Is Your Child Ready for the AI Era? | Daniel Susskind Lecture | Royal Society of Arts

编者按：本文是牛津大学经济学家丹尼尔·萨斯坎德在英国皇家文艺学会（Royal Society of Arts）的一场公开对谈实录。萨斯坎德长期研究技术对工作的影响，新著《我的孩子该学什么》（What Should My Children Do?）于对谈前一周出版，本场活动由学会的对谈主持人主持，末尾并有现场观众提问。全文依据现场录音编译整理，仅删去寒暄、口头语与重复枝节，论证、例子与细节均照原样保留。

写书缘起

主持人： 感谢各位今晚来到这里。这场活动一票难求，我一点也不意外。大约半年前我见过你，你告诉我新书的书名叫《我的孩子该学什么》，我当时就想，这正是我想知道的，也是我认识的每一个人此刻都想知道的。

萨斯坎德： 是的，我很高兴能来聊这本书。

主持人： 最近一周，人工智能变得有点吓人了，对吧？我们今晚会尽量避开「人类毁灭」这种话题，虽然后面我还是想请你从更宏观的角度谈几句。今晚主要聊这本书，我得说，通读下来它总体上让我非常安心，以至于我今晚把自己的孩子也带来了，希望他们能从这场谈话里学到点什么。最后我们会留时间提问，大家可以把问题放到 Slido 上。那我们开始吧。这本书让我印象很深的一点是它非常实用，同时又相当私人，你写了很多自己和孩子一起使用人工智能的经历。是什么促使你写这本书？写它的过程又是怎样的？毕竟它和学术专著很不一样。

萨斯坎德： 这本书的念头，来自过去十到十五年我一直在写作和思考技术对工作的冲击。这份工作把我带到世界各地，和很多背景迥异的人群、性质迥异的机构交谈。可是尤其在最近几年，无论我在哪里、和谁谈，被问得最多的问题永远是同一个：我的孩子到底该做什么？面对正在发生的技术变革，我们该怎样为下一代做准备？

萨斯坎德： 这个问题我想了很久，但它在我这里一直是一个相对偏智识、偏学术的问题。直到我有了自己的三个孩子，一个八岁、一个五岁、一个两岁，我才慢慢意识到，这件事已经关乎我自己了。他们的未来会和我的过去很不一样。所以我想回答这个问题，而且想借助我自己的生活和亲身经历来回答，写我是怎样把这些想法付诸实践的。因此书里有很多来自我自己生活的小故事。

主持人： 也包括看着他们走进教育体系的经历吧。

萨斯坎德： 是的。

回归基础

主持人： 我看着自己的孩子读小学时，最大的感受是，这和我当年读小学的经历惊人地相似。你在书里也谈到要重构教育体系，那么现有的教育里，有哪些东西是你认为应当保留并且加倍重视的？

萨斯坎德： 有意思的是，这本书上周才出版，不少教师读后的反应是觉得松了一口气，感到宽慰。因为这本书的起点是我提出的一句口号：回归基础（back to basics）。我说的基础，指的是读写、算术和批判性思维。

萨斯坎德： 如果概括一下我们过去是怎样思考「为年轻人的未来做准备」这件事的，思路大致是：尽可能聪明地去设想未来，预测将来会有哪些工作要做，然后说，好，这些就是人们将来需要的技能和能力，我们把它教给他们，他们就能过得好。我的看法是，未来太不确定了，这条路走不通。所谓「让下一代面向未来免疫」，是一个不可能完成的任务。

编程课的教训

萨斯坎德： 书里有一个故事，最能说明这一点。二〇一三年，时任首相卡梅伦宣布，所有中小学生都必须学习编程。时任教育大臣迈克尔·戈夫出面说，这些就是下一代在二十一世纪取得成功所需要的技术技能。他们不是孤例，几乎每一个制定了人工智能战略的发达国家，都推出了某种版本的「教年轻人写代码」。

主持人： 在当时看来这很合理。

萨斯坎德： 不只是合理，它给人的感觉是激进的、有雄心的、新鲜的、有意思的。可是快进十年，结果证明这些人工智能系统特别擅长做的事情是什么？不是「还算擅长」，而是「特别擅长」：写代码。于是，一件本来要为下一代整个世纪做准备的事，连他们中学毕业都没撑到。

