ChatGPT与教育的未来：AI边界何在？人工智能将如何改变学习与创新？

王鹏 腾讯研究院资深专家

📚ChatGPT风靡全球，教育领域的革新引发了深入探讨，预示着AI对教育未来的深远影响。尽管AI教育的触角尚未触及所有地域，理解其界限与效能至关重要。因为正是在这样的认知下，我们能明确区分出AI无法取代的人类智慧之所在，为实体空间保留教育的核心价值。🌟

ChatGPT与AIGC将能做什么？

🌟ChatGPT：未来语言巨轮的秘密探索🔍ChatGPT，这个新兴的语言艺术大师，正以其独特的力量引领AI潮流。它并非无所不能，而是通过强大的学习能力，展示了趋势中的显著转变。尽管初期受限于数据更新和领域深度，它的成长速度令人惊叹。💡批评声中，我们看到一个正在磨砺的模型，不准确、数学弱的问题，就像初学者的笔误，未来升级后定会精准无瑕。它展现的创新与灵活性，让我们期待在NLP领域能看到更多数学和逻辑的提升。Solver in the making!随着训练的深入，大模型的全能性正逐步显现，综合性和通用性将如日中天。我们有理由相信，在不远的将来，ChatGPT将以惊人的速度超越我们的想象边界。🚀SEO优化提示：ChatGPT、AI趋势、学习能力、未来发展、NLP提升、全能性、综合通用

🎨💻以AI驱动的创新（AIGC）正在革新知识与内容创作的手法，将思维转化为机器生成的艺术品。从文字、图像到多维度空间，AIGC犹如一位无师自通的创意大师，能自动生成各类作品，包括文章、音乐、影视、设计乃至游戏，甚至还能操控机器人，引领一场前所未有的创新风暴。🚀在这个过程中，不可避免地涉及到人力的替代与转型，开启了一场智能时代的深刻变革。👩‍💻🌍

在历史上，这样的处境人类经历了好几次，但每一次都安然度过。当工业化到来的时候，大多数农民失去了土地，他们在工厂里找到了工作。当机器大生产到来的时候，大多数工人失去了工作，但他们转而在服务业找到了新工作。之前每一次替代时又提供了更多更好的新岗位。然而，这次机器看起来将在短期内替代的是所有领域的绝大部分工作岗位，无论脑力劳动还是体力劳动，而我们却还完全看不到这数以亿计的新岗位将从何产生。何况之前的每次行业更新，都付出了起码一代人的代价，前提还是公共教育系统能够及时应对并培养适应新技术的人才。

ChatGPT 已经可以高分通过了法律、医学等领域的考试。当然这也说明，全球范围内，“死记硬背+有限推理”仍然是目前教育和人才选拔的基本导向。培养工业社会需要的大量产业工人和工程师，是我们现有教育系统主要的任务，而且看起来短时间内不会有什么变化。所以作为焦虑的家长，又能为孩子的未来做些什么呢？公共教育来不及做的事情，只有靠家庭教育补足。

教育向何处去？

🌟在数字化时代的大浪潮中，教育的角色正悄然升级，成为引领未来的关键指南💡。想象一下，全能型的个人助手即将普及，那么哪些领域仍需我们亲力亲为去探索与提升呢？🎓教育模式是否需要与时俱进，以适应这场劳动力结构的深刻变革？传统的知识灌输路径将如何转型？🤔那些曾经的核心技能，是否会因技术的进步而变得过时？相反，创新思维、批判性思考和终身学习的能力将成为新的金钥匙🔑。教育不再仅仅局限于教室，而是要跨越界限，引导个体主动适应快速变化的世界。未来的教育将更加个性化，定制化课程将满足不同人的独特需求📚，而在线教育平台的兴起也将使得获取知识更为便捷。教师的角色将从单纯的传递者转变为启发者和指导者💡，帮助学生发现自我，培养创新精神。在这个数字化与人本交织的时代，让我们共同期待教育的新篇章，它将在塑造未来的道路上写下浓墨重彩的一笔🎨。别忘了，持续学习是永不过时的智慧选择！🎓

