《奥特曼》这个日本电视剧引进中国的时候，我已经“超龄”了——超过了能够被它所吸引的年龄。

在我看来，这个系列剧，不论是剧情还是服化道，都假得透顶，所以那时我完全不明白大街小巷里为什么那么多小孩子喜欢奥特曼。

而现在，我对于另一个奥特曼——Open AI的Sam Altman——也生出了一种不明白：不明白他在谈教育的时候为何那么假模假式，不接地气。我的职业是教师，自认为懂一些大学里教书的那点事儿，所以看到Open AI的奥特曼谈教育，会立即认识到他的话处处透风撒气，说得并不周全。

做出上面的感慨，是因为最近看到一段短视频，说在最近的斯坦福访谈中，OpenAI CEO Sam Altman 承认他近年来有一个最大的判断失误。这个失误是关于教育系统的。

Altman 原本认为，ChatGPT 发布后，教育界会经历大约一年的“作弊混乱期”，但是很快，整个系统会迅速进行结构性自净，全面转向项目式学习（Project-Based Learning）。但现实是，从 2022 年底到现在，三年半的时间过去了，教育体系并没有出现任何实质性的结构改变。

Altman 认为，这是一个非常危险的信号。因为当下底层的生产力工具已经发生指数级跃迁，而顶层的教育与人才选拔机制依然处于停滞状态，这种情况会导致严重的系统性错配。

而对于所谓的 AI 时代好的教育，奥特曼认为必须符合下面这个要求：学习任务必须设定为高难度的，难到什么程度呢？要难到学生在不借助 AI 的情况下根本就无法完成。此外，人类还不能把判断和责任外包给 AI。

无独有偶，图灵奖得主爱德华·霍普克罗夫特（John Edward Hopcroft）在接受记者采访时，针对AI普及后学生用AI做作业而不再主动思考这种情况该如何应对时，有过类似的回答：你干嘛布置那种能够借助AI完成的作业呢？

我认为不论是Altman，还是Hopcroft，在思考教育的时候，都把教育窄化为了“提供给少数精英的教育”。他们所说的教育，是经过修饰的、对象非常狭窄的教育，其面对的学生，仅仅包含了教育链条最高端的那批人。他们说的甚至不是大学本科教育。他们满脑子考虑的，是培养那种具有超级能力的人。尤其是Altman，在谈教育的话题的时候，表现得更加的伪善：一方面，他不断地在宣传ChatGPT又达到和超越了人类的什么水平（本科生、研究生、博士生……），另一方面，却又奢谈如何开展AI时代的教育；本质上是，一方面他在冷血地吹嘘自己开发的东西超越了教育的那个阶段的人，另一方面又假装关心教育。

我想指出，Altman 和 Hopcroft在奢谈所谓的作业应该有更高难度的时候，他们刻意地无视了这一现实：任何受教育者都要在成长历程中经历日复一日的大脑体操训练，才能逐渐成长起来，应对更具挑战性的作业。

不，他们根本没有考虑大多数的受教育者，以及几乎所有受教育者在基础阶段该接受怎样的教育。他们只考虑了爬到了教育金字塔最顶端的一些人。然而，那种人其实不管有没有 AI，甚至不管有没有某些阶段的教育（尤其是博士以及以后的阶段），只是靠自己的好奇心和探索能力，大概率都会取得成功。

但是整个社会所关心的教育，也是真正的教育，其面对的对象，是占人口的大多数的普通人。这些人，如果没有教育机构和教育工作者的指导，他自己就无法成才，走不出自己的困境。上述 Sam Altman 有关教育的见解，对于改革这些普通人在AI时代的教育，没有任何帮助。

的确，我们的教育是前 AI 时代经过漫长的时日慢慢建立起来的一整套体系。在这种前AI时代的教育过程中，老师之所以要布置给学生作业，如写论文、做算术，本质上不是为了获取最终的结果，而是利用这些练习，迫使学生进行思考，或说进行脑力负荷训练，使其生长出“脑力肌肉”。

