Do you think you have a few articles or Table 상影片 Innovation testing? I think it's 99% What was it? A company maintained research in our Vантиians and Intel Goodnight, which starts at NYU systems and technology.刚刚开始他们大学的第一个学期三年多过去了在我们这期节目播出的前后他们正在陆续从大学毕业他们身上有一个共同点就是整个的大学生涯都是跟AI一起度过的也是人类历史上第一批和生成士AI同时长大的学生所以我很好奇在他们的眼里大学是什么样子当我的话还没有讲完 他就立刻打了那种 Definitely yes HGPT 类似的科技会对至少法律的初级的 应届生带来的各种各样的冲击 我就意识到说 OK 秉持着打不过就加入我的心态 所以就开始去积极地拥抱AI 不必会讲我上大学的目的非常的功利 我就是为了一个学历 现在基本上有任何作业或者是任何课题 任何内容我都会先问一下AI 你会有一种AI上瘾的感觉吗 这个必须得有 就是疯狂上瘾 比短视频会更上瘾 我觉得是的因为我没有任何一天是不用AI的如果我带着现在的知识回到大一的时候我肯定会想拼命地去社交我已经想不到任何没有AI参与的作业了马斯克最近说未来大学的核心就是社交因为知识会过时学历会失效但当我们真的把这个问题抛给三位跟AI一起成长且重度使用AI的大学生时他们的答案比马斯克更复杂也更扎心欢迎收听硅谷101我是洪军这集我们就来聊一聊AI时代在民校学生的眼里大学还剩下什么今天跟我在一起的也是三位大学生要不要大家自我介绍一下童语不然从你先来好大家好我叫林童语Alfred在清华大学之前在校内承担清华大学的 学生创业协会副主席,并且也在曼德州国Agent产品的实习,很高兴认识大家。 同意您是学法律的,对吧? 对的,我本科学的是法学专业,但是之后就开始去minor了CS相关的方向,并且自学了很多的相关的CS和Agent Engineer相关的一些比较hardcore的技能。 嗯,你是今年毕业,对不对? 对对对。 OK,那Kalanto是我们播客的老朋友了,也跟听众简单介绍一下你自己。 Hello, my name is Kranto Shupp of Hello, I was Jack rose 8 Hello, my name is Jack Rajoy Imay な the Master of 去年底刚毕业,最近也在创业,算是AI创业者吧。 我注意到大家学的专业都各不一样,比如说像Alfred,他是学法律的,Jack是学数据科学跟管理学的,Clanto是学心理学的,但是大家其实现在也都在用AI做编程类的东西。 大家正好在进入大学的时候又是CHETTBT刚刚出来的那一年 其实从你们开始上大学的时候 AI就已经是你们生活跟学习中的一部分了 我对Alfred非常感兴趣 因为你的专业是法律 就是你是一个标准的文科生 然后现在首先是你也是一个AI的重度使用者 其次是你自己也会用AI去学编程 对 其实当时来到进化大学虽然学的是法律但我始终记得我的个人文书Personal Statement当中就写说为什么选择清华因为我是希望可以在下一波浪潮来的时候是lead the wave就是引领这个浪潮或说在浪潮上面冲浪而不是被浪潮淹过去的群人虽然我学的是法律但其实我的老本行学的特别不好基本上大一有空的时候我就去俯修计算机相关的课程大概二年底二三年初的时候我们就看到ChatGPT出现他真的太神奇了他在去完成特定的一些法律不论是法律条款的分析啊或是这种文书的撰写啊比我好太多了我看到的一个未来是两三年后我毕业了那个时候AI肯定已经比现在更强大而那个时候的我可能跟现在的学兵差不多也不会好到哪里去那我要承担什么样的一个角色我还会被需要吗所以你一开始就觉得等你毕业的时候你学到的法律知识可能你干不过AI对而这件事情是通过什么样的一个方式被确认的呢我们有一位律师他是在美国的一个律所担任合伙担了十几年专攻并购这个方向的他是一个非常好的典型的美国白那种老爷爷为人非常和善他上课的时候也非常的威威道来但有一次在他的那门课捷克的时候我就问他一个问题那时候应该是二三年中的时候我说Roseph他的名字你会觉得说ChagPT会对未来的Junior律师以及Paralegal这些职业带来很大的冲击吗当我的话还没有讲完他就立刻答弄我Definitely yes他是这么回答我的他就开始展示说为什么他认为ChagPT类似的科技会对至少法律的初级的应届生带来的各种各样的冲击其实那个时候我就很笃定我所看到的未来不仅仅是只有我一个人推销出来的而是说这也是一个 拥有几十年资深的行业专家他所看到的一个未来 我就意识到说OK 秉持着打不过就加入了这样的一个心态 所以就开始去积极的拥抱AI 当时我觉得我做的一个至少到现在最正确的一个投资就是 我坚持每个月花20多美金去用ChachPT 其实在那个当下是一个非常不合理的存在 对学生来说还是非常贵的 对对 所以当时就开始每天跟ChachPT泡在一起 你用它干嘛 Oh, I actually use it to do a thing very interesting thing because I think it's a little bit but you can't get it but you can't get it you can't get it you can't get it you can't get it it's not just about the like the business it's a lot of it's a overview you have to from the fundamental or the basic theory to understand AI is how to build up it's why it's been built it's why through this series of the time of time it's become a lot of we're now seeing the we're now seeing the why why why did we have 17 18 years of AI and now 223 years of AI虽然 we're all in talking about AI but the use of the and the use of the 行业实际的应用是不一样的 当时我就带着各种各样的问题 就用ChairGPT去学AI 当时我请他帮我去规划我的学习路线 同时把我的知识背景 因为虽然我自己辅修了很多相关的课程 不论是在B站还是说在YouTube上面有Stanford和MIT的开放课程 但是我在学习那些开放课程的时候 不懂的地方我会实际去请教ChairGPT I think our students also like us. A hurtful Isaacler. At that time, the psychopath might learn from the today's degree. Python 的语法是什么这些编程的最基础的一些 know-how 是什么包括计算机的一些基础的原理这些我会理解说是一个学科领域的 common sense不一定是那种非常高深晦涩的理论但是它构建了你对一个学科的基本认知我觉得这很大程度上来自于不论是教材还是公开课以及我在学校里面 take的课程但是更应用一点70%我觉得还是来自于一方面 跟ChairGPT多轮的对话非常深度的交流 一轮比一轮还要深 同时一个更关键的来自于自己去做项目 并且基于项目边做边学 做完之后再去复盘 你做了多少个项目 五六个都有了 我还记得当时第一个做的项目还是在手写代码 偶尔会请AI帮我去抵个bug 或者是说请他帮我去写一段具体的代码 到现在已经是我基本上可以完全不用看代码 全权的交给AI帮我去执行真的就像是一个程序员我做的每个项目当中我都可以很明显地感受到至少在coding这个领域AI它能力上的演化每一次的感知可能都来自于这个项目做了多久它的完成度有多高它最后带来的经济价值有多大而决定的对 你刚刚提到的是你的俯修课程我好奇对你的主修课程来说就是法律你会有多大程度上去用到AI我的天啊我觉得这个比例其实是非常非常高的 I always remember the 20th year in the year That was my first time to 4.0.0. That was the first time to 4.0. Wow, that's great. Yeah, because I actually learned it very well. You can see my mind I don't know what's in law. But in some of the law, like the law, the law, the law, the law, the law. I actually at a large level I was able to study it in AI. We were able to study it in the case law. I was able to study it in my case law. I was able to study it in my case law. I was able to tell him, you were a teacher.