昆山杜克大学周忆粟：AI 来了，年轻人的梯子被抽掉了

00:05学习的这个过程是需要我们所谓的摩擦的，是需要friction的。你不能够万事都是一键达成。学习让你挣扎和痛苦的这个过程，是它是它的意义之一。

00:21对于junior level来说，就是可能就是他们往上流动，这个梯子被被被抽掉。对于这种结构所采用的一个比喻。你还记得你大学时候学的具体的吗？你并不记得了。重要的是它给了你一种，可能是一种叫它心态也好，或者是一种看待问题。

00:44当当你要面临一个问题，你要解决它的时候，对吧？它给你的一种姿态，对吧？一种立场。

01:10谢谢谢谢老徐啊，非常有幸能够上一个这么硬核的节目，对吧？我不是科技业内人士，但是就是作为跟老徐已经认识非常非常非常久的时间，然后我们时不时的会谈论一下技术。我现在在昆山杜克大学工作，我自己是一名社会学家，然后我也在进行教学和学校的管理工作。

01:34那今天老徐想我想邀邀邀请我来，肯定是想谈谈就是AI对教育的影响。因为这个领域确实是一个呃最近受冲击比较大的。相对科技行业而言，我们更多的是在就是接受的那一方，对吧？就是你们是直接在最前线，所以和这个很高兴能够和炼金术的这个各位听众啊，这个第一次在电波中见面，

01:58哈哈哈。

02:11我还有我还有第二个同学，就是有有我有他微信，我们还会一年可能会聊上一两次，但是老徐肯定是我联系最多的小学同学。

02:45是的是的，我在一个呃陕西的一个农村的学校里面工作过一年。

03:26可以

03:48哈哈哈哈哈。OK。

04:10我觉得这个是个很好的问题，也是一个当前而言很尖锐的问题，因为这个问题，呃，首先呢缺乏比较透明和比较可比较的数据啊，到底是什么样的情况。我们单单从个人的感觉而言，就是学生对于AI的接受程度确实因人而异，有接受比较快，其实跟跟我们长成长的过程是一样的，

04:31对吧？有的有的孩子他就是呃学习新的技术，他对于技术持一个比较开放愿意尝试的态度，那么AI本身就是这样一个很好的工具，对吧？它的基本形态是一个chatbot，对吧？你你在这个形态上面，让年轻人延展出去写编程啊，写东西啊，干一些其他就是agentic的这种工作，

04:50其实都是可以的。但是它的上手难度确实并不是很大。比我们那时候对吧，你要学会命令行，你要学会编程，你还得有一些非常严格的一些呃知识，就是技术知识而言。在AI这个时代，它的上手难度很低。所以呢，确实有一批学生很快很快的，他们可能在高中甚至大一的时候就已经，就就已经就是自己尝试过，

05:12呃，高质量的这些学习的途径，对吧？你不管是国内的网站或者是国外的网站都会有。你要说是不是说所有的学生都在用它写写文章，我觉得很难讲。我自己接触过一些学生，其实很多人他其实意识到了这一点。是呃哪一点呢？

05:29就是AI，很多人会把AI当成是一种，就是我们所谓的叫认知外包嘛，对吧？这个词儿现在还是挺流行的，认知外包的一个工具，就是你反正有个作业，有个什么task，我反正扔给AI，因为它能够生成很漂亮的文字，对吧？英文中文都可以。

05:47那很多人都会把它去去做，但是其实有蛮多学生，我接触下来的学生，他对于这个事情是有很强的，就是呃，有很强烈的意识的，就是他他知道说，这个事情会发生，而且这个事情其实对他自己的学习不太好，对吧？这个是一个核心的一个一个矛盾。

06:03学习的这个过程是需要我们所谓的摩擦的，是需要friction的。你不能够万事都是一键达成。学习让你挣扎和痛苦的这个过程是它是它的意义之一。如果你把所有的东西都给了它，那你其实就是actually在这个过程里面什么都得不到。

06:21有一部分学生是确实是已经很有这种就是算是算是这种自反的这种反思的这种想法，所以他他很有很有意识的不用AI。我接触过一些学生。但还有一些学生也是很也是就是呃就很直接的，因为我能够得分嘛，对吧？我我我能够有GPA，我有考试成绩，我不用花特别多的功夫。

06:42这一点也是加剧了本来就是在高等教育领域里面就已经有了一个现象，就是很多学生是只是纯粹想要来拿那个文凭，他他他他对于学习就是学习本身他不是不是特别特别感兴趣，更加不想花付出努力来完成这个事情。我觉得他加剧了，也也不是说加剧了，就是他对于那些完全想要outsource自己劳动的学生而言，

07:03学生而言，他提供了一个非常大的便利，这第一点。那么对于那些认识到AI带来的便利以及AI所带来的一些挑战的同学来说，他有点挺困惑的，就是说我们什么时候要用它，我们什么时候不要用它，似乎如果我什么时如果我只是像一个苦行僧一样的话。

07:21我什么AI都不用，那么对我来说是不是我missing out了，对吧？就是FOMO嘛，对对对。都有这个FOMO这个层这个问题。我是不是没有赶上最前沿的这个tech trend科技潮流这个问题。这个是学生这这一边的，就是有很多confusion，确实有人想要占便宜，这个确实是有的，是存在的。

07:41还有一些当然就是说他呃很明显的感受到AI是他的所谓的这种就是生产力的帮助他提升了生产力，对吧？我们所谓这个productivity multiplier booster whatever，就是让一部分的学生在干一些一些事情的时候事半功倍，效率非常非常高啊，他能够做出非常好的东西来，

08:02所以这个也是也是很显然的。我觉得这个现象基本上就是不管是哪个学校的学生群体啊里面都会有可能只是人数多少而已。就是我可能没办法说的很明白的就是到底有多少学生是属于这三个群体里面的哪一个。对。目前也没有什么特别好的，特别好的这个数据。

09:30我显性的来找我的学生不多啊不多，但是呢，当我把这个问题带到学生那里的时候，其实很多人，包括我的很多同事啊，他们给我的反馈都是说，哦，这个问题其实我们也遇到了，只是我从来没有把它，把它用语言的明，很具体的把它给说出来而已。但是他们确实是在工作里面也呃有碰到这个问题的。

10:42你说的这个现象是完完全全存在的。因为我们今年五月份，呃，我们上我们上一个毕业季的时候，我们每一年都会搞一个，就是请我们的毕业生的代表和我们学校的一些呃老师，包括我们的这个学校的这个呃顾问委员会的一些成员，我们会有个座谈的活动，我们叫做Meeting the Minds，

11:04会有这个。那今年的这个环节里面，其实很多的学生都有提出来，他们有比较焦虑这个感觉，就是工作的问题，以及自己以后职业发展这个问题。我们可以稍后待会儿再展开这个。其实我们之前，咱们几个月前，我们第一次聊这个问题的时候，就已经有提到这个事情，对吧？

11:21就是说，呃，年轻人他进入职业的这个管道似乎被关掉了。就是因为以前的junior level的job，现在根本就不需要他们来做。没有junior，所有人都是从junior才能变成senior的。当你没有junior的时候，那他们怎么办呢？

