今天小編分享的教育經驗：DeepSeek的創新，給教育人提了一個新問題，歡迎閱讀。
圖源：Unsplash
作者：大發（李卓），知智教育創始人 /CEO、前快手教育生态運營總監。
問題抛出的瞬間，R1 給出了推理過程。很好，幹淨利落。
但我卻陷入了前所未有的空虛——停下了手頭推進的 AI 項目、也不再樂此不疲去制造各類教育教育場景的 prompt。與絕大多數人的第一觀感一樣，R1 顯露出來的推演智慧與語言表達，讓一個教育工作者開始深深懷疑，我們現在教的知識、給孩子提供的學習路徑，未來到底還有什麼用？
從 GPT3.5 到 o1 等，更多像面對一個武林高手，雖然你強則他強，但終歸你知道自己還有一些知識論、跨學科的絕學。直到 R1 用 " 深度思考 " 掀開了鬥篷，顯露出招的方法時，許多教學領網域中知識與推理的絕招，也就成了茶館裡老秀才的吹噓。
以下内容，是這幾天思考 AI 時代，未來培養孩子的一些想法。這個過程中，也與 R1 進行了讨論。為示便宜，撰寫的内容也讓它做了文字的優化。
文章分三部分：
第一部分從宏觀角度，明确現在教育面對的挑戰，以及之後學習的一些方向變化。
第二部分從中觀層面梳理 AI 時代，人類知識與技能的分層。
最後，第三部分給出我覺得在未來，可能值得孩子學習的内容。
宏觀：AI 時代的教育突圍戰
1. " 知識與技能 " 的新挑戰
AI 對教育價值的挑戰，我的觀點始終如一：
教育遵循經濟學基礎的 " 成本 - 產出 " 模型。當 AI 在規範技能（如編程框架應用、财務報表分析）供給過剩時，在 " 固定場景與标準化執行 " 的相關領網域，AI 產出的低成本，将使得人類在此習得的知識與技能，并無實用價值。
當許多高校還在試圖将卷積神經網絡的理論知識，镌刻進學生記憶時，多模态訓練集群的指示燈已在深夜裡匯成一片星海。編程、财會等标準化技能的半衰期已縮短至 12 個月，而法學院教授仍在用三年時間雕琢合同條款的修辭藝術——直到某天，學生發現 AI 生成的法務文書不僅成本僅有 0.3 美元 / 千字，還能自動标注《民法典》的迭代軌迹。
這幕割裂的場景，恰似莊子預言的 " 有機事者必有機心 " —— AI 以量子躍遷般的速度進化時，人類用五年光陰鑄就的知識利劍，正在數字洪流中鏽蝕成思想的桎梏。GPT-5 的語料庫每擴容一次，傳統教育體系精心編制的 " 技能達标手冊 " 便剝落一頁。
這種荒誕的錯位，令經濟學家托馬斯 · 謝林筆下的 " 策略行為理論 " 在現實面前淪為黑色幽默：當教育投入與職業回報的時滞，超過技術迭代周期，" 五年寒窗 " 便成了西西弗斯式的投資。
2. AI 的硬邊界：人類認知的諾亞方舟
然而，若将目光投向技術狂歡的背面，也會發現一片未被矽基浪潮淹沒的認知高地。這也是 AI 與人在能力與應用的邊界所在：
因果律碰壁
AI 對于因果性的判斷與相關性的判斷，還存在明顯的邊界。馮 · 諾依曼架構的二進制世界裡，再精密的算法也不過是相關性引擎。
如科學哲學家南希 · 卡特賴特所言：" 因果關系是自然界最奢侈的饋贈，它只向具備反思能力的觀察者顯現。"
能量代謝差距
特斯拉 Dojo 超算單次訓練消耗的電力，足以讓杭州西湖的夜燈長明十年。當人類大腦以 20 瓦的功耗完成價值判斷時，AI 系統卻在用 3000 倍的能耗，模仿思維的皮毛。
具身認知赤字
成都火鍋店裡升騰的霧氣，或許比任何課堂更能诠釋教育的本質。食客們通過微妙表情完成美食感受的能力，讓梅洛 - 龐蒂的 " 身體現象學 " 在麻辣鮮香中復活——神經科學證明，涮毛肚時激發的鏡像神經元共振，其信息密度甚至超過 GPT-5 的整個語料庫。這是根植于碳基生物本能的 " 元學習能力 "。