你会怎么出题他就真的给我出了两三道题然后那个时候因为刚好也是GBTS出来的时候所以你就可以专门去把所有的context封装在一个folders里面你就可以在这个folders里面跟他一来一往的对话通过这样的方式他确实加速了我在那个时候去吸收这一门科目的效率当时我在学公司法的时候还做了很有意思的尝试就是我们把我们的教科书也就是我们的上课老师同时也教科书的作者他的那本著作全部为给AI虽然那个时候 Context window还是非常有限的这位老师叫施天涛施老师也是一名非常得高望重在公司法里面的学者兼教授我就把这个GPTS命名为施天涛的替身然后我就开始跟他对话因为我那时候公司法其实学的不是很好但是就是通过这样跟他对话的过程当中我就get到了他针对这门学科的一些他的学术的一些观点和重点那也帮助我可能今天在考试的时候因为其实在法学的考试它不是客观体它更多是主观论述题你怎么去把你的dizzets给撑起来你的reasoning是什么你的支撑的法理是什么再对应到具体的法条这个整个论述的链条其实就是我在和AI的一对一的沟通当中就帮助我更快的理解这个领域最精华的方法论以及知识虽然我现在已经离二三年的那个秋季学籍很远了但是我依旧觉得我有用到AI去辅助我学习的两门课程里面的一些关键知识到现在依旧是在我脑子当中比较浅层可以去调用的部分就意味着说可能还学得还不错我觉得这个经历也很有意思你们考试是现场论述还是说可以用AI交作业来完成对那个时候其实非常的原始我们还是要出现在教室老师会发给你考试用的答题卷你得用笔去写现在的考试形式有变化吗我已经好久没有考试了 I think it's like I've seen at least in the university of the university including the清华 have been doing the work of the university to do some調整 especially when I was in清华学 Python that time I was very underwired using AI to write the code that time of students they all have to write the code they all have to write the code but the time of students really need a tool is what is what is to let your code so they may have to spend a lot of time so they may have to spend a lot of time 让这个AI看上去比较笨一点 或者说有一些typo 有些错别字 甚至可以去用到当时很多的这种AI去从的工具 但是到现在我所看到的一个转向就是越来越多的学科 其实是积极鼓励的去使用AI 甚至在一些考核的关键方式当中去用AI 这个变化是在计算机系发生的还是在法律系发生的在法律系现在我没有看到一个很明确的转变但我在计算机系确实不会那么严苛的去限制你至少不像当时可能你做了你就是学术欺诈你就会被挂的这样一个非常可怕的一个后果所以老师也是有转变的这两年对我可以很明显的感受到在国内这两年老师对AI的态度其实从原本的漠不关心持稍微的保守甚至有点负面的态度到现在非常积极去拥抱开放的态度对那我好奇如果大家比如说代码都是用AI写的然后老师出一个题大家都可以写出一首漂亮的代码反正也都是用工具嘛你觉得现在整个计算机它再去评估学生的成绩跟评估一个学生他掌握的怎么样评估标准会发生哪些变化吗至少站在现在这个节点再去以老的old school的方式评判一个学生很明显已经和这个时代脱节了我们急需一套全新的评估体系我们在训练AI其实和交出一个好学生我觉得有些时候一举同工之妙比如说我们今天的AI的能力的提升很多时候是基于benchmark的牵引的至少到现在虽然很多的AI模型在benchmark上面有非常好的表现但在实际的一些更开放的环境的任务上面它做的一塌糊涂用人类的语言去理解就是它可能是一个考试成绩非常高的一个学生但是你把它丢到一个完全开放的环境当中去解决一些实际的问题它就会碰到很大的挫折也会让我思考在大学阶段它的价值是什么如果我们不去思考这个问题我们很难去牵引出我们这个评估体系和所谓的价值指标曾经的大学有两个价值共同存在一个价值就是知道我是谁我的热情在于哪里我要去向哪里这些非常基础的一些大问题同时也要承载一个更重要的 就是你要成为一个有价值的人 这个有价值是说你的地雷 你的专项知识 你的技能 这些可能当你在社会被招聘的时候 能帮你养家糊口 能帮你赚到钱的这些技能 同时承载着一个是对个人而言的价值 一个是对社会而言的价值 但是我很明显地感受到 在我所感受到的大学 就是会更着重地去强调后者 甚至在清华当中 大家更多地去思考 不是我是谁 我究竟想要的是什么 我擅长什么 我不擅长什么 我的偏好是什么 这些可能很多人就算大学毕业的那一刻 站在领奖台上他问这些问题 他可能没有办法有一个很明确的答案 我觉得很多人活了一辈子 都没活明白这个问题吧 对 所以从某种程度上来讲 我们太注重于后者的情况之下 你会发现说后者这套体系已经被轻视了 因为我们以为 我们在大学里面所获得的这些 有价值的技能 其实AI做的 比我们好 他甚至比我们更便宜 20-40 hours都在线尤其是针对曾经的这种接收信息去处理信息去输出信息的这些知识工作者来讲是更为致命的对应的行业就除了刚刚讲的程序员法律 金融等等因为我在大学的当中我很幸运的是我在北大上那边课有点类似西方的这种博雅教育去训练一个人的批判性思考的从此之后开始了我在选本科课程的时候我刻意会去避开一些记忆性的东西举几个例子什么是记忆性的课程 什么是批判性思维的课程? 比如说技术性的课程 以法学院的角度来看的话 就是证券法在资本市场的实物应用 再比如说国际贸易仲裁 实战性的课程 跟使用离得特别近的课程 对对对 也包括一些比较专业的一些专业课 比如说国际法贸易法这些 很明显就是说你学出来 你肯定会有对口的专业 他甚至可以拿到不错的薪资 如果你是要在这个行业里面去生根的话 但是我可能在学本科的教育的时候 我刻意去避开那些我不感兴趣的 而把更多的精力投入到一些更注重于培养和批凡性思考的课程 比如说法学院开设的有门课叫做西方法律思想史 还有法理学 宪法学 在法学院之外 很幸运的是我选上了门课 并且非常努力的上完了一门课 是清华大学新雅书院的西方近代哲学 这整门课程其实就在讨论一本书叫做第一哲学成词录 我记得我实际阅读这份原著的时候 我读完之后我整个人是有点恍惚的 因为你会发现说你所认为的世界可能不是你所认为的世界 这就意味着说你开始带一种批判性的角度去审视你周围的所有事情 而在接触的第一瞬间的时候对个人的信念是解构的 但是这并不是意味着直接倒上那种虚无主义而更像是说你在对所有的事物开始去解构开始都认为是无异开始都认为是可被怀疑的时候你至少会发现说有一些事情它是始终存在的当我摸到那个瞬间的时候其实我多多少少会感受到这个瞬间其实很难被AI替代的也慢慢摸到了可能我们之前一直在素质教育强调的批判性思考这样的一个关键素养的边缘 当我有了这样的意识去选择我的课程,去选择我的读物,去选择我怎么和这个世界交互的时候,我会发现说,感觉不是继续那么的迷茫,随波逐流,感觉不是说随着AN能力的不断迭代,我可能很有可能在社会上无立足之地的这样一种感觉。就像我刚讲的我觉得大学有两个重要的价值我在那个当下我触碰到了第一者的价值而从那个时候它就像是一个零开始慢慢的升一升二再升三让我在剩下的这段时间当中不断的去触碰第一层价值就是我是谁我为什么在这里我要去上哪我喜欢什么我不喜欢什么我擅长什么这些问题对这个就是哲学的魅力很有意思对对所以我觉得现在的至少我所经历过的本科的评价体系 I think in the next generation, it is needed to be able to be able to take a to the students' knowledge and knowledge of the field. In this relationship, you can't be able to deal with AI well-being and to solve the problem is a very important principle. It's not you use AI, it's not to talk about this problem, but in the situation, you can't be able to deal with AI? And if you really need to solve the problem, 或者说社会需要去解决的这样的一个问题 特别好 对一下把我们的播客讨论深度升级了很多 因为刚刚其实你提到在你刚刚进入法学院的时候 你就跟资深的前辈问了未来一个junior的律师会不会被AI冲击到 他给你的答案是一定会 你想去知道被冲击的这个工具是什么 然后你去学了AI的这门课 然后你现在也学了编程 但是呢其实我们从现在的这个节点来看 and the first year of Efendimiz were taking care of AI. By requiring these data-related reasons, other people have desar территории working these in each school. And by just having masks onto their own services are needed and auto forensic effects are 我觉得首先我并不认为任何人是不可被替代的 或者说你独特的点? 