对于未来社会更需要什么样的人才，以及对基础教育的新要求，ChatGPT给了我一个中规中矩的回答：“需要培养更具有综合能力和创新能力的人才，而不是简单的知识传授。另外，需要更加注重教育人们具备适应未来社会的能力，例如学习能力、创造力、协作能力等。”然而这看起来简单的几个关键词，其实每个都需要辩证地去理解。

关于因材施教

首先，AIGC技术将改变教学的方式和模式，使因材施教成为可能。例如，通过智能化的内容生成和推荐系统，甚至交互式的学习工具和游戏等，学生可以获得更加个性化、多样化的学习体验，教师可以更加高效地生成教学素材、测试题和作业等，从而提高教学效率和质量。事实上，结合XR技术，每个学生完全可以接受完全不同的个性化教育，这时学校集中传授知识的意义就消失了，而与人沟通和协作也许就成了学校物理空间存在的意义。然而这样的学校，就完全可以在自然之中幕天席地了。

关于编程和数学

🌟改写版💡在许多人眼中，与自动化紧密相连的软件成了未来就业的新宠，于是自然而然地将目光投向编程和AI领域的精英培养——让孩子成为人工智能工程师。然而，真相并非如此简单。👩‍💻 编程，虽然看似是技术的核心，实则正面临被先进科技逐步取代的趋势。它更像是一个基础工具箱，而非决定未来的独门秘籍。相反，人工智能（AI）的内涵远超编码，它是软件背后的智慧与创新。💡 通往AI工程师的道路，需要更广阔的知识视野和对人性的理解，而不仅仅是代码的堆砌。在这个数字化时代，我们需要教育孩子们掌握更多跨学科技能，以适应未来的工作市场动态。因此，家长在引导孩子探索科技世界时，不妨跳出传统的编程思维，关注那些能够培养创造力、逻辑思考和解决问题能力的领域。🌈 让他们全面发展，为未来的挑战做好充分准备。

🌟🚀未来已来，AI技术引领个性化服务新时代！💡随着大模型训练成本的逐步降低，我们即将迎来与MaaS无缝对接的多模态API时代。无需繁琐编码，只需轻轻一唤，通过语音乃至脑机接口，就能享受到个性化的定制服务。就像GPT这位代码巨匠，已通过GitHub海量代码的滋养，具备了基本编码能力。🔥引领这一革命的是GPT-4的Copilot X，它集成了对话、代码生成、语音转码、Bug修复与代码解释等全方位功能。现在，ChatGPT正成为我探索Python编程的新伙伴，尽管初学者难免遇到小困扰，但它耐心十足，总能详尽解析错误并协助调试，让每一步都变得轻松愉快。📚💻拥抱AI，让我们一起迎接这个充满无限可能的编程新纪元！🌟

所以这样看来，编程的能力其实就转为了用语言描述需求的能力，当然无论是文生图还是控制机器人，人机交互的核心又回到了人与人沟通的语言。

但除了日常应用以外，算法的本质还是数学。毕竟每一篇AI论文里，最大篇幅的还是数学公式和推导过程。所以如果你想与AI协作，要学好语言，但如果你想定义和控制AI，恐怕还是要学好数学和逻辑思维。也只有逻辑思维，才可以让人从海量的信息里做出判断甚至批判，去芜存菁。

关于语言

哲学和语言学在早期很难区分，所以语言学习的意义可能远大于阅读、写作和翻译技能。描述世界和创造世界的能力，在数字世界里即将合二为一，这在我另一篇文章里也会解释。

虽然AI翻译领域发展迅速，实时互译似乎离我们不远，许多人可能认为不需要再花费大量时间学习外语。然而，最近与各种AIGC的交流中发现，在处理复杂情境时，一些AI工具仍然需要将中文翻译成英文再进行计算，尤其在涉及到微妙的图像和文辞修改时，英文水平的限制依然很明显。因此，未来对英文水平的要求不仅仅停留在日常翻译水平上，跨文化交流能力也显得尤为重要。

不仅如此，尽管许多国内公司正在使用中文语料进行模型训练，但中文语料只占整个互联网规模的5%，而且真实性和严谨性相对较差，因此中文大模型质量在很长一段时间内可能难以超越英文。因此，英文水平和英语思维方式可能仍然在未来孩子从事创新研究和工作中十分重要，甚至在人机交互中可能比编程还要重要。