11:36所以我我我们的一些学生确实表达出这个，就是大四毕业的学生表达出蛮焦虑的。这个是一个呃，是个实呃，实际问题。

13:06我我觉得这个是一个很典型的社会现象。社会现象的意思就是说，啊，首先感谢老徐一直对我们学校这个呃赞赏有加啊，希望希望这个能更多优秀的学子能够能够以后来我们学校就读。回到我刚刚所说的，它它是一个很典型的社会现象。社会现象的意思呢，就是说，就是很多的感受，它并不一定是基于直接的数据方面的传导。

13:32它很多的是基于，就像你说的，我在我听别人说，我在社交媒体上看见，遇到了一个比方说一个挫折，求职上的挫折，我我其实不知道是为什么，但是我听到跟我一起面试的人或者其他人跟我说，哦。有可能是这个原因，对吧？所以综上所述，我觉得AI可能是现在这几年里面会被大家认为造成很多社会现

13:57象的一个主要的推动作用。但是事实上你要说有没有什么非常非常好的高质量的研究或者是数据来跟我们说说明这一点，其实也没有特别多。但是大家只是从各自的一个普通人的一个一个观感上来说，那觉得AI可能是带动，就像你刚刚说的，很多相关专业它它的这个就是就业的模式发生改变的一个一个非常重要的原因。

14:30对对对对对，这个就是我们很，呃，我们社会学里面所说，就是你不知道它到底有没有造成，但是所有人当所有人都告诉你说他们认为这个事情造成的时候，它已经成为一个社会事实了。对吧？它已经成为一个很，就是一个一个一个明白无误的社会事实。

17:52一个技术的引入导致说行业技术栈的重新分配，对吧？就这个事情其实是我觉得是在职业的行业里面是一直一直是存在的，它不是一个新的东西。因为就是人和技术的互动，就是人和技术的一个说互动可能还是太浅，就是它是因为因为我们所有的工作其实你可以都把它理解成一个人和技术的一个configuration，

18:16对吧？你到底是百分……用简单点的比喻来说，你百分之六十人，百分之四十技术，还是百分之八十人，百分之二十技术，对吧？当然现实会更复杂一点，它人和技术嵌入的模式会不太一样。那么你有一个新的革命性的技术带来的时候，它确实会对于就是原有的这种configuration带来一个非常大的一个冲击。

18:36其实这这个观点还是咱们上一次过今年年初过年时候那次我们聊的时候，你给我的一个idea。就是我觉得AI的一个大的特点是它在一个纯数字的环境里面，它现在这个可验证性的逻辑闭环可以做得非常好，对吧？就像你说的，一方面它给你作为一个senior member，它给你一个很强的一个就是正反馈，

18:59这个非常非常强的正反馈，这个正反馈比以前任何的这种所谓的就是传帮带，对吧？老师老师带徒弟的这种模式都要强很多，包括你自己做project，所以我们这一种就是senior level的，呃。我觉得不管是不管是程序员，包括像我做management，或者是我自己做科研，就是它带来的正反馈非常非常强，

19:21绝对都是就是one more round，对吧？就是咱咱咱就停，就是停不下来。我我天天想干，干到我自己脑子都快爆炸了，都是，就是就就是这个感觉。呃，是一个是一个现实。然后呢。

19:32对于junior level来说，就是简单来说就是他们可能就是他们往上往上流动，这个梯子被被被抽掉。对于这种结构所采用的一个比喻，嗯。我们社会科学家，我们一般认为，你刚刚说的就是你喜欢带学生，对吧？我们所有人都是从一个从一个junior变成一个senior。

19:52其实有非常非常多的研究，我们有一个很很很漂亮的词啊，我们就是从你从junior变成senior这个过程呢，我们叫做legitimate peripheral participation。呃，就它它是三个词拼在一起的嘛，对吧？

20:05legitimate就是这个，你的学习，你你你的学习得是正儿八经的学习，你并不是只是在那儿翘着二郎腿刷手机，你是正儿八经的在完成一项、完成一项工作。peripheral的意思就是说你你是边缘的嘛，就第一个是正经的，对吧？

20:21第二个就是，第二个就是你是边缘的，因为你所有年轻人不可能一上来就给你一个非常core的、非常hardcore、非常high stake的一个工作给你做着。你让你做的一开始都是简单工作啊，你通过简单的工作来熟悉难的工作，熟悉这个公司的文化，熟悉这个这个老板的这个这个这个脾性，对吧？

20:40这第二个，第三个就是你得参与啊，对吧？你不能够只是在旁边纯看，就像一个程序员，你不可能让他看看codebook，或者是看看这个、看看文档，对吧？他必须得手写啊。

21:13是的是的是的，就是，所以你必须要有这个过程。那这个过程，人类的大部分的职业其实都是这样子，就是一个新手怎么样变成一个熟手的这个过程。不管是你比较高、比较比较高科技的，或者是所谓的这种比较低科技的，哪怕你是农民，也没有人一生下来就知道怎么种地的，

21:31啊，他都是要通过观察和学习模仿来了解说别人是怎么样来完成这个工作，一个特定的工作的，对吧？那么我觉得这个legitimate peripheral participation呢，就是在在这个物理面向比较强的工作里面，其实它还是存在的，因为你没办法代替它嘛。

21:48也许等到哪一天，就是非常高级的具身智能出现的时候，它可以代替这个。但大部分时候，呃，目前不行，因为人的你直接靠你的骨感或者是其他的这种反馈，对吧？能够能够带来的这个速度和这个immersion，对吧？对于这个工作的了解，还是这个非常非常强的。

22:07但是在数字领域里面，就是就是完全不一样。这个是我觉得你你你肯定有一个非常直观的这个感受。就是在数字领域里面，我不再需要junior的人通过这么痛苦、缓慢、低效的方式，我培训了他，他还能走，对吧？就是就是我花六个月时间，像你说的呀，我花六个月时间我可以train一个很好的agent来来熟悉我的工作风格。

22:30所以这个我个人感觉是，它不单单只是在写程序这个，就是但凡是数字化的工作，它都有这个问题。但凡是可验证的这种数字化工作流程，它都有这个问题。因为有一些流程你是很难验证的，比方说你你比方说做个设计，画个画，对吧？或者是帮客户设计一个品牌啊什么这种，这个这个你很难很难去验证它。

22:54就是你很难通过one-shot的方式来验证。你你写一个程序，开发一个产品，这个都是直接可马上可以可以验证的。就是在但凡是这种环境里面，我觉得就是AI所展现出的对于我们这种senior的人来说，它的便利性，它的效率，甚至是很多情况下，它在现在这个agent的这个awareness的情况下，它的创意，

23:18都比一个junior的人能够给你带来的反馈要强很多。所以这个我觉得是一个我们我们今天教育行业也好，我们觉得就是公司的公司的这个培训领域里也好，一个一个核心的一个难题。我们还需不需要train junior member？

23:33如果答案是yes的话，那我们怎么train他？这个我目前没有什么特别好的答案，因为我自己也是听了你过年的时候跟我推荐用agent。然后我开始尝试用agent来融入我的工作流之后，我马上就意识到了你当时跟我说的这个，就是我不再需要我的学生了。

