今天小编分享的教育经验：DeepSeek的创新，给教育人提了一个新问题，欢迎阅读。
图源：Unsplash
作者：大发（李卓），知智教育创始人 /CEO、前快手教育生态运营总监。
问题抛出的瞬间，R1 给出了推理过程。很好，干净利落。
但我却陷入了前所未有的空虚——停下了手头推进的 AI 项目、也不再乐此不疲去制造各类教育教育场景的 prompt。与绝大多数人的第一观感一样，R1 显露出来的推演智慧与语言表达，让一个教育工作者开始深深怀疑，我们现在教的知识、给孩子提供的学习路径，未来到底还有什么用？
从 GPT3.5 到 o1 等，更多像面对一个武林高手，虽然你强则他强，但终归你知道自己还有一些知识论、跨学科的绝学。直到 R1 用 " 深度思考 " 掀开了斗篷，显露出招的方法时，许多教学领網域中知识与推理的绝招，也就成了茶馆里老秀才的吹嘘。
以下内容，是这几天思考 AI 时代，未来培养孩子的一些想法。这个过程中，也与 R1 进行了讨论。为示便宜，撰写的内容也让它做了文字的优化。
文章分三部分：
第一部分从宏观角度，明确现在教育面对的挑战，以及之后学习的一些方向变化。
第二部分从中观层面梳理 AI 时代，人类知识与技能的分层。
最后，第三部分给出我觉得在未来，可能值得孩子学习的内容。
宏观：AI 时代的教育突围战
1. " 知识与技能 " 的新挑战
AI 对教育价值的挑战，我的观点始终如一：
教育遵循经济学基础的 " 成本 - 产出 " 模型。当 AI 在规范技能（如编程框架应用、财务报表分析）供给过剩时，在 " 固定场景与标准化执行 " 的相关领網域，AI 产出的低成本，将使得人类在此习得的知识与技能，并无实用价值。
当许多高校还在试图将卷积神经网络的理论知识，镌刻进学生记忆时，多模态训练集群的指示灯已在深夜里汇成一片星海。编程、财会等标准化技能的半衰期已缩短至 12 个月，而法学院教授仍在用三年时间雕琢合同条款的修辞艺术——直到某天，学生发现 AI 生成的法务文书不仅成本仅有 0.3 美元 / 千字，还能自动标注《民法典》的迭代轨迹。
这幕割裂的场景，恰似庄子预言的 " 有机事者必有机心 " —— AI 以量子跃迁般的速度进化时，人类用五年光阴铸就的知识利剑，正在数字洪流中锈蚀成思想的桎梏。GPT-5 的语料库每扩容一次，传统教育体系精心编制的 " 技能达标手册 " 便剥落一页。
这种荒诞的错位，令经济学家托马斯 · 谢林笔下的 " 策略行为理论 " 在现实面前沦为黑色幽默：当教育投入与职业回报的时滞，超过技术迭代周期，" 五年寒窗 " 便成了西西弗斯式的投资。
2. AI 的硬边界：人类认知的诺亚方舟
然而，若将目光投向技术狂欢的背面，也会发现一片未被硅基浪潮淹没的认知高地。这也是 AI 与人在能力与应用的边界所在：
因果律碰壁
AI 对于因果性的判断与相关性的判断，还存在明显的边界。冯 · 诺依曼架构的二进制世界里，再精密的算法也不过是相关性引擎。
如科学哲学家南希 · 卡特赖特所言：" 因果关系是自然界最奢侈的馈赠，它只向具备反思能力的观察者显现。"
能量代谢差距
特斯拉 Dojo 超算单次训练消耗的电力，足以让杭州西湖的夜灯长明十年。当人类大腦以 20 瓦的功耗完成价值判断时，AI 系统却在用 3000 倍的能耗，模仿思维的皮毛。
具身认知赤字
成都火锅店里升腾的雾气，或许比任何课堂更能诠释教育的本质。食客们通过微妙表情完成美食感受的能力，让梅洛 - 庞蒂的 " 身体现象学 " 在麻辣鲜香中复活——神经科学证明，涮毛肚时激发的镜像神经元共振，其信息密度甚至超过 GPT-5 的整个语料库。这是根植于碳基生物本能的 " 元学习能力 "。
