本文轉(zhuǎn)載自公眾號:斜杠AI進化論
(ID:
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,作者:
楊華
今天給大家分享一個有意思的話題:
當(dāng)硅谷頂級投資人遇上AI時代的子女教育,會擦出什么火花?
故事的主角是馬克·安德森(Marc Andreessen),就是那個發(fā)明了網(wǎng)景瀏覽器、創(chuàng)立了硅谷最大風(fēng)投公司a16z的傳奇人物。
多說一嘴a16z,它被譽為“硅谷最懂技術(shù)的風(fēng)投”,管理著超過 400 億美元的資產(chǎn),同時也是OpenAI的早期投資者。
前不久,a16z宣布完成超過150億美元募資,憑一己之力募集了美國風(fēng)投市場18%以上的資金。
最近,馬克在一個播客節(jié)目里,聊了聊怎么教育自己10歲的兒子。
1
不上學(xué)?直接在家教!
首先,人家孩子不!上!學(xué)!
對,你沒聽錯。馬克直接給孩子homeschool(在家上學(xué))了。為啥?因為在他看來,傳統(tǒng)學(xué)校系統(tǒng)有個大問題:太強調(diào)"遵守規(guī)則"了。
他說,我們的教育系統(tǒng)越來越注重讓孩子"follow all the rules"(遵守所有規(guī)則),但在AI時代,最重要的能力是什么?
是Agency——也就是"主動性"、"行動力"。
用人話說就是:別等別人告訴你該干嘛,你得自己知道該干嘛,并且真的去干。
馬克舉了個例子:他前一天晚上剛跟10歲的兒子聊過,"要想當(dāng)領(lǐng)導(dǎo),你得先學(xué)會服從命令。" 但同時他也強調(diào),在AI時代,能夠"fully take charge"(完全掌控局面)的能力才是王道。
聽起來矛盾嗎?其實不矛盾。規(guī)則要懂,但不能被規(guī)則束縛住手腳。
2
教育核心:讓孩子成為"超能個體"
那么問題來了:在AI時代,到底該教孩子什么?
馬克的答案特別有意思:AI會把“還行的人”變成“很厲害的人”,但更重要的是,AI能讓“很厲害的人”變成“超級無敵厲害的人”。
他舉了個例子:現(xiàn)在那些真正頂尖的程序員,用上AI之后,不是效率提升2倍,而是10倍!
所以他對兒子的教育目標(biāo)很明確:培養(yǎng)成superpowered individual"(超能個體)。
具體怎么做呢?
01
深度 + 廣度 = 無敵
馬克提出了一個"倒過來的E"理論(笑)。
傳統(tǒng)說法是T型人才——一個領(lǐng)域很深,其他領(lǐng)域懂一點。但在AI時代,他建議:至少在兩個領(lǐng)域做到精通。
為什么?
他講了個漫畫家Scott Adams的故事。Scott說:"我畫漫畫還行,懂商業(yè)也還行。但正因為我既會畫漫畫又懂商業(yè),所以才能創(chuàng)作出《呆伯特》(Dilbert)這樣的神作。"
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Scott Adams
兩項技能疊加的效果,遠遠大于1+1。
三項技能疊加?那就是指數(shù)級提升。
在科技圈也一樣:
程序員現(xiàn)在覺得自己能當(dāng)產(chǎn)品經(jīng)理、能當(dāng)設(shè)計師(因為有AI幫忙)
產(chǎn)品經(jīng)理覺得自己能寫代碼、能做設(shè)計
設(shè)計師也覺得自己能寫代碼、能做產(chǎn)品
重點是:他們都!對!了!因為AI確實能幫你快速補齊短板。
02
一定要學(xué)編程嗎?要!
很多人問:AI都能寫代碼了,還學(xué)編程干嘛?
馬克的回答很硬核:當(dāng)然要學(xué)!
他說,如果你只想當(dāng)個平庸的程序員,那確實可以讓AI代勞。但如果你想成為世界頂尖的軟件工程師,你必須從底層開始理解整個技術(shù)棧。
為什么?
因為當(dāng)AI生成的代碼出問題時,只有真正懂代碼的人才知道哪里錯了,怎么改。
就像開車,你可以用自動駕駛,但如果你想成為F1賽車手,你得真懂引擎怎么工作。
他給兒子的要求是:
? 必須學(xué)會編程
? 必須理解底層原理(甚至要懂匯編語言和機器碼)
? 必須知道AI是怎么工作的
只有這樣,才能真正駕馭AI,而不是被AI牽著鼻子走。
03
最強學(xué)習(xí)工具:AI本身
這里有個神操作:用AI來教你學(xué)AI。
馬克說,現(xiàn)在的孩子有個前所未有的優(yōu)勢:你可以隨時讓AI當(dāng)你的一對一家教。
古代皇室貴族才能享受的待遇(比如亞歷山大大帝有亞里士多德當(dāng)老師),現(xiàn)在普通人也能有了。
具體怎么用?
比如孩子在學(xué)編程時卡住了,可以直接問AI:
? "教我怎么做內(nèi)存管理"
? "我不太懂,能講簡單點嗎?"
? "給我出幾道題測試一下我是不是真懂了"
AI會耐心地、無限次地教你,直到你真的學(xué)會。
馬克強調(diào):大家花了太多時間想“怎么讓AI幫我干活”,卻忽略了“怎么讓AI教我東西”。
而后者可能更重要。
3
他兒子現(xiàn)在在干嘛?
