11月17至18日，芥末堆在北京舉辦以“教育有AI，學(xué)習(xí)無界”為主題的GET2025教育科技大會。720萬冊暢銷書作家，“超級個體”概念提出者古典以《AI時代的個人發(fā)展核心競爭力》為題進行了分享。

以下為演講實錄，經(jīng)編輯：

我講的話題叫“AI時代的三種核心競爭力”。先給大家看一組數(shù)據(jù)。這兩天我們一直在聊AI，我盡量聊一些跟大家切身相關(guān)的事情?？催@個數(shù)據(jù)：ChatGPT用了兩個月就達到了1億用戶，比當(dāng)年最快的TikTok快了整整7個月。而根據(jù)2030年的一份報告顯示，大約五年以后，有22%的工作會發(fā)生顛覆性的變化，包括在座很多人的工作，也會面臨這樣的變化。

未來會出現(xiàn)7800萬個新的工作崗位，但作為職業(yè)規(guī)劃老師，我要明確告訴大家：這新出現(xiàn)的7800萬崗位，和被擠壓的22%，根本不是同一撥人。被機器取代的老手藝人和新上來的熟練工人，不在同一批次。一撥人會下去，一撥人會上來。還有數(shù)據(jù)顯示，40%的雇主預(yù)期會用AI減少員工。

差點忘了自我介紹。我是一名老教育人，2002年加入新東方，2008年自己創(chuàng)業(yè)，一直在做職業(yè)規(guī)劃的工作。我的視角主要有三個：一是成人教育，二是K12培訓(xùn)這個老行業(yè)，三是我特別關(guān)注AI這波浪潮對今天的職業(yè)生涯，以及孩子未來職業(yè)生涯的雙重影響。今天我就想和大家聊聊這個話題。

1

首先，AI的變化遠遠比我們想象的要快，所以2030年的預(yù)測也不一定準(zhǔn)確。今天AI的受益者和未來被AI擠壓的人，完全是兩撥人。對整個社會來說，技術(shù)總是先破壞再創(chuàng)造；但對個體來說，你是站在被創(chuàng)造那撥人，還是落在被淘汰那撥人？差距會非常大，就像天人永隔一樣。

也許聽我講完，你會覺得自己已經(jīng)有點“廢了”，但沒關(guān)系，因為我們還有教育。問題是，我們能給孩子做什么樣的技術(shù)儲備？

我看今天的很多教育，其實讓我很擔(dān)憂。我們總是用2025年的思維去幫孩子提分、搭建能力，讓他們學(xué)得更快、更高效，但很可能他們真正進入社會的時候，面對的是2035年的世界。我女兒今年12歲，讀六年級，她大約在22歲進入社會。你說，到那時，她現(xiàn)在每天花三到四小時學(xué)的這些東西，還管用嗎？

很多教學(xué)內(nèi)容現(xiàn)在看起來都有點搞笑：我們用2025年的思維去培養(yǎng)孩子，去準(zhǔn)備2035年的戰(zhàn)場，還妄想打敗一個在2026年就明確會超過我們的AI對手。也許我們贏在了起跑線上，但未來根本不是一場起跑線的比賽，更像是一場游泳比賽。今天練的東西，很可能明天就廢了。

這是一個悖論?；谶@個悖論，我想討論一下：在AI時代，什么能力最關(guān)鍵？AI哪強，人哪強？五年之后，我們現(xiàn)在培養(yǎng)的哪些能力，能夠讓孩子在三到五年的賽道上，不被AI淘汰。

2

我前段時間看了一本書，叫《人比AI狠》，我覺得講得蠻清楚的，我們可以參考一下。AI能生成標(biāo)準(zhǔn)化的文本，但它不能替代個性化表達。順便說一句，市面上那些數(shù)字人、自動出爆款的工具，我都試過了，效果并不好。真正做得好，還是得靠個人的數(shù)字化表達，也就是你自己的獨特風(fēng)格。