23:50那那问题是我我是老师啊，我当我当我不再需要我的学生的时候，那我的工作是干啥？我的工作不是去教AI，我的工作是教是教人啊。但是确实就是说，呃，feedback的这个这个这个反馈的强度、时效各方面的差太远太远了。

25:04对。这个问题在过去的大概一到两个月里面对我来说越来越突出了。因为我，因为咱们之前聊的时候是过年的时候嘛，然后我们后来马上就学期开始了，我我在忙着忙学校里的这些事情，我也没空去想那么多啊。然后我等到六七月份，我自己，尤其是我自己的科研的时间多了一点，我开始用AI高强度的来给我做科研的时候，

25:24你刚刚所说的这个问题就立马就立马就浮现了。所以我一边做科研，我一边也开始在想说，这个对于学生而言意味着什么。我觉得我没找到一个特别让我完，就是满意的答案啊。我设想过一些情况，比方说有一种情况是什么呢，就是也许以后，比方说，你知道，大学教授嘛，我我我跟我学生的工作的模式一般是，

25:47尤其是像像我们这种社会科学。我们一般是一对一的嘛，就是我们不是说这种开个大的组会，对吧？有很多学生，我一般就是一个学生。它更像是这种以前老式的这种师徒制apprenticeship，啊，这种模式。那那有一种可能呢，就是以后这个师徒制的形式，就是我和我的agent跟学生和他的agent聊，

26:08对吧？我们四个人有一个，我不知道，有一个有一个飞书group，或者是一个slack slack group，对吧？就是就是就是让互相的agent来了解对方的品味和工作习惯，有没有，就是这是一种可能。但这个可能其实并没有回答你刚刚说的一个核心的问题，就是那学生的技能他怎么样来锻炼出来？

26:25在这个问题下面，第一就是是不是我们还需要有一些在没有AI介入的情况下的一些task，是要有人故意设定，就是我作为老师要要有意给我的学生设定让他来做的。那么这些task是什么？以前呢，这个问题比较容、比较比较容易，因为所有的task都得要你手干，所以对我来说我根本不用去想，

26:50我我只要把一个问题扔给你，你就做就行了，对吧？现在等于是我还得想说哪一些你手干，哪一些你让你的agent干，或者是你的AI来干。这个其实对我来说，就是就是我的我的cost，我的cognitive cost，这个这个要要增加很多，

27:06因为我得想明白，我我得，我是不是要故意设计一些这个东西来。

27:25我其实还挺希望，如果我的学生已经在用agent来，呃，在用agent来干这个，让让他早点就是习惯一个agent的workflow，其实是个好事情，对吧？我我现在不知道，我是假定我的学生多多少少都会用一些AI的，但是什么程度，我很难说每一个人到底是到底是在一个什么样的level上去去使用，

27:45对吧？呃，我大概两周前吧，我给我几个学生就是写写过一个比较长的一个邮件，大概就解释过我担心的这个问题，就是exactly就是咱们咱们刚刚所讨论的。就是他们以后和我的关系，会和我以前和我的老师，我学习的时候的这种关系很不一样，对吧？

28:03就是我以前就是他们任何他们任何东西给我，他们也不管这东西到底是复杂的还是简单的，他就知道这玩意儿要要做，你把它做完就行。那么现在，呃，就是做和教育它的这两个功能现在被被被分开了，以前它们是一起的呀，对吧？你做了就是就是受到了教育。

28:20现在有个现在的问题是你做了有可能完全不进你脑子，你让AI来给你做，所以你的脑子其实没有training。那么我们是不是以后要变成要强制性的，我没有特别好的，我就跟他们说了，说这个这个这个是个现实。有可能是比方说学生自己要有意识的来说，哦，这个事情我也也许我自己手搓一下，会比我纯纯让agent来干要更好，

28:44更有educational，或者是怎么样。第二个就是说有大量的工作，就像就像你们现在我相信也是，就是你大量代码已经是AI写的了，对吧？你可能人人介入AI的这个不太多了，你人大概就是review，对吧？你可能一个什么什么orchestration，对吧？

29:00指明道路，对吧？指明方向。

29:36如果我们我们认为这条路是以后所有的路的话，对吧？就是以后唯一的或者是一条大部分人会走的路的话，那也许学生学的就是怎么样来读机器写的代码。但是anyway，这个这个问题又又回到说你还是需要一些基本知识，你才能够读懂机器写的代码呀。

29:52所以，那有没有可能比方说是学生和他的agent来试图搞明白我和我的agent写出来的代码和东西。这个过程也许对学生来说是educational的，但是我觉得我不是特别乐观，因为你太容易在这个过程里面，对吧？咱们其实都碰到过这个事情，你碰到一个很复杂的事情，你让AI给你解释一下。

30:15其实你说你自己真正理解多少呢？AI可以给你理解了，你让它按照小学五年级水平，它帮你写一个东西出来，它可以写啊，你可以看懂啊，没问题。当时当刻当下，你可以理解它，但是它不过脑啊。就是因为它给你提供了一个solution，对我们来说，我们的脑子里面所经历的friction太太低了，

30:34所以它没办法，我们的脑子没办法retain这个hard skills和hard knowledge。

30:52我有一个更好的例子，就是你在Stack Exchange或者是Overflow上面看到的这个solution，没有一个是你自己想出来的solution，你也不会记得的，你以后肯定会再再找，对吧？Exactly，我们以前发生过这个事情。

31:37对对对。这是一个非常非常好的idea，就是我们教育领域或者教育心理学领域里面其实有一个比较成熟的例子。就是当你让你家两个宝贝要学东西的时候，我们检验他是不是能够学进去的一个最好的方法，是让他给你用他自己的语言解释一遍。

31:56这个事实上就是我们所说的所谓教学相长，就是教学为什么其实是让你巩固你自己知识一个很好的东西。因为你作为老师，你得把它讲出来啊，你得自己先过你的脑子，你得让你的脑子把它梳理成一套你的脑子能够理解的一套话语也好，一个说法也好，一个什么。

32:14你得干这个事儿，你干完之后，就通过干这个几遍，像我们上课，你上过几遍之后，哎。你就自然而然把这套话语就给记到自己脑子里面去了。那么我们现在的问题是，反正就是说我们能够用AI干非常fancy的工作，coding也好，分析数据也好，

32:30但其实过脑的部分真的不多不多。所以我其实也担心，就是我的某些技能在某些意义上面也退化了。这个毫无疑问，就是我和机器的结合程度，就是我们每个人都可能比昨天而言更多一点，变成了赛博格，对吧？这个赛博格的意思就是我得依靠机器，我才能够完成这个工作。

32:51以前是我手搓或者是怎么样，但是以前的我是一个效率非常低下的，我是一个效率非常低下的。我现在写代码的数量和我今天一个小时根本就比不过，对吧？咱们回到刚才所说的，就是培训教育的这个过程。没有，目前我没有看到有人给出一个特别让我信服的，就是所有人其实都在一个一片，你叫迷茫也好，

33:16你叫它混沌也好，在这个过程里面摸索着前进。因为教育的还有一个大的问题，就是说教育的反馈的这个弧线，对吧？这个弧很慢的。你今年教的东西，你不知道几年以后才会有一个反馈啊。所以你根本就不知道你现在做的东西到底直观而言到底有多大程度上是有用的，或者是有害的。