我非常感恩我的母校虽然还没毕业 我觉得有两个点 第一个点就是绝佳的环境 就是这种同才 第二个点就是极佳的师资 第一点就是在于说你的同侪 当这些五湖四海不同专业的同学聚在一起的时候 你们可能是因为兴趣而聚在一起 跟这些人交流永远是一种享受 你永远能从他们学到很多东西 尤其是当我大一刚进来的时候 我高中的时候我是全校的前第一二名 但我一进来清华我立刻变成了后50% 当时我就思考说我是不是不应该在这边 我就像是一个垃圾一样在这边 但其实转变一下心态 最大财富其实你的同才 他们虽然比你优秀 但这也意味着说他们也可以是你的朋友 也是你的老师 我觉得这对我个人来讲是一个很宝贵的财富 第二点就是老师 在进华当中我遇到几个很关键的老师 我会经常的跟他们用office hour 一对一的去交流很多事情 这种程度上跟同才的学习又不一样的点是当一个有学科知识积累 有一定的社会阅历经验的人跟你去交流一些事情的时候 他能让你提前的去看到一些事情 并且避免采到一些不标才的坑 我觉得不可被替代 或说我一个长处 一个亮点是什么 我觉得更关键一点 就是这种people connection 你怎么去建立信任 在这个当下 当其他的技能开始褪色 显得没那么被不可替代的时候 建立信任 并且去说服他人的这种能力 我觉得是更显得重要的 因为这也才能更好的去最大化你到了一个新环境后你所获得的东西 你这个也让我想起了最近马斯克在接受访谈的时候他说他觉得未来大学的很多知识会过时然后学历失效基本上就是一个趋势那未来其实教育的核心就是要培养AI无法复制的特质比如说好奇心创造力批判性思维他甚至还说未来大学就是社交我觉得其实也挺有道理的 对对 如果我带着现在的知识回到大一的时候 我肯定会想拼命的去社交 这种社交并不是意味着说 每天花天酒地的去泡 bar 去参加各种各样的活动 而是说我会期待有更多的一对一的深度交流 对 我觉得其实你已经做得很好了 至少其实你会有意识的去跟导师约弯弯 说到社交 接下来我要call一下Colanto了 我记得我们第一次认识其实是你当时从纽约来湾区做一些拜访 很快Klanto介绍了很多同学给我们认识 然后我们当时是一起录了一期播客 就是我们上一次讲大学生如何使用AI的播客 我知道在这个过程中Klanto跟硅谷的非常多的创业公司的founders 包括投资人是长期在保持联系的 同时呢他也一直在我们的选题会里面 他会给我们提供非常多好的想法 然后他用过的好的工具 包括很多行业的进展 然后我同时知道在这个过程中 你也在很多的公司实习 自己也在做agent 基本上我觉得我认识的很多非常年轻的 AI founders 他都是非常熟的 而且每次我们提到一个工具的时候 他都已经使用了 所以Klanto 你现在大学的一个状态 你觉得你有多少的时间是在 专注于自己本身的课程 有多少的时间是在 自己做agent的研究或者社交? 其实大部分时间更多的不是社交 也不是在完成课程 更多是在做我自己想做的事情 它其实是在学校之外的 刚才马斯克的那个观点就是大学就是社交 这句话出现在我大学的文书里 因为我有跟NYU讲 我说我认为上大学对我的最重要的目的就是社交 怎么理解你的这个社交? 因为我认为环境是非常影响一个人如何学习 以及一个人如何去进行社交 所以我选择了纽约大学 I was going to go to the university of the University of North Carolina because Jefferson Hinton was in that university but later I realized he was not a professor so he was a teacher so he was a teacher so he was a teacher so I chose the Jefferson Hinton major and he was a teacher and he was in the university of the university and he was going to listen to his deep learning of this university but the difference is that when I came to NYU and I used to use GBT in the process I used to actually use this chatbot and this sort of AI is already out of the same for example everyone is able to hear Siri it's almost in GBT 出现的11年前就已经出现了 但为什么GPT感觉比CY强那么多呢 我觉得本质上来说 CY的底层逻辑它还是先识别意图 然后它给你匹配到一个预设的执行路径中 但GPT的底层逻辑是不一样的 因为大家如果了解Transformer GPT的最后一个体就是Transformer的意思 GPT的底层架构 它其实是在一个概率分布上 做对下一个Token的预测 也就意味着它的训练数据 几乎覆盖过人类写过的所有东西 也就意味着任何话它都可以接 工程式设计而完全是人类书写的一种总和 所以这种不可验证性这种对于开放问题的解答让我意识到我必须要深度去学习什么是AI 我必须要把我更多时间花在跟AI相处上了 可能了解我的同学或者说我在NYU的同学们他们应该知道平时我基本上上课时间都是在看论文或者说在做自己的产品 只有很少的一部分时间去学课上的内容 因为就像我说过的课上的内容它也是被预设好的 因为它的目的是做一个标准化的教育 但并不是为每个人个性化而设计 但我觉得在AI时代非常重要的一个点就是个性化的学习 每个人可以把AI当成自己的老师 对 你觉得你在大学的目标是什么 就是因为你刚刚提到你上课的时候在看论文 就是比如说你的本职的专业 像应用心理学学的好不好 这个事情对你来说重要吗 还是说你对自己的大学就是你有一种更加清晰的规划 因为你刚刚说了你给学校的申请文书就是说你去NYU就是为了社交 对的不必会讲我上大学的目的非常的功利 因为我觉得我就是为了一个学历 而且我也并不觉得AI时代学历会消失 我觉得这个问题被大家经常讨论 而且网络上有很多种说法 一种说法说学历会随着AI的普及贬值 因为知识和技能可以被替代 然后另一种人就会讲OK学历永远不会被贬值 因为它代表的是人的质量而非技能的存量 但是我觉得这两种观点他都抓住了只是一部分真相他并没有说清楚背后的结构性逻辑 因为我觉得想回答清楚这个问题 你必须要先搞清楚一件事情就是学历到底是什么 我认为学历他不只是你学会了什么的证明 他是一种社会信号 他在向市场传递OK这个人可以被信任 我觉得教育本身也是一样的 他不是在让你相信你学会了什么东西 而是让社会相信你学会了什么东西 让社会相信OK这个人可以被委以中任所以对我来讲学历不是个知识证明它是一个必须有的信任的凭证但是可能很多人会讲那有很多反例对吧就是很多人skip他可能跳过大学也获得了很好的成就我觉得这是一种倾尊者偏差因为教育的本质对我来讲如果用一个词概括就是评估或者说我想要在大学里学习的能力抽象来讲我认为就想学习什么是评估怎么做好评估这个很有意思对因为评估本质上是一种价值判断而在AI时代使用机器的人 我觉得不管在任何时代能够长久保留下来的教育体系以及教育的制度都是跟筛选跟评估跟人才高度相关的 所以对我来讲获得一个文凭获得一个社会对我的认可是蛮重要的 在你对未来有高度不确定性的情况下 对 那既然你说到了你上大学就是为了这个文凭 那就代表其实你已经比较清楚自己想做的事情是什么了 那对于你的人生而言比较特定的一个目标是什么然后你是怎么样去达到你的目标的我觉得我的人生目标现在没有一个非常具体的因为我非常喜欢西方哲学不管是AI时代还是科技时代我认为Virtue 美德这个事情都非常非常重要我对美德没有定义我特别想追求到到底什么是美德到底什么是美到底什么是德到底什么是好在AI时代我不知道大家会不会觉得我们对于很多的技术主义很多人是很乐观的但我总感觉我们应该居然思维我们应该保持足够的警惕性我觉得文科通识教育的意义就是培养人的美德而非只是单纯的计算因为我觉得只有人清楚的知道什么是好的以及什么是坏的才能够更好地驾驭AI技术所以如果你问我活着的意义其实我是非常想探寻这种所谓行人上的概念到底什么是一个好人我们该如何成为一个好人但我始终没有答案因为我觉得这种东西你很难有答案因为所谓好它是一个极致的概念就好像柏拉图所说的它在可知识节它是一个极致的概念它是抽象的你也看不到它但这并不意味着我们就不应该去追求它所以不能置心向往置所以我觉得可能我活着意义就是想去追寻这种真理的答案对所以我稍微把我们的话题从这种抽象的哲学拉回到现实一点点在你自己学应用心理学的过程中你觉得你现在的目标是比如说以最小的时间让你得一个高分还是说以最小的时间 他能学到东西就行然后你愿意把更多的时间花在对AI对哲学的这些探索上我认为一定是后者当然我讲的话非常有偏见但我认为所有的学生都应该花大量的时间使用AI体验AI跟AI对话去寻找到底你喜欢什么到底你想干什么或者说到底要不要上大学因为我自己是一个好奇心极其极其旺盛的人当我把所有的精力花在跟AI对话跟AI去一起体验一些事情跟AI去探索我人生的目的的时候我觉得这个太过于值得了我在大学里面做了非常多的不管是创业产品还是实习我觉得本质上是一种试错我特别喜欢一本书叫Design Your Life是Stanford的一个教授写的我觉得里面有一个概念非常影响我就是你不要为自己的中长期目标做一个强预设更多的是你在短期要不断的做出大量的尝试然后知道自己想要什么在2025年我们在聊这样的一个话题的时候我自己的感受是那个时候大家其实还集中在我们要不要用AI教授的观点是什么但是我觉得到今年就是2026年了现在大家所有人都能感受到一个是AI它的能力在大幅度的提升它能做的事情远远比我们想象中做的更多更好然后我相信学校在这个层面上就Klanto其实我们两个也讨论过很多跟教育相关的选题他们也有很多的新的行动就比如说有一些学校在积极的拥抱AI你觉得整体上从你接触到的你的这些教授给你的反馈来看他们在这一年的过程中甚至在今年刚刚开年他们的改变大吗我认为两极分化非常严重首先呢我的专业课Apply Psychology里面有一门课是毕雄你要去写一个论文在我毕业的那一天最后一节课老师给我们所有人发了一张贴纸然后上面的中心的贴纸就是不要使用GPT我觉得特别搞笑就是反差点就在于我的另外一门课这门课的内容是 教你如何去做一个网站 我上课的第一天老师跟我讲说 抛弃你们之前所有的coding软件吧 你们要开始使用cloud code了 你们要开始使用replit 你们要开始使用lovable 然后我觉得这老师太帅了 这才是我想上的课 就是你应该教学生如何能够跟进时代 最新的工具该如何去使用 而不是一味的去限制学生对工具的使用 刚才我可能有人提到 到底人最长的能力是不是使用工具能力 我认为不是 因为工具它一定会不断的进化的 I think the持续 our