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当AI越来越擅长生成答案,一个更值得追问的问题正在浮现:人类真正不可替代的能力,究竟是什么?

最近,湛庐作者、认知科学家与儿童学习研究领域的专家高普尼克在约翰·霍普金斯大学发表了一场关于“人类智能演化”的重要演讲。

她提出:AI或许正在迅速提升“预测”能力,但人类真正独特的地方,从来不是快速得到答案,而是持续构建对世界的“因果理解”。

这场演讲不仅重新定义了“学习”的本质,也重新提出了关于教育、成长与思考方式的核心命题:

  • 当答案变得廉价,什么才是真正稀缺的能力?

  • 当AI开始替代部分认知劳动,人类还需要如何学习?

  • 未来人与人之间真正的分水岭,又会出现在哪里?

围绕这些问题,湛庐文化创始人韩焱结合高普尼克的研究、著作与自己的长期观察,写下了这篇关于AI时代学习、思考与判断力的深度文章。与你分享。

01

一个你正在经历、但没有意识到的变化

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你有没有想过一个可能性:AI变强,也许不是最重要的变化。

真正发生的变化是,我们正在越来越频繁地,把“思考”外包出去。

以前面对一个问题,我们通常会经历:

  • 自己判断

  • 自己推理

  • 自己试错

但现在,这个过程正在悄悄消失:

  • 直接问AI

  • 直接要答案

  • 直接选最优解

问题不在效率,而在于:我们跳过了“理解是如何形成的”。

02

真正被忽略的差异:人类本来擅长的是“因果理解”

这个话题的源头,是认知科学家高普尼克最近在约翰·霍普金斯大学发表的一场演讲。

她提出了一个关键判断:当前的人工智能,本质上是在处理“相关性”,而不是“因果性”。

简单说:

  • AI知道“什么会发生”

  • 但不知道“为什么会发生”

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图:高普尼克

AI擅长从数据中找模式,但人类原本的优势是:在世界中构建“解释结构”。

也正因为如此:AI可以给答案,但不能真正理解问题。

这正是高普尼克20多年的研究核心,她将其概括为因果知识causal knowledge),人类的优势在于知道“为什么会发生”以及“如果改变条件会怎样”。

03

高普尼克的核心理论来自哪里?

高普尼克关于“儿童如何思考”的理论,来自她几十年的发展心理学研究。

她的核心思想,集中在三本重要著作中,这三本著作都已经由湛庐出版。


园丁与木匠

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这本书提出一个非常重要的隐喻:

  • 木匠式父母:试图“塑造”孩子

  • 园丁式父母:提供环境,让孩子自然成长

核心观点是:孩子不是被设计出来的产品,而是一个自我发展的系统。

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这本书是她与合作者共同完成的经典研究总结,核心观点是:

婴儿不是被动接收信息的个体,而是主动“做实验的科学家”。

他们通过:

  • 观察

  • 假设

  • 试错

来不断理解世界,本质是在构建“因果模型”。

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这本书进一步扩展了她的研究视野:

  • 婴儿不仅学习“事实”

  • 还在构建“世界是什么”的基本理解

  • 甚至会提出类似哲学的问题意识

核心观点是:人类从婴儿时期开始,就已经在进行“解释世界”的思考。

这三本书共同构成一个核心判断:人类从一开始,就不是信息接收器,而是因果解释的构建者。

04

真正的学习机制:一个被忽略的循环

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高普尼克将人类学习压缩为一个结构:

提问 → 尝试 → 修正

这就是一次完整的“因果学习循环”。

关键不在知识,而在过程:

  • 提问:打开可能性

  • 尝试:接触现实

  • 修正:更新理解

但现实中,我们正在面临的问题是:“尝试”和“修正”正在被不断跳过,导致“理解被外包”。

今天的典型工作方式是:

  • 遇到问题 → 问AI

  • 做决策 → 看推荐

  • 做分析 → 用总结

AI工具使用得越来频繁,表面更高效,但本质变化是:职场人越来越少参与“理解的生成过程”。

如果这种趋势继续下去,接下来我们会遇到的问题不是AI取代人,而是人类逐渐放弃构建自己的判断系统。

结果会变成:

  • 会给答案的人越来越多

  • 能解释“为什么”的人越来越少

05

聪明人正在被一种更隐蔽的方式淘汰

真正的变化不是能力下降,而是结构变化:判断能力从“内部生成”,变成“外部调用”。

于是你开始:

  • 更快得到答案

  • 更少构建理解

  • 更少验证过程

这才是更隐蔽的淘汰:不是变笨,而是不再思考。

未来的分水岭不是:

  • 会不会用AI

  • 用AI快不快

  • 能不能写提示词

而是:你是否仍在构建自己的因果理解系统

06

行动指南:4个步骤重新夺回“思考过程”

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读到这里,你可能会有一个不安:为了遏止理解能力的退化,我还能做什么?

答案不是少用AI,而是重新参与“思考是如何发生的”。

你可以从四个动作开始:

01

延迟答案

先形成自己的判断,再去对照工具。

02

保留尝试

不要直接跳到最优解,允许低成本试错。

03

追问“为什么”

每个结论后问因果,而不是结论。

04

写下思考过程

让判断可见,而不是只消费答案。

每次思考,都为自己构建一次“因果学习循环”。不断追问自己,是否仍在生成理解

如果用一句话总结高普尼克的观点:人类的智能,不在于答案,而在于“构建解释”。

07

这是一个关于选择”的故事

在演讲的最后,高普尼克推荐了一部科幻作品:作家特德·姜的《软件体的生命周期》。

在这部作品的设定中,人类获得了一种能力:可以看到自己完整的一生。

过去、现在、未来同时展开,一切都已经确定。

问题来了:如果结果已经注定,你还会走这条路吗?

小说的结局是,主人公仍然选择经历、选择理解、选择完整走过。

因为真正重要的,来不是结果而是理解过程本身。

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