道德张力困境
自动驾驶紧急，避让选择撞老人还是孕妇的本质，是算法无力解决的道德数学。
当欧盟 AI 法案第 14 条，已禁止算法进行生命权重类决策时，陀思妥耶夫斯基 " 美将拯救世界 " 的箴言突然有了新的注脚——在道德模糊地带作出选择的勇气，始终是人类独有的 " 暗知识 "。
3. 未来人类学习的三个基点
元认知训练：思维的导航仪
" 未来属于那些懂得如何与机器共舞的人。"
当 AI 专家模型的激活频率突破 32 毫秒 / 次，人类必须进化出更高维的认知范式——不是记忆知识图谱，而是掌握在信息洪流中构建问题框架的 " 认知罗盘 "。
在 AlphaFold 破解蛋白质折叠之谜后，结构生物学家并未失业，反而在 AI 标注的百万种构象中，寻找 0.001% 的异常波动——这恰似爱因斯坦在牛顿力学框架外，窥见时空弯曲的微光。
教育的使命由此发生跃迁：从传授确定性的知识坐标，转向培育在混沌中捕捉灵光的能力。
麻省理工学院 Media Lab 的实验揭示，当学生使用 AI 完成 80% 的程式编码后，其创造力峰值出现在剩余 20% 的调试环节。哲学家丹尼特所说的 " 直觉泵 "，在教育场景中正演变为 "AI 脚手架 " ——它不是替代思考，而是将认知负荷转移到更高维度的战略布局。
情感共振：文化的基因密码
镜像神经元系统产生的情感共振，无法被二进制精确模拟（Nature 2024 论文结论）。成都茶馆里的评书艺人，比 MOOC 平台更早参透教育真谛。当老茶客随着折扇开合露出会心微笑时，对说书人的大腦激励（镜像神经元激发的信息熵），相当于 ChatGPT 处理 5000 个 token 的复杂度。
这种浸润在盖碗茶香中的 " 暗知识 "，构成了本土教育突围的文化基底——就像苏州园林的漏窗，既阻隔又连接，在限制中创造无限可能。
复杂决策：道德迷雾中的火把
WHO《AI 医疗伦理指南》有一强制条款，传染病暴发最为严峻的时刻，疫苗分配方案，需要人类的决策，作为责任的承担者。
古希腊智者普罗泰戈拉 " 人是万物的尺度 " 的宣言，在 AI 时代获得了新解：我们衡量技术的尺度，恰恰在于那些无法被量化的领網域。流血的道德选择，必须让人类来承担责任——这不是算法的 " 不能 "，而是人类在价值张力中，展现的生存智慧。
所有教育行为必须保证 " 生命在场证明 "。这种在非结构化环境中动态权衡的能力，构成了碳基文明的决策护城河。
由此提示出我们教育的突围方向：从锻造 " 标准化的知识容器 "，转向培养能在逻辑深渊边缘起舞的，" 边界开拓者 "。
也如费曼用粉笔写下狄拉克方程时强调的：" 物理定律的精妙，在于它允许美存在。" 人对 " 美 " 的感受与表达，是文明最深邃的韧性——当 AI 能模拟《兰亭序》每个笔锋时，真正珍贵的仍是王羲之酒醉时那份 " 后之视今，亦犹今之视昔 " 的生命顿悟。
当教育教会我们，在算法的精确与生命的混沌间，保持必要的 " 思辨与审美 " 的张力，碳基文明便完成了对硅基浪潮最优雅的超越。
中观：人类知识金字塔的价值迁徙
我们基于上一章节的观点，根据现有 AI 能力的背景下，我们可以对人类的知识，进行一个简单分层：
1. 可编码层：流沙城堡的宿命
如同北极冰川在暖化中消融，任何能被算法解构的知识体系，都将以三年 70% 的速率崩解。可以遇见，单纯沉浸于用「考证 / 考研 KPI」，而非想清楚其引申意义的年轻人 ，花半年考的证，AI 三天就能学会。
由此印证维特根斯坦的断言：" 语言的边界即是世界的边界 " ——在算法语言覆盖的领網域，人类终将让渡认知主权。
2. 协作共行层：钢丝绳上的共舞
DeepSeek-V3 发布一个多月，最火的场景之一是 AI 算命。