AI可以幫你填知識的空白，但它不能保證所有信息都準(zhǔn)確。如果你不是某個行業(yè)的專業(yè)人士，很容易被AI的“幻覺”誤導(dǎo)?，F(xiàn)在很多人會說，工作流一環(huán)一環(huán)，如果你提示詞不夠好，你自己專業(yè)能力又不夠，每一個環(huán)節(jié)的成功率可能只有80%。如果連續(xù)三到四個環(huán)節(jié)都靠AI操作，那么實際成功率就是80%×80%×80%，最后可能只有0.45左右。你敢把最核心的環(huán)節(jié)交給一個成功率只有0.45的人嗎？

所以短期內(nèi)，AI完全獨立完成工作流是不太可能的。我們需要學(xué)會識別AI可能產(chǎn)生的幻覺，才能用得更穩(wěn)、更安全。

AI可以提供建議，但不能承擔(dān)決策責(zé)任，這一點很好理解。就像我們公司的財務(wù)經(jīng)常說，我覺得AI替代不了我。我問為什么，他說AI不能替我坐牢。AI不能承擔(dān)責(zé)任，所以如果想用AI做一個一人公司，這是不太可能的，因為沒有人是法人。

AI可以把理論應(yīng)用到不同的場景里，但它不能主動去理解你的具體場景。舉個例子，現(xiàn)在市面上有很多AI背單詞的工具，但如果在孩子背單詞之前有一個陪學(xué)老師，他能觀察到很多額外信息。比如孩子來的時候衣服總是臟的，沒吃飯，眼鏡是懵叉叉的。我認識一個老師，他說，他只是幫一個孩子把眼鏡擦干凈，從此他們成了好朋友。孩子開始認真學(xué)習(xí)，有了自信。AI雖然能給出正確答案，但它沒有眼耳鼻舌的感知，沒法把現(xiàn)場信息傳回去再做調(diào)整。

AI可以模擬對話，但不能模擬獨立意志和真實體驗?？傮w來說，從教育培訓(xùn)的角度看，AI可以完成個性化教育的“配菜”功能：它可以告訴你該學(xué)什么、學(xué)到什么程度、怎么學(xué)，以及給出反饋。但它不可能隔著一個人去創(chuàng)造愉悅感、營造成就感，也不能在互動中建立關(guān)系、慢慢塑造孩子的人格。

所以我想，在很長一段時間里，至少到2030年，AI會為每個教育工作者、每家教育公司留下巨大的空間去發(fā)揮。

3

AI時代到底需要什么能力？我會講很多案例。講這些案例的時候，我知道在今天的學(xué)習(xí)環(huán)境里、在內(nèi)卷的環(huán)境下，有些東西可能無法直接去執(zhí)行。但即便不能去執(zhí)行，至少我們也不要去損害它。我們能做的，是先不說怎么培養(yǎng)這些能力，而是先保住它，別把孩子弄傷了。

AI時代的三種核心能力，第一種是通才大于專才。今天，專業(yè)主義的道路越來越窄、越來越難走。如果你能成為業(yè)內(nèi)前20%的專業(yè)人士，你不用擔(dān)心。但如果你是在0到80分的區(qū)間，AI基本上就能替你干掉大部分工作。

舉一個真實的例子。我有一個朋友，他是美國著名量化交易所里唯一的中國人。在中國的時候，他多次獲得奧賽冠軍，所以他特別自豪，覺得自己有一種數(shù)感：三位數(shù)的加法一看就知道大概結(jié)果。他以前很自豪，覺得這是他的超能力。

但到了美國的量化中心，他發(fā)現(xiàn)，每個交易員都有這種能力。面對大量數(shù)字，他一眼就能判斷哪些有問題。他說，他的數(shù)感是比AI更強的地方，因為AI需要把所有數(shù)字全輸進去。但他不僅有數(shù)感，還能判斷這些數(shù)字之間的聯(lián)系，從而敏銳洞察整體趨勢，所以在某些層面，他比AI強。