萨斯坎德： 我不认为这只是运气不好。我认为这宣告了「面向未来免疫」这个想法的终结，也就是那种以为我们能预测未来、能说出哪些高级技能将来重要的想法。我不认为我们做得到。但我认为有一件事是可以肯定的：无论未来变成什么样，无论哪些工作到头来供不应求，无论哪些高级技能到头来变得重要，也许是创造力，也许是判断力，也许是同理心，很难说，但无论是哪一种，它们都会以某种方式依赖于那些基础，也就是读写、算术，以及某种程度上的批判性思维。所以说它们是「基础」，不只是因为它们最简单，更因为它们最根本，是其他一切的积木。

萨斯坎德： 上周有一组数据显示，世界各地的读写和算术水平一直在下滑，从二〇〇九年一路降到二〇二二年，现在看来最近几年还在继续降。这本身就是一场灾难。但在我看来，如果我们要问「怎样为一个几乎无从知晓的、极不确定的未来培养下一代」，这就是一场格外严重的灾难。

教育的目的

主持人： 你在书里问了一些很大的问题，其中一个是：教育的意义何在？你引用了一位希腊国王，我记不得是哪一位了。

萨斯坎德： 斯巴达国王阿格西劳斯（Agesilaus）。

主持人： 对。那你认为，在人工智能时代，教育的意义是什么？

萨斯坎德： 我引用他，是因为他说过一句话：教育的目的，是让年轻人为将来的好生活做准备。他当年说的确实只是「年轻男子」。在他的时代，在斯巴达，那意味着让年轻人为打仗做准备。

萨斯坎德： 而在过去一百年里，教育的目的实质上变成了让人为劳动力市场做准备，为一份收入不错的工作做准备。我认为这不是眼下的难题。这本书的前提是，我们眼下在工作世界面临的主要挑战，不是没有足够的工作给人做。我认为工作是有的。挑战在于怎样让人准备好去做那些工作，这也是全书大部分篇幅关注的事情。

萨斯坎德： 不过，如果你把目光投向二十一世纪更远处，并且认真对待那些大型科技公司领袖的说法，不只是关于风险的说法，还包括关于这些技术在经济生活中的可能性的说法，比如我们也许会造出一种在一切具有经济价值的任务上都胜过我们的系统，那你就不得不面对更深一层的问题：在那样的世界里，教育的目的究竟是什么？我并不觉得，我们过去一百年的传统答案，对我们可能置身其中的那类世界来说是个好答案。

用三分之一的时间教用 AI

主持人： 但就眼下而言，正如你说的，我们要聚焦于基础，聚焦于读写能力。

萨斯坎德： 所以一个起点是回归基础。另一个起点是这样的：我们面对的未来的不确定性，在我看来几乎无法化解。事实上，关于未来我们只知道两件事。第一，未来会充满远比今天强大得多的技术。第二，除此之外我们几乎一无所知。这听起来让人泄气，让人无力。但其实我们能做的事情非常多。一是回归基础，二是教人使用这些技术。

萨斯坎德： 为了让大家感受一下我心目中的力度：我认为，我们现在应当把大约三分之一的教育时间，用来教人使用这些技术。不是盲目地用，而是批判地用，这一点也许待会儿可以展开。不过你马上会碰到一个大难题：教人使用技术、使用人工智能，最大的风险之一，不正是它会掏空那些基础吗？既然用手机拍张照，人工智能就能把一道难题解出来，何必费劲学会做一道难算的计算题？既然向这些系统问世界上任何一本书的问题，它都能给出一个漂亮的回答，何必花时间读一本难啃的书、学会啃难书的本事？所以人们今天担心这些技术会让我们变蠢，我认为这种担心是有道理的。

萨斯坎德： 因此，挑战在于：怎样既教下一代使用这些技术，又让他们在没有这些技术的时候照样能过得好？有意思的是，我们其实早就经历过一次。

计算器往事

萨斯坎德： 回到二十世纪七八十年代，当时最强大的技术是电子计算器。你去看看那时人们写的东西，他们的担忧和今天人们的担忧几乎一模一样。最主要的担忧是：算术会怎么样？人们会不会干脆放弃学算术？

