11月17至18日，芥末堆在北京举办以“教育有AI，学习无界”为主题的GET2025教育科技大会。720万册畅销书作家，“超级个体”概念提出者古典以《AI时代的个人发展核心竞争力》为题进行了分享。
以下为演讲实录，经编辑：
我讲的话题叫“AI时代的三种核心竞争力”。先给大家看一组数据。这两天我们一直在聊AI，我尽量聊一些跟大家切身相关的事情。看这个数据：ChatGPT用了两个月就达到了1亿用户，比当年最快的TikTok快了整整7个月。而根据2030年的一份报告显示，大约五年以后，有22%的工作会发生颠覆性的变化，包括在座很多人的工作，也会面临这样的变化。
未来会出现7800万个新的工作岗位，但作为职业规划老师，我要明确告诉大家：这新出现的7800万岗位，和被挤压的22%，根本不是同一拨人。被机器取代的老手艺人和新上来的熟练工人，不在同一批次。一拨人会下去，一拨人会上来。还有数据显示，40%的雇主预期会用AI减少员工。
展开剩余92%差点忘了自我介绍。我是一名老教育人，2002年加入新东方，2008年自己创业，一直在做职业规划的工作。我的视角主要有三个：一是成人教育，二是K12培训这个老行业，三是我特别关注AI这波浪潮对今天的职业生涯，以及孩子未来职业生涯的双重影响。今天我就想和大家聊聊这个话题。
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首先，AI的变化远远比我们想象的要快，所以2030年的预测也不一定准确。今天AI的受益者和未来被AI挤压的人，完全是两拨人。对整个社会来说，技术总是先破坏再创造；但对个体来说，你是站在被创造那拨人，还是落在被淘汰那拨人？差距会非常大，就像天人永隔一样。
也许听我讲完，你会觉得自己已经有点“废了”，但没关系，因为我们还有教育。问题是，我们能给孩子做什么样的技术储备？
我看今天的很多教育，其实让我很担忧。我们总是用2025年的思维去帮孩子提分、搭建能力，让他们学得更快、更高效，但很可能他们真正进入社会的时候，面对的是2035年的世界。我女儿今年12岁，读六年级，她大约在22岁进入社会。你说，到那时，她现在每天花三到四小时学的这些东西，还管用吗？
很多教学内容现在看起来都有点搞笑：我们用2025年的思维去培养孩子，去准备2035年的战场，还妄想打败一个在2026年就明确会超过我们的AI对手。也许我们赢在了起跑线上，但未来根本不是一场起跑线的比赛，更像是一场游泳比赛。今天练的东西，很可能明天就废了。
这是一个悖论。基于这个悖论，我想讨论一下：在AI时代，什么能力最关键？AI哪强，人哪强？五年之后，我们现在培养的哪些能力，能够让孩子在三到五年的赛道上，不被AI淘汰。
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我前段时间看了一本书，叫《人比AI狠》，我觉得讲得蛮清楚的，我们可以参考一下。AI能生成标准化的文本，但它不能替代个性化表达。顺便说一句，市面上那些数字人、自动出爆款的工具，我都试过了，效果并不好。真正做得好，还是得靠个人的数字化表达，也就是你自己的独特风格。
AI可以帮你填知识的空白，但它不能保证所有信息都准确。如果你不是某个行业的专业人士，很容易被AI的“幻觉”误导。现在很多人会说，工作流一环一环，如果你提示词不够好，你自己专业能力又不够，每一个环节的成功率可能只有80%。如果连续三到四个环节都靠AI操作，那么实际成功率就是80%×80%×80%，最后可能只有0.45左右。你敢把最核心的环节交给一个成功率只有0.45的人吗？
所以短期内，AI完全独立完成工作流是不太可能的。我们需要学会识别AI可能产生的幻觉，才能用得更稳、更安全。
AI可以提供建议，但不能承担决策责任，这一点很好理解。就像我们公司的财务经常说，我觉得AI替代不了我。我问为什么，他说AI不能替我坐牢。AI不能承担责任，所以如果想用AI做一个一人公司，这是不太可能的，因为没有人是法人。