competition is from your value. I also want to talk about Joseph Wittenbaum. He is a Jewish Jewish guy. He was a Christian in MIT. He made a product called Elisa. Elisa is the first one in the world. He said that we need to divide two things. One thing called the decision. The decision is the decision. The decision is the decision. pred便 of Wahab is speaking with the government and is also a code then on both recommendations Naika and evaluation and the slogan those core and be seen the choice it means that we have to make a negative that is a term and these to rely on youruniversal 甚至你对他人痛苦的一种感受能力 然后他举的例子就是法官去判刑了 就你可以给机器输入案件和所有事实 但最后决定一个人生死 决定一个人是不是要坐牢 还得交给人 所以我觉得也许在AI时代老师不要去摒弃继续培养一个学生他的判断能力 判断能力本质上在教育学上我觉得更像是一种原能力 一种meta skill 就好像你如何学习一样 这种技能本身是一种原的能力 经过任何时代人的原能力是不会改变的 但是你外面的包装纸是要改变的就好比工具是要持续进化的所以我在想也许教育界甚至是可能从2026年开始 NYU就会有大量的老师去提倡你使用AI来解决问题那很有可能你的考试题就不是以前的笔试了可能是口试或者说你的创作空间可能并不是在纸上了你的创作空间可能是在你给AI chatbot的那个输入框上你可能创作的是prompt创作的不是最后的一个文章比如说 NYU刚刚成立了一个新的学院是主打推崇AI这个专业的包括Stanford他们实际上 just coding code改成了现在的vibe coding code基本上都是在做出相应的改变的对我们刚刚讲到的我觉得所有的在如何检测大家掌握了一门课程没有啊就是我们可以用到很多的AI但是我自己有一个感受是我觉得AI只是能够帮你放大自己的能力去快速完成一些任务但是呢它并不会加速你的理解过程我的这个加速指的是比如说你花同样的时间阅读一整篇 论文跟AI快速的给你很多问题的答案 你的大脑其实在单位时间里面学习的东西是有限的 我其实有个相反的观点 洪俊杰 因为今天AI来了之后 我觉得第一件事情是信息爆炸 我有大量信息每天要看 但人的认识带宽是有限的 所以AI可以帮我筛选出我该先看什么后看什么 甚至很多时候AI可以告诉我什么对我当前这个contact是最有利的 可以先看 这个其实是在辅助加速我理解的过程的 这点我同意它是在宽度上增加了 但是我说的是在一个特定问题的理解深度上 就比如说你学应用心理学的课程 你踏踏实实的把一个课件消化到 不管你用什么方法 你整个的大脑去消化跟理解它的深层的原理 你还是需要那个单位时间的 就是AI并不能帮你的大脑加速 他只能给你提供更好的资料 但是当你已经非常清楚自己的问题是什么 我就是要弄清楚这一个问题 而且是非常深度的弄清楚 我觉得这个AI是很难去加速的 因为是那个是你的大脑的处理速度 你就是得学 这是为什么我非常认同刚刚Alfred说的 博雅教育非常重要 我们对每一个事情 包括你对哲学 对法律它的历史理解的深度 跟它的由来 它非常重要 这个最后又反过来会决定 你能把AI用到多深挺有意思对 这就像科学研究吧因为你有一个明确的研究方向然后你想把它做到更深那现在显然 AI在科学研究上做的还是不够好的我想share一个我自己就是用AI学习的不一样的方法因为我觉得传统的教育其实更像是bottom up自底向上的就是先打基础然后再往上走这个问题就是大多数人可能走到一半就迷失了他不知道自己为什么在打基础他不知道自己最终想走向什么地方但是如果说我们回到刚才说那个点AI能够直接给你答案的话那其实你是有一个优势就是你能够看到一个真实的锚点一般我会怎么给这个AI prompt的我的第一个步骤是我先学习在这个问题上最顶级的人都这么想的比如说我想学习某一个概念的原理是什么我可能会直接问AI说这个概念一般你觉得谁解读会最厉害然后以及它的发源人是谁我先接触大量的顶级作品训练我能够感知到好坏的差异然后再开始动手所以我觉得还是源自于评估你得先给自己建立一个最高的评估标准让你能够不断的见证 更高水平的卓越在这种上你再去进行深度的学习如果你在生产能力还没有之前就已经有了渐产能力你可能会对自己的产出极度不满意而这种不满意会驱使你去持续迭代但是问题就是你该怎么找到这个好的感知我自己给自己的一个心智就是你要找关键的区分点而不是学全部因为我觉得top down最大陷阱就是你看见的顶点你以为需要学顶点的所有东西然后你就被信息量给压垮了 but the real situation is that the point and the次 point between the two points are different. Can I give a example? For example, you can learn Transformers'原理. I think the traditional path is that you first learn the math, and you learn the linear algebra, and you learn machine learning. But when I learned the AI, I helped me to organize the most top-級專家团. It was a Jeff Hinton, the Yann LeCoultre, and John McKenzie helped me to understand Transformers'原理. Then I was just doing the problem with the problem. I don't want you to search for a path for me.或者是我问一些我身边非常懂的朋友们那他们会给我一个可言证的奖励所以我觉得就是你要先有一个顶点这个顶点是专家们给你的然后你去从中找到更个性化你不懂的地方的这种关键区分点然后不单问问题利用网络以及利用你身边的你认为是专家的人给你一个可言证的奖励告诉你你该是不是往前继续走所以我觉得这样产生的学习路径跟正常路径是完全不同的因为正常路径其实是一种教材设计者认为合理的路径 但逆想路径其实是更个性化,是你达到那个具体目标所需要的最短路径。 好的,那聊到这里,我想问一下Jack,因为你跟Alfred还有Kalanto是不一样的吗? 你是2020年入学的,你在ChartGP出现之前就已经开始学编程了,你能不能讲一下你最早是什么时候开始用上AI的? I actually began to use the AI I was able to play at the university of the my master So, study training assembly empezator I broadly clear data F Punk credential Oh no, I did!! I remember the time All s chat music took to leading to AI 然后直到后面像Cloud和Perplexity这样的东西出来 近期的话再用一些Coding Agent比较多 当然再前段时间可能用一些通用一些的 比如说像Manage跟GenSpark 最近的话用Cloud是最多的 包括像Codex也会有 因为最近在做一些跟创业相关的 所以也会用一些更全战 包括像设计类的都会有接触到 数据科学跟计算机感觉是最相关的一个行业了 那你的同学他们是用AI的比例高吗 The A我觉得是99%。那1%不能完成的是什么?1%不能完成的,我觉得它不是完全不参与,而是就像我要录个presentation一样,那只能我来说,AI可能未来连说话都能帮我顶了,但是现在来说的话,可能没有一个特别好的工具能做好这件事情但是这个作业本体我已经想不到任何没有AI参与的作业了这个是从什么时候开始发生的就是99%的作业都开始是AI写的了我觉得不是AI写的吧就是AI会在其中有很大的占比我觉得可能从20年底23年初当时就非常非常重的AI参与我觉得实在是非常好用可能是我的切入点比较合适吧因为我当时做一些CS相关就比如做个网站或者是做一些代码量比较大的 现在基本上有任何作业或者是任何课题任何内容我都会先问一下AI看他想法怎么样 嗯 老师或者你们的教授他对学生用AI去交作业他们是一个什么样的态度 我觉得肯定也是有一定的转变像最开始其实是非常非常抵触这件事情的 直到最近一两个学期吧可能很多教授也是会很接受说你可以consult with LM然后你最后为你的产出去负责对会有教授用什么AI反作弊软件去监测大家说你们不要用AI写论文写报告吗其实这个一直都有比如说Turning In这种其实我觉得每个大学应该都算是标配可能还有更多这种工具可能之后会有一些更加细分或者更加好的这种AI监测的工具吧但这个不会是一个让人完全不使用或者是重新让人远离AI的趋势可能只是为了更好的让人跟AI一起写作完成一个任务比如说你觉得怎么样是一种更好的用AI的方式你能举个例子吗大家可能都会用AI去写作业那AI写出来的作业水平也分好跟不好这个怎么判断呢对 