Sam Altman：知识在贬值，学校该教啥？李小祖逸

“关于 AI 的所有贬义称呼中，我最喜欢的是‘Clanker’（铁疙瘩）。它生动地唤起了人们的情绪反应——我们关心人类，而不那么关心机器。”——Sam Altman（OpenAI创始人）

1月26日，萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）在市政厅会议（Town Hall）中深入探讨了 AI 的未来、工程范式转移、教育变革以及社会影响。在现代企业中，“市政厅会议”往往是CEO 或高管面对全体员工（可线下可线上），通报战略并回答提问，这种做法可以拆除层级壁垒的直面沟通。这次在Sam Altman四周散坐着的，既有很多年轻的创业者、AI应用开发者、科学家，也有大一新生。

那么，这场对话里，具体说了什么？关于教育，他又为我们提供了哪些来自AI创业者的外部视角？

我梳理了一下，Sam Altman 在这次谈话中对教育表达了非常鲜明的观点，他的核心思想可以概括为：对于年幼儿童应尽量远离科技，而对于青少年和成年人，则应全面拥抱 AI 工具并重塑学习与评估方式。

他的基本立场是：我们不再需要学生像练习算盘一样练习那些可以被 AI 瞬间完成的技能（如基础编程语法、常规翻译、初级数据处理），教育的重心必须从“结果产出”转向“思维过程的促进和评估”。

一、幼儿教育：回归线下世界

Altman 对幼儿阶段使用 AI 持保守态度。他提议幼儿园和小学低年级应该保持“无计算机”的环境——都不只是无AI，而是远离手机、平板、台式电脑。

他认为孩子们应该在户外奔跑，玩物理玩具，并学习如何与人互动。他认为社会尚未完全理解技术对幼童发育的影响，这可能比社交媒体对青少年的负面影响更严重。因此，在理解清楚之前，不应让幼儿大量使用 AI。

AI 可以给出一个完美的定义，但孩子只有在现实中被雨淋过、在草地上奔跑过，才能真正构建起“雨”或“生命”这些词汇背后的意义和感觉。

在线下世界中，孩子是规则的制定者（玩过家家、规则游戏——我是队长，你是副队长……）；在电脑面前，孩子往往是被动算法的响应者(看算法推荐的视频和广告)。

其实大多数教育心理学研究也支持这一点。一般来说，7岁是一个分界线。

0-7 岁：是安装硬件和底层操作系统的阶段（感觉统合、情感连接、基础逻辑）。

7 岁以后：再安装各种高级应用软件（数字工具、AI 助手）。

幼年期的无电脑环境有助于确认“我是世界的主动探索者”这一身份。我还记得我小时候看电视，翻来覆去更换频道，想找一个好看的节目，没动画片就看动物世界，没动物世界就看电视剧，有广告了就换台。小时候如果想看什么就有什么，可能反而会错过很多好东西。

所以不仅我不会在大多数幼儿园里放 AI ，大多数时候，我也不会放电脑。——Sam Altman

二、中小学教育：拥抱工具而非禁止

对于年龄稍大的学生，Altman 强烈反对禁止学生使用 AI 工具（如 ChatGPT）。

他讲了自己上中学的经历。他在上中学时谷歌搜索刚刚问世，老师们就开始试图让孩子们保证不使用它，因为老师们觉得，如果什么都能随时随地查到，那为什么还要来上历史课，为什么还要死记硬背呢？

“实际上我会变得更聪明，我会学到更多，我会做更多的事情，这是我成年后会一直使用的工具”。

他认为在学校禁止使用 AI 是徒劳的，这就像在计算器时代强制学生学习算盘（abacus）一样。

他承认学生会滥用AI，但他认为这表明我们需要改变我们教育的方式。教育的重点应从评估最终产出（如论文）转向评估思维过程。

你仍然需要学习思考，写作，学习写作或写作练习对学习如何思考非常重要。但也许教育者应该教你如何思考，以及如何评估你们的思考

他观察到极具自学能力的学生们（约前10%）可以用 AI 取得了惊人的进步，那么教育系统的任务就是找到方法带动其他学生跟上。

三、大学教育：具体的和普遍的建议

针对一位身为 AI 创业者/构建者的大学生关于“是否应该退学”的提问，Altman 给出了激进的建议：

他认为现在是一个非常特殊的时期。如果你是一个有野心、行动力强（High Agency）的 AI 构建者，目前留在大学可能不是利用时间的最佳方式。他建议这类学生可以先尝试创业，因为大学随时可以回去读，但现在的机会稍纵即逝。

我的意思是，每个人都必须做出自己的决定，但我认为你确实需要做出自己的决定，而不是只做社会告诉你做的事情。

对于更多的学生们而言，AI 可以被视为一个“无限的博士后”，它能帮助学生和研究者处理繁琐的数据和文献综述，让学习者将精力集中在更高阶的“广度优先搜索”和假设验证上。这种模式允许学生以极快的速度跨越基础门槛，直接进入复杂问题的研究领域。

四、未来的核心竞争力：高能动性（Agency）与人际关系

Sam Altman在视频中表达了一个令人震撼的观点：“专业技能”可能不再是通往未来的“金门票”。如果 AI 可以写出比人类更完美的架构和代码，那么人类的时间应该花在更重要的地方。

他认为，具备“高能动性”的人在面对没有明确指令的任务时，会表现出一种“总能搞定（Get things done）”的特质。它是一种主动寻找资源、不断尝试路径、在规则之外寻找解法的能力。

在 AI 工具随手可得的时代，平庸的执行者将被取代。唯有那些能指挥 AI、整合资源、坚定推动目标实现的“行动派”，才是未来的稀缺人才。

当“实现想法”的成本趋于零时，“想法”本身的价值就趋于无限。以前一个好主意受限于技术实力无法实现，现在你只需要清晰地定义意图（Intent）。Sam Altman强调，未来教育应当培养学生观察世界、发现问题并提出创造性方案的能力。

以前一个职业技能可以吃一辈子，现在可能每三年就要经历一次技术重塑。Sam Altman认为，“学习如何学习”以及在面对系统性挫折时快速反弹的能力（Resilience），是保证一个人不被时代抛弃的基本要求。

对于些Agency相关的能力，他特别反驳了“天赋论”，强调这些软技能可以通过项目制学习、模拟高压环境等教育手段后天习得。

与此同时，很多人担心 AI 会让人变得孤立，但Sam Altman给出了完全相反的预测。

在 AI 产出泛滥的世界里，人们会更加渴望真实的、具有情感连接的交流。Altman预测，未来那些需要高度信任、同理心和人际互动的场景（如深度教育、心理支持、团队决策），其价值会不降反升。

他认为学习本质上是一种社交行为。

AI 可以教你知识，但无法替代那种“与同伴一起克服困难”的归属感和精神激励。

他还描绘了一个非常具体的画面：一群人围坐在一起，配合一个强大的 AI 助手工作。

这种模式下，人类不再是“零件”，而是“决策委员会”。AI Agent 负责即时调用数据、编写原型、模拟结果，而人类团队负责讨论、修正方向、注入价值观和直觉。

这意味着未来的课堂不应该是学生面对屏幕的独白，而应该是基于任务的团队协作，学习如何有效地与人类队友、AI 队友共同完成一个复杂的真实项目。

在 AI 时代，我们不应该把学生培养成更廉价的“活计算机”，而应该让他们重回“人”的本质——成为有想法、有意志、懂得协作的行动主体。