下一代人有可能是人类演化的又一次分叉：论 AI 对教育和人性的挑战
AI 让“说出正确句子”的传统教育失去动力，但人类理解的根基在于试错，它是思想与神经秩序的塑造过程。若下一代放弃这种痛苦的学习，将丧失人性生成的契机。坚持内化思考者与外包思考者，其大脑与生命体验将根本分化，可能成为人类演化的分叉起点。
AI 对我们有益，是因为我们的成长过程中还没有 AI
现在，全民都对 AI 热情高涨，不论是将其作为娱乐工具还是作为生产力工具。 AI 的确有挑战，AI 有用也是肯定的。
为什么会让我们一代人相信自己受益？因为我们成长的过程中还没有 AI。教育是最重要的成长方式。现代教育的主要内容就是组织语言。当题目是“母猪的产后护理应该怎么做”时，你如果回答“金属也会疲劳”就是错误的。你答“应该做好通风和杀菌工作”就沾点边。之所以前一个回答是错误的，只是因为你所有的学习资料中，“金属也会疲劳”这句话都从未出现在“母猪的产后护理”附近。我们的大脑有一种惊人的能力，能够从纷繁复杂的语言资料中组织出一个又一个“正确的句子”。
但这与我们对世界的真实理解没有关系。我们学习历史、地理、政治、物理、生物、化学等等，只不过是学习前人探索世界得到的语言表达。只是到了研究生之后，我们才有机会亲自直接探索世界，比如亲自进行天文演算，亲自观察蛋白质结构等等。除了日常生活领域，大部分人的大部分思想活动，事实上和 AI 没有实质差别。
现在，以往人们理所当然认为“独属于人类的智力活动”，即实质为“说出正确句子”的工作，现在就要和计算“3689011 的 10 的 22 次方”一样，都是机器比大多数人干的更快更准了。
AI 是否能够最终以及多久才能拥有意识，以及 AI 的持久记忆的功能如何实现？这些问题确实还悬而未决。因此说 AI 在智力活动上超过人类，还不切实际。这好像就给了我们一种自信：AI 仍主要会使我们受益，不仅对于我们这一代人，还有对于下一代人。
只是这个自信要加上一个限制：我们设想，下一代人的教育必须更着眼于创造性的、感受性的智力和艺术训练，这样，在 AI 拥有意识和具身之前，人类仍然能够稳稳地将 AI 握在手中，把它用作趁手的工具。这也是我在另一篇文章中说的，避免或减缓被 AI 替代的办法是成为更像人的人。
然而，有两个很快就要到来的基本挑战：
第一，许多智力活动，AI 已经或将来越来越比大多数人干得好。
第二，AI 的存在，使得传统教育很快将普遍难以为继。
这两个问题其实紧密结合。如果第一点成为现实，那么大部分大学的产品——大学毕业生——将不再被社会需要。产品滞销，最终会使大学停办，大学作为现代学校教育“链条的顶端”一旦断掉，则中学将失去支撑。也许只有小学还有些作用。
当然，事情可能没有那么悲观。也许只是一部分大学要关停，也许至少传统的教育方式要改变。那么，要怎么改变呢？还有改变的动力吗？
学习是一个不断试错的过程，也是不断建立神经连接的过程
如果您是一个很有学习动力的人，或者您就有高学历，甚至是您在自己的领域内一直探索不断，回顾过往，您的学习经历中最重要的东西是什么？
如果让我回答这个问题，我会说：试错。
对于学习自然科学的人来说，需要通过实验反反复复地验证哪怕一丁儿点的关于世界构成和运行的理论猜想。对于学习人文社会科学（我在下文会不那么严谨地简称为“文科”）的人来说，情况更为艰难，他们没有公式，没有不变的实验对象。例如，一个研究法哲学的人，要同时处理不同层次，不同时代、不同语言、不同学派、不同文本、不同地域相互之间重叠但不孤立的各种概念、命题和理论。
我很早就说，“文科的下限很低，但上限很高”。学好文科的人可能真的比学好理科的人更厉害。文科是典型的处理语言的学科，往往不直接面对世界。语言实在是太复杂了。一个清晰的文科思考至少是要回答这些问题：
- 你谈论的实体或说对象是什么（有什么东西存在）？
- 这些实体有什么性质或与其他实体有什么关系？
- 这些性质或关系导致了什么现象或结果？
这些其实往往是理科的起点问题。它们是数学化和建模的起点，理科学习正是从这里开始的。但这些恰恰就是文科研究的终点问题。许多哲学活动本身就做一件事，不断揭露我们实践的“真相”——“民族是想象的共同体”“我们的语言给我们造成了形而上学幻象”“女性观念完全是被社会塑造的”。