我觉得作业可能分两种吧有一种作业是可验证的作业比如说你写一个数学题这个就是有一个标准答案的那更多的任务是一种非可直接验证的比如说写一个论文或者说写一个网站教授批改他也不会说你这是对的你这是错的可能往往就是他说这个是比较好或者这个比较差如果我有这种作业我会先问模型这是我的课程这是我的作业要求你觉得我们应该从什么角度思考这个问题先做一个作业的需求拆解做完这些之后我就大概知道我第一件事要做什么第二件事要做什么但如果有些课题是我比较熟悉的话我可能就先开始 比如说之前有一些基地学习的课可能写一些钱账的代码,那我很自然的我就会开Google Collab,再切换一些运行时去做好一些设定,但可能有一些任务呢,可能这个课程本身我自己不是特别了解,那我可能会更加大程度需要依赖AI去帮我把这些前序的东西都做得更好一些,但我觉得始终没有变的是在思考的过程当中,可能我之前会更愿意翻书或者上网自己搜, 这些过程其实有些是没有把我变成一个更好学生的 他只是在花我的时间 AI他只是更快的把我把一些东西给索取到 那我觉得这就是增加了我的效率 所以现在从你同学教的这种开放性任务水平的高低 包括作业成绩 包括论文成绩的高低来说 你觉得现在大家PK的是真正你的学术能力 你的底层思维还是你用工具的能力其实我觉得现在还算是两者都有就是看你对这个东西有没有一个价值判断的能力可能我压根就没学这个课我也不知道AI写出来是对还是不对然后我就这样直接教了大概率来说这可能就是一个特别好的产出如果一个学生特别会用一个AI工具再加上他对这个课程本身又很了解那他大概率从AI产出的内容就已经是很可用如果他现在这样直接教上去再把一些AI位给去掉能过最后的AI的check的话 that's the same thing. That's 80% or 90% or even higher. Yeah, so the basic goal is to be the same thing. Yeah, the same thing is that you do the same thing. Yeah. The same thing is that you understand or AI can write better than the best. But if you don't understand what AI can do, right? It's not a thing. Yeah, actually, a certain situation. It can be given you a choice. It's a choice. It's a choice. It's a choice. It's a choice. It's a choice. 这个时候如果你问AI那你不要挑一个吧 任何一个他都可能会说是好的方案 所以最后的价值判断还是会落到人身上 所以现在有了AI以后 你用于自己学习跟思考的时间以及跟AI交互的时间会发生什么变化吗 就是你会把更多的学习跟思考的时间交给AI吗 不会 留给我学习跟思考的时间我觉得是更多了 因为我觉得之前有很多的时间都是浪费在了搜一些东西 It may be hidden in the internet. It may be a long time to find the right answer. But there are AI, I ask him a question. I ask him a question. He will be able to find out. I think he will be able to find out. I think I can take a few more minutes. I can take a few minutes to spend time with him. Even with AI, I can take a few more thoughts. It will allow me to think more. Yes, since it was in the 2026, the AI tool is very fast.大家要不要各自讲一下你们现在在用一些什么样的AI工具然后你觉得从去年年底到今年以来你觉得在整个AI的使用方式甚至是思维转变上甚至是工具给你的冲击上大家最受震撼的一点是什么Jack你要不要先来好对我来说我自己最近用的比较多的工具模型层的话可能就是像Cloud和OpenAI的像Codex他们这些Coding Agent我日常可能有很多时间是要去写些代码的 做设计 比如说做些动画啥的 我最近经常会用一个叫variant的一个工具 它就给你单独生成几个动画方案啥的 然后你可以直接把代码拿下来去沿用 还有一些像typeless 它是一个语音输入这么一个工具 我觉得非常非常好用 尤其是在vibe coding这个场景下非常适用 因为很多时候我是没有办法一下子就很准确的 像一个精准的prom那样把一个需求一下写下来往往我可能只是吱吱吱吱的把我大概想要的东西给说出来但是如果是Typeless在中间帮我做一层传递的话它能往往把我想要的意图以书写上更规整的形式传到Prom里面给到AI我觉得这一点非常好我越使用它它越了解我们然后我的个性化什么的会变得越来越好然后可能再往前呢用过比如说Difi去做一些工作流非常非常适用而且我觉得它可能对一些探索场景会非常好我之前会读一些论文比如说在路纹里面有些架构这个手机可以拿Difi做些实验啥的那Alfred我分成三大类分别是Chatboat提效类以及Long Horizon AgentChatboat我最常用的是Gemlight的网页应用提效类有Typeless和Raycast我觉得Typeless有一个很棒的一个点就是比如说今天我在微信当中我想要跟一个人回复一个比较长串的信息当你按住在那边之后如果你说的不是那么的有结构性它可以帮你把一个 unstructured to structure的过程非常丝滑地融入到这个产品体验当中所以它算是一个输入法对不对在手机跟电脑上都可以用的一个语音输入法就是以前我们跟电脑的交互都是直接打字的现在我们可以跟它说一大段语音然后它还会从我们的语音中挑重点然后再来输入所以它可以帮我们写邮件写prompt词对可能今天我说了很多内容但是我知道我说的内容它是有非常多的农余的口水词甚至我说的时候它也不是那么的有重点那Tapes我觉得这个过程当中它就像是一个桥梁把你偷偷地表达以一个非常丝滑的方式转化成一个书面表达的一个形式不论是写prompt写邮件对 太适合帮我去回邮件了对 第三个是Long Horizon Agent分别有三个第一个是Open Cloud会作为我日常高频生活问题的处理同时它也会是一个Agent Orchestration Layer会去调度其他的一些Long Horizon Agent那就分别是我要提到的第二个产品就是Manus主要是在做一些Deep Research和Designing那最后就是Cloud Code这也就是在进行一些软件开发的时候会用到的你每个月大概会在这个AI产品上花多少钱因为OpenClawManus加上Cloud这些都还挺贵的我记得你刚刚说OpenAI一个月20到对学生来说就已经很贵了对那个是22年23年的我 现在我已经远超这个数值了 现在使用AI一个月可能都在200刀往上 但是我今天因为因为他花200刀不仅仅是因为我是一个真的是会对新的AI产品希望一定要上场去实践的一个人 更其次的点在于说他是在每个月能带给我大于200刀的效益的产品的 That Klanto? Actually, I have a very simple answer. Cloud Cowork. I think I haven't had any AI experience. Just in the last year. It's a good product. But I think I'm going to talk about it. I think it's a good product. But it's still a good product. Cloud Cowork. One is Suno. I'm doing music. I think Suno is too interesting. Suno is good. Yes, Suno. I was using it as a startup landing page. I think it's a good product. I think it's a good product. It's a good product. It's a good product. It's a good product. I think it's a good product. It's a good product. 因为我自己是考过很多音乐的考级 然后我自己也写歌 我以前觉得这玩意是没啥用的 你还有这一面呢 是的 是的 然后我觉得他不太能帮我创作 最多就是给我点灵感 我觉得之前可能连灵感都给不太了 但是呢 这次让我觉得他不但能给我灵感 而他对更多的不同风格音乐 在我给他这个prom的识别上 极度准确 包括当我给他上传一些别人写过的歌 即使那些比较小众的 他都能直接识别出来说这是别人写过的歌 说明他的数据缘集的更多了他就不会去犯这种侵犯版权的问题这是Suno然后另外一个是Gemini的有一个功能叫做Dynamic View因为类似于你给他一个Prom他可以给你生成一个生成式UI的界面是非常炫酷的这个他当时launch过一段时间做Preview我觉得他比我用任何Web Dev的Agent做前端页面都要经验第三个前两天上线有一个产品叫Mercury 2它是Inception Lab发布的这个产品有意思的点在于它特别快 它自己的数据显示它比GPT4O mini要快10倍左右 就是我给它一个prompt它可能三秒之内就给我出一个前端界面了 结果怎么样好看吗 还ok因为它用的架构是Diffusion LM 是一种新的架构 这个东西其实知道我觉得应该是Google提出来的 Google有东西叫做Diffusion Gemini 它也许我觉得以后能够打破我们对速度和质量这两者之间鱼和熊掌不可兼得的悲论对 刚刚大家都提到了你们会用什么Manus啊Jans