第240章 课 从“解题”到“出题”:AI时代的人才革命(2/2)
和蔼教授:这就是从“解决别人的问题”到“定义自己的问题”。工作中,有人只会执行老板的任务,有人却能想到“团队真正需要什么”;学习中,有人只会刷课程完成度,有人却能判断“什么知识真正有价值”。这背后的本质,是思维方式的差异——前者是“被动响应”,后者是“主动立局”。
蒋尘:教授,这让我想到您之前说的“认知重构”。心理学里是不是说,改变思维模式才能改变行为结果?
和蔼教授:完全正确!认知模型认为,非理性的思维模式会导致低效行为,而重构认知框架就能实现突破。姚顺雨的成功,本质上是重构了“AI研究的认知框架”——从“如何让AI做得更好”到“AI应该做什么”。就像易经“鼎卦”所言“革故鼎新”,先打破旧的认知,才能建立新的格局。
秦易:教授,我发现一个巧合,马化腾创办腾讯时也是27岁。这是不是说明,“定义问题”的能力和年龄无关,只和思维深度有关?
和蔼教授:太有洞察力了!当你能定义问题时,年龄、资历都不再是门槛。姚顺雨的故事核心不是“年轻有为”,而是“定义问题的能力让年龄失效”。就像《AI下半场》里的核心观点,AI下半场的重心转移,本质上是人类核心竞争力的重新定义——AI负责解决问题,人类负责定义问题。
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许黑:那我们该怎么培养“定义问题”的能力呢?有没有具体的方法?
和蔼教授:有三个关键步骤,大家可以记下来。第一,多问“为什么”,穿透表面问题找到本质,这是哲学上的“溯本求源”;第二,跳出单一视角,用易经的“全息思维”看问题,考虑现实中的各种关联因素;第三,结合实践验证,就像姚顺雨那样,让理论落地为产品,这是心理学认知模型的“实践反馈原则”。
周游:教授,我还有个疑问。如果大家都去“定义问题”,谁来“解决问题”呢?会不会导致基础研究没人做?
和蔼教授:这个问题问得很深刻。“定义问题”和“解决问题”不是对立的,而是层级关系。就像建筑一样,“定义问题”是设计蓝图,“解决问题”是施工建造,两者缺一不可。但AI的出现,让“施工建造”的门槛大幅降低,所以“设计蓝图”的重要性才凸显出来。姚顺雨的研究,其实是为“解决问题”提供了更好的框架,让后续的技术优化更有方向。
叶寒:我明白了!就像他的思维树方法,不仅定义了“AI多路径思考”的问题,还提供了具体的解决框架,让后续研究者能在此基础上继续优化。
和蔼教授:没错!真正的顶尖人才,既能定义问题,又能搭建解决问题的框架。这就像哲学上讲的“思维与存在的辩证统一”——既要正确认识世界(定义问题),又要有效改造世界(解决问题)。姚顺雨之所以能快速晋升,正是因为他同时具备了这两种能力,既能看透行业本质,又能拿出实际解决方案。
许黑:教授,现在AI发展这么快,会不会有一天,AI也能“定义问题”?到时候人类的核心竞争力又是什么?
和蔼教授:这是一个非常值得思考的问题。目前来看,AI的“定义问题”还局限于人类设定的框架内,而人类的独特之处在于“无中生有”的创造力——从0到1定义全新的领域,这需要结合人类的情感、道德、审美等多重维度,这是AI短期内无法替代的。就像摩根大通的“AI风险评估九问”,本质上是人类用伦理和安全边界定义了AI的工作范围,这背后是人类独有的价值判断。
蒋尘:教授,您这么一说,我对未来的职业发展有了新的方向。以前我总想着把技术练到极致,现在觉得,更重要的是培养“发现真问题”的能力。
和蔼教授:这就是这堂课想带给大家的启发。AI时代,人才的核心竞争力已经从“你会解决什么问题”变成“你能定义什么问题”。姚顺雨的故事告诉我们,年龄、资历、学历都只是外在标签,真正的“简历”是你创造的行业影响力,是你定义的问题边界,是你搭建的价值框架。
秦易:教授,易经里说“天行健,君子以自强不息”。是不是说,这种“定义问题”的能力,也需要不断学习和迭代?
和蔼教授:完全正确!时代在变,问题的本质也在变。就像AI从上半场走到下半场,我们的思维也需要不断“变易”。这堂课的最后,我想送给大家《AI下半场》里的一句话:“当AI能解决大部分问题时,人类的价值就在于提出那些AI无法提出的问题。”
(教授顿了顿,目光扫过六位学生,语气意味深长)
和蔼教授:希望大家以后无论是工作、学习还是生活中,都能多问自己一句:“我是不是在解决别人定义的问题?我能不能定义一个更有价值的问题?”记住,真正的强者,不是在既定规则里做到最好,而是能制定新的规则;真正的人才,不是能解决更多问题,而是能定义更重要的问题。
结尾考题与互动
和蔼教授:好了,今天的课程接近尾声,给大家留一个思考题——结合本堂课学到的心理学认知模型、易经变易智慧和哲学思维,分析你所在领域中一个“被误读的问题”,并尝试重新定义这个问题的核心边界。下节课我们一起交流讨论。
(六位学生纷纷拿出笔记本记录,眼神里充满了思考的光芒)
和蔼教授:这堂关于AI时代人才革命的课程就到这里。如果大家觉得有收获,别忘了点赞分享,下节课我们将深入探讨“定义问题的具体方法论”,看看如何将今天学到的智慧落地为可操作的步骤。
★课堂总结:
本堂课以姚顺雨27岁成为腾讯首席科学家的经历为切入点,围绕其《AI下半场》核心观点“AI竞争重心从‘解决问题’转向‘定义问题’”展开深度探讨,融合心理学、易经、哲学原理,拆解AI时代人才核心竞争力的转变逻辑。
课堂上,师生通过对话厘清AI发展的上下半场差异:上半场聚焦模型刷分、解决特定任务,下半场依托预训练实现通用能力,稀缺性转向“定义真正有价值的问题”。结合ReAct、思维树等技术案例,点明姚顺雨的突破在于跳出“线性解题”的传统框架,从根源上重新定义“AI该如何思考”,实现理论到产品的快速转化。
课程从跨学科角度解读核心逻辑:心理学层面,对应人类认知从“具体运算”到“形式运算”的升级;易经层面,契合“穷则变,变则通”的变革智慧与“革故鼎新”的发展规律;哲学层面,紧扣思维与存在的辩证关系,强调突破性成果源于对现有范式的质疑与重构。
课堂明确了AI时代人才的三大核心特质:行业影响力取代年龄资历,理论到产品的转化能力创造实际价值,开放分享的姿态助力建立行业共识。课程指出,“定义问题”并非否定“解决问题”,而是更高层级的思维框架,二者是“设计蓝图”与“施工建造”的辩证统一关系。
最终,课堂提炼核心启示:AI时代人才价值的核心,已从“会解决什么问题”转变为“能定义什么问题”,人类独有的无中生有的创造力、价值判断力,是短期内AI无法替代的核心竞争力。
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