虽然让人哂笑，但是 AI 算命这种协作恰似阴阳太极——人类掌控 " 道 " 的维度（知识调取的指令，价值取向与审美判断），AI 穷尽 " 术 " 的可能（执行效率与形式创新），给到每一个人个性化的服务。这类知识，相信马上会成为未来十年，应用层面的主流知识技能。
从宏观角度，劳动资源配置角度，其带来的效率提升、产出增加，将会把我们带来工业革命之后下一个 " 丰盛年代 "。
但是，作为个体，如果教育工作者教导年轻人，以此构建自己就业、工作价值的护城河，同样存在风险：
技术蔓延的海啸
当 AI 进化出自主定义价值框架的能力，今日风光的 "AI 调教师 " 的工作产出，可能沦为算法饲料。把工作流程优化得只剩 AI 能干的活，等于给自己挖坟。
我预计，Prompt Engineering 岗位的薪资溢价在 2025 年登顶后，因 AI 接口的自主进化，以每年 15% 的速度贬值。人类在协作层与算法展开的拉锯战，有可能如同希腊神话中的普罗克鲁斯特斯之床——不断削足适履以适配变化的规则，直至认知透支。
决策退化的慢性毒药
过度依赖 AI 生成选项，人类的决策肌肉会像长期卧床者的腿部肌肉般萎缩。这里的经典命题是：如果飞机无人驾驶安全运行了 10 年，忽然一架飞机 AI 失效了，飞行员可还记得十年前的操作技能？
3. 情感链接与文化构建层：文明的边界
不妨开个腦洞：如果一个英超球队经理，聘请了一个艺术家，把他们重大失利的赛事，都表达成一个艺术品，放在球馆门口，以 " 伤疤 " 激励球员下个赛季的表现——这事儿让 AI 干，好还是不好？
而在情感基础上，文化感受恰似青铜器上的饕餮纹——在狰狞表象下，藏着文明应对现实的意向化表达。即使千年以后，我们站在 " 妇好鸮尊 " 面前，依然能感受到 " 天命玄鸟，降而生商 " 的族群自豪感一样。
再用现在年轻人喜欢的文化传播举个例。要把城市脏摊儿吃出米其林味道，例如给煎饼果子写《百年孤独》式文案。这样行为产生的文化消费价值，也远比老老实实给餐厅准备美团推广物料更有价值。
抗替代能力热力图——技能的未来定价
健康第一
在 AI 试图复刻意识的时代，人类身体的生物性，反而成为核心价值。
强烈建议学校，每天把体育课，安排在第一节文化课之前。同时，课程要提供多种体育项目，尤其是团体竞技项目，作为孩子协作、竞争意识的培养。
而老师的责任，首先在于激励孩子，依据努力程度而非技能，对孩子进行鼓励。
同时，核心的教育评价，可以智能手表 +AI 支持的 " 健康数据 " 报告作为学生进步、教学评价的依据，综合考虑体能得分、血压、胆固醇水平等因素。尤其是课程中，学生的心率应保持在最大心率的 80% 到 90% 内。
这与教育经济学中，公立教育系统承担劳动力价值提升的目标一致。如上文所述，人体的健康系统，是四十六亿年生命迭代出的精密 " 算法 "，在 AI 时代依然具备最大价值。
人机知识协作：以批判性思维与新闻写作为例
好的媒体写作教育，首先应该教会学生信息辨别与舆论批判的能力。
个人观点，AI 自媒体时代，大量 AI 内容泛滥与流量饥渴的背景下，大学本科都应该进行《谣言解剖室》实践：例如让学生使用 ChatGPT 生成关于核污染水的 20 种阴谋论，再用维基百科编辑规则，逐条标注其语言诱饵。
如此培养出的学生，如果再面对海鲜污染的汹涌舆论，保持理性判断的比例一定比现在高出不少。
更重要的是，贯穿所有学科的 " 元认知 " 练习。元认知是 " 对思考的思考 "，其核心在于监控学习策略的有效性。斯坦福大学 " 学习科学实验室 " 开发了 AI 反馈系统，实时标注学生的思维卡点（如论文写作中的逻辑跳跃），并推荐元认知提问模板（如 " 我的结论是否有反例？"）。