当然，我不是说文科的问题都是语言问题，与世界无关。我只是说文科更多地恰恰是处理语言和世界交互的那个环节或地带。某种意义上，语言活动是最重要的社会活动，在社会实践中，我们往往是让“世界（World）符合语言（Word）”，而不是相反，像自然科学研究那样，使“语言（Word）符合世界（World）”。
我相信每个学习过文科的人都有这个体验。语言就像一团乱麻，而世界则若隐若现。语言不仅繁杂，还到处垃圾。学习和研究就像是打着灯笼在垃圾场里找可回收品。而且，任何时刻，阅读都是有限的，可又得不断地适当形成确定的观点。我们得升学、得毕业、得发论文、得晋升，为此就得立即断言，就得立即写作，但文献浩如汪洋大海，而我们相对而言只取了一瓢饮。更重要的是，不是占越多的文献就越好。随着研究的进展，我们还要找到一个确定的方向，发现一个真正的问题。因此，我们不仅要从浩如烟海的文献中分辨出优质的内容，更要在这些好的文献中做进一步的精选。
我们还得不断艰难尝试写，写那些我们自己看来明明是垃圾的东西。
这样说吧，在整个过程之中，我们其实是在不断地试错，并且恰恰是从错误中取得进步。没有什么能够比自己曾经犯下的错误更能让我们获得真正的理解。
想一想，某一天，我们基于已有的文献，得出一个在当时特别肯定的观点。后来随着时间的推移，随着文献占有情况的变化，以及学思考的推进，我们发现当时的观点是错误的。于是我们从错误中迈出一只脚，走在了现在看来更加正确的方向。我必须说，对于一个人文社会科学的研究者而言，没有什么比这种情景更美妙的了。
回想过去十年的求索之路，我曾有一段时间一直在反反复复地思考：我的读书方法对吗？我该从哪里开始？就是这样的问题，我足足思考了一两年，甚至为此在不同时期还写下了好几万字的反省和总结。终于我自认为摸索到了使我有信心的学习方法。但那也只是开始，一个良好的准备。大量的实质性的探索，仍然重复着不断的试错过程，不仅是读，还包括写。我现在在这个博客上写的大部分学术文章，现在已经在我看来过时了，需要被新的文章替代。刚毕业的时候，我以为我的博士论文是相当值得发表的一本著作。但是仅仅过了两年，随着我的思考的推进，已经觉得它最多可以算作是在某一个层面上的不完全阐述。
这就是错误的魅力。我们的确是踩着一个错误进入另一个错误的。我很早就想写一篇文章，来礼赞错误。无论是以什么样的立场或角色，我们都应该对自己、对别人的错误保持宽容，甚至表示欢迎。只要这种错误不是给别人带来伤害的错误（哪怕是给别人带来的伤害、不被欢迎、应被谴责或惩罚，它对于犯错的人来说，也是巨大的人生财富）。
错误是正确的一部分
思想探索活动中犯错的实质问题是什么呢？它本身既是一种我们传统或一般认为的思想形成活动，更是一种生理塑造活动。思想活动本身也是一种生理活动，我们会不断地尝试建立新的神经元连接。当我们感到我们的思想摸索到某个阶段，其实我们的神经元连接也找到了一个方向（尽管目前我们还没办法直观地观察它们）。我们的思想表现为一种秩序——语言的秩序；而我们的大脑，我们的神经元的连接也形成一个秩序，一个实实在在的生理秩序。
重要的是看到，从一个“错误”迈向另一个不那么“正确”，我们其实并没有完全丢失之前的“错误”神经元连接，而只是给它打上了一个标记，修剪了一个分叉。神经元的连接是一个生理事实，它本身并无错误、正确之分。我们可以想象：原先那条神经元连接形成的秩序，以及现在神经元分叉形成的新秩序，这两者会形成一个对照。那个错误的神经元连接，始终会充当正确的神经元分叉连接的对照或者背景。
我们的知识并不表现为一条线，而是一张延伸到四面八方的立体的网。无数的大大小小的错误路线构成的神经元秩序，与各种方式与其建立连接，构成了它不可或缺的背景。
这就是为什么“失败是成功之母”不仅仅是一个思想问题，还是一种神经学事实。
错误构成了正确的最重要的背景，而且这个背景不会消失。一旦它消失了，正确的观点就变得单薄，变成一种纯粹的语言编排。一个人从来不可能直接通过给他一个正确的句子，来让他理解问题。
一个人如果想成为某个领域的专家，或至少拥有稳定的思想秩序和基本的正确方向，就必须经历过一系列的试错。这种过程可能长达几年甚至十几年。这个过程是挣扎的、摸索的、迷茫的，甚至是痛苦的。学习就是这样一种过程，它不可能只是快乐的，因为神经元的建立过程本身就是很消耗能量的，本身就是一种伴随着激烈新陈代谢和炎症反应的过程。