說了這么多理論,他兒子實際在干嘛呢?
答案:用Replit瘋狂寫《星際迷航》游戲。
對,就是那個AI編程平臺Replit。
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馬克說,兒子是自己發(fā)現(xiàn)這個工具的(不是他推薦的,因為"老爸推薦的都不酷")。
現(xiàn)在這孩子每天花好幾個小時,用"vibe coding"(就是用自然語言描述,讓AI生成代碼)做各種《星際迷航》主題的小游戲。
甚至能讓AI生成《星際迷航:下一代》里的LCARS界面設(shè)計風(fēng)格。
最有意思的是,馬克說兒子最喜歡的事情之一是:"在晚餐時跟AI爭論兩個小時,純?yōu)榱撕猛妗?
一個10歲小孩,跟AI辯論當(dāng)娛樂活動……這畫風(fēng),確實很硅谷。
4
給普通家長的啟發(fā)
看到這里你可能想:"我又不是硅谷大佬,也沒錢在家教,這跟我有啥關(guān)系?"
別急,馬克也想到這個問題了。
他說,在家教育確實不是人人都能做的,但AI家教是人人都能用的。
傳統(tǒng)的一對一輔導(dǎo),只有富人家庭才負擔(dān)得起。
但現(xiàn)在,任何孩子都可以用AI獲得"定制化"的學(xué)習(xí)體驗。
他建議普通家長可以這樣做:
讓孩子繼續(xù)在學(xué)校上學(xué)
(獲得基礎(chǔ)教育和社交)
同時用AI做課外輔導(dǎo)
(針對性提升)
鼓勵孩子主動探索
(培養(yǎng)Agency)
5
一個腦洞大開的預(yù)測
最后分享一個馬克的預(yù)測,特別魔幻:他說,人類智商的天花板大概是160(愛因斯坦那個級別)。
但AI的智商?可能很快會到180、200、250,甚至300。
什么概念?
就是說,我們很快會擁有"比愛因斯坦還聰明的AI助手"。到那時候,不會用AI的人和會用AI的人,差距會大到難以想象。
所以他的結(jié)論是:如果你想讓孩子在未來有競爭力,現(xiàn)在就應(yīng)該讓他們花每一個空閑時間跟AI對話,讓AI訓(xùn)練他們。
用他的原話說:"People who really want to improve themselves should be spending every spare hour talking to AI, being like: 'All right, train me up.'"
6
理想很豐滿,現(xiàn)實可能很骨感
看完馬克的教育理念,我最大的感受是:
AI時代的“雞娃”,不是讓孩子學(xué)更多東西,而是讓孩子學(xué)會“怎么用AI學(xué)任何東西”
不是培養(yǎng)"聽話的好學(xué)生",而是培養(yǎng)
主動解決問題的超能個體”
不是深度或廣度二選一,而是深度+廣度”都要。
但是,說句實話,咱們也得清醒一點:這套方法,真的不適合所有孩子。
馬克的兒子能在家教育,每天主動用Replit寫代碼,跟AI辯論當(dāng)娛樂——這本身就說明這孩子的自驅(qū)力爆表啊!
現(xiàn)實中的情況可能是:
?你不讓孩子上學(xué),他可能每天在家打《王者榮耀》
?你給他裝了Replit,他可能用來生成游戲外掛
?你讓他跟AI學(xué)習(xí),他可能在問AI"怎么騙爸媽說作業(yè)做完了"
更關(guān)鍵的是:
?不是所有家長都有時間和能力在家教育(人家馬克是自己當(dāng)老板,時間自由)
?不是所有孩子都有那么強的內(nèi)在動力(有的孩子就是需要學(xué)校的結(jié)構(gòu)化環(huán)境)
?不是所有家庭都有那個經(jīng)濟條件(馬克可以隨便給孩子買最好的設(shè)備和資源)
所以,與其完全照搬硅谷大佬的做法,不如學(xué)習(xí)他的核心思路:
1. 培養(yǎng)孩子的主動性——但這可能需要在學(xué)校框架內(nèi)慢慢引導(dǎo)
2. 讓孩子學(xué)會用AI學(xué)習(xí)——但要先確保他們不會用AI偷懶
3. 鼓勵跨領(lǐng)域發(fā)展——但也要尊重孩子自己的興趣
說白了,馬克的方法是"在理想條件下的理想結(jié)果"。
咱們普通家長,更多的是要因材施教:
? 孩子自驅(qū)力強?可以嘗試給更多自由空間
? 孩子需要督促?那學(xué)校的結(jié)構(gòu)化教育就很必要
? 孩子對AI感興趣?那就引導(dǎo)他正確使用
? 孩子對技術(shù)無感?那就找他真正熱愛的領(lǐng)域
畢竟,教育從來都不是一套標(biāo)準(zhǔn)答案適用于所有人。
硅谷大佬的"雞娃經(jīng)",聽聽就好,別全信,更別硬套。
你的孩子不需要成為下一個馬克·安德森的兒子,他只需要成為最好的自己。
作者簡介
作者:楊華,英特爾中國研究院的研究員,目前從事人工智能領(lǐng)域的研究工作。她也曾是一名留學(xué)生,早年間在美國獲得了電子工程專業(yè)的博士學(xué)位。
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