夜雨聆风
当DeepSeek引发全球热议，当AI智能体开始接管各种任务，当你的孩子熟练地用AI写完作文、解出难题，甚至开始偷偷用它“对付”作业时，你是该感到欣慰，还是深深的忧虑？我们恍然发觉，科幻叙事正加速成为现实。家长们陷入新一轮的集体焦虑：孩子现在学的知识，未来是否会被AI瞬间秒杀？疯狂“鸡娃”刷题，是否会扼杀他们面对AI的创造力？放任“快乐教育”，又怕他们在基础竞争中一败涂地。
这场由AI技术引爆的“教育革命”，其深刻程度不亚于工业革命对农耕社会的冲击。它迫使每一个教育者——无论是家长还是老师——都必须重新回答那些根本性问题：在这个AI能力日益强大的时代，我们究竟该教什么？又该怎么学？
新东方集团副总裁吴晓飞，以其深耕教育行业20年的实践与思考，在《AI教育革命》一书中，为我们绘制了一幅理性而清晰的“应变地图”。这本书没有陷入对技术的盲目崇拜，也没有固守传统的偏见，它敏锐地指出了AI时代教育的“变”与“不变”，并系统性地提出了面向未来的人才培养框架与行动路径。它告诉我们，应对焦虑的最好方式，是看清方向，掌握方法。AI时代的教育竞争，本质是“善用AI的人”淘汰“不会用AI的人”，更是有热爱、有定力、具备人性深度的人才，与AI开展的差异化生存竞争。
善用AI是基础，脱颖而出靠个性
为什么未来的劳动者必须善用AI？今天不会上网的人跟善于应用互联网的人差不多是两种人了。有“网感”的人已经通过互联网创业、开网店、做主播、做外卖员和网约车司机，实实在在解决了生存和发展问题；而不少老年人，因为不会用智能手机点餐、挂号、买票，已经严重影响了生活质量。在未来社会，不会用AI的人和擅长用AI的人，也会是两个不同的“物种”。上海科技大学计算机科学专业的青柑，从小就爱探索游戏新玩法，初中起便梦想创业，如今她和团队投身AI生成图像领域，既为个人和小企业提供图像生成服务，也为大企业定制AI图像解决方案。
同样是“00后”的April毕业于北京大学计算机专业，创业方向是虚拟人。她曾做过贴吧吧主、博主，上大学期间做社区类App（应用程序）时就有了立体数字形象的想法。毕业后，她迅速进入虚拟人和3D领域，通过AI和3D技术将创意转化为3D模型，业务从制作虚拟人玩具发展到与美妆、电商品牌合作，制作3D打印的IP（知识产权）文创衍生品。
国外年轻人在AI创业领域同样积极，2025年AI编程初创公司Anysphere融资9亿美元，估值达90多亿美元，4位创始人都是年轻面孔。
大部分人不打算创业，那么打工人的前景如何？
规则性（标准化）体力劳动和智力劳动，都可以被智能机器取代。当前的教育，大体上是在培养同质化的人才。
2024年，清华大学甘阳教授的一番话引发了热议，他直言不讳：“大学越来越像工厂，院系像生产车间。”这个观点不难理解，普鲁士教育模式下的学生们，“被安排进固定的课程，按照既定的标准去学习和考试，每一个动作、每一个思考，都已经被预设好了”。今天流行的教学模式，专注于“what”（什么）和“how”（如何），也就是审题和解题，不注重讲解“why”（为什么），不深究问题的本源，导致学生缺乏对知识的深入理解。
题海战术下，记忆取代了理解。文科注重背诵，背下来就能得分；就连原本应该注重逻辑思考的数学和物理，都变成了对各种解题套路和模板的机械记忆。考试会考的才学，不考的就不学，考试通过了，就再也不学，这样的学习谈不上深度和广度。习惯于这种学习模式的人，在工作中缺乏探究意识、创新精神和深度思考能力，只会循规蹈矩（寻找标准答案）是必然的。