我们都知道，在AI时代，如果教育系统依然用旧的作业形式作为考核指标，学生会忍不住去用 AI 走捷径，显然，这是不行的。不同于工作场合——在那里做事情是结果导向的，用AI获取结果，而且往往是更快地获取高质量的结果，这无可厚非；而教育过程中的作业，重要的是过程，是通过这样的过程来训练学生的“思想肌肉”。

我们花钱去健身房，绝不会使用一台机器替我们举杠铃或是拉动划船机。可是学习似乎有所不同：由于各种考核的压力，导致学生慢慢将分数看成了终极目的，而忘掉了思考能力才是真正的目的，这种认知偏差，会使很多学生原谅自己学习过程中的作弊行为。结果是，那些完全能够自觉在健身房里挥汗锻炼的大学生，同时也极有可能是利用AI作弊写读书报告的那批大学生。

而且，教育当中的很多基础的训练——同时也必然是AI已经能够给出很好的结果的训练——是不能够越过的。所以，Altman 和 Hopcroft先生，对不起，绝大多数的大学老师，不可能布置学生去做ChatGPT做不来的作业。（更不要说中小学老师了。）

基础的训练必须继续进行，而AI就在身边。怎么办？

Altman 的意思是改革教育的内容和考核的方式，因为如果继续按没有 AI 的时代教书和考核，人类将系统性的失去训练复杂思考能力的机会。

然而，正如我前面分析的，教育要从训练基本功做起，不可能略过，不可能一下子就让各种层次的学生去面对“AI无法胜任的任务”。Altman 和 Hopcroft的想法，有点“既要……又要……”，这不可能实现。

怎么办？

答案一点都不复杂：当一个人在学校里的时候，在所有可能禁止他使用AI的场合，禁掉它。而且，已经有学校在这么做了。当然，物理隔离AI的难度会越来越大。也正因如此，在未来，学校相比于家庭等环境所具备的价值中，其中一项极其重要的，就可能是“有限度地提供AI的物理隔绝”。优秀的学校，像一座座“认知净土”或“思想健身房”，让未来的家长能够安心地觉得，把孩子送到这里来，能够让他们学会独立思考，成长为具有判断力、审美力的精英，而不是时时刻刻“遇事不决问AI”。

而学校和老师面临的终极考验，也必然包括在无法完全禁绝的缝隙里，如何重新设计无法被AI轻易替代的考核方式（如线下口试、思辨辩论、动手实验等）。

不要说什么：在AI时代，让学生熟悉AI并学会合理使用AI很重要，吧啦吧啦……。

算了吧，我们都知道，训练使用AI，远远比训练学生解三角函数或是写篇有思想深度的作文简单得多得多。所以，三角函数的练习和作文课上各种让孩子们头疼的练习，不能省略，而且，在生成的阶段，不能有AI的协助。身为学生，必须亲自经历过解题的痛苦、逻辑的纠缠，以及写作中语词的选择，他们才能学会判断什么是好、什么是坏、什么是真、什么是假。

所以， 我不知道为什么聪明如Altman 的人，其涉及到AI时代的教育的看法会那么的幼稚。又或是，他并不是幼稚……毕竟，他不可能幼稚。

比如，他还说，未来的人的能力，一是复杂系统拆解能力，即知道如何将一个庞大的项目拆解成 AI 能够理解并执行的提示词矩阵；二是进行最终的价值判断，即对AI 瞬间给出的多种解，凭借人类的伦理、商业的直觉等进行判断。

算了吧，难道听了他的建议，改革教育系统，使之“适配”AI的指数级跃迁，就能让未来的学习者具备这两种能力？他难道看不到自己以及自己身边的那些聪明人，都是怎么变“聪明”的？未来的一代又一代学生，如果连基本的逻辑底座都没有建立，他们如何去拆解复杂系统？如何去进行高级的价值判断？

喜欢本文，敬请转发推荐，并给作者充电，鼓励作者写出更多有深度的文章。