Park但是在OpenClaw出来以后尤其是Alfred你刚刚提到了你会用OpenClaw你们还会用像Manus还有Jans Park这样的Agent吗我个人其实还是会的比如说一个网站它的交互设计做特别好我就会让Manus就是你去BrotherUse一下你直接上楼兰器你好好看一下它怎么做的然后我觉得像Manus和Jans Park这种Agent产品他把很多技术给打包好成为一个用户更友好的产品我一下就能马上给用好了我就不用再自己去设置很多东西Alfred虽然OpenCall出来了但是很遗憾的是在特定任务上面他的表现以及他的最后交付的结果以及当中在执行任务的效率都不及现有的很成熟的A型产品但是他的可交互性以及在IM视窗当中的及时性最关键的就是他的记忆又让你可以很丝滑的在不同的垂直任务当中去切换去调用对应的agent去承接去执行对应的任务所以就算OpenCore出来了我甚至去使用这些agent产品的频率更高了嗯 好的 对 克兰头首先呢 我暂时不会用OpenCore第一就是对于我来讲我自己很明确知道我都有哪些工作流然后我也知道在不同工作流上我应该使用不同的AI 更适合 而OpenCode它其实更像是个短短短短解决方案 它其实是一个AI one刚刚所收取的事情 我觉得这个不对应我的需求 第二点就是OpenCode会消耗大量的API 我不信任除了Cloud之外 其他模型的表现 而Cloud又特别贵 所以我就不想耗那个钱 那我会选择用那种我订阅好的 对 所以我觉得一个是出于成本考 一个是出于效果考虑 所以我不会去使用OpenCode 所以这也不会降低我使用别的AI的频率 所以现在有哪些2026年 你已经开始放弃用了的AI 但是你之前经常用它 I actually think I was thinking about it I was going to use GPT and Gemini It's two different models So you completely changed the cloud I completely changed the cloud I gave a simple example Because we had a lot of use cloud for coding I bought 200 tools of Max Plan I bought cloud using it I was on the day of the day of the day of the day of the day of the day of the day of the day of the day of the day of the day of the day So I can get back to the day of the day of the day of the day of the day And then I was really feeling I feel like I already knew what I was doing You don't have cloud code You can't develop I can use ColdX, I can use Gemini CLI But I feel completely not I feel like they're not good at it It causes them two days I don't know what to do You don't have to do it again AI has already reached a very hard to feel It's already been to the last year Yes And I think there's a point You can find a趋势 Cloud has its API It's always been in-in or out-out It's always been increasing But we're going to look at Whether it's a country or other products They're doing different kinds of things做各种的降价就是提倡那种低价格高收益但Cloud一直都是持续在涨价但大家还是在为它付钱我觉得这是一个特别反差的事情其实这是一个很好去检验一个AI产品是不是好是不是被大家认可的指标对我今年也是把ChatGPT给弃了然后我现在也是用Cloud但是我还不会弃Gemini是因为它的生图功能太好了我觉得Atherapic最大的bug就是他们出的图实在是太烂了但他们排版是好的就是整个的生图功能还不是很新对其实跟红军姐差不多很遗憾二三年陪伴我经历第一波AI浪潮的战友ChairGPT我现在已经完全的退定了但是我不得不承认Codex目前也是一个非常好的产品的存在我也经常遇到Cloud Code它挂了或者说它Code用完了它需要一个refresh的时间那我就很难受因为我自己在做Cloud Code的时候是会持续的去写Task.MD的或者我叫progress.md那我会把这个progress.md给到codex让他继续去干所以他更像是一个24小时干活那可能靠靠去休息一段时间codex再顶上来当然也会有些时候是针对不同的场景会分配不同的任务就Jack讲的可能codex如果在后端上面做得更好那可能会sign他这个任务去做感觉这个结论跟我意想中不太一样我开始以为大家今年会弃用很多的agent没有想到大家最开始弃用的都是XGPT我觉得这还挺有意思的一个点就是Manus刚出来的时候很多人都在说Manus就是一个套壳它没有任何护城河没有任何的壁垒但是快一年了我觉得到现在我所用过的agent产品当中至少在用户体验层面我觉得没有用过比Manus更好的我觉得现在我用Manus最多的两个任务第一个就Deep ResearchDeep Research不仅仅只是通过简单的Search API的搜索尤其是今天针对一些GUI的任务 要用到操作浏览器的这个能力的时候 我现在已经可以感受到Manus 就是我认为现在世界上最好的 Deep Research的调研工具 比如说今天我要查一款产品 它在Reddit和X上面 用户对他的评价是什么 Manus就可以去打开我在本地的浏览器上面的标签页 登录我的账号 帮我浏览对应的我所要获得的信息 并且把这些信息投诊汇总之后 成为一个 Deep Research报告给给我 我觉得这个过程是目前我并没有看到说其他任何一款agent产品可以去做到这么好效果的再其次就是designManus大概在下半年的时候推出了一个Canvas的工具那这个Canvas工具其实就可以比较自由地实现一些设计的工作它提供了个比Gemini去生成图片一个更好的体验我会更愿意在这个平台上面去使用Nano Banana的能力反而最先被放弃的是那些我认为很鸡肋的存在比如说去HGPT你要论对话的质量它可能不如Cloud或Gemini Agent的能力也不如Manus论coding的能力可能codex可以打但是ChatGPTAPP你可能也不如Cloud所以它会成为一个在所有任务当中都不那么擅长的一个存在三不管的地带而最后就很遗憾的就被遗弃了对Clanto我可以直接share一个我平时我觉得对于现在每个大学生来讲都是一个很实用的你该怎么订阅这些AI工具然后用它们干嘛如果说我们就拿GPTCloud和Gemini做例子的话首先大家都可以去找到他们三个产品的education planGPT应该会给你一个plusCloud会给你你可以使用sonnet 4.6或者是opus 4.6然后Gemini的话应该会给你一个最高版本的就是You're thinking的那个pro我会把它们三个放在不同工作流上平时如果你要做脑爆的话就是你要先想好你怎么给AI那个第一个prom以及给AI的plan所以我会先让GPT帮我想那这个时候有一个技巧就是我会关闭Gemini和Cloud的memory这个功能然后我一定会打开GPT memory的功能所以GPT等于说在被我养耗它会越来越懂我但是GPT我不会用它来做任何的跟实际决策以及实际执行相关的事情因为它已经被我的记忆给污染了它已经活在了一种信息解放中但我会让它帮我去上网搜索做更快的一些信息整理然后把它写好的Prompt扔给Cloud让Cloud开启它的Extended Thinking Mode然后用它们最新的模型来做Execution中间回来刚才洪云姐提到的GemNet我觉得它唯一擅长的地方就是做视觉上的东西不管是Nano Banana Pro还是Dynamic View做完东西之后再把它Insert回到Cloud的整个工作流里面这基本上是我怎么使用这三个模型的但里面花钱最多都还是在Cloud上面嗯OK很有意思你刚刚提到了把另外两个模型的记忆功能关闭把GPT的记忆功能打开因为你觉得记忆会污染你的这个模型我自己也有这个感受我也是很早就把那个记忆功能关闭了因为我觉得如果不把它关闭的话它最后会让你在一个越来越紧的信息检防里然后他给你的回答甚至是他的英语都能变成Chinglish的英语是的那Klanto你觉得你在学专业课的时候AI它是让你的专业基础打得更好了还是更不好了我这两个层面看一个层面就是你可以通过考试成绩来看我花了更少时间拿到更高的分因为AI可以当你的个性化老师随便且及时的给你反馈那第二点就是我自己在学校平时这个专业课的基础上AI它帮助我探索出来更多 我对这个世界的好奇 以及我对这个领域跟AI结合的一些好奇点 比如说我期末的时候就在研究 有一个东西叫做依恋类型 很多人有回避性依恋 很多人有焦虑性依恋或者安全性依恋 这个依恋类型会不会影响一个人使用AI的模式呢 以前依恋类型更多是人与人之间的 但我当时觉得会不会AI也能够充当一个人的角色 每个人跟其他人的依恋类型 会不会影响这个人跟这个AI的角色之间的关系 所以我就期末就写了这么一个论文 I think 审美上的表现是非常大的 当然我这是一个没有标准答案的问题 但是整体上呢 如果一个人他的设计基础打得非常好 他的整个的审美非常好 他传统的那一块学出来的东西非常扎实 他不管是自己画还是用AI做图 