京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
人工智能时代,程式化的、重复性的、仅靠记忆与练习就可以掌握的技能将是最没有价值的技能,几乎一定可以由机器完成;
相反,那些最能体现人的综合素质的技能,例如:
人对于复杂系统的综合分析、决策能力;
由生活经验及文化熏陶产生的直觉、常识;
基于人自身的情感(爱、恨、热情、冷漠等)与他人互动的能力;
这些是人工智能时代最有价值,最值得培养的技能。
而且,这些技能中,大多数都是因人而异,需要“定制化”的教育或培养,不可能从传统的“批量”教育中获取;
举几个例子:
人类工程师只有去专注计算机、人工智能、程序设计的思想本质,学习如何创造性地设计下一代人工智能系统,或者指导人工智能系统编写最复杂、最有创造力的软件,才可以在未来成为人机协作模式的“人类代表”,多学习机器学习特别是深度学习等未来最有价值的知识;
普通翻译会被取代,但是文学作品的翻译,因为其中涉及到大量人类的情感、审美、创造力、历史文化积淀等,一定是机器翻译无法解决的一个难题;
未来的生产制造业是机器人、智能流水线的天下,人类只有学习更高层次的知识,比如系统设计和质量管控方面,才能体现人类的价值;
未来人们对文化、娱乐的追求会达到一个更高的层次,文娱产业总体规模会是今天的数十倍甚至上百倍。那么,学习文艺创作技巧,用人类独有的智慧、丰富的情感以及对艺术的创造性解读去创作娱乐内容,成为作家、音乐家、电影导演和编剧、游戏设计师等,是证明自己价值最好的方式之一;
科幻作家、雨果奖得主郝景芳说:
很显然,我们需要去重视那些重复性标准化的工作所不能覆盖的领域。
包括什么呢?包括创造性、情感交流、审美、艺术能力,还有我们的综合理解能力、我们把很多碎片连成一个故事这样的讲述能力,我们的体验。
所有这些在我们看来非常不可靠的东西,其实往往是人类只能非常独特的能力。
二、AI时代该如何学习?
学习方法也非常重要,好的学习方法会事半功倍,未来的学习方法包括:主动挑战极限
从实践中学习
关注启发式教育,培养创造力和独立解决问题的能力;
主动向机器学习;
既学习人人协作,也学习人机协作;
学习要追随兴趣;
三、AI时代的教育要关注什么?
未来我们要更关注工作的目标和意义,以及工作背后潜在的社会价值,真正投入到擅长、热爱的领域,要关注以下几个重点问题:
个性化、定制化的教育该如何设计,如何满足不同学生的需要,如何评估定制化教育的效果?
可能需要人工智能技术的帮助,在教学数据被实时采集后,AI技术可以在这个大数据的基础上进行智能分析,帮助人类教育设计者总结得失,监控教学质量,调整课程设计,甚至与人类协作,共同设计新的教学体系
教育如何做到可持续化?最有效的再培训和再教育体系是什么?
未来人们需要大量转换工作,我们的教育体系能否顺利接纳这些人,并帮助他完成再培训?需要社会各层面的积极参与,尤其是社会福利层面的保障
教育体系的设计必须更早、更充分地烤炉全社会的公平性。
在线教育、虚拟现实技术、人工智能技术的组合,也许就是解决教育公平的最佳技术方案
在一个完全定制化的教育体系中,世界上任何一个角落的任何一个学生,都可以根据他的兴趣连接到最适合的老师,享受完全为自己量身定制的课程,得到世界一流的教育。
四、有了AI,人生还有意义吗?
AI时代,机器代劳了一切,我们如何过完一生才最有价值?
会像《机器人总动员》里的人类后代一样懈怠、肥胖吗?
开复老师认为,AI对于人生意义的挑战主要源于人类自身的心理感受。
人之所以为人,正是因为我们有感情、会思考、懂生死。而“感情”“思考”“自我意识”“生死意识”等人类特质,正是需要我们全力培养、发展与珍惜的东西。
不断提高自己,善于利用人类的特长,善于借助机器的能力,这是未来社会里各领域人才的必备特质。
如果不想成为“无用”的人,唯有从现在开始,找到自己的独特之处,拥抱人类的独特价值,成为在情感、性格、素养上都更加全面的人。
AI来了,有思想的人生并不会因此而黯然失色,因为我们全部的尊严就在于思想。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-09-17在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10