33:38你不知道。

33:48我们所谓的进步都是我们翻着花样的跟AI提问，然后它给我们搞出来一些看起来很fancy的一些做法。但是有些做法真的是我觉得挺fancy的，就是一些新的分析路线或者怎么样。但说实话，我的脑子没有那么多的带宽来处理它。

34:39就说白了，我们为什么需要这样一个生物界面、生物体界面、生物质界面来作为，两个都是数字嘛，对吧？就是这个input和output都都是数字，我们干嘛需要这玩意儿来做个interface？我不需要，我可以把它换成一个纯数字的界面，对吧？

34:53这样的话效率可能更高一些。

35:07是一个中介，而且这个中介也不是特别完美。

35:27我能能够能够想象到这个，对。所以这个就是你回到你刚刚说的问题，就是说我们培育学生，我只能说有一些尝试，然后大家都在摸索，嗯。没什么，没有什么已经被证明说非常成功的方式，我不觉得没有。但是呢，我倒是能够跟你描述几个趋势，就是说在这个教育的这个领域里面趋势啊。

35:49我觉得就是第一个就是具身性的重要性，就是在某些程度领域里面其实还是得到加强。这个也比较容易理解，因为你对吧，你数字在这个数字领域里面，你人很容易被AI替代，那人就去那些不太容易被AI替代的领域，对吧？所以这个是一个，就是我们很多的，不管是教学的模式也好，或者是这种体验式的这种也好，它会

36:17增加这方面的权重。就是在整个教学你的培养方式里面，可能是比方说像医生他的临床，或者是和客户和病人打交道的这些机会会增加。第二个呢，就是说我们传统的那种评估学生能力的方式，比方说让你交个闭卷。不是让你回家写个写个写个论文啊，或者是写个代码啊什么的，这种可能就越来越少了，对吧？

36:44它更多的是要检检验，就是当场检验，对吧？就是在你没有机器辅助的情况下，你能不能够做出一个东西来。这个我们也看到是挺多的。还有一个呢，就是说口头的，因为你当场的话，你还得让你自己去说呀。你写这个东西，你闭卷考试毕竟效率也不是很高。

37:04所以口头检验可能也会变得很多。还有一种嘛，就是说所谓面向过程，所谓这个词是我造的啊，就是我们所谓的process oriented和你这个outcome oriented的这种检验的方式。就以前呢，我们都是会让学生，比如说交个活儿，对吧？

37:20写个论文，写个代码。现在可能不是了，现在是代码机器写的，但是让学生上课来给我们分析，对吧？或者是我让学生来检验机器写的东西对的还是错的，到底机器干了些什么东西，对吧？所以这个是面向过程的，它不是说最终让学生去检验一个去做出个东西来。

37:45对对对。这些改变都是从小的地方开始的。像在我们学校我比较了解的情况，就是在课堂里面有一些老师，就是在没有任

37:56何协调的情况下，就是同事之间协调情况下，他们已经在自己的课堂里面开始尝试了。那我现在的工作，因为我在学校里面做管理嘛，我现在的一个工作的很重要的部分，就是把这些尝试给它找出来。然后找到那些有代表性的，然后我们试图在不同的领域里面都去把它给拓展，对吧？

38:16就是你比如说你在一个计算机的课程里面，你做了这个事情，那么这个课我在数学课里面能不能这么干？在物理课里面能不能干？我如果理科可以这么干的话，那文科，当然他们的知识体系不太一样啊，文科里面是不是也能够这么干？所以就是这个是我们现在在尝试的事情。

41:21多谢老徐啊，你高估了我作为一个，呃，作为一个思考者和一个行动者的这种coherence，就是两者之间的那个。因为你知道，其实大部分的大部分的学者，都是你可以简单理解成比较会想事儿，但是不太会行动。大部分人其实行动方面并不是特别强。

41:39回到教育这个问题，其实也是，就是我觉得所有人，大部分人嘛，至少我认识大部分人，其实还都是在摸索的，没有人有什么特别实际的经验，因为因为AI这个东西，对吧？2022年11月到现在，也就是四年不到的时间，是吧？所以，但但是回到你说的，我觉得孩子的兴趣还是很重要的啊。

41:56就是我我我个人的看法还是，就是强扭的瓜不甜。就是如果这个孩子他本身天性方面没有这方面的兴趣，你要硬给他加上去的话比较难。就是我自己的一个理论，有有一定的这个，呃呃，实证背景，但是有有一部分当然也是improvise了。就是说孩子他的，他和，就是他会成长成什么样的人，对吧？

42:19有一部分是他自己天生的能力，比方说你和你太太都是名校毕业，都是在非常好的学校工作，呃。他们，你你的成长经验和家庭背景各方面，他都会会会给这个孩子的，就是基础能力吧。你要是换一个，我打一个网游的这个这个这个术语，它的基础属性肯定都是可以的，但是并不是说这个人什么都能干，

42:41对吧？因为人他有各种我们所谓的倾向性，disposition，就是有的孩子可能是社交方面比较行，有的孩子可能是这个，就是独自思考这方面比较行，就是每个人disposition不一样。然后通过孩子和外部环境的这个互动，他的这个他的这个倾向性，disposition，会影响你身体里面的那那一部分，

43:06某一部分特质被激活，有一部分特质会被会被压抑的。这个东西你很难说到底是在什么情况下，什么东西发生了，你不知道，很多是随机的，就是周围的这个环境。那大大体上就是，这是我的一个看法。所以回到你刚你刚刚说的那个那个问题。我个人觉得说，我首首首先我不知道什么行业会成功，我我不知道，嗯。

43:27嗯，我觉得长远来说，嗯，不是那么的重要，我个人的感觉啊。嗯，因为其实很多人最终在某一行里面干得好，尤其是干得好的那些人，并不是他最初选择学习或者是选择工作那个行业，对吧？你当然一辈子都在计算机行业里面干了，所以这个这个例子可能不太适合你。

43:47比如像我，我现在是干社会科学，但是我本科根本根本也不是学这个的，对吧？我本科是学一个偏数学方面的一个专业。更重要几点吧，我觉得一个呢就是，呃，孩子的好奇心，这个我觉得是人类的天性，就是所有孩子都有，他不管是不管是什么样背景的孩子，呃，都有的。

44:05就这个东西我觉得不能够把它给特别多，就是不不能够压抑抑制它。因为今天我们学习的，我们所谓的就是学习的经济学吧，the economics of learning。就是因为今天的学习的经济学发生了变化，就是以前你要学一个东西，你的，我们所说这个学习曲线嘛，

44:24就是你从一个最基本的要要变成一个比较proficient的这个人。这个过程其实在很多的行当里面还是蛮陡峭的，对吧？尤其是那些你是比较比较技术性的行业。但是今天，呃，所有在AI有了之后，你如果把AI、把神经网当成是一个把所有人类知识，

44:44呃，编码成一个松散的一个语义网络，对吧？你在它的这个情况下，你要pick up任何一个具体的技能，或者是一个进入一个，呃，具体的领域，其实蛮容易的。真的想干这一点，就是我刚刚所说的你的好奇心，就是你人要有好奇心，你你你才能够去去学习。