如果学校像工厂和车间，那学生就像是车间流水线上的一颗颗螺丝。螺丝都是标准化的，很容易被替代。过去标准化人才是被同类竞争者替代，将来是被更聪明的AI取代。
年轻人如果想在未来社会有一份满意的工作，就必须“不同于AI”，这正是第二章强调的兴趣驱动的个性化教育所倡导的。
需要注意的是，AI时代的个性化教育分为两个方面。
首先，用AI工具实现个性化的学科学习，不仅能提高学习成绩，还能让学生真正掌握各学科的思维方式，这才是梁文锋强调的“扎实的基础能力”。
其次，有了个性化、高效率的学科学习，孩子们就能有时间和空间发展兴趣爱好，实现兴趣驱动的个性化教育。中国就业培训技术指导中心原主任陈宇在《展望智能时代的就业和教育》一文中指出：“面向孩子的一个好的教育的核心出发点是，我们不再想把孩子们培养成机器了。最重要的是要把孩子们培养成和过去的人不同的人，和今天的机器不同的人，培养成具有人的全部优势，拥有机器不可能拥有的优势的人，或者说完全体现自身个性的人。”
AI时代，人才“四力”
爱因斯坦曾说：“所谓教育，就是一个人把在学校所学的全部忘记之后剩下的东西。”一个人把知识全部忘记之后，剩下的就是各种能力素质。我把AI时代需要具备的能力素质拆解为“四力”：迭代AI力、高阶创造力、复杂沟通力、终身学习力。它们都是与AI技术的优缺点密切相关的能力素质，因此放在本章进行阐述。
迭代AI力是善用AI的能力，AI工具不断推陈出新，新工具往往效率更高，效果更好，因此必须加上“迭代”两个字。迭代AI力首先体现在用AI提高学习效率和效果，不再盲目刷题和机械地记忆解题套路；工作之后，则要善于运用各种AI工具高效地工作。
不同于AI的能力，包括高阶创造力和复杂沟通力。
今天的AI已经能完成简单的沟通，客服工作岗位正在被AI大量取代，但那些需要情感、直觉、同理心、洞察力的工作仍然需要人来完成，比如AI无法取代人类当领导者，很难想象AI经理的一通演讲让员工听得热血沸腾；大客户销售也是典型的AI很难胜任的工作。因此，复杂沟通力在AI时代依然会是很值钱的能力。
可能有人会质疑：AI也有创造力，创造力不足以成为人类不同于AI的能力。
AI确实已经展现了创造力，音乐生成工具如Suno和Udio能够通过简单的文本提示生成高质量的音乐作品；AI能进行海报设计，能将照片变成油画或生成四季变化的效果；AI也能写诗歌、散文、新闻和公文，AI写小说的水平已经让著名科幻作家刘慈欣惊叹。
AI大模型Kimi对AI的创造力水平做出的评价为：“总体而言，AI的创造力正在逐步发展，并在特定领域内展现出其潜力。然而，AI的创造力与人类创造力相比仍有差距，需要进一步的研究和发展来提高其创造力和原创性。”
这也是很多专家对AI创造力水平的评价。目前看来，AI在创造力领域的作用，主要是倒逼人类拿出更高的创造力水平，以及帮助人类发展高阶创造力。
今后的孩子要更好地适应AI时代，除了培养善用AI且不同于AI的前三种能力素质，“终身学习力”也至关重要。随着科技进步，人类社会的发展变化越来越快。农业社会持续了一万年才迎来工业革命；工业社会持续两百年，就迎来了信息科技革命；信息技术才发展了不到一百年，全人类就已经在为智能社会的到来做准备。面对疾速变化的社会，人们的知识和技能会快速落伍，有些工作岗位可能突然就消失了，应对之道唯有终身学习。
总之，未来智能社会的人才需要具备的能力模型为：迭代AI力+高阶创造力+复杂沟通力+终身学习力（见图3—1）。
