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
在企业数据化运营体系中,同比、环比分析是洞察业务趋势、评估运营效果的核心手段。同比(与上年同期对比)可消除季节性波动影响 ...
2025-12-19在数字化时代,用户已成为企业竞争的核心资产,而“理解用户”则是激活这一资产的关键。用户行为分析系统(User Behavior Analys ...
2025-12-19在数字化转型的深水区,企业对数据价值的挖掘不再局限于零散的分析项目,而是转向“体系化运营”——数据治理体系作为保障数据全 ...
2025-12-19在数据科学的工具箱中,析因分析(Factor Analysis, FA)、聚类分析(Clustering Analysis)与主成分分析(Principal Component ...
2025-12-18自2017年《Attention Is All You Need》一文问世以来,Transformer模型凭借自注意力机制的强大建模能力,在NLP、CV、语音等领域 ...
2025-12-18在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的时间序列分析工作中,常面临这样的困惑:某电商平台月度销售额增长20%,但增长是来 ...
2025-12-18在机器学习实践中,“超小数据集”(通常指样本量从几十到几百,远小于模型参数规模)是绕不开的场景——医疗领域的罕见病数据、 ...
2025-12-17数据仓库作为企业决策分析的“数据中枢”,其价值完全依赖于数据质量——若输入的是缺失、重复、不一致的“脏数据”,后续的建模 ...
2025-12-17在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“随时间变化的数据”无处不在——零售企业的每日销售额、互联网平台 ...
2025-12-17在休闲游戏的运营体系中,次日留存率是当之无愧的“生死线”——它不仅是衡量产品核心吸引力的首个关键指标,更直接决定了后续LT ...
2025-12-16在数字化转型浪潮中,“以用户为中心”已成为企业的核心经营理念,而用户画像则是企业洞察用户、精准决策的“核心工具”。然而, ...
2025-12-16在零售行业从“流量争夺”转向“价值深耕”的演进中,塔吉特百货(Target)以两场标志性实践树立了行业标杆——2000年后的孕妇精 ...
2025-12-15在统计学领域,二项分布与卡方检验是两个高频出现的概念,二者都常用于处理离散数据,因此常被初学者混淆。但本质上,二项分布是 ...
2025-12-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作链路中,“标签加工”是连接原始数据与业务应用的关键环节。企业积累的用户行 ...
2025-12-15在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11