多知：之前有個圖說AI可以替代哪些工作崗位，其中就包括初級碼農、文字工作者、教師等等，您感覺未來教育場景會發生怎樣的改變？
答：確實絕大部分的教學都可以被取代。比如寫作文、口語陪練，甚至包括需要嚴密邏輯推理的科目，數學、物理等等。
未來“知識型”的老師會被取代。可能每個人會有自己的AI伴侶，就像鋼鐵俠的助手賈維斯。教育場景可能只是AI助手的使用場景之一。甚至可以根據需求，將教學場景設計成虛擬環境，每個人進入系統進行自適應學習。里面的情景可以設計得很有趣，像個游戲一樣。之前有部分教育產品用虛擬現實技術實現了沉浸式教學，但其中的線索和場景是固定的，并沒有達到真正的自適應效果。而高智化AI是可以實時動態調整學習路徑的，可以達到真正的自適應學習效果。
就目前的研發速度來看，未來這個模型不僅可以打字，語音、視頻、圖像都可以，會逐漸演變為一個多模態的模型。
多知：那老師的角色會如何演變？
答：未來的老師，可能不再是知識型老師，而是會出現少量類似于“人生導師”這樣的角色，他們告訴我們處事規則、把握大方向、激發人們的想象力和創造力。
多知：目前美國有些學校在禁用ChatGPT，您怎么看？您覺得用了高智化AI技術，是否會帶來評測不公平的問題？
答：當高智化AI技術普及后，評估的問題并不難解決。假設我們都有AI教學伴侶，老師可以去看AI記錄，這些都是后臺數據，后臺可以看到，并且還可以進行統計分析。甚至說，在和AI互動的過程中，AI就是在“評估”你。這樣的評測可能比一次考試會更準確。
當一個新技術來臨時，禁止并不能阻止它的發展。從既往歷史來看，凡是能提升效率的技術，最后都會被廣泛應用。因此，我們需要思考的不是如何禁止類GPT技術，而且需要如何合理地利用類似技術，并規避可能出現問題。
現在我們很多學生會用它來做總結、評語，我也會用它來改論文。但它并不能完全替代人，因為它不知道你的場景和思維。比如我們需要寫好一個初稿或者框架，最后讓它來做寫作上的優化。
多知：未來我們如何和AI共存？
答：人類和AI共存，第一階段肯定是將它當成一個工具，讓它做很多重復性、甚至知識型的工具。但在這個階段，很多行業就會發生顛覆性的改變。
但是，后期高智化AI是否會出現獨立的思維?是否會出現真正的數字人世界?這個是不確定的事情。這也是為什么很多人呼吁要暫停新GPT的研發。其實到目前為止，科學界對思維的原理，以及思維是如何產生的，并沒有定論。
而現在，新版本GPT已經有“涌現”的現象，這是讓所有人既擔憂又興奮的事情。
多知：就眼下，它會對人類的學習、生活方式產生哪些影響？
答：人的一部分能力，比如做重復性信息提取或者操作的能力會被剝離出來，也就是說人會向著創造力方向演化。然后，知識和重復性的思考一定會被機器給替代，而且現在來看這個是很快就能實現。
但是，涉及到創作性的東西，人依舊是很難被替代的。
多知：但是現在AI作畫、AI寫作都可以完成得很好了，那您感覺個人的創造性還能體現在哪里？
答：AI的創造性是什么呢？就是它可以組合，但是他不會創造出超出你認知范圍之外的東西。但是人可以。比如說，劉慈欣寫《三體》，它里面提了很多新的規則。不管是否正確，這個是計算機一定創造不出來的，因為他它只能在當前的有限世界里得到的這些規則去排列組合。他得不到新的東西，這就是人的創造力。
所以你看很多AI繪畫，畫得很好，但這不是真正的創新，真正的創新是都沒見過的，沒有提出來過，你通過現有規則得不到的，這才是真正的創新。
所以未來的話肯定會兩極分化，就是說一部分成為特別頂尖的創新者。但這注定一定是少數的的。絕大部分人可能會變得更懶、更笨。不主動思考的人就會退化。
多知：人腦和機器腦的本質區別是什么？
答：這個問題有點復雜。人腦和機器最大的核心區別在于它的資源。就是說人腦的資源，受到能源消耗物理容量的限制，是一個小系統，這方面差別很大。第二、為了適應這種差異，人腦里面有很多特殊機制，比如說直覺、情感。這些東西有好的一方面，有不好的一方面，但是對于一個小系統來說，必須要有這種直覺和情感去解決復雜的問題。因為它的算力不夠。所以這也倒逼了人腦要非常高效，利用有限的資源去解決特別復雜的問題。
這也是為什么人可以做出一些意想不到的舉動。比如說我們定義的天才，就并不完全基于一個確定性的邏輯算出來，它可能是跳躍性的思維，這種思維是機器不具備的。這可能是一個核心的區別，在若干年之內可能也還會是一個主要區別。現在的機器想要達到這種能力可能也比較難，因為人自身也不理解這到底是怎么實現的。但是，這并不是說機器就比不過人。
機器未來一定會比人強。因為人有的這些限制機器都沒有，那么一旦我們知道人腦的工作機制，借鑒一些人腦高效運作的邏輯，那么機器一定會超過人腦太多。
多知：那人腦的價值又在哪？
答：有幾點：1、情感能力。
2、 想象力。現在整個社會的評價體系大部分以知識和經驗作為評價等級的區分，未來可能這套邏輯就不再適用，知識評價的權重會下降，更多會轉為比如想象力、直覺等一些個人特質的評估。
3、個體差異性的價值。從進化論的角度，個體的差異性對于社會的多樣性和種群的延續很重要，如果沒有差異性，意味著出現不了新的東西。而計算機很難做到這一點。這也是個性、情感的來源。
多知：那未來我們應該重點鍛煉怎樣的能力，可以在高智化的AI時代里揚長避短？
答：應該將更關注人類特有的能力上，比如想象力和直覺的培養，把知識性和重復性的知識下放給AI，實現更合理的分工。
但有一點需要注意，這并不是要我們不要學習知識，因為所有的想象力和直覺本質上是依賴于大腦中現有知識基礎的。所以如何和AI融合是一個重大問題。
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