萨斯坎德： 真正有意思的是接下来发生的事。当时有一位相对不知名的英国学者，叫威尔弗雷德·科克罗夫特（Wilfred Cockcroft），在赫尔大学教数学，是全国少数几个深入思考过数学教育的人之一。英国政府找到他说：数学教育一团糟，大家都在担心算术水平，现在又冒出了计算器，我们到底该怎么办？于是他写了一份报告，大家可以去找来看，叫《科克罗夫特报告》（Cockcroft Report），一九八二或八三年发表，篇幅浩大，极其细致。我怀疑当年没几个人真正读完它，今天听说过它的人恐怕也不多。但里面有一章非常精彩，讲他认为我们应当怎样应对计算器。

萨斯坎德： 他做的第一件事，是说：我们得现实一点。在未来几十年里，每个人都会有计算器。我觉得这句话对今天的我们同样适用。人工智能就是下一代要在其中游泳的水，如果我们不去想怎样让他们准备好，就是辜负了他们。

萨斯坎德： 接着他问：怎样教年轻人使用这台新机器，又不掏空算术？他想出了一个了不起的办法。他说，我们得把数学教育一分为二。一部分时间，教年轻人用计算器去解决过去无法想象的问题；另一大块时间，教人在没有计算器的情况下做数学。最关键的是，他说，为了确保人人都认真对待这两条路，两条路都要考。

两条路都教，两份卷都考

萨斯坎德： 我把这叫作「两条路都教、两份卷都考」（teach both, test both）。任何一个八十年代中期以后接受过数学教育的人，都经历过类似的事：你复习过一份可用计算器的试卷，也复习过一份不可用计算器的试卷。我认为，面对人工智能，我们现在需要类似的办法。我认为几乎所有科目，英语、历史、音乐、美术，随便哪一门，都应当一分为二。一边问：我们怎样用这些技术去解决问题、理解思想、做出过去无法想象的发现？另一边则要确保我们守住一块这些技术不在场的空间。而且期末要考，确保人们对两边都认真。所以，回归基础，加上两条路都教、两份卷都考，合在一起就是为下一代做准备的一个重要起点。

课堂现状

主持人： 这是理想状态。你说已经有教师联系你了，那课堂里的现状是怎样的？他们对你说了什么，担忧什么？

萨斯坎德： 现状有点乱，人们不知道该怎么办。我认为这是个问题，出于两个深层的原因。混乱导致的是一种本能：想筑起壁垒，想禁止、训诫、限制，把它挡在教室外面。这让我担心，理由有两个。第一个我刚才提过：这就是下一代将要生活的世界，他们需要学会在一个和他们长大后所处环境相似的环境里过得好。

萨斯坎德： 第二个理由贯穿全书，它不是防御性的。前一个理由是说，这是他们要游泳的水，我们得教会他们游。可我觉得，仅仅这样想还是太缺乏想象力。这是一种想象力的失败：没有去想我们可以怎样利用这些技术去理解问题、解决问题、理解思想、做出前几代人根本不可能做出的发现。我们现在的状态是一锅大杂烩，一些简单的问题，比如作业怎么布置、课怎么上、大学讲座怎么安排、招聘策略怎么定，答案都不清楚，因为我们对于「我们作为一个整体要怎样应对这件事」没有共识。

AI 不是社交媒体

主持人： 从社交媒体的经历里，我们有什么可以借鉴的吗？你在书里把它称作一场规模巨大的、无计划的社会实验。

萨斯坎德： 是的，而且结果已经出来了，并不好。人们对社交媒体的很多担忧我都认同，很多提出的限制措施我也非常支持：十四岁前不用智能手机，十六岁前不用社交媒体，校园无手机，多多玩耍。

主持人： 想必你和我一样庆幸，我们的孩子算是《网络安全法案》之后的一代，作为家长，应对社交媒体会比十年前容易一些。

萨斯坎德： 完全正确。但我的一个担忧是，对社交媒体的合理顾虑，会渗透成对人工智能的普遍怀疑。社交媒体和人工智能不是一回事。社交媒体让人无力、让人分心、把我们的注意力切得支离破碎；而人工智能有一条路，在我看来能让我们的生活变得好得多。

萨斯坎德： 还有另一种看法。我发现自己作为家长也会陷进去，就是大家一起在找屏幕时间的「金发姑娘」标准：不能太多，不能太少，刚刚好。每个人都在争论你家孩子看多久屏幕。在我看来这是一场错误的谈话。我们该谈的是：屏幕上到底是什么？我们到底在用这些技术做什么？如果是社交媒体，我的看法是应当尽量接近零。但如果是在教那些基础，是在教怎样使用这些技术，那我认为我们应当容许多得多的使用。所以，人工智能和社交媒体是两种很不一样的东西，这一点很重要，要记在心里。