他都是能交付更高质量的图片的 但是如果我一个完全没有学过设计的人 我也可以用AI去做图 但这就分两种情况了比如说我也有很好的审美我也可以做出那样的图片有一些人他可能既没有那么好的审美他也用AI工具所以他也做不出来那样的图因为AI它只是一个工具它其实是在人的能力上去放大或者缩小的它可以达到以前你达不到的那些能力但是我的这个foundation跟基础的意思就是说如果你的基础打得不足够好的话那么在你用这个工具的时候工具出了错你没有办法判断然后你没有办法把工具引导到一个更高更好的品位上去所以我在问大家课程的基础打得更扎实了还是没有以前好了我是想知道大家在用这个AI工具的时候在你们的原认知的能力上对它的影响是多少然后你觉得你的这个原认知到底它是变强了还是变弱了其实我觉得有了AI之后可能我会觉得我在很多课程上更加的扎实或者说更快的让我抓到事物的本质 但如果从编程上来说的话 现在模型特别是到一些比较大的一个代码量的程度来说 其实很多事情他是做不太好的 比如说像用Gemini做coding的话 他有时候会忘写括号 让你觉得非常匪夷所思的问题 怎么会发生在一个 对吧 你能连续工作几个小时 二十几个小时 三十个小时 然后你连括号都忘写了 你可能就改了几十行代码 然后又有的时候他可能明明这个地方呢 他就应该旧版的代码给替换掉 他非得写一个新的代码 然后给你加一个分支 There are some ways of the logic is very奇怪 So I think like Hone Ging姐刚表达的非常好一点 is that the design is for the customer We are not sure the design is the customer We are not sure the design is the AI tool or the software is the best I just care the final product is good But for the design is the best He must know I use the paper I use the device I use the device I use the device I use the AI tool I use the device I use the device I use the device In some point of view He just like this Or he just like that He can help the product才能引导出 the best product If you do Ycoin If you do a person他对代码没有那么熟悉就让AI任由自由发挥很多时候 AI写出来的这个东西就特别奇怪Klanto假设你刚刚提到了Cloud的额度用完了以后你会有一种非常难受的感觉你会有一种AI上瘾的感觉吗这个必须得有就是疯狂上瘾当时我就有一天我找Jack我说我感觉没有Cloud活不了非常夸张你感觉很难去做一些深度的执行类的工作了或者说更快速执行类的工作因为我觉得AI对我来讲最大程度上是节省时间其次就是30%是给我一些灵感那如果你没了Cloud那你就是30%灵感没了70%执行也没了那就很难受了比短视频会更上瘾我觉得是的因为我没有任何一天是不用AI的但我是有一天不看短视频的Alfred对如果今天我们一下子抽离了所有的AI我们可能全部都退回到了一个非常原始的状态可能很多事情都没有办法正常的展开了比如说什么事情就是你觉得现在如果脱离了AI 有哪些事情是 你之前能做 现在做不了的 比如说写论文 对 你会觉得很痛苦 对 很痛苦 我看到非常多顶尖的程序员 他们都跟我讲说 他们已经不再手写代码了 他们甚至会觉得说手写代码会降低生产的效率 这意味说 这可能是一个 自运型的生产环节了 可能甚至人类在里面 所谓的human in a loop 只是我们人类的一厢情愿罢了 我们很多身边的人 其实非常的乐观 但我其实大概在 24 年的时候 当我意识到这一点 同时我读了尤尔赫拉利的一本书 叫做智人之上 Nexus 我也开始意识到 可能这件事情比我们想象中的要严重很多 只是我们现在都还在享受 他所带来的红利 就像是他帮我们完成一些 之前不可能完成任务 带来这种正向的激发之后 我们没有意识到这些点 如果我们在这个思想实验当中 完全抽离了这些工具 完全抽离了这些AI 我们还剩下什么 我们还能做什么 我觉得这件事情可能会在未来越发的严峻 因为可能我们现在人类面临最大的一个问题就是就像红军姐讲的我们的大脑带宽有限它还是个旧时期时代的大脑 现在基础的制度和道德可能是从中世纪演化而来的 但是我们现在却拥有一个跟我们一样聪明甚至比我们更聪明的技术的存在 所以我还是会感到很担忧 我可以总结成现在如果不用这些编程工具了本来大学我们学了CS应该是会写代码的反而会觉得自己不会写了或者说被这种我一下可以写很多的代码突然的降速感觉很不适应另外一块就是我不知道你在日常生活中会有多大程度上用到AI我这一天基本上都会和AI共存在一起比如说我们今天有这样的一个日程安排我请Open Call帮我在Google Calendar上面去安排日历我会去请他帮我读我的Gmail 帮我去撰写好要回复的草稿 同时在进行程序开发的时候 会使用Cloud Code 很大程度上就是它已经在你的日常和生活当中成为了一个 无法或缺的一个存在了 所以你会觉得你也有像刚刚Klanto提到的这种AI上瘾的感觉吗 会有的 这种的上瘾我觉得更多来自于说 你减少了很多痛苦的思考和左右互搏的过程 同时你还拥有了去创造出原本你无法想象你可以创造的内容或者是产物的快感一个我很喜欢的作者叫做维纳他提过一个理论叫做控制论他写过一本书叫做人有人的用处这是大概在上世纪中叶就写的他里面就提到说人拥有机器无法比米的可塑性学习能力以及适应性那他最后提出说这个人的用处和价值是什么呢就是提出正确的问题进行价值判断和承担最终责任从某种程度上来讲 我确实被AI侵蚀掉了部分的能力 但是我需要更注重的是那些更fundamental 更基础 更原认知的能力 假设现在不让你用AI工具去写代码 你觉得你还会写代码吗 我觉得会的 你是什么时候开始学代码的 是在AI工具出来以前还是以后 出来之前 这是不是算是你跟Alfred跟Clanto一个很大的区别其实你是在AI工具出来以前就开始写代码了克兰头我的答案是如果没AI我是写不了代码了对 因为我上大学的第一天就是在用AI了所以你现在让我直接去写的话那肯定非常困难代码这件事情我是大概高中毕业后那有半年的时间很闲我就开始去学代码当时就学python因为最通用但是就是你只会写python所以我会觉得完全抽离之后真的就很难去开展现在你正在做的事情了对但是Jack你读大学的时候GPT应该还没有出来对 我是20年入学GPT3.5是22年末你是从什么时候开始学写代码的1819年这样子读大学之前就已经接触了所以我觉得这个区别还是挺明显的是 所以就是如果说没有AI的话可能很多事情我还是会接着用gear方案就比如说如果今天突然说现在Cloud Code要断24个小时那我可能明天呢我就又回到Stack Overflow那个网站,然后又重新看一些最古早的静态网站别人怎么写的,我觉得这个还是会的。就是你是能忍受的,如果AI断了,你不会觉得很难受?我会很难受,但是我觉得这没得选,对,它断了的话,那我必须得用次优方案了嘛,但是可能这个次优方案是我之前有经历过,我觉得它也没有那么痛苦,与其啥也不做,我还是愿意去做点什么东西。对,自己写论文也是OK的,就不一定非要AI写论文。对 我觉得这也是必须得有的一个能力或者说必须得有的一个准备你觉得你自己会有AI上瘾的感觉吗我觉得我会有的现在让我最上瘾就是比如说那AI写代码我觉得AI它能很多时候把很多事情变得很具象像Cloud Code它可以在写代码之前就是帮你写到你的真实代码库里面你可以让它先捡几个HTML方案出来然后让你视觉上先看一下我觉得这个就从文字变成了GUI让你视觉上能评判东西一切都变成非常清晰画出来之后你豁然开朗对我们之前说短视频上瘾就是说人在工作太累了的时候觉得无聊的时候不知道要干嘛我就在那刷短视频然后刷的停不下来但是我不知道大家怎么去描述大家这种AI上瘾的感觉我听起来你们都是在用AI去干活的是有干活上瘾还是说无聊的时候上瘾的感觉大家可以描述一下吗 纯干活上瘾 因为你每天有很明确是要干 就好比你把电脑给你断网了 那其实也是很难受的 我觉得AI它其实就是某一种下个时代的电脑吧 我觉得这个对我来讲就是类似于断网 没有办法去干很多生产力异常的事情 OK 那Jack 对我来说是的 因为我更视为AI是一种效率工具吧 其实我个人用娱乐的AI 就不管是陪伴的 还是说AI游戏会比较少 当我看到一件事情 本来要花十个小时完成 现在我半个小时能完成 I think this is very cool I can spend a lot of time I can spend the rest of the time I can do it for myself Just like to play It's a kind of a kind of fast感 Just everyone in not working Not working with AI Not working with computer Right? Just only working with AI That's what I have to do Do I say If I don't have a very clear thing I probably won't open cloud I don't have any problems I don't want to go to a cloud I don't want to do that I don't want to work. I don't want to work. Because I used Cloud and GPT, I often think I want to learn. If I didn't have AI, I don't have a problem. I don't want to work. It's just for some reason to see what I'm doing. I'm interested in the world. So you're learning. I'm like, I'm like, I'm going to ask Cloud. I'm really hoping he can give me what kind of答案. I'm going to ask him a question. I usually use the language. 