道德張力困境
自動駕駛緊急，避讓選擇撞老人還是孕婦的本質，是算法無力解決的道德數學。
當歐盟 AI 法案第 14 條，已禁止算法進行生命權重類決策時，陀思妥耶夫斯基 " 美将拯救世界 " 的箴言突然有了新的注腳——在道德模糊地帶作出選擇的勇氣，始終是人類獨有的 " 暗知識 "。
3. 未來人類學習的三個基點
元認知訓練：思維的導航儀
" 未來屬于那些懂得如何與機器共舞的人。"
當 AI 專家模型的激活頻率突破 32 毫秒 / 次，人類必須進化出更高維的認知範式——不是記憶知識圖譜，而是掌握在信息洪流中構建問題框架的 " 認知羅盤 "。
在 AlphaFold 破解蛋白質折疊之謎後，結構生物學家并未失業，反而在 AI 标注的百萬種構象中，尋找 0.001% 的異常波動——這恰似愛因斯坦在牛頓力學框架外，窺見時空彎曲的微光。
教育的使命由此發生躍遷：從傳授确定性的知識坐标，轉向培育在混沌中捕捉靈光的能力。
麻省理工學院 Media Lab 的實驗揭示，當學生使用 AI 完成 80% 的程式編碼後，其創造力峰值出現在剩餘 20% 的調試環節。哲學家丹尼特所說的 " 直覺泵 "，在教育場景中正演變為 "AI 腳手架 " ——它不是替代思考，而是将認知負荷轉移到更高維度的戰略布局。
情感共振：文化的基因密碼
鏡像神經元系統產生的情感共振，無法被二進制精确模拟（Nature 2024 論文結論）。成都茶館裡的評書藝人，比 MOOC 平台更早參透教育真谛。當老茶客随着折扇開合露出會心微笑時，對說書人的大腦激勵（鏡像神經元激發的信息熵），相當于 ChatGPT 處理 5000 個 token 的復雜度。
這種浸潤在蓋碗茶香中的 " 暗知識 "，構成了本土教育突圍的文化基底——就像蘇州園林的漏窗，既阻隔又連接，在限制中創造無限可能。
復雜決策：道德迷霧中的火把
WHO《AI 醫療倫理指南》有一強制條款，傳染病暴發最為嚴峻的時刻，疫苗分配方案，需要人類的決策，作為責任的承擔者。
古希臘智者普羅泰戈拉 " 人是萬物的尺度 " 的宣言，在 AI 時代獲得了新解：我們衡量技術的尺度，恰恰在于那些無法被量化的領網域。流血的道德選擇，必須讓人類來承擔責任——這不是算法的 " 不能 "，而是人類在價值張力中，展現的生存智慧。
所有教育行為必須保證 " 生命在場證明 "。這種在非結構化環境中動态權衡的能力，構成了碳基文明的決策護城河。
由此提示出我們教育的突圍方向：從鍛造 " 标準化的知識容器 "，轉向培養能在邏輯深淵邊緣起舞的，" 邊界開拓者 "。
也如費曼用粉筆寫下狄拉克方程時強調的：" 物理定律的精妙，在于它允許美存在。" 人對 " 美 " 的感受與表達，是文明最深邃的韌性——當 AI 能模拟《蘭亭序》每個筆鋒時，真正珍貴的仍是王羲之酒醉時那份 " 後之視今，亦猶今之視昔 " 的生命頓悟。
當教育教會我們，在算法的精确與生命的混沌間，保持必要的 " 思辨與審美 " 的張力，碳基文明便完成了對矽基浪潮最優雅的超越。
中觀：人類知識金字塔的價值遷徙
我們基于上一章節的觀點，根據現有 AI 能力的背景下，我們可以對人類的知識，進行一個簡單分層：
1. 可編碼層：流沙城堡的宿命
如同北極冰川在暖化中消融，任何能被算法解構的知識體系，都将以三年 70% 的速率崩解。可以遇見，單純沉浸于用「考證 / 考研 KPI」，而非想清楚其引申意義的年輕人 ，花半年考的證，AI 三天就能學會。
由此印證維特根斯坦的斷言：" 語言的邊界即是世界的邊界 " ——在算法語言覆蓋的領網域，人類終将讓渡認知主權。
2. 協作共行層：鋼絲繩上的共舞
DeepSeek-V3 發布一個多月，最火的場景之一是 AI 算命。