管理AI的四大核心法则
法则1：因材施用—找到AI应用的“最佳岗位”
人不是万能的，却总是去幻想“全知全能”的机器人，拥有无穷的法宝、能够解决各种麻烦的机器猫“哆啦A梦”就是这一梦想的体现。但现实中的AI就像人类创造的一切机器一样，只能以最优的性价比实现特定的应用。
我们运用AI的一个常见误区是要求某个AI同时擅长研究、写作、设计等任务。其实每个AI软件都有独特的优势和短板：AI或是擅长创意发散，精于文字组织；或是能够生成深度报告，善于整合信息。如果让擅长研究的AI去做市场调研，或让文案高手分析大量数据，结果必然不尽如人意。
因此，我们需要了解AI的“特长档案”，试用不同的AI，了解它们各自的优势领域，然后组建“AI团队”，精准进行任务匹配。
例如，DeepSeek擅长处理逻辑问题；Kimi擅长分析超长篇文档；Kimi和秘塔AI擅长写报告，做资料调研；文心一言背靠百度生态，能方便地调用文库、搜索等资源；豆包的语音交互做得好，很会聊天，不少家长和老师会让小朋友跟豆包交互；分析复杂的图表或设计图，也可以让豆包试试。
一个需要特别注意的事项是，AI擅长迭代优化，如果初次回答效果不佳，不要马上“嫌弃”它，可通过追问细化需求。最后，我们还要接受结果的不完美，正如员工有短板，AI也有局限性。
法则2：有效指令—清晰表达需求，拒绝“读心术”
许多人对AI的失望源于自身发出的模糊指令。如果你输入“写个德育教学改革方案”，AI输出的很可能是空洞的内容；如果明确要求“输出PPT大纲，分5部分，每部分3个要点”，结果就会让人满意得多。再比如，你输入“写一份中学生心理分析”，AI可能泛泛而谈；如果明确要求“分析近5年中学生心理健康相关的调研报告，总结三大趋势”，结果将截然不同。
（1）给推理大模型如DeepSeek–R1下达指令，要讲清楚“背景信息+直接需求（目标）+约束条件”。
人类交流依赖共同背景，而AI对此一无所知，提问时需补充细节。“如何提高孩子的成绩？”这样的问题过于笼统，正确示范是，“孩子上初三，英语薄弱，如何制订在半年内可执行的提高分数的计划？”
DeepSeek–R1是推理大模型，你不需要告诉它做事的具体步骤，用起来比较简单（就像我们不用指导学霸怎么做题）。但你还是需要告诉它，最终想要达成什么目标，比如“我的英语词汇量大约是2000个，我想在3个月之内达到3000个，帮我制订一份详细的学习计划”。它会自己思考、规划、推理、验证，最终找出最优路径。
人们都是在约束条件下做事的。“预算控制在5000元以内”，“幽默风趣的文案”或“专业严谨的报告”，“一篇500字的短文”或“一段100字以内的摘要”，这些都属于约束条件，要清晰地告诉AI这些条件。
（2）如果自己的需求不明确怎么办？可以先让AI帮助厘清思路。例如，“我需要分析近5年高考作文的命题规律，但不确定重点，请列出关键维度”。
遇到优质内容想要模仿，但自己无法精准拆解其优点时，可让AI来做阅读理解，分析其结构并生成类似文本，例如，“请解析以下文案，输出能生成同类内容的提示词”。
当自己的需求比较模糊的时候，可以在AI给出答案后继续追问，几个回合下来，自己的需求就表达精准了，AI给出的答案也接近了自己的需要。
（3）下达指令的另一个办法是角色扮演，通过指令让AI模拟特定角色，AI自动调整语言风格和专业深度之后，其回答会更贴近需求。例如，“扮演资深家庭教育顾问，用简洁的语言输出报告”或“扮演初中英语老师，用幽默的语言讲解过去分词”。