AI可以把理论应用到不同的场景里，但它不能主动去理解你的具体场景。举个例子，现在市面上有很多AI背单词的工具，但如果在孩子背单词之前有一个陪学老师，他能观察到很多额外信息。比如孩子来的时候衣服总是脏的，没吃饭，眼镜是懵叉叉的。我认识一个老师，他说，他只是帮一个孩子把眼镜擦干净，从此他们成了好朋友。孩子开始认真学习，有了自信。AI虽然能给出正确答案，但它没有眼耳鼻舌的感知，没法把现场信息传回去再做调整。
AI可以模拟对话，但不能模拟独立意志和真实体验。总体来说，从教育培训的角度看，AI可以完成个性化教育的“配菜”功能：它可以告诉你该学什么、学到什么程度、怎么学，以及给出反馈。但它不可能隔着一个人去创造愉悦感、营造成就感，也不能在互动中建立关系、慢慢塑造孩子的人格。
所以我想，在很长一段时间里，至少到2030年，AI会为每个教育工作者、每家教育公司留下巨大的空间去发挥。
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AI时代到底需要什么能力？我会讲很多案例。讲这些案例的时候，我知道在今天的学习环境里、在内卷的环境下，有些东西可能无法直接去执行。但即便不能去执行，至少我们也不要去损害它。我们能做的，是先不说怎么培养这些能力，而是先保住它，别把孩子弄伤了。
AI时代的三种核心能力，第一种是通才大于专才。今天，专业主义的道路越来越窄、越来越难走。如果你能成为业内前20%的专业人士，你不用担心。但如果你是在0到80分的区间，AI基本上就能替你干掉大部分工作。
举一个真实的例子。我有一个朋友，他是美国著名量化交易所里唯一的中国人。在中国的时候，他多次获得奥赛冠军，所以他特别自豪，觉得自己有一种数感：三位数的加法一看就知道大概结果。他以前很自豪，觉得这是他的超能力。
但到了美国的量化中心，他发现，每个交易员都有这种能力。面对大量数字，他一眼就能判断哪些有问题。他说，他的数感是比AI更强的地方，因为AI需要把所有数字全输进去。但他不仅有数感，还能判断这些数字之间的联系，从而敏锐洞察整体趋势，所以在某些层面，他比AI强。
然而，另一个人立刻反驳说：“不，我可以在你眼睛旁装一个眼镜，把整个房间的数字都捕捉到。”这意味着AI的数感在数学层面甚至可能超过你。朋友思考了一下，说：“是的，但我还有一招更强的：每当我看到这些数字变化时，我会联想到几家公司的财报和近期新闻。小时候我读了大量的《资治通鉴》，所以会想到历史故事中宰相与皇帝的博弈，从而预判这家公司是好还是不好。”
总结一下，人和AI的竞赛：在纯数学运算上，我们可能完败；在数感上，大致持平；但在通识与专才联想的层面，人有很大的优势，这正是AI短期内难以替代的能力。
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你会发现，AI出现以后，整个世界被分成两类人。第一类是专业人士，也就是所谓的“专业人士”。他们喜欢标准化，习惯被告知、套路化，遇到A就A，遇到B就B，知识面很窄。今天在中国，大概70%到80%的职员都是这样。
而在AI时代，更受欢迎的是第二类人，知识面宽的人。知识面宽来自大量无目的的阅读，就是不知道该读什么，就瞎读。比如你读《资治通鉴》的时候，没有人会想到未来你要做操盘手，这就是无目的的阅读。
第二步，在大量阅读之后，A领域和B领域之间会产生联系。比如《资治通鉴》的故事可能很像现在某家公司的政策，或者某个花的形状会让你想到物理学里某个公式，慢慢地，这些认知会打通。
第三，因为这种人有极强的好奇心，他们会不断跨界，这类人将成为AI时代的新宠。打个比方，通才更像指挥家，各个乐器水平一般，但特别知道什么时候该用哪种乐器；专才更像小提琴手，但在未来，80分以下的小提琴手很容易被取代。而一个懂得与AI合作的指挥家，可能永远不会被淘汰。