45:05所以这个我觉得是第一个重要的东西，不管不管文理。第二的就是你你你孩子还得engage，就是engagement。就这个当然和学习没有什么直接的关系，但是我我个人感觉，呃，和我们刚才讨论的有一点点关系。就是说你不要因为说AI懂了很多，AI能够给你的结果很快，所以你就不想说。

45:28你你你你觉得反正都是这样子了，我为什么还花花这个时间，对吧？你不应该有这个想法。我不觉得这是，我不觉得这是一个正正确的想法。就是你要engage到一个具体的事情上面，你你能够engage。它可以是体育，它可以是解决一个奥数问题，这个奥数的比赛的问题也可以。

45:45它可以是体育里面，你想你想把你想把一个动作练好，你想提高那几秒，你想某一个过弯的速度变得更漂亮，都可以的。我不觉得这是一个，呃，某个具体的东西。

46:06对，这个这个actually联系到我的第三个观点。我的第三个观点是，就是内容和，就是内容和形式吧。你你简单来说就是说，学习的内容和学习的形式现在被分开了，呃。就是说学习的内容可能变得没有那么重要。我所说的学习的形式，这个这个词不是一个很非常精确的词啊，意思大概就是说这种可迁移的技能，就是你不管是学什么东西，

46:32你都总是有一些可迁移性的技能。这个我觉得挺重要的。我自己回想我的职业生涯，我相信你的职业生涯肯定也肯定也有这样。就是你还记得你大学时候学的具体的东西吗？你并不记得呀。

46:47对。对，大部分都不记得，所以那个并不是特别特别的重要，对吧？重要的是它给了你一种，可能是一种，你叫它心态也好，或者是一种看待问题，就是你要当当你要面对一个问题，你要解决它的时候，对吧？它给你的一种姿态，对吧？

47:03一种立场啊，这个东西我觉得我觉得变得更重要。这个当然和我之前说的这个curiosity和engagement是有关系的。就是我我自己就是认为这种可迁移性。那回到你刚刚说的这个辛亥革命的这个辛亥革命的这个问题。那当然就是你你说你你的这个四九年了，你干嘛还要去学科举？

47:22这个肯定是啊，就是怎么说，这个这个内容是毫无毫无任何用处的。你回到我们今今天所说的这个，呃，这个就是比方说中国历史上这种以考试为基础的教育啊，我并不是来并不是来捍卫说这是一个好的教育模式啊，我不是啊，我只是把它做做一个例子来分析一下，就是考试这个东西。

47:41它考的很多的是你的记忆，某种程度上的逻辑推理吧，呃，可能是一种叙事能力，对吧？你能够把这玩意儿给讲成一个故事，写出了一篇申论，或者写成一个，古代人可能要写一篇写一篇论证的这个文章。这玩意儿，我觉得，呃，当然是社会情境不同，它的它的重要性不不一样，但是它确实是有可迁移性的呀。

48:02所以我觉得说，嗯，我个人倒反而不就是说不太在乎我孩子到底学一个具体的什么技术。我觉得第一，他想学，哪怕他今他今天学的是一个可能在我们所有人看来，就是技术上是条死胡同。比方说，

48:19我瞎说啊，他他他他可能要学，像我小孩喜欢学学，啊，下围棋啊，exactly。对，就是人为什么下围棋呢？对吧？你既然既然AlphaGo都能够把把把你把你击败，你为什么下围棋呢？

48:31就就好像你今天问人家说，你你为什么要去跑田径一样，你都有汽车了呀，你这这比人跑得快多了。你要是跑步呢，

49:23我的意思并不是让你的孩子去跑世锦赛，我不是这个意思。我的意思是说，他作为一个学习的对象，就是这个跟你画画，跟你学乐器其实是一样的。就是我并不认为你通过学这些东西，孩子就是要成为世界第一，上海，哎，不是世界第一吧，比如说上海市锦标赛这些，

49:43我我并不这样。我觉得做这件事情本身就是有意义的，对吧？你通过跑步，你对自己身体有了解，你你你知道

49:51怎么样面对逆境，对吧？这是体育比赛的一个最重要的一个东西嘛，对吧？你通过你通过这个绘画，你对于自己手和眼的协调和控制，你对于审美有一定的了解。这taste怎么来呢？对吧？

50:04这taste是凭空来的吗？我不觉得taste是凭空来的，我觉得其实taste有蛮大的可迁移性的。你喜欢读什么样的文学小说，你喜欢看什么样、呃，听什么样的音乐，对不对？对于，就是在多大程度上，呃，影响了你喜欢写什么样的code、什么样的风格、什么样的管理风格。

50:21我们我们要说得很明白，对吧？就是这个不是一个definitive的一个一个东西。我觉得说，嗯，现在的学生和家长确实是处在一个比较难的状态，因为它是一个旧范式断裂、新范式还没有形成的过程。所以在这个过程里面，呃，所有的人都会觉得很迷茫。

50:38对，就是因为你不知道未来路是怎么样子的，对吧？你你唯一知道的是以前那条路probably not working anymore。但是我觉得如果你往好处想的话，你不知道也没有人，别人也不知道啊。你说每个年代都有自己的这个属于这个时代的，就是所谓吃到时代红利的人嘛，对吧？

50:55你今天做AI的，你你上次跟我讲过的，做基模的那些牛牛人们，今天是一个什么样的收入情况？呃。当然这是很棒啊，但我并不觉得说我的孩子要变成那样，他才能够成，他才能够有一个，就是所谓的fulfilling，对吧？就是他很有很有成，很有满足感的这样一个生活，他有很多不同的方式可以过这个事情。

53:48其实这个事情我觉得一直以来，今天AI时代只是加深了现代教育，呃，就现在高等教育领域里面的这样一个长久以来就就就存在的，你叫它动态吧，或者是矛盾吧，就是就是这样。就说白了，就是你在学校里面学到的，真，就是学校里面给你的价值，说白了，就是它的它的所谓的硬的价值，

54:10就是它的知识啊、技能啊这个东西，你到底在多大程度上你能够把它拼当，就是你能够多大程度上能够说出来。大部分人其实说不出来。尤其是付大价钱，就是想要去爬藤的那些家长啊，就是那些那些想要把孩子送到精英、最精英的大学里面的。就最精英大学里面给你提供的东西，其实并不是那些知识和技能啊。

54:33它能够给你提供的是把你和一批和你差不多聪明的孩子放在一起，然后你跟他们成为朋友啊，然后然后这个人是社会性动物嘛，就是这个这种你叫它友情也好，你叫它这个社交网络也好，事实上是成为你，就是在一个让人成向上流动的一个最重要的动力。这个这个比你比你什么什么什么有人有多聪明，要要重要的要重要的很多很多很多很多。

54:55就它其实是某种程度上是一种，就是echo chamber，是一个回音回音室，某种程度上是一种，就是自我实现的预言。所以就是硅谷，你刚刚所说的硅谷的这个硅谷的这个做法，事实上就是一种比较极端的要回应它的一个方式。就是说既然你不给我提供什么价值，那我自己，那那那我干嘛上学呢？