考虑到对机器人的控制，未来很多简单任务都可以通过自然语言交互生成个性化程序来执行。当然如果是一个复杂的任务，仅用自然语言交互的难度其实并不小。而在使用文生图工具描绘建筑形象的过程中，也会越来越发现，能用自然语言把设计意向充分表达的能力，甚至可以替代之前建筑学学习中的草图能力。

最近，硅谷出现了一个全新的招聘岗位Prompt Engineer，意思是“提示工程师”。这个岗位不需要写代码，只需要找出合适的提示词，让AI发挥出潜力。也就是说，不需要技术背景，只要“会聊天”，也能当工程师。所以，高质量使用自然语言与机器沟通，语文和英语仍然是基本的能力。当然，提示工程师这件事也不会长久存在，而会变成我们每个人的基本技能，毕竟现在也很难见到ppt工程师或者Excel工程师。最终，还是需要每个人都掌握精确描述需求的能力，才能与AI沟通和协作。

关于学习与创新

大模型本质是一个统计模型，某种程度上代表了社会整体的认知。对于一些事实性的问题，很容易得到明确的答案。然而在绝大多数决策场景下，其实都是在综合大量信息的基础上，最终需要人的价值判断，ChatGPT经常表现为“端水大师”的情形，往往就是其无法替人做出的价值判断。

我们目前的教育体系主要还是传授知识。表面上看起来，AI很快就会对各种学科知识无所不知，这种能力最大意义上还是作为帮助我们快速学习获得信息的工具。如果一个人只有传递AI结果的能力，显然同样是被淘汰的。

对于任何人类已有的知识领域，AI都会具有绝对的优势，但在新领域的探索方面，AI还只能作为助手。而这些所谓创新领域，往往存在于各种学科的交叉领域。从小学到大学，我业余时间最常做的事情就是在图书馆看书，而且一般喜欢于每个书架挑一本来泛读。这样虽然学得杂而不精，但可以较早建立一个相对完整的知识框架，而终身学习的知识都可以分门别类地妥善收纳和读取。对多学科的基本了解，对从事跨领域的创新可以说是基本素养。借助AI高效的信息综合能力，我们可以获得快速而广泛的学习能力，掌握各学科的基础知识和规律，从而加速跨领域创新涌现的过程。

通过以上分析，我们会发现，似乎一个什么都会的AI并不能取代我们的学习过程，反而对语数外乃至更多学科的学习提出了更高的要求。

如《第三次浪潮》一书中所说，“第三次浪潮文明正好相反，其拥有许多特色：分散式生产、适当的规模、可再生的能源、疏散都市人口、在家中工作、自己生产自己消费等。这些活动相当接近第一次浪潮社会的模式，看起来似乎是时光倒流。这一历史性的变化所代表的并不是工业社会直线的延伸，而是方向的骤变——往往呈逆向发展。此转变至少应和300年前的工业文明等量齐观。同时，我们所面对的并不只是一场科技革命，而是一种全新文明的到来。”工业时代的培养熟练工人的教育系统，跟这个时代一样即将结束，而未来文明的很多特征，包括教育与人，也许更像农业时代的状态。

在AIGC带来的变革之中，也许绝大多数劳动者都会被淘汰，就连打标签的工作以后也会是AI做得更好。当然极大发展的生产力也许仍会实现全民基本收入。只有极少数人能够且需要与AI一起协作。这可能也是未来教育并不乐观的方向：大多数人躺平，少数人更加努力。

也许与目前简单减负的方式不同，数学、语文、外语，包括更多领域的基础知识，在未来对人的要求只会更高，但并不是多刷题和刷难题的方向，而是需要更全面综合的知识体系。对于解决某个方向的特定工程问题，AI会很容易学会人类的技能。但未来的创新，可能只有百科全书式的人才才能胜任。在AI因材施教方式的帮助下，人类也许又有可能重新达到这种状态，并发挥人类大脑的量子计算机制，帮助AI进化。对于孩子未来如何与AI共处，公共教育系统是很难应对的，这就需要每个家长自己做出抉择和努力。

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