所以我们要思考自己，是成为专业人士，还是通用人士？也要思考，你的学生现在是被专业人士培养，还是通用人士培养。我觉得很可惜，大多数还是偏左的那类。
举个例子，我女儿问我：“为什么要学数学？”我说：“数学是最性感的语言。”巴赫写《平均律》用的是对数，埃菲尔铁塔之美用的是黄金比例，爱因斯坦用铅笔在纸上计算，算出了百年后黑洞的样子。再比如你每天刷抖音，总能刷到自己喜欢的内容，背后是算法；你妈妈看“猜你喜欢”，背后是概率。
我讲了一大堆，我女儿一点感觉都没有。我又说：“你喜欢看《十日终焉》对吧？”她说喜欢。我就告诉她：“《十日终焉》其实可以理解成中国版的‘鱿鱼游戏’，每一轮都是博弈论，我给你讲讲怎么破解这些谜题，好吗？”她立刻来了兴趣。
所以，一个通才的逻辑是：有大量的知识储备，可以不断地告诉自己“这个就是这个，这个就是那个”，如果不喜欢，就换一个场景继续激发好奇心。这样的人，加上一群AI智能体，就能学会解决巨大的问题。
我总结一下通才的培养方法，叫“学的杂、想的多、玩的花”。
所谓“学的杂”，就是广泛了解各种事物，认识各种人，凭兴趣学习，没有太多功利性想法，积累大量看似莫名其妙的储备。 “想的多”就是不断思考各种可能性和联系，把不同的知识、经验串联起来。 “玩的花”就是不断进入新领域，很难停留在一个领域。
如果你有机会看看最近在硅谷那群AI领域的投资人、操盘人、新媒体人，你会发现他们全都是这样，同时开展十个项目，也不知道哪个会成功，但只要有一个火了，其他九个就不重要了。这就是今天通才的玩法。
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第二个问题是，青年要比答案更重要，问题青年比答案青年重要很多倍。
什么叫问题青年？今天答案变得特别廉价。比如人在答案层面已经彻底输给AI：查法律条文比AI慢两小时，准确率也低，算力更不用说，AI太强了。DeepSeek上47%的流量在算命，还有12%用来做心理咨询。为什么？因为拿高考规划来说，人类的规划师只能告诉你哪所大学好，但AI规划师能跟你聊一切，它精通所有学科，能跟你说星盘比东北大学好不好。
牛的地方在于提问题。比如有一个非常出名的人，他31岁，是以色列前退役军官、工程师。31岁那一年，他在东南亚用一台电脑一边旅行，一边开发网站。六个月后，他用这台电脑卖掉了公司，拿到8000万美金。这一人公司，在6个月时间里完成了别人做一年都做不了的事。
这个人除了是通才外，他最重要的特点是提了一个好问题：别人都在研究AI如何更好地写代码，他问自己：“人为什么要写代码？可不可以不写？”于是，他的网站就能让普通人用自然语言说“我要做一个什么软件”，AI就能帮你全部完成。
AI时代是言出法随的时代，只要你说出来，总有答案。难点在于——你根本不知道该问什么。如果你还在老是问“我的星盘怎么样”，就永远到不了核心。你能问的问题有多有力量，就能打通多大层面的事情，开辟多大层面的公司。
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我印象最深刻的是，我在新东方当老师的时候，新东方的词汇数据系列是我最先接触的。有一次，我在给一个班讲课时，发现两类家长的反应截然不同。
一类是工薪家庭，好不容易攒钱上了VIP课程。我跟他们说：“你们的孩子需要在背单词上再努力一点。”这些妈妈就会说：“听到了吗？古老师说要多背单词，回去好好努力，好吗？”这是一类家长。
另一类家长，让我震撼。他是一个高知家庭，家境还不错，但关键是他的思维方式。我说：“孩子需要多背单词。”他却问：“我们家的孩子不喜欢重复背东西，你能为他设计一套关于政治的英文阅读材料，让他能更快学习吗？”
这一瞬间，妈妈就变成了一个真正会提问题的人，而我就变成了一个聪明的智能体。未来的时代，需要这种妈妈，而不是只会接受答案的妈妈。