55:16对吧？我为什么还要去上大学呢？这个之前就是在AI年代出来之前，已经有一批人在做这个事情，就是我们所谓的在家上学，home school，这个这个运动。他们不就是干这个事情吗？

55:28就是就是为什么要把孩子，为什么小学要上五年，为什么中学要上四年，为什么高中要上三年，为什么？没有没有什么道理的。这个是一个，这是一个历史形成的原因。就从学习的角度上来说，它既不是最优的，它也不是最经济的。我我为什么要干这个事情？

55:42所以以前就有人这么干，就是就是我我我。而且在这个home school过程里面也不乏出现过所谓天才型的学生人，他就是在这个能够适应的很好。也可以啊，也也也也也没有，对吧？它在更大范围内没有展开的一个原因，更多的可能是文化习惯和历史原因。

56:00它并不是一个，就是从道理上来讲，它这条路走不通，并不是这样的，能够走通的。所以就是说你刚刚所说这个这个点，我觉得我觉得一直有，只是现在可能比较，怎么说啊，终于大家有了一个依靠AI，对吧？哎，就是AI给了给了更多人这个信心吧，对吧？

56:18可以不走不走寻常路。对。

57:20当然，当然，但是有几个，就是第一个，首先你不可能面面俱到，你就是所谓的give and take，你不可能什么都要。呃，而且你选定了一条路，你就意味着你要放弃另外一条路，对吧？或者是放弃另外的其他很多路，你不知道，你不知道到底是是什么样的，这个这个这个肯定是存在的。

57:38然后你说的这个社会性，其实这个也是为什么大家觉得学校重要的一点，就是学校是一个社会化的一个过程。那么他们担心说在家里面的这些孩子，他可能就是他可能社会化的程度确实是有限。这个没有什么，没，我没看到什么特别令人信服的这方面的这方面的研究，但是这个确实是一个广为，就是被很多人接受的一个解释，

58:00啊，一个解释。人类就是社会动物就是这样，就是他觉得这个解释听起来像这么回事儿，呃。然后有很多人都都觉得它是这么回事儿，那我就觉得它是这么回事儿，对吧？这个不知道。所以所以你你刚刚说一下硅谷这个事情，它你说它极端嘛，它也极端，嗯。

58:16就是我我不去上大学了嘛，对吧？我就直接通过，呃，实习，嗯，尤其是去好的AI lab实习这条路打通。但是你也知道这个AI lab需要多少人呢，对吧？你你你你顶尖的这些，这这这大厂。

58:48有可能是NVIDIA，对吧？哈哈。哈哈，对吧？我我我完全同意，就这个又是，呃，就是回到另外一个问题，就是说能够做出这种安排的人，往往是父母比较有权势，或者是比较有connection的，或者是比较有想法的人，对吧？

59:03他可能会不会从另外程度上，

59:10嗯，如果有有合适我孩子的这种，就是当然首先就是他得去一个行业，是，就是这种东西，就是这种所谓的学徒，或者是这种，你知道吧？做中学的这个模式是一个有效的这个模式，那我可能会让他去的。我觉得高中，呃，就去去干个，就是你你最终哪怕不一定是这样，就是，呃，你我我可能会让他，比方说高中毕业以后待个一年，

59:33就是你不用那么早去上大学。如果你不知道你要干什么的话。如如果他已经知道，他他很明确的他知道他想干什么，那当然当然就去干了，对吧？就是你你就是很多孩子，我觉得他这么想的原因是他不知道他想干什么呀。就是这个一年是给他一个探探探索的一个机会嘛。

59:49还，呃，还是回到我们一开始所说，就是说AI带来的一个很重要的一点，就是说在现实世界里面的经验，这个东西变得很重要。呃。因为它一方面是说，因为我们junior变成senior，这个梯子可能变得越来越难找，以前是所有人都会有，

1:00:05对吧？你不觉得还有什么？现在是变成说，能够给你提供这种机会的场合，它的数量可能在减减少。所以我们需要有有有有这样，就是我们得刻意地去培养这种，咱们讨论的可能是一个极端的例子。

1:00:24有有有，对，这个这个现象，我觉得可能还会被很多人拿来作为一个商业、商业的东西，嗯。

1:00:47这个这个就是学学徒制嘛，就是你如果看，尤其是像德国的职业教育，嗯。它的一个，就是职业教育作为一个经济，就是作为一种经济安排，它的一个核心就是学生是没有工资的。他就是老师傅之所以愿意招学生的一个很重要的原因是，他可以有一个劳动力给他干活。

1:01:06我传授你一些东西，但是你得免费给我干个三年五年的。而且德国人用法律的形式还把它确定下来。第一，你不能跑。第二，你不能过去。你不能够就是像一个竞业协议一样，你不能够去干跟你师傅一样的事儿。

1:01:23记不起来了，但是我知道就是说，呃，就是职业教育在德国，呃，在二十世纪的早期，呃，发展起来的一个很重要的原因就是，呃，地方的小手工业者，他们通过这种用法律的形式固定下来，就等于说能允许，允许把，把这种就是师徒带教，就是你知道吧，这个这个这个模式成为一种国家能够接受的教育模式，固定下来的一个一个一个很重要的因素。

1:01:50对。就是经济上它是它是互利的，互惠互利的。

1:02:30我对我我其实算是比较后知后觉的，因为我觉得，因为你们算是在科技的第一线嘛，所以你你你捕捉到各种新的动向的这个肯定是最最最早。呃，我们过年聊的时候，我还没有进行agent的，因为我那时候觉得好像没什么，没有这个必要。因为我当时的理解啊，事实上证明是错误的，理解就是说它还有比较高的学习成本，我觉得我没有时间去学习这个东西。

1:02:55我主要当时是这么想。然后过完年，我大概其实要到四五月份的时候，我才我才想说，哎，我我应该试一试。我我试的方式就是给信仰充值嘛，对吧？给给大厂充了个，充了个max会员，对吧？瞬间觉得一切都不一样，就是突然发现有一个人能够给我无时无刻地在干活，然后能够把我想要做的事情，

1:03:20就是在数字环境里面所要想做的事情，做得非常非常的好。马上就马上就不一样了。然后，呃，我自己因为，呃，我不算是，就是写code只是我工作里面很小的一个部分，所以code方面带来的，呃，冲击我觉得没那么大。因为我自己，我觉得两方面吧，一方面就是我的管理方面的工作。

1:03:42管理方面的工作就是因为我有我有团队，呃，我有下属，我有同事，我有，我在一个，我在一个算是一个中型的一个组织里面吧。邮件呢，我有一些预算呢，我有一些这种，呃，这种活动啊，各方面的。那么agent可以通过阅读我以前写的各种各样的东西，notes、文档、邮件，对吧？

1:04:04比较好地了解我的意图，对我来说算是一个蛮大的解放。呃。而且我最近还发现，就是因为它它帮我这可以帮我整理文件啊什么的，这个就省了我很多很多时间。因为就是你你你作为一个组织的中层，你你会面临的一个最直接的问题，就是有大量的文档会被通过各种各样的这种共享文档的方式共享给你，