建议中学教育 AI 化中，可引入类似工具，将反思内化为习惯。
人机物理协作：以数字经济为例
基于现有具身智能（例如工业制造），以及劳动力高密度行业（例如快递与外卖）的 AI 发展趋势来看，之后教育内容的主流，还是会强调：
基于物理世界的建模和应用：教授如何将自身动作，编码为机器可识别的参数（如通过动作捕捉训练机械臂协同灵敏度）多模态互動：培养同时处理物理反馈（触觉 / 力觉）与决策、行动的认知带宽扩展
然而，要强调的是，建模和编码是固定规则，但是基于实际工作场景的规则及决策教育，更值得作为前提去作为课程：
例如，双 11 之后，AI 可以基于快递员的寄送效率和单量，分配最合理的配送方案。但快递员的身体状态与家庭 " 鸡毛蒜皮 "，本身应该作为决策的一部分，交由站长来进行最终配送方案的制定和调整。而其相关的决策规则和逻辑，本身值得培养。
再如大暴雨来了，快递员依然能收到系统派单，是否有拒绝接单还能规避惩罚的规则。这对于平台决策者和运营者来讲，制定 " 规则 " 的教育内容至关重要。
尤其是对于数字化、AI 化、具身化的开发者的教育与培养来说，放下技术工具，回归行业经验应该作为教育前提：
假如一日本摔跤学校，参考奥斯卡得奖作品《点球成金》的案例，开发一 " 摔跤 AI 教练 "：虽然算法能精准分析运动员骨骼角度，但学生们在真实对抗中取胜的关键，在于可以对于动作的肌肉记忆练习。因为相关动作本身，就在于百年迭代的躯体记忆。
如果不懂复杂场景的关键要素，很容易裹挟资本制造 Theranos 的笑话和悲剧。（作者注：Theranos 公司声称研发出了一项革命性的血液检测技术，只需通过指尖采集几滴血，就能检测多达 240 种指标。吸引了众多知名投资者，包括传媒大亨鲁珀特・默多克、甲骨文联合创始人拉里・埃里森等，公司估值一度高达 90 亿美元。最后因为数据造假等问题一地鸡毛。）
紧急接管能力：算法休克下的原始决策力
没有驾照的人，未来能否独立乘坐自动驾驶的汽车？
我的观点是，不可以。再高的效率追求，个体都不能把自己安全、生命的权力让渡出去。高级别的自动化程式（无人驾驶、食品加工），即使是趋近于 0 的故障率，也应该保留人手工接管的能力。
因此，未来多数被自动化接管的场景，无论是制造还是出行，依然要培养一部分人基于本能、经验与道德直觉的快速反应能力。汉娜 · 阿伦特强调 " 行动中的思考 "，紧急接管不仅是技能，更是责任意识的觉醒——学生需理解，人类永远是复杂系统的最终责任人。
组织构建：创新型的组织如何激发
德鲁克在《创新与企业家精神》中强调：" 创新是组织的功能，而不是天才的灵光一现。系统化的创新需要构建能持续产生创意的组织结构 "。近期 DeepSeek 的创新突破，让许多对 " 企业家精神 "" 创新文化 " 的讨论有了实际案例。
例如，DeepSeek 并没有与大多数科技公司竞争一样，去挖掘头部大厂、关键岗位的专家人才。而是保持了平均年龄 25 岁、本土大学对应专业的年轻成员。无疑，在基础研究领網域，不受过去成功模式与思维惯性束缚的群体形态，就如约瑟夫 · 熊彼特在《经济发展理论》预见的场景：" 创造性破坏的浪潮往往由新进入者推动，他们不受既有组织惯例的束缚。"
此外，DeepSeek 对于创新容错的接纳率远高于许多技术公司。50% 的创新损失，无疑为其在模型预训练、后训练的许多创新，提供了宽松氛围。
尤其是对创新想法的接纳，在经济学领網域，对于创新的归纳，并不在于资源配置优化，而是实现生产要素的从未有过的组合。据说本次 DeepSeek 模型的最新训练方式之一，就来源于一个实习生的构想。