失去学习动力的下一代人，也可能会失去人性
现在的问题已经很清楚了。当 AI 比大部分人在传统上认为“人类独属”的理智活动中干得更好也更快的时候，大部分人还有什么动力不去使用它们？如果 AI 已经能代劳，人类为什么还要下功夫，去经历那么一个痛苦的、漫长的培育过程？这是一个对人性的考验：如果考试时答案就在手边，有多少人会坚持不去偷看？如果考试考原题，有多少人能做到不去背题目、不去刷题，而是真正去看教材呢？
AI 的一个可怕之处，是让我们下一代人失去学习动力。教育不仅涉及对语言的组织和试错，更涉及对于生命、世界和生活的感受。学习是困惑、失败、误解、修正、等待、沉淀、内化的过程，一个人的人性包含了这些感受，而这些感受当然要不断地通过语言来组织、表现和传达。
因为一旦停止学习，把思想的工作，或者说把说出正确句子的工作交给 AI，它改变的不仅仅是我们通常意义上认为的思想观念问题，还有人性的问题，这个人性包含着我们的生理结构。
试想两个这样的人：一个是经历过传统学习过程的，他的大脑内在有特定的结构，所有的试错痕迹都在某种程度上被保留。当你给他一个题目或问题时，他能沿着这个方向去思考、回答并探索；另一个是没有经历过传统学习过程的人，但在 AI 的帮助下，也能得出和前者一样好、甚至更好的结论，并且在 AI 的协助下，他还能在这个方向上继续做出更深入的探索。
那么这两个人各自发生的事情，意味着什么呢？如果一个人不需要经过传统的学习过程，能持续在 AI 的帮助之下，不断正确地组织句子，不断通过句子正确组织对这个世界的表达，那么又有什么问题呢？唯一的代价是，这个人本身根本就不知道，他只是相当于在作弊。
当然，也许长期依赖 AI 使得他的注意力结构、记忆结构、问题分解能力、语言生成能力和错误修正能力，可能有了相当不同的神经通路被训练、强化和稳定化。然而，我们到底能不能把人性从亲自思考变成监督思考，还是一个未决问题。人类历史上从未有过这样的先例。如果你不擅长思考，又如何可能擅长监督思考？我已经指出，擅长思考的原因恰恰在于已经不断试错。
教育的本质不仅在于传承知识，而且在于丰盈人性
这就让我们回到了教育的本质问题。现代教育旨在传承知识，并让我们能够去应对自然和社会。知识是以语言为载体的，对于接受传统教育的人来说，学会“说正确的句子”，仍然是最重要的技能。
但与此同时，教育的本质不只是传承知识，更是为了丰盈人性，使我们获得充实和厚重的生命体验。物理学告诉我们世界的万物由更小的基本单元构成，它不仅仅是告诉我们一个所谓的知识，它还让我们理解我们身处于其中的这个宇宙。理解这个宇宙，就是理解我们自身，理解自身，就是理解生活——这塑造和改变了生命体验。一个知道这些现代物理学知识的人，和一个不知道现代物理学的人，他整个的生命体验是不一样的。
历史、政治、文学也同样如此。确实，它们首要的目标是让我们学会组织正确的句子，以传承和推进知识，以使我们更好地实践。但另一方面，它也改变了我们的人性，或者说延伸了、拓展了并丰盈了我们的生命体验。
然而，随着 AI 的快速进展，传统的学习过程不仅失去了市场，而且失去了动力。这是对教育的挑战，也是对人性的挑战。
下一代人会不会是新的演化分支的开始？
我在之前的文章中说，如果 AI 取代了大部分劳动力，那么大部分人就会失去工作。但是由于物质财富可能因 AI 带来的效率而极大增长，这部分人并不会饿死，反而可能在物质上过得比以往优渥。
但另一方面，今天的讨论使我们看到，如果那一天真的到来，“人形宠物”的说法并不只是一个比喻。因为这样一些人将没有任何理由再去学习了。而学习与不学习的区别，不只在于“头脑”，还在于“大脑”。学些人的大脑经历了长期的摩擦、不断试错——那种神经元不断产生新连接的过程。他真的知道，真的理解，他的生命经验真的充盈。
我甚至在想，这会不会带来人类演化的分叉，就像远古人类在演化过程中出现不同分叉一样？一部分人继续保持长期、艰辛的内化学习过程。因此他们从事创造性的智力活动，或者至少是监督性智力活动，而大部分人则不需要学习，被前者供养（以民主的名义！）。不需要劳动的严重后果是不需要学习，这是很少人想到的；而不需要学习的更严重的后果，是失去人性。那么这样一些人的长期迭代不会有演化差异呢？