然而，另一個人立刻反駁說：“不，我可以在你眼睛旁裝一個眼鏡，把整個房間的數(shù)字都捕捉到?！边@意味著AI的數(shù)感在數(shù)學(xué)層面甚至可能超過你。朋友思考了一下，說：“是的，但我還有一招更強的：每當(dāng)我看到這些數(shù)字變化時，我會聯(lián)想到幾家公司的財報和近期新聞。小時候我讀了大量的《資治通鑒》，所以會想到歷史故事中宰相與皇帝的博弈，從而預(yù)判這家公司是好還是不好?！?/p>

總結(jié)一下，人和AI的競賽：在純數(shù)學(xué)運算上，我們可能完敗；在數(shù)感上，大致持平；但在通識與專才聯(lián)想的層面，人有很大的優(yōu)勢，這正是AI短期內(nèi)難以替代的能力。

4

你會發(fā)現(xiàn)，AI出現(xiàn)以后，整個世界被分成兩類人。第一類是專業(yè)人士，也就是所謂的“專業(yè)人士”。他們喜歡標(biāo)準(zhǔn)化，習(xí)慣被告知、套路化，遇到A就A，遇到B就B，知識面很窄。今天在中國，大概70%到80%的職員都是這樣。

而在AI時代，更受歡迎的是第二類人，知識面寬的人。知識面寬來自大量無目的的閱讀，就是不知道該讀什么，就瞎讀。比如你讀《資治通鑒》的時候，沒有人會想到未來你要做操盤手，這就是無目的的閱讀。

第二步，在大量閱讀之后，A領(lǐng)域和B領(lǐng)域之間會產(chǎn)生聯(lián)系。比如《資治通鑒》的故事可能很像現(xiàn)在某家公司的政策，或者某個花的形狀會讓你想到物理學(xué)里某個公式，慢慢地，這些認知會打通。

第三，因為這種人有極強的好奇心，他們會不斷跨界，這類人將成為AI時代的新寵。打個比方，通才更像指揮家，各個樂器水平一般，但特別知道什么時候該用哪種樂器；專才更像小提琴手，但在未來，80分以下的小提琴手很容易被取代。而一個懂得與AI合作的指揮家，可能永遠不會被淘汰。

所以我們要思考自己，是成為專業(yè)人士，還是通用人士？也要思考，你的學(xué)生現(xiàn)在是被專業(yè)人士培養(yǎng)，還是通用人士培養(yǎng)。我覺得很可惜，大多數(shù)還是偏左的那類。

舉個例子，我女兒問我：“為什么要學(xué)數(shù)學(xué)？”我說：“數(shù)學(xué)是最性感的語言?！卑秃諏憽镀骄伞酚玫氖菍?shù)，埃菲爾鐵塔之美用的是黃金比例，愛因斯坦用鉛筆在紙上計算，算出了百年后黑洞的樣子。再比如你每天刷抖音，總能刷到自己喜歡的內(nèi)容，背后是算法；你媽媽看“猜你喜歡”，背后是概率。

我講了一大堆，我女兒一點感覺都沒有。我又說：“你喜歡看《十日終焉》對吧？”她說喜歡。我就告訴她：“《十日終焉》其實可以理解成中國版的‘魷魚游戲’，每一輪都是博弈論，我給你講講怎么破解這些謎題，好嗎？”她立刻來了興趣。

所以，一個通才的邏輯是：有大量的知識儲備，可以不斷地告訴自己“這個就是這個，這個就是那個”，如果不喜歡，就換一個場景繼續(xù)激發(fā)好奇心。這樣的人，加上一群AI智能體，就能學(xué)會解決巨大的問題。

我總結(jié)一下通才的培養(yǎng)方法，叫“學(xué)的雜、想的多、玩的花”。

所謂“學(xué)的雜”，就是廣泛了解各種事物，認識各種人，憑興趣學(xué)習(xí)，沒有太多功利性想法，積累大量看似莫名其妙的儲備。 “想的多”就是不斷思考各種可能性和聯(lián)系，把不同的知識、經(jīng)驗串聯(lián)起來。 “玩的花”就是不斷進入新領(lǐng)域，很難停留在一個領(lǐng)域。

如果你有機會看看最近在硅谷那群AI領(lǐng)域的投資人、操盤人、新媒體人，你會發(fā)現(xiàn)他們?nèi)际沁@樣，同時開展十個項目，也不知道哪個會成功，但只要有一個火了，其他九個就不重要了。這就是今天通才的玩法。

