校的頂尖博士。但就在最前沿的視頻生成模型Sora團隊中，有這么一位異類：Gabriel Petersson，來自瑞典的、年僅23歲的小鎮青年，沒有博士學位，甚至沒有大學文憑和高中畢業證書，卻五年走完了傳統教育體系下許多人需要十年甚至更久才能走完的路。

簡單介紹一下他的成長歷程。

17歲時，他選擇從瑞典的高中退學，前往首都斯德哥爾摩的一家剛剛起步的創業公司工作。這一走，就再也沒有回過校園。

但Gabriel并沒有因此而不學無術，相反，為了給客戶構建產品推薦系統，他需要什么就學什么，包括了爬蟲技術、前端注入技術等等，甚至自學統計學來證明系統的有效性，還從零組建了一個7人的工程團隊。

2022年底ChatGPT出現后，他敏銳地意識到了AI作為學習工具的價值。他開始利用GPT進行“自頂向下”的學習，先鎖定一個高難度的目標，再讓AI幫助他填補所需的知識缺口。例如，他能在幾天內掌握通常需要數月課程才能理解的強化學習核心概念。這也讓他的能力迅速提升。

2024年5月左右，他正式加入OpenAI，成為Sora團隊的研究科學家，拿到百萬美元年薪。

這個案例告訴我們，在AI時代，教育的核心目標已從獲取知識轉向解決問題。個體的價值將越來越多地取決于能否快速定位問題、拆解邏輯，并利用工具即時補全能力缺口，最終利用新學到的知識解決現實問題。也就是說，未來的孩子可能沒有緩沖期，因為社會不需要只有好成績的好學生，只需要能直接上手解決復雜問題的“老”師傅。

自頂向下

首先，我們要指出的是，其實“自頂向下”的學習路徑才是最高效的，而AI恰恰讓這種方法變得切實可行。

傳統教育體系是建立在資源匱乏和工業革命標準化的前提之上，因為教師和書本知識曾經是稀缺資源，被盡量標準化以利于復制和傳播，所以我們必須按順序坐在教室里，用規定的課本學完規定的課程。

這個邏輯就好比在玩游戲前，你必須先背誦500頁的游戲說明書，而不是先玩起來，遇到困難了再研究具體怎么玩。

這種模式的問題在于學與用的分離。

比如學生會花費數年學習各種高深的數學知識，卻完全不知道它們在AI訓練（如梯度下降）中能如何應用。等到真要用的時候，才發現知識早已忘光了，或者所學并非所用。

Gabriel卻給大家指明了AI時代的新學習邏輯。

他直接從編寫擴散模型代碼開始，當遇到“梯度下降”這個無法理解的概念時，就利用AI進行遞歸提問：“用12歲孩子能懂的比喻解釋”、“拋開比喻，展示最簡單的推導過程”等等。直到這個概念被他理解并融入現有的認知框架，他才繼續推進編碼。

這樣一來，學習的驅動力就不再是“完成課程”，而是消除當前項目中的知識和能力空白，每一份知識都有明確的應用場景，每個能力都能通過反饋不斷磨煉，不僅知道為何而學，也能評判學習效果。

這套邏輯，把學習從被動灌輸變為主動的狩獵。其中的原因也很簡單，在信息獲取成本近乎為零的AI時代，“知道得多”已經不重要了，而知道自己需要知道什么很重要。

終身成長

我們更要強調的是，只有這樣成長起來的人，才能融入快速發展的產業和企業之中，融入這場深刻的AI革命之中。

別忘了，企業雇傭員工，核心目的是解決問題，而不是提供學習機會。

以前，大家看重學歷，是因為名校和高學歷是一份效率較高的信用擔保。企業沒有精力甄別每個人的能力，于是偏向于相信經過各種考試嚴格篩選過的人大概率是可以勝任公司的工作。

但這顯然是一種間接且模糊的識別方式。

Gabriel沒有任何高學歷和名校光環卻能加入OpenAI，是因為他直接提供了能力證明。

他在GitHub上擁有可公開檢驗的高性能開源項目（如FastGrid），在技術社區中有獲得大量同行認可的專業文章和解答，這些都直接證明了他的能力和見識足以勝任頂尖AI公司的工作。

所以，在這里，我們也要提醒大家，即便孩子仍在學校學習，也應開始有意識地在GitHub這類開源平臺或專業論壇上，積累可公開驗證的項目貢獻記錄。數據顯示，OpenAI、Anthropic等頂尖AI公司中，超過40%的研究員并不是計算機科班出身，但均擁有深厚的開源項目貢獻歷史。

對企業而言，評估一個開源項目的水平，遠比判斷大學文憑的含金量要簡單直接得多，也可靠得多。

但更深層的原因是，我們正處在日新月異的AI時代。許多產業的發展速度，已經等不及大家花幾年學完知識，再出來實踐，而是要現學現賣，或者更準確的說，要能為了現賣而現學，而且還要能短期內磨練出老專家的水平。

這就要求，所有人都必須要能有快速學習和終身成長的意識和能力。

然而，傳統教育的一個大問題就是并沒有培養這個能力。盡管所有的老師和學校都聲稱他們很重視這一點，但許多學生在離開學校的環境后，就不會學習了，也失去了學習的動力。

矛盾之一在于傳統教育的超長反饋回路讓學生無法堅持自學，必須要有老師的監督。

學生今天認真學習的結果，要等到數月后的考試才能顯現，而一次考試得了分高也不見得就能進入好學校，而寒窗苦讀十余年的價值更是要到在求職時才能被市場檢驗。

矛盾之二在于，傳統教育仍以知識傳授為核心，而不是幫助學生建立自學的能動性。

心理學研究發現，那些不畏困難、敢于嘗試的人，往往具備較高的自我效能感，說白了，就是相信自己終能完成目標，并愿意為此持續努力。這種信念很大程度上源于他們能夠進行低成本試錯，也就是在代價不大的情況下進行嘗試，并快速獲得反饋，從而知道如何調整。

反觀在學校或在家庭之中，很多孩子什么都不想干，往往正是因為他們不相信自己能做好。根源在于，他們除了能得到分數以及無關痛癢的夸獎（當然更多的是批評），并不知道對在哪、或錯在哪，不知道如何改進，更不知道知識對自己的價值。

Gabriel則展現了能動性的重要作用。

在ChatGPT出現之前，他就憑自學成功推出了自己的商品推薦系統，這對于一個高中生而言已不是一件易事。他的做法也很簡單直接，先快速構建一個免費可用的原型產品來驗證市場需求，再根據客戶反饋不斷修改迭代。

這正是教育中最稀缺的機制，我們沒有真實的能提供即時反饋的環境，來幫助學生快速自我修正并不斷成長。

這也正是我們設計并推出“AI少年營”與“AI冬令營”的核心原因，我們旨在推動孩子完成人生第一個真實作品，并在這個過程中建立不斷反饋不斷優化的自我進化機制。

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