雖然讓人哂笑，但是 AI 算命這種協作恰似陰陽太極——人類掌控 " 道 " 的維度（知識調取的指令，價值取向與審美判斷），AI 窮盡 " 術 " 的可能（執行效率與形式創新），給到每一個人個性化的服務。這類知識，相信馬上會成為未來十年，應用層面的主流知識技能。
從宏觀角度，勞動資源配置角度，其帶來的效率提升、產出增加，将會把我們帶來工業革命之後下一個 " 豐盛年代 "。
但是，作為個體，如果教育工作者教導年輕人，以此構建自己就業、工作價值的護城河，同樣存在風險：
技術蔓延的海嘯
當 AI 進化出自主定義價值框架的能力，今日風光的 "AI 調教師 " 的工作產出，可能淪為算法飼料。把工作流程優化得只剩 AI 能幹的活，等于給自己挖墳。
我預計，Prompt Engineering 崗位的薪資溢價在 2025 年登頂後，因 AI 接口的自主進化，以每年 15% 的速度貶值。人類在協作層與算法展開的拉鋸戰，有可能如同希臘神話中的普羅克魯斯特斯之床——不斷削足适履以适配變化的規則，直至認知透支。
決策退化的慢性毒藥
過度依賴 AI 生成選項，人類的決策肌肉會像長期卧床者的腿部肌肉般萎縮。這裡的經典命題是：如果飛機無人駕駛安全運行了 10 年，忽然一架飛機 AI 失效了，飛行員可還記得十年前的操作技能？
3. 情感鏈接與文化構建層：文明的邊界
不妨開個腦洞：如果一個英超球隊經理，聘請了一個藝術家，把他們重大失利的賽事，都表達成一個藝術品，放在球館門口，以 " 傷疤 " 激勵球員下個賽季的表現——這事兒讓 AI 幹，好還是不好？
而在情感基礎上，文化感受恰似青銅器上的饕餮紋——在猙獰表象下，藏着文明應對現實的意向化表達。即使千年以後，我們站在 " 婦好鸮尊 " 面前，依然能感受到 " 天命玄鳥，降而生商 " 的族群自豪感一樣。
再用現在年輕人喜歡的文化傳播舉個例。要把城市髒攤兒吃出米其林味道，例如給煎餅果子寫《百年孤獨》式文案。這樣行為產生的文化消費價值，也遠比老老實實給餐廳準備美團推廣物料更有價值。
抗替代能力熱力圖——技能的未來定價
健康第一
在 AI 試圖復刻意識的時代，人類身體的生物性，反而成為核心價值。
強烈建議學校，每天把體育課，安排在第一節文化課之前。同時，課程要提供多種體育項目，尤其是團體競技項目，作為孩子協作、競争意識的培養。
而老師的責任，首先在于激勵孩子，依據努力程度而非技能，對孩子進行鼓勵。
同時，核心的教育評價，可以智能手表 +AI 支持的 " 健康數據 " 報告作為學生進步、教學評價的依據，綜合考慮體能得分、血壓、膽固醇水平等因素。尤其是課程中，學生的心率應保持在最大心率的 80% 到 90% 内。
這與教育經濟學中，公立教育系統承擔勞動力價值提升的目标一致。如上文所述，人體的健康系統，是四十六億年生命迭代出的精密 " 算法 "，在 AI 時代依然具備最大價值。
人機知識協作：以批判性思維與新聞寫作為例
好的媒體寫作教育，首先應該教會學生信息辨别與輿論批判的能力。
個人觀點，AI 自媒體時代，大量 AI 内容泛濫與流量飢渴的背景下，大學本科都應該進行《謠言解剖室》實踐：例如讓學生使用 ChatGPT 生成關于核污染水的 20 種陰謀論，再用維基百科編輯規則，逐條标注其語言誘餌。
如此培養出的學生，如果再面對海鮮污染的洶湧輿論，保持理性判斷的比例一定比現在高出不少。
更重要的是，貫穿所有學科的 " 元認知 " 練習。元認知是 " 對思考的思考 "，其核心在于監控學習策略的有效性。斯坦福大學 " 學習科學實驗室 " 開發了 AI 反饋系統，實時标注學生的思維卡點（如論文寫作中的邏輯跳躍），并推薦元認知提問模板（如 " 我的結論是否有反例？"）。