5

第二個問題是，青年要比答案更重要，問題青年比答案青年重要很多倍。

什么叫問題青年？今天答案變得特別廉價。比如人在答案層面已經(jīng)徹底輸給AI：查法律條文比AI慢兩小時，準(zhǔn)確率也低，算力更不用說，AI太強了。DeepSeek上47%的流量在算命，還有12%用來做心理咨詢。為什么？因為拿高考規(guī)劃來說，人類的規(guī)劃師只能告訴你哪所大學(xué)好，但AI規(guī)劃師能跟你聊一切，它精通所有學(xué)科，能跟你說星盤比東北大學(xué)好不好。

牛的地方在于提問題。比如有一個非常出名的人，他31歲，是以色列前退役軍官、工程師。31歲那一年，他在東南亞用一臺電腦一邊旅行，一邊開發(fā)網(wǎng)站。六個月后，他用這臺電腦賣掉了公司，拿到8000萬美金。這一人公司，在6個月時間里完成了別人做一年都做不了的事。

這個人除了是通才外，他最重要的特點是提了一個好問題：別人都在研究AI如何更好地寫代碼，他問自己：“人為什么要寫代碼？可不可以不寫？”于是，他的網(wǎng)站就能讓普通人用自然語言說“我要做一個什么軟件”，AI就能幫你全部完成。

AI時代是言出法隨的時代，只要你說出來，總有答案。難點在于——你根本不知道該問什么。如果你還在老是問“我的星盤怎么樣”，就永遠到不了核心。你能問的問題有多有力量，就能打通多大層面的事情，開辟多大層面的公司。

6

我印象最深刻的是，我在新東方當(dāng)老師的時候，新東方的詞匯數(shù)據(jù)系列是我最先接觸的。有一次，我在給一個班講課時，發(fā)現(xiàn)兩類家長的反應(yīng)截然不同。

一類是工薪家庭，好不容易攢錢上了VIP課程。我跟他們說：“你們的孩子需要在背單詞上再努力一點?！边@些媽媽就會說：“聽到了嗎？古老師說要多背單詞，回去好好努力，好嗎？”這是一類家長。

另一類家長，讓我震撼。他是一個高知家庭，家境還不錯，但關(guān)鍵是他的思維方式。我說：“孩子需要多背單詞?！彼麉s問：“我們家的孩子不喜歡重復(fù)背東西，你能為他設(shè)計一套關(guān)于政治的英文閱讀材料，讓他能更快學(xué)習(xí)嗎？”

這一瞬間，媽媽就變成了一個真正會提問題的人，而我就變成了一個聰明的智能體。未來的時代，需要這種媽媽，而不是只會接受答案的媽媽。

這個時代，我們需要問題媽媽，而不需要答案媽媽。答案太廉價了，到了2030年會更加廉價。如果今天只拿一個答案去工作，一定會出問題，一定會變成前面那種被AI取代的智能體。

回頭看過去的司機，打車以前，他只需要認路，有答案就行。但今天好的司機會問你：“你是去面試嗎？我給你講講面試經(jīng)驗，好不好？”想象一下，如果自動駕駛真的普及，哪類司機會活到最后？一定是右邊這一類，即便無人駕駛沒來臨，他們也會存活。

同樣的道理，UPS就是這樣出現(xiàn)的。Jim Casey第一次意識到，送信這件事將來汽車可以替代他，但送包裹卻不行。他想到把福特汽車的后座改成包裹車，開始送貨，這就是UPS的開端。隨著UPS越來越成熟，他發(fā)現(xiàn)送貨的人離不開他的配套服務(wù)，貨運行業(yè)就這樣形成。在這個行業(yè)里，送貨的人本身成為了標(biāo)準(zhǔn)制定者，甚至反過來去買各種標(biāo)準(zhǔn)設(shè)備。