当然，好的商业分析不应该基于后事之师去为成功做注解。但在教育领網域，无论是德鲁克的组织思想，还是熊皮特对于创新理论的说明，其作为培养组织能力、创新思维、技术洞察及组织文化创造，都应该纳入到未来人才培养的基本课程目录之中。
文化思想构建：经典文化的当下塑造为例
前文所述已经不少，此处再补充两个教学设计的细节。
在古典字画领網域，未来 AI 在识别古画颜料成分上一定强于个人，但修复方案的色彩风格决策仍需人工介入——修复师需结合历史文献、美学经验，甚至参观者的情感预期，如《千里江山图》的青绿色调象征 " 江山永固 "，其代表着宋徽宗时期的精神内涵与文化审美。
未来的文学课上，学生当然可以用 AI 生成了一组 " 完美 " 的唐宋诗词，但课程中依然要记录下学生平仄失调的句子。这就与天下第一行书《兰亭集序》中涂抹的黑色墨迹一样，勘误的印记，记录着酒后书写时的手部晃动与精神飘忽——这才是诗人彼时放浪形骸的精神印记。
复杂问题决策：以医学伦理决策为例
薄世宁医生在《命悬一线，我不放手》中提到过一观点：在与重症患者家属沟通治疗方案时，要考虑到家属面对突如其来的打击，会进入思维麻木、迟钝甚至激越都是常态。此时，一个没有医学专业背景的普通人，不可能真正理解晦涩的专业名词和救治原理。
医生与家属共同决策治疗方案，不是把决定权 " 甩 " 给患者及其家属，而是由医生提出具有一定倾向性的建议，供他们选择。
显然未来医学教育，教会学生使用 AI 对于疾病的诊断分析和方案非常必要。然而，患者家属、家庭财产承受能力、具体沟通的过程，这类多维因素，也需要医生去理解。
如哈佛医学院提出的不完美决策力理论，也同样应该作为课程一部分——在器官分配等伦理困境中，人类需要学习评估算法无法量化的参数：一个父亲的眼泪渗透病历本的湿度值数据，一定没有眼泪滴落的瞬间更能打动观者。
后记
写到这里，基本可以收尾，有价值的思考和想法，基本都已经陈列出来。
但也借着这个机会，与亲友们同步我接下来的一些计划：
我会邀请在中国教育行业各个专业角度最为称道的专家，共建一系列针对 " 家庭场景 AI 落地 " 的课程。
首先，是对现有教育体系的反应。孩子不写作业怎么办？成绩提升怎么办？当孩子在成绩的暗礁区抛锚时，风帆其实一直握在自己手里。
之后，是回归常识的基本路径。孩子的兴趣挖掘，以及习惯养成，可以有哪些？我们得帮孩子钓上心里那条锦鲤。
最后，我们把家依然定义为一个接纳、关怀与鼓励的地方。怎么在现有的教育竞争与拥挤的教育评价体系下，让一个孩子回归到自洽、幸福与独立的养成？就算整个太平洋都在比赛谁先到大洋彼岸，每个家的船坞里该有晒着太阳的牡蛎。
AI 能做许多事，但重要的是迈出来的第一步——努力做好吧！
上文提到的未来教育构想，不过是铁屋中凿出的新气孔。但既已嗅到新风，前面还是荒原，总得用这些思考的碎石，铺出条能下脚的硬地。
绝大多数时候，市场化的教育从业者都是现实逻辑响应者，用理性的天平称量完了用户、商业、回报的砝码。并在与他人的言谈中，以解构现实为戏，碰撞自诩的 " 聪明 " 的酒杯。
但是，对于教育朴素的热情，又让技术创新的潮水常常漫过理性堤坝。时而蜕变成手持长矛的现代堂吉诃德——朝向教育的内卷化、不均衡——那些稳定而顽固的问题冲锋。
往往清醒，时而困惑。
我想，一个教育创业者的幸运在于，即使在混沌中迈出一小步，老师的行动、孩子的变化、家长的信任，这些同路人的足音也会汇成奏鸣曲般的回响。如莎翁在十四行诗中的箴言：" 玫瑰不称玫瑰，依然芳香如故 "。
在技术不断延展我们生命长度的时候，归老之年，回顾此时的行动，或许会欣喜—— 2025 年初，我们在 AI 的巴别塔下，种出了几株会思考的橄榄树。