迪士尼故事与 AI 播客

主持人： 你自己是怎样和孩子一起用它的？

萨斯坎德： 方式很多。刚才开场时朱迪·丹奇谈到创造力，我一直觉得创造力和技术的关系很迷人，因为它是这项技术最后的边疆之一。过去十五年，人们总是对我说：机器永远不会有创造力。可今天，我想很多人都能指出一些具体的时刻，这些技术正开始侵入创造性的任务。

萨斯坎德： 我想起一个故事。我小时候，大概七八岁，和我父亲说好要一起写一个故事，题目叫《没人去迪士尼乐园的那一天》。故事是这样的：父亲答应我明天早上去迪士尼乐园。我上床睡觉，醒来一看窗外，天气好得惊人，简直是完美的一天，不可能更好了。我跑下楼，父亲看着我说：「今天不能去迪士尼了。天气太好了，全世界的人都会想去，那里会挤成地狱，我们去不了。」我看着他，一脸崩溃，小狗眼。他说：「好吧好吧，我们去。」我们上了车，一路开过去，路上的车少得出奇。到了停车场，好像一辆车也没有。原来全世界的人都有同样的念头：天气太好了，肯定人满为患。于是那一天没有人去迪士尼乐园，除了我和我父亲。整个乐园都是我们的。我们心里的故事就是这样：所有游乐设施随便玩，所有快过期的食物都归我们吃，妙极了。

萨斯坎德： 我们聊过很多次，可生活追上来了，我们忘了它，不再提起，故事就丢了。三十年后，一个周五晚上在我父母家吃饭，我和我八岁的女儿坐在一起，那时她七岁。我把这个故事的构思讲给她听，她说：「爸爸，你一定要把它写出来给我。」于是我们打开 ChatGPT。我说：「我正和七岁的女儿坐在一起，三十年前我和我父亲想出了这个故事，一直没动笔，你能帮帮我们吗？」我问女儿想要什么风格，她当时最喜欢苏斯博士，我们就说：苏斯博士。几秒钟之内，它就生成了一个苏斯博士风格的《没人去迪士尼乐园的那一天》，非常精彩。她笑了，觉得棒极了。当然不完美，有些错误，还混进了一些美国腔，比如满篇的肉桂卷，读着不太对劲。但接下来半小时我们玩得很开心，反复提示、调整、更新，用各种方式把她写进故事里。这让我真切地体会到，你可以怎样把这些技术当作创造的伙伴。我用它做了一件我一直没做成的事，而且这丝毫没有削弱或者贬损我和孩子的关系，反而是一件挺有创造性、挺好玩的事。这是我的一个美好时刻。

萨斯坎德： 我妻子常讲的是另一个故事。她不在科技行业工作，她做纪录片和播客。她娘家在萨福克，我们常常从伦敦开车去，沿着 A12 公路开三个小时，车里塞着三个孩子，堪称噩梦。但我们发现了一档全家都爱听的播客，叫《历史不无聊》，每集十五分钟，题材五花八门，由两个看上去十岁或十一岁的孩子讲述。我们听了很多，慢慢地，全家开始聊起这两个讲播客的孩子是谁，在哪所学校读书，怎么能请到这么多假泡在录音棚里，有什么资历，这是不是他们十岁十一岁就能做的事。最后我上了播客的网站，想查查他们是谁、有什么故事。结果发现，他们根本不存在。

萨斯坎德： 整档节目都是人工智能生成的。孩子不存在，我们听的整个故事，没有一个人知道，全家都被蒙在鼓里。对我妻子来说，一方面是那种感觉：我们全家和两个不存在的人建立了一段共同的关系。另一方面她意识到，这些技术可以用来做出相当吸引人的教育内容。但对她而言最触动的是，这样一集节目，换作她和一支能干的团队，得花几个星期才能做出来。可那里有成千上万集，我没有深挖档案，但我相当肯定其中很大一部分都是人工智能生成的。

