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一个新的时代已经到来。在这个时代,勇气、想象力和对本质的洞察,远比仅仅掌握一项工具更重要。

者:沈眉庄,文章来源:蓝橡树(ID:blue_oak)

前两天,朋友圈和微信群里,有一篇文章被转得到处都是——标题挺耸动的:《文科生72小时杀入GitHub全球榜》

副标题更离谱:我没写一行代码,但指挥了一支AI军队。

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文章的主角叫杨天润,Naughty Labs 公司的 CEO,同时也是OpenClaw(龙虾)生态的积极布道者,凭借这个项目,他跻身GitHub全球排行榜前30名。

更夸张的是,他是这30人中,唯一一位不会编程的门外汉,榜单上其他人都是有丰富开发经验的硅谷工程师、技术大拿。

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在 OpenClaw 的最新版本中,

杨天润已经跻身项目贡献者前30名

有人从中读到文科生杀出血路的可能性,有人逐帧分析他的AI方法论,当然也有人对文章夸大杨天润的成就提出质疑。

出于好奇,我顺藤摸瓜找到杨天润的直播视频,内容信息量还是挺大的。搁下争议不谈,听完这场直播,我从中受到很多教育的启发。

过去两年,虽然很多人都在说AI改变教育,但我始终觉得很抽象,不真实。而杨天润的分享,让我真切感觉到这件事已经近在眼前。

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科普一下:OpenClaw 是AI Agent 框架,接上大语言模型,装上社区开发的技能模块,自主执行任务。你定好规则,关屏幕去睡觉,第二天醒来,你布置的活,全干完了。

传统教育

正在变成桎梏

杨天润本科和研究生读的都是金融,毕业后一直在投行做并购投资,直到半年前,他才半路出家转型做AI。没有行业背景,不懂Python、不懂C++,搞AI开发不是外行指导内行吗?

但现实是,他不仅做出来了,还做得比很多资深程序员都要好。

因为在AI的世界里,规则变了。

杨天润在直播中说:“不懂代码,反而是一种优势。”

因为不懂,所以他没有匠人的执念;因为不懂,所以他不敢微操;因为不懂,所以他保持敬畏,把AI当成一个拥有无限潜力的大师。

而他自己在团队中的价值,就是发现一个真正的需求、想清楚商业的闭环、并且把产品卖出去,这些对他来说是驾轻就熟的。

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天润在五道口发起了一个叫「顽皮」(Naughty)的社群,主打反叛、创新

杨天润的这个说法,让我想到前段时间影视飓风的Tim发布的一则视频,标题叫《如果都有AI,那我的意义是什么?》。

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Tim是我本人非常欣赏的视频内容创作者,他是科班出身的影视专业高材生,以数码产品测试起家。他引以为傲的是能拍摄到常人难以捕捉的画面,然后手搓出惊艳的视觉效果。

某种程度上,Tim代表的是对画质、技术、特效有着执念的传统手艺人。

但是,当字节跳动的AI视频模型Seeddance出现时,Tim慌了。

他发现,自己苦练的童子功,AI只需要几秒钟就能生成,而且质量越来越高。他感到了一种深深的无力感——我过去的努力,是不是都白费了?

Tim深刻地反思,作为接受传统教育出来的一批人,他对AI本能地有一种抵触情绪。因为潜意识里,我们觉得结果必须是通过艰苦的过程获得。如果你点一下鼠标就出来了,那是作弊,那没有灵魂。

在过去,学艺越精意味着你能获得越多的正向反馈,但在今天,你的技术反而成为你拥抱AI的障碍,这是传统教育留给我们的桎梏。

但杨天润不一样。

因为他不会写代码,所以他没有Tim那种“被替代”的恐惧,也没有“我要亲自写代码才算厉害”的执念。对于他来说,AI不是对手,是杠杆。

杨天润在直播里讲了一个很有意思的细节。他说很多资深的程序员朋友,用AI编程工具时,还是习惯于指指点点。

AI生成了一段代码,程序员一看:“哎,这里逻辑不对,不符合我的习惯。”于是开始手动修改,改来改去,效率反而低了。

杨天润打了一个生动的比喻,就好像是骑着马嘲笑火车

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当火车刚出现的时候,骑马的人嘲笑火车慢、笨重、还得铺铁轨。但一旦铁轨铺好,火车提速,骑马的人连尾灯都看不见。

我们现在的教育,是不是还在拼命教孩子练习骑马?我们是不是在潜意识里,把那些重复性的、机械性的、原本可以交给AI去做的事情,当成了基本功在死磕?

如果是这样,那我们培养出来的,可能就是用两条腿去追赶跑车的人。

低预期、高容错

杨天润分享了他用AI的方法论,让人津津乐道。

我听着听着,就觉得非常耳熟——这哪里是在讲AI,这分明是在讲怎么养孩子啊!