让AI进行角色扮演之所以能发挥作用，是因为这与AI大模型的训练机制有着密切联系。以医疗领域为例，AI在学习相关行业数据时，会了解到医生这一职业需要极度谨慎，因为言语失误可能造成严重后果。因此，当要求其扮演医生时，其专业性和严谨性便会相应地提高。
（4）下指令时，给AI参考案例。学生听不懂的时候，老师举个例子，他们往往就能理解了。AI也是如此，提供参考案例能够降低AI的理解成本，帮助它非常快速地捕捉需求。例如，“写一个野餐类的小红书爆款标题，参考案例：‘常被婆婆夸干净！我是这样清洁抽油烟机的！’”AI模仿案例风格，输出了一个还不错的结果：“没有野餐的春天，养不出快乐的孩子！”
（5）对AI提要求，最好直来直去。比如，“说人话，简洁点儿”“这个回答很不落地，给我具体的、可操作的步骤”“你说的我根本看不懂，用初中生能听懂的话再解释一遍”。这些指令不客气、不温柔，但能有效地提升答案的质量。
法则3：人才迭代—保持开放，拥抱AI“进化速度”
2025年的春天，很多人都有一个感受：AI工具的升级速度远超人类的进步速度，新工具层出不穷。例如，有写作者分享，他在使用“Get笔记”时，直接对着“Get笔记”讲自己的想法，它能快速、准确地识别，并且会自动优化语句结构，删掉口头禅和冗余词，再加上一些小小的修饰，出来的文字不仅通顺，而且还挺有“朋友圈感”，分享出去几乎不需要再润色。
新出现的AI工具往往性能更强大，如2024年的“明星工具”GPT—4，几个月后就被Claude或DeepSeek超越。如果固守单一工具，就像10年不换手机，终将被时代淘汰。
刘润老师强调：“在AI的世界里，忠诚可能是种负担，而持续尝鲜才是王道。我们对工具没有感情债，只有效率与价值。永远保持开放心态，让最优秀的AI为你所用。”
建议大家定期试用新工具，关注行业动态，每周花一两个小时测试新发布的AI应用。中国的不少免费工具未必逊色于付费产品。例如，腾讯元宝接入的DeepSeek“满血版”，功能强大且稳定（能规避DeepSeek网站或App有时会出现的“服务器繁忙”问题）a。今后，AI智能体技术的快速发展，将给教育者带来更大的惊喜。
法则4：打好组合拳—组合使用AI工具
既然AI工具各有所长，那么教育者可以将不同的AI工具组合使用，就像团队里不同员工相互配合完成任务。我们来看几个例子。
听完示范课、观摩课之后想快速做出思维导图，步骤很简单。先用Get笔记、讯飞听见或者飞书妙记，把自己的想法或课堂记录转成文字，再把文档传给DeepSeek，让它提炼要点并输出Markdown格式，然后导入Xmind等支持Markdown的导图软件，就能自动生成思维导图了。
网上有不少优质的教学视频，家长和老师想加快学习进度的话，可以打开开拍、剪映这类能提取视频文案的软件，输入B站视频链接获取文字稿，再让DeepSeek帮忙做总结、分析，提炼出核心观点。家长和老师如果想自己做数理化教学视频，可以先用DeepSeek写出科普文案，再用即梦这类AI视频生成工具，把文案转换成动画视频。
AI如同一匹“数字千里马”，能否发挥其潜力，取决于我们是否具备“伯乐思维”。从今天起，请尝试用管理者的眼光看待AI：清晰沟通，而非抱怨AI“智障”；因材施用，而非追求完美；持续进化，而非固守旧习；强强联合，而非单打独斗。当我们真正将AI视为团队伙伴时，教学工作、家庭教育会顺利很多。
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