1:04:24你就突然间莫名其妙，就是又又被加到加到一堆的这种共享文件夹里面。我我们毕竟还不是个纯科技组织嘛，所以所以这个我觉得我觉得它它帮我能够把这个事理得很明白。所以我现在没有这种文档和信息方面的焦虑，这个我觉得对我管理类的工作来说是一个巨大的一个飞跃。

1:04:43它的memory比我的memory，尤其是对于像数字，对吧？预算这些数字的记忆程度比要要高很多啊。对吧？比我强很多。我有的时候我记不住，因为我事儿一多，就是人类的，因为记忆的这个带宽确实很有限嘛，很有限，对吧？

1:04:58我的记忆的深浅也很有限，所以它能够帮助我，这是第一个。呃，我的科研工作，因为我，呃，我是一个社会学家嘛，所以我会收集数据，各种各样数据。呃，我不太做访谈。我现在主要就是一些，就是这种所谓的digital data吧，就是可能比方说研报啊，

1:05:17或者是一些统计年鉴啊，这方面的数据。那这个AI我觉得太强了。你上次看你你之前看到我我发过几次朋友圈，主要就是它把我堆积了很多年那些那些劳动密集型的那些工作，就是一个月之内全部给我干完了。我我当时真的是，这个是给我带来最大冲击的一点。

1:05:38因为我是一个，咱们咱们也认认认识这么多年嘛，就是我想法还挺多的，其实我这么多年来开过很多坑，对吧？就是啊，我说，我想要，哎呀，北京中考数据，我想分析一下过去十年，我想知道什么什么哪几个区的中考，我我我瞎说啊，这这并不是北京，我只是举个类似的例子，对吧？

1:05:56哪几个区它的这个成绩的这个cutoff point可能是什么样子的，对吧？什么样的学生能进什么样的学校，就类似这种。这种想法非常多。但是，嗯，当我真的要把它落地的时候，它需要付出非常多的体力。其实因为你以前是要整数据啊，你得去网上一个Excel表或者是一个HTML网页，你得把它给拉下来，

1:06:18对吧？嗯。你你哪怕能写个脚本能够爬下来，但是这种网页它天天在变，它的验证机制在变，你还是要靠大量的人力投投在这个里面。以前就是你扔给扔给学生，我我可能或者是，或者或者是我雇一个，我雇一个RA嘛。那那学生第一，他交上来的东西可能质量参差不齐啊。

1:06:37第二，我不是怪我的学生，如果我的学生未来听到这个podcast，对不起啊，我我我我不是在怪你们。人都是这样的，周老师年轻的时候也是这样的，对吧？很多时候我会不靠谱啊，我我老板跟我说一个事儿，哎，你能不能把它干完？我有的时候是两天之后干完，有的时候是两个星期之后干完。

1:07:11但是你你你反正咱们都跟agent工作过，你就知道agent就是你今天跟他布置一个，他overnight给你做。我我我最夸张的一次就是我要整理一批数据，就是我只是很模糊地跟他描述了说，哦，大概是什么数据，你能不能够帮我去这几个地方看一看。

1:07:27他干了整整十个小时。当然我不知道这十个小时里面的效率是如何啊。当然最后最后给我整成了一套一套非常，就是完备的一套数据库。就是我只是给了他给了他一个非常，就是general的一个idea。这个让我觉得就是简直是挖了金矿了，就是就是我根本就不想听工作，就是我天天都想做科研，我现在就是我天天都想干科研。

1:07:49因为它带来的正反馈，正反馈实在太强了。这个是，这个是它的优点。呃，目前而言，它的缺点就是说，我觉得它做这种，呃，labor intensive的工作相当可以。它要做更高级别的这种，比方说把理论和数据结合起来的工作，我觉得它还不太行。

1:08:09可能是因为它后后训练方面没有什么特别好的数据，我也不知道。但是就是它写出来的这种社会理论，或者是写出来的这种分析，就比较大众化吧，就是大众化，对吧？就是没有什么特别有意思的东西。对，

1:08:36对，我用我用过思考模型的，我觉得它们带来的收益其实没有那么的明显。呃，确实好了，这这个级别的模型确实比其他的一般，比方说比Gemini，对吧？现在Gemini明显不行了嘛，对吧？现在就是预二加了，现在不是预三加了。就是它们比Gemini带来的结果明显要好很多。

1:08:57它的这种，我很难描述，就是它的这种awareness，它的这个思维的这种敏捷和就是能够get到的点，我觉得又更又又更好了，又更好。但是就是我觉得算算是一个，就是一个算是一个名校PhD学生的水平吧。博士博士生，这个这个这个已经是个很高的bar了，对吧？

1:09:18已经是个很高的bar了。

1:09:28嗯，这点我不能把话说死。呃，因为这方面我其实我还读，我读了蛮多文章啊，包括最近的，包括一些前沿的科学家们的一些一些文章啊、演讲啊什么的。主要是因为自然科学和社会科学的知识的底层结构上面差太，差差差别太大，所以我没办法说，呃，

1:09:47它一定是什么样子。因为，嗯，因为最近讨论比较多的是数学嘛，就是大部分的数学，中等中等程度的数学问题都可以靠AI解决，没有什么不行。但是社科，它主要是它不存在什么所谓的中等结构的社会科学问题，因为社会科学它并没有，它并没有比方说希尔伯特问题啊，

1:10:05它它并没有社会科学里面热闹。它不是一个hierarchical的一个知识结构，所以你没办法说出来说说说什么样的问题它不能够解决。

1:10:38简单来说，理工科自然科学构建在verification，不管这个verification是用实际的数据还是形式化的验证的情况下，是可以是可以这样的，对吧？可以从下往上build up。自然科学里面它不存在build up这个问题。

1:10:54就是你可以在一些细小的问题上面，让让让它来就是完成verification，然后你build一套一个一个工作流程，让它来做这个。但是大的问题上面，社会科学的知识形成的方式并不是这样线性演进的。它有点像绕弯弯，或者是它像一个一张大的网，它可能是就是，呃，就是你可以把这个网里面的节点用各种各样方式把它给排列组合在一起。

1:11:20简单来说，它没有一个固定的标准，说什么样的知识是好的知识。呃。所以就就就就会就就会带来一个很现实的问题，就是说那AI给你吐出来的这些东西，它口吐莲花给你吐出来的这玩意儿

1:11:33到底好还是不好？就是你你你你找不到三个人能够给你给你给你三个三个这个很一致的答案。

1:11:51但是就是呢，咱们因为呃呃没有什么实际的数据啊，我就给你举一个很，就是就是咱们就思考一个很简单的问题。比方说你你的公司，你要帮人去做一个branding，或者或者你请人，你请一个广告公司，或者请一个consulting firm，对吧？

1:12:06来帮你们公司设计设计一个logo，或者是设计一个corporate identity。你什么标准说它是好的？咱们什么样的东西能够说它是好？它是因为首先视觉语言、视觉风格就有很多很多不同种。你你没办法说它它就是这种视觉语言就比那种视觉语言好。

1:12:22然后有的人喜欢用繁复的，有的人喜欢用极简的。那它它没法，它不是，到最后就是它完全是凭个人化的一个决策来制定它，来说明它。就这种问题在，呃，就是在理工科的，就是在逻辑的世界之外，有很多很多这样的东西。这玩意儿咱们咱们咱们就是AI能够给你什么呢？