他说,大部分人(包括很多专家)用AI,只停留在前两层:

第一层,把AI当画笔(工具)。你告诉它,左上角画个花,右下角画个草,颜色要红的。你指令下得越细,它执行得越准。

结果你很累,AI很憋屈。它的水平永远被锁死在你的审美水平之下。它就是个没有灵魂的执行者。

第二层,把AI当员工。你给它分派任务,规定动作,时不时还要去检查一下代码,像个工头一样微操(指指点点)它。

结果,效率提升了,但惊喜有限。

陈丹青曾经说过,中国家长有很强的家长欲,总觉得我要指导孩子这个那个,离了我的指导,他们肯定不行。很多人用AI,也是同样的态度。

杨天润跳到了第三层:把AI当大师。

他会对AI说:“你现在是硅谷最顶尖的前十名工程师,你拥有乔布斯一样的审美,你有着最完美的架构能力。现在,我要做一个什么样的产品,请你发挥你的全部能力,帮我实现它。”

他说:“我是真的一句代码都不会写,所以我非常尊重这些AI。中间它们是怎么做的,我不知道,我也不想知道。我只拿结果说话。”

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这像不像在教育孩子?

如果我们总是盯着孩子:

“这道题步骤不对,要按我的方法解。”

“字写在格子里,不要出界。”

“先做语文再做数学。”

我们就是在把孩子当画笔。孩子最终长成的样子,最好就是我们自己的翻版,大概率是不如我们的。

心理学上有一个“罗森塔尔效应”,如果你给一个人(或AI)贴上标签,真心实意地相信他是天才,给他最高的预期,他往往真的会表现出天才的特质。

杨天润不懂代码,所以他没法外行指导内行,结果AI回报给他的是超乎想象的创造力。

不懂,反而让你学会了谦卑和敬畏。

杨天润说:“与其花100次微操得到一个70分的结果(如果你自己只有70分水平),不如放手让AI跑10次,虽然可能会失败9次,但有1次,它可能会给你一个120分的惊为天人的成绩。”

回到教育上,我们敢不敢让孩子“跑错”几次?

在AI使用上,杨天润给出了一套落地的操作建议,我把它翻译成“育儿版”:

果导向(给孩子定目标):告诉孩子我们要去哪里,而不是规定他必须迈左脚还是右脚。

过程不干预(少指手画脚):当孩子在探索时,哪怕他走弯路了,只要不掉下悬崖,就闭上嘴。别做那个在旁边嗡嗡叫的直升机家长。

在风险可控的范围内,给予最高权限(允许试错):什么叫风险可控?你不能让AI直接帮你转账,搞砸了钱没了;但你可以让AI写代码、做图。搞砸了,大不了重来。

对孩子也是一样。你不能让他去玩火、去接触毒品,这是底线。但在底线之上,他想拆闹钟、想把墙画花、想用一下午发呆,这都是低成本试错。

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“低预期、高容错”的家长。这里的“低预期”不是指看扁孩子,而是指不要预期孩子每一步都按你的剧本来走。

别被「文科生」的标签骗了

杨天润的报道出来后,很多媒体打标题叫《文科生72小时杀入GitHub全球榜》。这听起来很爽,像是文科生的逆袭。但杨天润则表示:“这是一个标题党。”

虽然他确实没写过代码,但他本科、研究生读的是金融,他学逻辑、数学,这可不是纯文科。他做过信息抓取,做过播客产品,研究过API。

他的专业背景横跨文理,既不是一个文科生,也不是理工生。

事实上,AI面前,文理分科正在消亡。

过去,我们要实现一个创意,中间隔着巨大的技术鸿沟。你有很好的审美(文科),但你不会写代码(理科),你的设想就无法落地。现在,AI填平了这条沟。

杨天润说:“把你的Taste,你的审美,你跟人相处的态度拿到AI面前,你就能做出你的东西。”

未来核心竞争力将回归到人的本质。当AI能解决所有“怎么做(How)”的问题时,“做什么(What)”和“为什么做(Why)”就变得无比昂贵。

有没有敏锐的感知力?能不能感受到别人的痛苦和需求?(这是产品经理的素质)

有没有审美能力?能不能判断什么是美,什么是丑?(这是乔布斯的素质)

有没有提问的能力?能不能问出那个关键的问题?(这是科学家的素质)

有没有逻辑思维?能不能把一个复杂的大问题,拆解成给AI听得懂的指令?(这是架构师的素质)

杨天润总结了三个关键词:好奇心、想象力,还有打破思维定式的勇气。

在硅谷,人们把这种特质总结为「High Agency」——高能动性。这是一种对未知保持好奇,对可能性保持想象,并且敢于放弃一个曾经正确的答案,去走一条没有人走过的路。

结语

死记硬背、机械刷题,这些是AI最擅长的。如果孩子只会这些,未来他就是被AI最早淘汰的那一批。

作为父母,我们可以从杨天润的分享中获得哪些重点?

1. 从纠错员变成合伙人。

别总盯着孩子的错题本。试着像杨天润对待AI那样,给孩子一个大目标,然后说:“我相信你能搞定,你需要什么支持告诉我。”

赋予他“大师”的身份,他才可能成为大师。

2. 培养提问比培养解题更重要。

以前我们教孩子怎么回答标准答案。以后我们要教孩子怎么向AI提问。不仅要问得对,还要问得有想象力。

3. 允许浪费时间。

杨天润提到,ADHD(多动症)特质的人在AI时代反而是赢家,因为他们发散、跳跃、想法多。我们眼里的不专注、爱胡思乱想,可能是他在进行高维度的创新。别急着把孩子的棱角磨平。

4. 无论文理,先学逻辑与审美。

不管孩子以后学什么专业,底层的逻辑思维(数学/哲学)和顶层的审美能力(艺术/人文)是两只翅膀。技术中间层,交给AI就好。

一个新的时代已经到来。

在这个时代,勇气、想象力和对本质的洞察,远比仅仅掌握一项工具更重要。

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