创造力的边界

主持人： 不知道朱迪·丹奇会对这件事怎么说。回到你说的锻炼认知肌肉的问题，读写、算术，那么这对创造力意味着什么？

萨斯坎德： 我的看法是，你可以用这些系统去做一些过去非常困难甚至不可能做到的创造性事情。刚才那些是我和孩子玩耍的例子。但就在过去几周，OpenAI 宣布，他们用一个我猜想和我写迪士尼故事时用的差不多的系统，解决了纳维－斯托克斯问题（Navier–Stokes problem），数学的千禧年难题之一。很多数学家会说，它解题的方式相当有创造性。所以我的看法是，有很多例子表明，我们可以用这些技术去做那些原本需要我们自己拿出创造力的事，去做过去很难想象的事。

给年轻人的择业建议

主持人： 教育谈得差不多了，我们来谈工作。这是真正让人恐惧的话题。我们已经看到毕业生和年轻人的失业率在上升。像法律、会计这些专业领域，人工智能被视为巨大威胁。对那些想成为律师、会计师的年轻人，你有什么建议？

萨斯坎德： 首先我要说，就劳动力市场的那个角落正在发生的事，现在断言是不是技术造成的，还为时过早。

主持人： 好。

萨斯坎德： 有一些迹象。我在斯坦福的同事做了一项很好的研究，论文题为《煤矿里的金丝雀》，你可能记得，挺吓人的。它显示，容易受人工智能冲击的入门级白领岗位正在减少。但学界对这项研究争议很大。所以我总体认为现在下结论太早，但迹象是有的。

萨斯坎德： 建议有好几条。第一条是，很多年轻人被鼓励问自己：你想做什么工作？这是我们向年轻人提的标准问题。可是鉴于眼下正在发生的事，我认为这不是一个有用的问题。有一个好得多的问题。如果你进法律界，是因为你喜欢《金装律师》里那种律师；进医学界，是因为你喜欢《豪斯医生》里那种医生；进营销界，是因为你喜欢《广告狂人》里的场面，那我想你会大失所望，因为这些工作的样子会变，已经在变，未来几年还会剧变。但如果你进这些行当，是因为你对解决医疗问题感兴趣，对改善司法可及性感兴趣，想讲能把东西卖出去的故事，那前途就令人兴奋得多。因为这些问题不会消失。需求非常大，而且往往是潜在的需求，是现有的专业服务没有满足的需求，因为我们满足法律需求、医疗需求或者营销需求的方式实在太贵，大多数人负担不起。

萨斯坎德： 如果你是冲着问题去的，而不是冲着某个具体的工作去的，我认为那是理解工作世界的一种有用得多的方式。所以我会说：问问自己想用一生、用整个职业生涯去解决什么问题，而不是想做哪一份具体的工作。这对有志于白领工作的人尤其如此。

萨斯坎德： 我想给的建议太多了，某种意义上这正是我写这本书的原因，几分钟说不完。但还有一条很重要，听起来也许有点矛盾：如果你想成为传统意义上的专业人士，我仍然认为最好的途径之一是走传统的路。你对法律感兴趣，就仍然应该按传统方式训练成律师；对医学感兴趣，就仍然应该按传统方式训练成医生。

主持人： 又回到「回归基础」了。

萨斯坎德： 这是另一种意义上的基础，更多是关于领域专长。当这些技术在实践中被用起来、而且用得好的时候，你一次又一次看到的是：既有技术专家，也就是懂这项技术的人，也有领域专家，也就是懂你要解决的问题的人。比如一家法律科技初创公司，里面会有懂人工智能的人，但也必定有在法律界摸爬滚打多年的律师。他们知道一个法律问题长什么样，知道一个好的法律答案长什么样。这种搭配你会反复看到。不过，顺着第一条建议的精神，我还要说：一旦进入这些领域，就要对自己具体的工作会是什么样子保持更开放、更不预设的态度，要认识到你可能不会在传统律所或传统会计师事务所待一辈子，而是会横向流动到很不一样的机构里去。

身份错配

主持人： 我很喜欢你书里的一点：我们多么深地把自己的身份和工作绑在一起，而这可能不得不改变。能展开讲讲吗？我觉得这一点很有意思。

萨斯坎德： 越来越清楚的一件事，说起来也显而易见：人们的工作不只是收入来源，也是意义、目标和身份的来源。这在实践中意味着，人们有时找不到工作，不是因为缺少合适的技能，而是因为现有的工作和他们自认为的那种人对不上号，和他们的身份认同、和他们对自己想过的生活的期望对不上号。我把这叫作「身份错配」（identity mismatch）。你可以看到它在不同国家以不同方式上演。