建議中學教育 AI 化中，可引入類似工具，将反思内化為習慣。
人機物理協作：以數字經濟為例
基于現有具身智能（例如工業制造），以及勞動力高密度行業（例如快遞與外賣）的 AI 發展趨勢來看，之後教育内容的主流，還是會強調：
基于物理世界的建模和應用：教授如何将自身動作，編碼為機器可識别的參數（如通過動作捕捉訓練機械臂協同靈敏度）多模态互動：培養同時處理物理反饋（觸覺 / 力覺）與決策、行動的認知帶寬擴展
然而，要強調的是，建模和編碼是固定規則，但是基于實際工作場景的規則及決策教育，更值得作為前提去作為課程：
例如，雙 11 之後，AI 可以基于快遞員的寄送效率和單量，分配最合理的配送方案。但快遞員的身體狀态與家庭 " 雞毛蒜皮 "，本身應該作為決策的一部分，交由站長來進行最終配送方案的制定和調整。而其相關的決策規則和邏輯，本身值得培養。
再如大暴雨來了，快遞員依然能收到系統派單，是否有拒絕接單還能規避懲罰的規則。這對于平台決策者和運營者來講，制定 " 規則 " 的教育内容至關重要。
尤其是對于數字化、AI 化、具身化的開發者的教育與培養來說，放下技術工具，回歸行業經驗應該作為教育前提：
假如一日本摔跤學校，參考奧斯卡得獎作品《點球成金》的案例，開發一 " 摔跤 AI 教練 "：雖然算法能精準分析運動員骨骼角度，但學生們在真實對抗中取勝的關鍵，在于可以對于動作的肌肉記憶練習。因為相關動作本身，就在于百年迭代的軀體記憶。
如果不懂復雜場景的關鍵要素，很容易裹挾資本制造 Theranos 的笑話和悲劇。（作者注：Theranos 公司聲稱研發出了一項革命性的血液檢測技術，只需通過指尖采集幾滴血，就能檢測多達 240 種指标。吸引了眾多知名投資者，包括傳媒大亨魯珀特・默多克、甲骨文聯合創始人拉裡・埃裡森等，公司估值一度高達 90 億美元。最後因為數據造假等問題一地雞毛。）
緊急接管能力：算法休克下的原始決策力
沒有駕照的人，未來能否獨立乘坐自動駕駛的汽車？
我的觀點是，不可以。再高的效率追求，個體都不能把自己安全、生命的權力讓渡出去。高級别的自動化程式（無人駕駛、食品加工），即使是趨近于 0 的故障率，也應該保留人手工接管的能力。
因此，未來多數被自動化接管的場景，無論是制造還是出行，依然要培養一部分人基于本能、經驗與道德直覺的快速反應能力。漢娜 · 阿倫特強調 " 行動中的思考 "，緊急接管不僅是技能，更是責任意識的覺醒——學生需理解，人類永遠是復雜系統的最終責任人。
組織構建：創新型的組織如何激發
德魯克在《創新與企業家精神》中強調：" 創新是組織的功能，而不是天才的靈光一現。系統化的創新需要構建能持續產生創意的組織結構 "。近期 DeepSeek 的創新突破，讓許多對 " 企業家精神 "" 創新文化 " 的讨論有了實際案例。
例如，DeepSeek 并沒有與大多數科技公司競争一樣，去挖掘頭部大廠、關鍵崗位的專家人才。而是保持了平均年齡 25 歲、本土大學對應專業的年輕成員。無疑，在基礎研究領網域，不受過去成功模式與思維慣性束縛的群體形态，就如約瑟夫 · 熊彼特在《經濟發展理論》預見的場景：" 創造性破壞的浪潮往往由新進入者推動，他們不受既有組織慣例的束縛。"
此外，DeepSeek 對于創新容錯的接納率遠高于許多技術公司。50% 的創新損失，無疑為其在模型預訓練、後訓練的許多創新，提供了寬松氛圍。
尤其是對創新想法的接納，在經濟學領網域，對于創新的歸納，并不在于資源配置優化，而是實現生產要素的從未有過的組合。據說本次 DeepSeek 模型的最新訓練方式之一，就來源于一個實習生的構想。