UPS是經(jīng)典的配套逆襲案例。各位老師、校長，如果擔(dān)心自己在AI時代成為大公司教育產(chǎn)品的配套，我們應(yīng)該盡快思考：今天教育AI的配套是什么？我們的逆襲機會在哪里？我們怎么把UPS的打法再演繹一次？

7

我的思路是什么？我們現(xiàn)在的思路是做學(xué)習(xí)力指導(dǎo)師的業(yè)務(wù)。我們可以幫AI機構(gòu)、AI學(xué)習(xí)機、教培機構(gòu)嵌入一個學(xué)習(xí)力指導(dǎo)師，通過6到8次的咨詢，提高孩子30到200分，同時建立他們的信心。建立了關(guān)系之后，再把孩子相關(guān)的升學(xué)規(guī)劃和教育資源通過這個渠道順下來。我們已經(jīng)和三四家機構(gòu)合作過，效果還不錯，也有全套方案。如果感興趣，可以下來找我。

最后一句話，審美大于努力。各位看看這張圖。我們前面講過，通才提高的是學(xué)習(xí)技能，提問提高的是搜索技能，但學(xué)什么、搜什么，靠的是審美技能。因為這個世界已經(jīng)從主流延展到無數(shù)可能性，什么是美的，只有你自己知道。如果通才背后是學(xué)習(xí)力，提問背后是搜索力，那么學(xué)什么，關(guān)鍵就是選擇。不是選擇大于努力，而是審美大于努力。審美是一種對人生的品位。

在工業(yè)化時代，我們的導(dǎo)航是靠地圖，很粗糙，有圖就能走。但今天，你會發(fā)現(xiàn)我們的導(dǎo)航是用九個激光雷達。什么意思呢？在大的初期階段，邏輯和框架可以幫你完成選擇，但在快速變化的時代，只有感知力才能完成選擇。

人生導(dǎo)航要從“看GPS”變成“看激光雷達”。什么叫感知力？就是審美+理解+表達力：你知道什么對你好，理解為什么它好，然后能講出來——我希望這個世界如何對我好。審美與感知、理解、表達結(jié)合后，就能做到言出法隨。

很多人講不清楚自己想要什么，說不明白自己想要的是什么，這種能力在AI時代會變得非常重要。人生三大內(nèi)耗，其實都是缺感知力造成的：活在“不應(yīng)該”“我應(yīng)該怎樣”“我應(yīng)該幫助別人，我應(yīng)該善良，我應(yīng)該美好”的束縛里，其實應(yīng)不應(yīng)該你缺的正是感知力。

當(dāng)你在做一件不快樂、不符合天性的事情，但周圍人都說它穩(wěn)定、安全、可以做，你就陷入了內(nèi)耗；跟一群合不來的人在一起，也是一種內(nèi)耗。這三件事，本質(zhì)都是感知力的問題。所以，今天如果你對自己有審美能力，對答案有判斷能力，當(dāng)答案無窮、選擇無數(shù)的時候，你知道自己愛吃什么、想做什么、理解什么、哪種方式舒服，以及怎么才叫舒服，并能講明白，這種能力，其實是學(xué)習(xí)力和搜索力的原動力。

里奇·薩頓是AI領(lǐng)域的霍金式人物，他寫過一篇文章叫《苦澀的教訓(xùn)》，他說在這個時代，只有兩種技術(shù)可以在計算上無限縮放，那就是學(xué)習(xí)和搜索。我們的人生無非就是不斷學(xué)習(xí)，遇到問題就不斷提問、不斷搜索：上AI是搜索，找事情是搜索，找感覺也是搜索。我們?nèi)绾翁暨x學(xué)習(xí)的結(jié)果，人生還有一個算法，那就是審美，不斷向內(nèi)看，知道自己喜歡什么、為什么喜歡、什么樣的讓自己更爽。在AI時代，一個真小人是真人，一個濫好人就是爛人。

我認為，在AI時代的三種核心競爭力是：不斷學(xué)習(xí)、不斷搜索，以及不斷向內(nèi)看、培養(yǎng)審美。這三種能力，如果我們今天不能去培養(yǎng)，至少不要毀掉它。希望2030年的時候，我們還能有機會見證它。