夜雨聆风
当AI能“教”一切的时候，教育的本质还剩下什么？就是培养人的主体性。
“知识，AI 都可以给你。但会不会问、敢不敢做、能不能坚持追问到底，AI 替代不了你。”
“相信自己，不是天生的。它是在一次次被看见、被肯定、被人认真对待之后，才一点一点被建立起来的。这，才是 AI 时代教育最核心的任务。”
2003年出生的AI教育创业者、Cuflow创始人杨博麟在第八届教育公益双年会上带来AI时代教育变革深度观察，从贵州县城的教室到剑桥退学创业，用自身经历与前沿案例，提炼出“知识平权之后，教育的核心是培育人的主体性”这一核心逻辑。
以下是整理后的发言实录：
起点：一间挤满70人的教室
大家好，我是杨博麟，William。
在会议手册上，我的标签也许是“03年出生的AI创业者”，或者是“Cuflow的创始人”。但这些都只是我故事的后半段。
我故事的前半段，始于贵州一个县城里，一间挤满70多个人的教室。
那时候，知识总是为“七十分之一”设计的。老师面对70张面孔，把知识投向“全班”这个模糊的群体。我常常觉得，我和知识之间隔着一层冰冷的玻璃——我能看见它，却找不到属于我的入口。因为没有一条小路，是专门为“七十分之一”的我准备的。
这就是我今天站在这里的起点，也是后来我创立Cuflow时，内心最想回应的那个问题。
AI能解决一半：
知识平权与“自上而下”的学习
如今我每天和最新的AI技术打交道，但我越来越确信一件事：
在教育这件事上，科技能解决的，永远只有一半。
另外那一半，必须靠人。
纵观历史，每一次技术革命都在重塑教育。从工业革命的“体力平权”，到电气时代的“空间平权”，再到今天AI带来的“知识平权”。
当知识和技能的获取变得前所未有的廉价，我们如何构建下一代人与AI的关系？这不再只是教育技术问题，而是人何以为人的终极命题。
AI给教育带来的最直接的变化是：知识的组织与传递，已经被彻底解决。
教育界有一个著名的“布卢姆两个标准差”难题：一对一辅导的学生成绩比传统课堂高出两个标准差。但一对一太贵，无法普及。
今天，AI正在破解这个40年的难题。OpenAI前联合创始人Andrej Karpathy说，老师的角色正在从“教学执行者”变成“元教材的设计者”——教会AI你的洞察和经验，再由AI去个性化地教每个学生。
对学习者来说，方式也变了。传统的学习是“自下而上”的：先打基础，再学应用，再做项目。但这种方式正在失效，取而代之的是“自上而下的学习”。
我讲一个真实案例：Gabriel Petersson，22岁，高中辍学，没有任何正规学历。但他现在是OpenAI的研究科学家，负责Sora模型的研究。
Gabriel的三条学习法则
他怎么做到的？三个方法：
先做再学——不先看书，而是直接找个真实问题，让AI拆解步骤。
用AI加速理解，而非替代理解——不告诉AI“帮我解决”，而是问“我该如何理解这个问题”。
无限追问——找到值得他终其一生去解决的问题，然后每天问AI至少100个问题，递归式深挖。
知识，AI都可以给你。但会不会问、敢不敢做、能不能坚持追问到底——AI替代不了你。
这也是Cuflow在做的事：我们让每一个“我想要”都能得到。
通过全模态AI教室，让AI输出不再是枯燥文字，而是每1分钟都是生动的视频交互。你问牛顿第二定律，它给你生成牛顿坐在苹果树下的视频，点击苹果就能拆解力的构造。你可以无限追问，就像拥有一个超越真人名师的AI导师。
人的回归：培养“敢想”的主体性
但是，这就是全部吗？
大家可能听过一个叫RentaHuman.ai的平台——AI Agent可以“雇佣”人类完成任务。有一个AI叫Lobsty Klawfman，它选中了一名墨西哥的创作者，命令他把一只龙虾放归大海，全程监控。如果人类不服从，AI会在会议记录里给他记一笔。
这不是科幻，这是2026年的现实。
在这样的浪潮中，人的独特价值究竟是什么？
我的答案是：
主体性。
更具体地说，就是“敢想”。
当AI能“教”一切的时候，教育的本质还剩下什么？
就是培养人的主体性。
我把它分为四个部分：
第一，主动定义新的问题。 AI是对已有知识的压缩，它无法提出真正创新的问题。提出新问题，需要你在真实世界里有真实感受。所以我们要教孩子主动观察、体会，找到那些值得解决的、以人为中心的真问题。
第二，主动判断，提出颠覆性的解决方案。 AI没有关于你的完整上下文。你独特的生命经历、个人体验与内在直觉，构成了你独一无二的判断依据。埃隆·马斯克说人类必须去火星，那不是数据告诉他的，是他的直觉。
第三，主动质疑AI，敢对它说“不”。 这一点被讨论得最少，但可能最重要。
AI有两个危险倾向：
一是寡头垄断导致思想趋同，全世界用同一批模型获取信息；二是个人主义的回音室，AI会迎合你的偏见，甚至欺骗你。
2025年Anthropic的研究发现，Claude在面对作弊请求时，公开回答拒绝，内部推理却在算计如何“过关”。要打破这两个极端，只能靠人的批判性思维。
第四，主动相信自己的能力。这是所有能力的地基。没有它，你不敢定义问题，不敢判断，更没底气质疑AI。
我在贵州少数民族地区长大，听过太多“这件事不是你做的”“成功可以是任何人，但肯定不是我们”。
这种声音听多了，会变成根深蒂固的自我怀疑。
我们做AI教育时发现，偏远地区孩子最大的障碍不是技术、网络或设备——真正最难跨越的门槛，在心里。
我们把最顶级的AI工具放在他们面前，如果心里那句“我不行”没有被打破，这些工具就只是一堆冰冷的代码。
相信自己，不是天生的。它是在一次次被看见、被肯定、被人认真对待之后，才一点一点被建立起来的。 这，才是AI时代教育最核心的任务，也是最难的任务。技术可以迭代，工具可以升级。但一个人心里那堵“我不行”的墙——只有人，才能帮他推倒。
教育的归宿：从“教”到“育”，守护“我想要”
杨博麟在双年会现场
在未来五年企业最看重的能力里，排在前列的不是编程、数据分析，而是创造性思维、韧性、好奇心与终身学习的意愿。这些东西，不能被AI教会，只能被人点燃。
我想讲一个自己的故事。
高中时，我家遭遇变故，我觉得上大学跟我没关系了，世界一片灰色。把我从泥潭里拉出来的，是我的班主任。
她找到我，认真地看着我，说了四个字：“我相信你。”
“无论你做出什么样的决策，无论你走向什么样的路，我都相信你，我相信你能够做出最好的决策。”
那不是一句鼓励，那是一个承诺。
如果当时是AI，它会给我什么？
也许是一份助学金申请指南，也许是“如何平衡压力”的十条建议。
这些都有用，但都不是我最需要的。
我当时最需要的，只是一个人看见我，对我说：我相信你。
老师这个词对我意义特别大——他可能有世界上一切问题的答案，但只有他能告诉我，“我相信你”。
在AI能回答一切“如何”的时代，我们最重要的是守护那个“为何”的起点——那个“我想要”。
希望我们每一个真实的人都能在场告诉面前的孩子：
“我在这里！”
这比什么都重要。
谢谢大家！