这个时代，我们需要问题妈妈，而不需要答案妈妈。答案太廉价了，到了2030年会更加廉价。如果今天只拿一个答案去工作，一定会出问题，一定会变成前面那种被AI取代的智能体。
回头看过去的司机，打车以前，他只需要认路，有答案就行。但今天好的司机会问你：“你是去面试吗？我给你讲讲面试经验，好不好？”想象一下，如果自动驾驶真的普及，哪类司机会活到最后？一定是右边这一类，即便无人驾驶没来临，他们也会存活。
同样的道理，UPS就是这样出现的。Jim Casey第一次意识到，送信这件事将来汽车可以替代他，但送包裹却不行。他想到把福特汽车的后座改成包裹车，开始送货，这就是UPS的开端。随着UPS越来越成熟，他发现送货的人离不开他的配套服务，货运行业就这样形成。在这个行业里，送货的人本身成为了标准制定者，甚至反过来去买各种标准设备。
UPS是经典的配套逆袭案例。各位老师、校长，如果担心自己在AI时代成为大公司教育产品的配套，我们应该尽快思考：今天教育AI的配套是什么？我们的逆袭机会在哪里？我们怎么把UPS的打法再演绎一次？
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我的思路是什么？我们现在的思路是做学习力指导师的业务。我们可以帮AI机构、AI学习机、教培机构嵌入一个学习力指导师，通过6到8次的咨询，提高孩子30到200分，同时建立他们的信心。建立了关系之后，再把孩子相关的升学规划和教育资源通过这个渠道顺下来。我们已经和三四家机构合作过，效果还不错，也有全套方案。如果感兴趣，可以下来找我。
最后一句话，审美大于努力。各位看看这张图。我们前面讲过，通才提高的是学习技能，提问提高的是搜索技能，但学什么、搜什么，靠的是审美技能。因为这个世界已经从主流延展到无数可能性，什么是美的，只有你自己知道。如果通才背后是学习力，提问背后是搜索力，那么学什么，关键就是选择。不是选择大于努力，而是审美大于努力。审美是一种对人生的品位。
在工业化时代，我们的导航是靠地图，很粗糙，有图就能走。但今天，你会发现我们的导航是用九个激光雷达。什么意思呢？在大的初期阶段，逻辑和框架可以帮你完成选择，但在快速变化的时代，只有感知力才能完成选择。
人生导航要从“看GPS”变成“看激光雷达”。什么叫感知力？就是审美+理解+表达力：你知道什么对你好，理解为什么它好，然后能讲出来——我希望这个世界如何对我好。审美与感知、理解、表达结合后，就能做到言出法随。
很多人讲不清楚自己想要什么，说不明白自己想要的是什么，这种能力在AI时代会变得非常重要。人生三大内耗，其实都是缺感知力造成的：活在“不应该”“我应该怎样”“我应该帮助别人，我应该善良，我应该美好”的束缚里，其实应不应该你缺的正是感知力。
当你在做一件不快乐、不符合天性的事情，但周围人都说它稳定、安全、可以做，你就陷入了内耗；跟一群合不来的人在一起，也是一种内耗。这三件事，本质都是感知力的问题。所以，今天如果你对自己有审美能力，对答案有判断能力，当答案无穷、选择无数的时候，你知道自己爱吃什么、想做什么、理解什么、哪种方式舒服，以及怎么才叫舒服，并能讲明白，这种能力，其实是学习力和搜索力的原动力。
里奇·萨顿是AI领域的霍金式人物，他写过一篇文章叫《苦涩的教训》，他说在这个时代，只有两种技术可以在计算上无限缩放，那就是学习和搜索。我们的人生无非就是不断学习，遇到问题就不断提问、不断搜索：上AI是搜索，找事情是搜索，找感觉也是搜索。我们如何挑选学习的结果，人生还有一个算法，那就是审美，不断向内看，知道自己喜欢什么、为什么喜欢、什么样的让自己更爽。在AI时代，一个真小人是真人，一个滥好人就是烂人。
我认为，在AI时代的三种核心竞争力是：不断学习、不断搜索，以及不断向内看、培养审美。这三种能力，如果我们今天不能去培养，至少不要毁掉它。希望2030年的时候，我们还能有机会见证它。
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