AI出现后,我有什么用?

自从2023年开始接触ChatGPT3.5的时候，就已经能感觉到它对我一直以来所接受的教育产生了威胁，这种威胁不仅仅只是它挑战了我们的某些能力，而是直接对我的价值产生了挑战，于我而言这直接就拉响了最高级的警报，以至于让我在数月都陷入了极度焦虑与迷茫。

最开始的感受是神奇、震撼，感叹居然有这样一种能用自然语言与机器交流的技术，但是这种新鲜感很快转瞬即逝了，因为当我发现它能写代码、总结内容、写文章甚至写论文等等各种能力了之后，我开始问我自己：“那我有什么用？”就这一个问题，让我陷入了基本长达一整个学期的怀疑、焦虑与迷茫，因为我不知道再选择什么才是有价值的，似乎这十多年的学习都在一夜之间崩塌了。我拼命思考还有什么是AI做不到的，哪些知识、哪些学科、哪些行业未来还不会被AI替代。

直到现在重新回顾那段时间，回顾AI发展的历程，重新思考什么是学习了之后，我想我有了不同的认识。答案不在于我选择了哪个方向，而在于我怎么学。

当AI可以几秒钟解释一个概念、总结一本书、写一篇文章、解决一道题时，我们突然发现，过去大量被称为“学习”的行为，其实是在训练一种“获取、记忆和复现已有知识”的能力。请注意，这里对“学习”行为的判断，重点在于知识的复现。在过去，我们构建自己知识壁垒的形式可以有很多方式，比如知识的获取、记忆、理解、内化、应用、迁移、创造等等，最早你可以只需要能获取到足够稀缺的知识，以一种“我知道但你不知道”的方式就足以形成某种权威。显然互联网已经对这种由知识稀缺性形成壁垒造成了部分削弱，而AI对其的冲击显然更加直接且剧烈，现在想要再以“我知道但你不知道”的方式建立自身优势变得更加困难了。当然，知识稀缺性并没有彻底消失，真实世界中的一手信息和未被记录的事物，仍然可以构成知识壁垒。

上述这些知识壁垒，其实对应着过去学习和使用知识的不同阶段。在完成知识获取之后，便进入对知识的记忆与理解。二者并不存在绝对的先后关系，很多时候是同时发生的，真正关键的是这些知识是否最终构成了我们的认知结构。

而AI对传统学习模式最深刻的冲击，恰恰就发生在这个微妙的环节。暂且不论AI是否真正“理解”知识、是否形成了类似人类的认知结构，至少从外在表现和结果检验来看，它已经能够记住海量内容，并对这些内容进行重新组织、解释和输出。而真正有意思的地方就在这里，我们会突然发现，体制内教育长期以来检验学习成果的方式，恰恰也是如此——记住知识，再将其复现、解释或重新组织出来。

换言之，我们过去判断一个人“学会了没有”的方式，与今天判断一个大模型“掌握了没有”的方式，在某种意义上高度相似。AI可以不必证明自己形成了真正的认知结构，就能够将知识准确地重新呈现出来；而人同样可以不必真正形成认知结构，仅凭机械记忆和所谓应试技巧，就完成知识的复现，并由此获得“学习成果”的证明。而这或许才是AI对传统教育价值最深层的挑战。

现在再回到三年前，我无比理解当时那个无助的我，因为那时候我还是沉浸在对狭隘的“学习成果”的检验和对比当中，所以当AI开始轻易完成那些曾经被我视为能力证明的事情时，直接触发了“那我还有什么用”的意义崩塌。问题不在于选择了哪个方向，而在于我怎么学，怎么重新理解学习。

AI的出现已经在警示我们，学习不再只是不断获取、记忆和复现更多知识，而是在知识之上逐渐形成属于自己的认知结构、价值判断与创造能力，并最终能够据此理解世界、选择自己的方向，并为自己的选择承担责任。