跟他说一大堆 然后让他直接理解我东西 然后给我一个我想要答案背后的insight 我觉得这个计算学习上瘾也算聊天上瘾 因为你在期待他的回答 是的 其实我想share一个实验的 应该就是他们去年一个组织叫Meter M-T-E-R 他们做了一个随机对照实验 他们邀请了16个senior engineer 他们基本上都是有差不多5年以上开发经验 他们给他随机分配了差不多200多个真实任务 然后一半可以用AI 一半不可以用AI他们最后结果是用AI的人比不用AI的人慢了19%我觉得最有意思不是这个数字而是开发者他自己觉得自己用AI快了20%所以感知和现实实际整整差了40%所以Meter他把这个现象叫做生产力安慰机AI的及时反馈让你产生了正在飞速前进的一种幻觉但实际上验证调试反攻的这种隐性成本的时间就是你没有计算起来他们的结论的insight就是减速最严重的其实就是那些专家那些本身就很懂AI的Coding的专家而初学者却得到了显著的生产力提升所以他们把这东西命名为资深悖论就是seniority paradox因为专家已经建立了大量的高度优化过的一些工作流所以AI对他们的这种泛化建议其实是一种噪音但对于新手来说AI是一个24小时7天的一个老师所以等于说是在疯狂的帮他们补充不管是语法还是设计模式上的一些知识空白我觉得这个东西给我最大的insight我反而觉得上大学或者是上高中就有AI的学生应该属于一个黄金时期它们恰好处在AI能够最大程度上帮到你的位置就是你什么都不会这件事情在AI时代可能会从略是变成一种优势好处可能是你不受经验主义的约束然后你可以更快速的学习但可能的坏处是如果我把AI拿掉你用不了但我并不觉得这是一个极大的坏处就好像我拿到电脑之后你可能也没法coding我拿掉一些Excel你可能也没法直接做一个DCF model我觉得时代的眼镜带来其实工具的快速迭代但本质上人的学习能力知道如何学习还是依旧存在的哇 我觉得这个实验太有意思了你刚刚提到的这个安慰机的感受我自己也感受比较深我自己觉得看似用AI它好像什么都能给出建议但是我要找它的错误跟漏洞要去fact check其实花的时间反而更多了而且还有一个可能跟现在的生成是AI没有关系的一件事情我在最开始做记者的时候我刚来美国有很多的英文采访我是要自己在英文采访以后自己听听完以后把英文一个字一个字打下来然后翻译成中文再把稿子精简输出成一篇文章的但是比如说我现在马上用AI或者以前用语音转换的工具然后再把它自动从英文转换成中文再输出其实我自己算下来就是我觉得两者的速度是差不多的甚至我自己从开始就一个字一个字的听跟一个字一个字的打字是更快的因为其实在那一版的过程中 我已经在思考文章的节奏 跟我要怎么删了 我觉得这个就完美的 契合了克兰头提到的 自身悖论的这样的一个实验 对 对 我也觉得 我会感觉其实不论技术怎么演进 其他更像是人 或者说主体和环境之间的一个关系 包含技术 包含社会文化 国际关系 政治 经济 这全都是环境 在这个过程当中抽象出来一个很关键的能力 就是你这个主体 这个人 去适应这个环境的能力 而这个适应的环境的能力 在这个当下是更为重要的一个能力的体现我们相信所有的感受和结论其实都是基于过往和现在但是往未来来看的话我所看到的一到两年一定会是继续狂奔的未来那这样的情况之下我们所认知的未来肯定是没办法线性外推的而这样的环境一定是也是巨变的就以我为例我所成长的环境是一个非常稳定的环境我是个00后而到现在这个当下我会感觉说我的世界观确实是有点在慢慢的解构 因为这个环境变化的实在太快了 不仅仅是技术层面 但当然我觉得现在技术层面 尤其是AI的发展是一个整个环境变动的很大的变量 我有种预感就是说他这个变化也不是一个可以信心外推可预知的 而单位是一个混乱的混沌的 而这个过程当中个人要怎么去适应 这已经不仅仅包括一些比较功利的比如说你的学习能力 重要的还要包括你内心自我的一种conviction 坚定 还有包括甚至你的belief I think these things will be a little bit of a solution. Do you have any concerns about this? I'm a little bit of a question. Because I'm more than willing to do this. But I think it would be very difficult. Because at the beginning of the job, the key will become more high. You're not being AI. You're being being more than those people who use AI. So it means that if you have so many people who use AI, that's why you're talking about this. The key will become more high. That Jack and Alfred? I'm now in a... 大家都想创业 对对对对 但我有在投递简业过程当中会感受到 大家对如何定义一个会使用AI人才是很模糊的 大家都在说要找一个很会用AI 然后所谓的降本增效 但是好像没有什么很好的途径吧 对于大多数申请者来说 包括我觉得现在企业端 他们也没有特别统一或者说特别一致性的感觉 对 那Alfred你也是要创业的吗对因为我是大概两年前我就all in在这个事情上面所以我在这两年看paper学代码做项目就全部都做过一遍所以我在这个当下去求职我是有非常多的先天积累的优势的我个人是没有遇到非常大的求职上的困境但是我会发现身边尤其是我看法学院的同学确实会发现说现在找澳一份可能跟三年前一样的工作困难了很多这也导致了很多人也会去思考 that now the most powerful growth of the business is what? the most powerful growth of the business is what? so they will try to change the AI from the science department to change AI right, right, right and the science department to do it is not a good job for example, law enforcement, law enforcement and a lot of people who choose to change the law this is a very stable but at the same time, it became a more competitive a job type of a job type of I see the situation in the US I see the situation always there are a lot of people They are in a computer background. They are in a computer background. They are working on a job. The job pin is a job pin. The job pin is a job pin. They are being done. They are in a job situation. They are very difficult. They are only seeing a job. Many companies will have a need for it. It is very two-way. You will be working on AI? Or is it a law? I think I'll do two or three years.经济结构也包括现在的技术也完全不成熟但是我觉得整体上面来讲会往这个大方向去走好的好的那今天非常精彩然后我觉得我们聊的东西也非常的丰富谢谢三位非常感谢谢谢谢谢红春姐的时间谢谢这期节目是我在今年二月份录的因为AI的发展实在是太快了所以有一些信息呢我觉得在今天的AI语境下它在思想上已经稍稍显得有一些落后啊那录完之后呢我是偶然间去到了一个硅谷高中生的聚会就在聚会上提起了这一集节目我就跟他们聊起说最早用AI学编程的那批大学生他们离开AI反而不会写代码了我记得现场有一个高中生开始立刻反驳我说为什么要做这个假设呢我们不会离开AI了我大致记得他是这么说的这就好比你是手机的原住民然后你的父母是电视的原住民但是其实你不会去问如果没有手机了你怎么办对不对因为这个问题对你来说它根本就不成立这群高中生比我这集节目中采访的这三位大学生还要再年轻个三四岁但是呢他们的想法似乎比我们这一集的访谈还要更超前他们认为AI会的东西他们不用学也没有学的必要 99%的作业被解构的评估体系 AI比短视频更上瘾上大学只是为了一张文凭这听起来是这一代大学生的思考但是他们也让我意识到另外一件事在这场关于什么是有用什么是不可替代的考试里是新时代向我们每一个人发的考卷而他们只是最先回答的那几个人以上就是我们今天的节目 大家如何看AI时代的教育 欢迎在小宇宙 Spotify Bilibili YouTube和小红书上给我们写评论写留言 这里是硅谷101 我是红军 感谢大家的收听