當然，好的商業分析不應該基于後事之師去為成功做注解。但在教育領網域，無論是德魯克的組織思想，還是熊皮特對于創新理論的說明，其作為培養組織能力、創新思維、技術洞察及組織文化創造，都應該納入到未來人才培養的基本課程目錄之中。
文化思想構建：經典文化的當下塑造為例
前文所述已經不少，此處再補充兩個教學設計的細節。
在古典字畫領網域，未來 AI 在識别古畫顏料成分上一定強于個人，但修復方案的色彩風格決策仍需人工介入——修復師需結合歷史文獻、美學經驗，甚至參觀者的情感預期，如《千裡江山圖》的青綠色調象征 " 江山永固 "，其代表着宋徽宗時期的精神内涵與文化審美。
未來的文學課上，學生當然可以用 AI 生成了一組 " 完美 " 的唐宋詩詞，但課程中依然要記錄下學生平仄失調的句子。這就與天下第一行書《蘭亭集序》中塗抹的黑色墨迹一樣，勘誤的印記，記錄着酒後書寫時的手部晃動與精神飄忽——這才是詩人彼時放浪形骸的精神印記。
復雜問題決策：以醫學倫理決策為例
薄世寧醫生在《命懸一線，我不放手》中提到過一觀點：在與重症患者家屬溝通治療方案時，要考慮到家屬面對突如其來的打擊，會進入思維麻木、遲鈍甚至激越都是常态。此時，一個沒有醫學專業背景的普通人，不可能真正理解晦澀的專業名詞和救治原理。
醫生與家屬共同決策治療方案，不是把決定權 " 甩 " 給患者及其家屬，而是由醫生提出具有一定傾向性的建議，供他們選擇。
顯然未來醫學教育，教會學生使用 AI 對于疾病的診斷分析和方案非常必要。然而，患者家屬、家庭财產承受能力、具體溝通的過程，這類多維因素，也需要醫生去理解。
如哈佛醫學院提出的不完美決策力理論，也同樣應該作為課程一部分——在器官分配等倫理困境中，人類需要學習評估算法無法量化的參數：一個父親的眼淚滲透病歷本的溼度值數據，一定沒有眼淚滴落的瞬間更能打動觀者。
後記
寫到這裡，基本可以收尾，有價值的思考和想法，基本都已經陳列出來。
但也借着這個機會，與親友們同步我接下來的一些計劃：
我會邀請在中國教育行業各個專業角度最為稱道的專家，共建一系列針對 " 家庭場景 AI 落地 " 的課程。
首先，是對現有教育體系的反應。孩子不寫作業怎麼辦？成績提升怎麼辦？當孩子在成績的暗礁區抛錨時，風帆其實一直握在自己手裡。
之後，是回歸常識的基本路徑。孩子的興趣挖掘，以及習慣養成，可以有哪些？我們得幫孩子釣上心裡那條錦鯉。
最後，我們把家依然定義為一個接納、關懷與鼓勵的地方。怎麼在現有的教育競争與擁擠的教育評價體系下，讓一個孩子回歸到自洽、幸福與獨立的養成？就算整個太平洋都在比賽誰先到大洋彼岸，每個家的船塢裡該有曬着太陽的牡蛎。
AI 能做許多事，但重要的是邁出來的第一步——努力做好吧！
上文提到的未來教育構想，不過是鐵屋中鑿出的新氣孔。但既已嗅到新風，前面還是荒原，總得用這些思考的碎石，鋪出條能下腳的硬地。
絕大多數時候，市場化的教育從業者都是現實邏輯響應者，用理性的天平稱量完了用戶、商業、回報的砝碼。并在與他人的言談中，以解構現實為戲，碰撞自诩的 " 聰明 " 的酒杯。
但是，對于教育樸素的熱情，又讓技術創新的潮水常常漫過理性堤壩。時而蛻變成手持長矛的現代堂吉诃德——朝向教育的内卷化、不均衡——那些穩定而頑固的問題衝鋒。
往往清醒，時而困惑。
我想，一個教育創業者的幸運在于，即使在混沌中邁出一小步，老師的行動、孩子的變化、家長的信任，這些同路人的足音也會匯成奏鳴曲般的回響。如莎翁在十四行詩中的箴言：" 玫瑰不稱玫瑰，依然芳香如故 "。
在技術不斷延展我們生命長度的時候，歸老之年，回顧此時的行動，或許會欣喜—— 2025 年初，我們在 AI 的巴别塔下，種出了幾株會思考的橄榄樹。