1:12:45它能够给你提供一套各种各样说法，是的，但是它并不能最终帮你来做这个决定。

1:13:16或者咱们咱们咱们这个就是，呃，换一个换一个问题，换一个引战的问题，就是苹果好还是安卓好，就是这种类型的问题。

1:13:31问题就问问题就在这儿了，就是所有人不是所有人都要成为苹果，也不是所有人都可以成为安卓，right？不同的公司可以用不同的方法来活下来。

1:13:43就是它在技术指标上，它它可以它可以给你比出来，对吧？但是你怎么样比较，比如说两个品牌、两个技术路线，它的优劣？我的观点是，就是你找再多人去label它，你都label不出来。

1:14:12是的。就是人类，呃，你你你你你如果让我作为一个社会学家，你让我稍微讲话讲抽象一点的话，就是说，就是人类和和一般动物其他可能不太一样的一点，就是我们还是一个meaning-making animal。就是对我们来说意义很重要。

1:14:28还是回到这个，比如说刚才说苹果和安卓或者是怎么样，其他的这些，就是一个品牌，它不仅仅只是一个logo而已。它对于用户来说，它是和某些价值偏好是结合在一起的。那么这个是一个主观的空间，它不是一个客观的空间。所以你没有办法在这种情况下建构出一个，就是A，就是AI。

1:14:50没有办法在这个空间里面能够给你所谓的达到一个更好的答案。它确实可以可以给你提供很多不同的perspective，这个是它比一个人要要好。但是最终当你要做决定的时候，还是你自己啊，对吧？这个这个，

1:17:38嗯嗯，对对对。我当时就是开开开开个玩笑啊。

1:18:33就是在社会学领域里面，因为有很多研究劳工的嘛。就在这个领域里面其实有的，就今天早上我其实还在那个Twitter上还刷到有一个很有名的马克思主义学者，呃，就说了这样一句话，就是老老老先生已经快九十岁了。大意就是说，就是说技术和就是技术和劳劳动力之间的关系啊。

1:18:54新的技术的产生，呃，一般而言总是意味着对劳动更多的钳制和监视。所以他说AI这个时代也是不例外的。就是以前的老，以前的技术产生也是也是这样子。就是他的这个观点其实代表了蛮多一批，就是所谓的批判社会学家的观点。在资本主义这个环境下面，就是技术，所有的技术到最后都变成了剥削劳动力的一个手段。

1:19:20所以AI只是把这个东西推到，可能推向更极端，尤其是对于数字劳动者来说。首先有多少人是，就是有多少人是在一个纯数字的环境，当然是在中国这种国家里面可能挺多的，对吧？但是你可能在一些发展中国家里面，那么他们可能会说。比如说我是我我是挖矿的，对吧？

1:19:36我真的是个挖矿的，比如说煤矿或者是其他。那那我的体力体力上给我的这个体力上给我的这种剥削，可能会比我脑脑脑力上的更多呢。你你很难说到底哪个哪个更严重。对。但是更精细肯定是的，就是就是有了AI之后，你肯定可以对于劳动力的控制做得更精细，这个毫无疑问，

1:19:56可以做到。但但就是说，企业愿不愿意选择，第一是它愿不愿意做，第二个就是说，这个社会对它的这个反扑，就是社会对它的这个pushback嘛，有多严重，对吧？因为你。在很多国家里面，你可以通过立法的方式，当然这个可能有点难，意思对吧？

1:20:13就是通过立法的方式说，嘿，你不能这么做。

1:21:36我觉得是有可能，但是是你，呃，我觉得这两个观点之间的，你现在这跳跃有点强，就是说我还是不是很清楚说，比如说更精细的管理，更无孔不入的这个管理，怎么样，就是和生产力，就是你的意思是说，如果我们suppose把人管得更好，用AI或者是怎么样，能够带来生产力的极大的提升。

1:22:35是的。所以你说的这个就是一个很典型的二乘二表，对吧？它它你你你这个表里面你可以想象它有它有四个格子嘛，对吧？你你一个一个维度就是说是不是监控yes or no，另外一个就是生产力是不是极大的提升yes or no。所以有一种情况就是说生产力得到了极大的提升，但是其实没有监控，那就是我们所说的，一个纯乌托邦，

1:22:57对吧？也没有。但是有一种可能就是说，生产力提升的它的一个代价，就是所有的人都被置于一种非常严厉的监控之下。

1:23:05这也是一种可能性。对，这两个可能性我觉得都不为零。嗯。我对AI还蛮乐观的，就是我觉得它确实可能会给我们，不管是生物啊、能源各方面带来一种就是呃跳跃式的发展。就是也许就是我们人类真的能够进入这种所谓的这种什么这个RSI，对吧？

1:23:23这个recursive的这个这个self improvement，就对吧，就是咱们光靠光靠自己就可以把自己左脚踩右脚就直接升天了。有，我觉得有这个可能的。我其实还挺希望就是人类真的变成一个星际文明，对吧？AI真的给我们带来一个起点，呃，基点，对吧？

1:23:39Singularity，让让让我们能够，能够从我们这个肉身，也许脱离出去，嗯。

1:24:55好问题，我觉得我现在还没有开始，就是一方面我还没有，因为就是过去的三到四个月等于是对我来说像是个急行军一样，就是我还没有停下来想过这个事情。就是我现在还处在一个阶段，就是AI还在帮我把我挖的所有的过去的坑都填上这个状态，就是我还没有到一个状态是说，

1:25:16嗯，这些事情干完之后我还要干些啥。我我我目前还没达到这个状态，但是我能够想象这一天可能应该应该应该会来的。就是我手头上至少没有什么我immediately想干的事情，那我到底接下去想干些什么？就是我想干的事情可能可能和AI没有什么关系。

1:25:34比方说，我可能想要重新捡起一个乐器啊，或者是做，你知道吧，就是做做做这种事情有可能，有可能。嗯。我觉得我们每个人都应该想想这个问题。也许这个这一天就就快来了。

1:26:17现在来说就是不会这个这个东西，可能它的越来越少的东西是可以被列入不会这个范畴。

1:26:31对？你觉得Google还能搬回来吗？我记得你有一次朋友圈里面有写，哦，不。你你你写的是ChatGPT，你说大概Chat就是当时因为A社领先嘛，对吧？A社领先了一段时间，你说你你你觉得GPT会回来吗？

1:26:45现在GPT确实回来了。就是Google你觉得还能回来吗？

1:29:26第二个问题就是因为我觉得今年从去年年年底吧，对吧？到今年今年到现在为止，就是可以说是一个agent的，就是作为一个AI的主打的爆发的一个点吧。那你觉得说下一个就是可能就是AI会带来一个就是所谓一个就是体验上爆发式的，或者是这种就是跳跃式的点，大概在什么地方呢？

1:31:06那所以你就是意味着说，这些agent它要能够直接在你的端侧能够跑起来？

1:32:40明白明白，我知道了。这个就是说白了，就是当年这些做物联网的人，对吧？他现在他现在可以有一个一个AI-based物联网了。

1:33:04挺有意思的，看看我们我们再过几个月啊，我们再碰头，看看看看说这个哪些事儿成形落地了。