萨斯坎德： 就专业岗位而言，我觉得最有意思的国家是韩国。韩国有一个很有意思的现象：它的失业人口受教育程度极高。大约六成的韩国失业者拥有大学或以上学历，是英国的三倍左右，美国的两倍。

萨斯坎德： 原因不是没有工作，而是现有的工作，不是年轻的韩国人当年闯过那道著名的韩式教育关卡时以为自己会去做的工作。这些工作薪水低、声望低、不稳定，或者就是不是他们向往的那种白领专业岗位。所以在那里，阻碍人们在劳动力市场上流动的，更多是人们对工作的期望，是他们对自己是谁的认知，而不是技能不对。在其他国家，你能以别的方式看到同样的事。

萨斯坎德： 为什么美国有那么多适龄男性，被新技术从制造业岗位上挤出来之后，就一直没有工作？有人说，这和技能无关，说得直白一点，用一个不太恰当的说法，美国劳动力市场上现有的很多工作是「粉领」工作，也就是主要由女性从事的工作。学前和幼儿园教师、护士、护理员里超过八成是女性。有人认为，这些男人宁可不工作，也不愿去做所谓的粉领工作。这同样是因为他们的身份认同扎根在某一类工作里，而那类工作已经没有了。

萨斯坎德： 于是难题变成了：拿它怎么办？看看政策制定者的应对方式挺有意思。在英国，国民医疗服务体系（NHS）发起过一场宣传活动，你可以在网上找到那段视频，画面里是许多男护士，想告诉大家男人也可以当护士。在美国，有一个州搞了一场宣传，标题是「你够爷们当护士吗？」，配的图是一些膀大腰圆的男人穿着护士服。但有意思的是，当你去看证据，看究竟什么因素真正起作用，结果发现，感知到的性别比例，也就是你是否觉得某份工作主要由女性从事，其实没那么重要。真正重要的是，你觉得这份工作有多难。

萨斯坎德： 所以更好的策略其实应该是对那些男人说：我看你恐怕不够格当护士，当学前教师对你来说有点难。

主持人： 这一招对男人一向管用。

萨斯坎德： 但这正说明了一点：身份的问题正变得越来越重要，怎样理解它，进而怎样把它往好的方向引导，这是我们需要投入多得多的功夫去研究、去弄懂的。

生存风险

主持人： 我马上就把话筒交给观众，不过既然你在这里，我不能不问问刚过去的这一周、这些新闻，还有「杀手人工智能」。你和科技界领袖打交道很多，还在政府的人工智能与工作专家组里任职。那些前沿实验室，也就是旧金山那些正在开发这项技术的顶尖公司，发出的警告让你有多担心？你多大程度上把它当真？又多大程度上接受「这只是营销」的说法？

萨斯坎德： 我想说几点。第一，这不是新鲜事。过去一周说这些话的人，过去十年一直在说。

主持人： 确实。

萨斯坎德： 我想变化在于，过去这只是一小撮尖头技术专家和学者的执念，现在人们通过几个实际案例看到，这不只是一个想法，这是真的。所以一方面，这不是新鲜事。

萨斯坎德： 另一方面，这也在意料之中。过去一个世纪几乎每一项有分量的技术，都有这种双重性质：既有非凡的前景，也伴随着巨大的代价。最好的例子是核能：一边是核武器，一边是核能，是解决我们面临的环境挑战的希望。面对这种技术的双重性质，我们不得不做的，是一边竭尽全力控制风险，一边竭尽全力把好处用足。这是一段很不舒服的路：这些技术既让人极度不安，又让人极度兴奋，我们必须同时把这两件事装在脑子里。

萨斯坎德： 就我个人而言，我认为给它安一个数字是荒谬的，比如最近流传的百分之十。

主持人： 恐怕是「高于百分之十」。

萨斯坎德： 对，但我认为这给了一种虚假的精确。不过我也认为它不是零。所以如果过去十天发生的事有什么值得庆幸之处，那就是这件事得到了更多关注、更多资源、更多聚焦。因为人工智能是我们造出过的最重要的技术，如果它偏偏不具备几乎所有先前技术都有的那种特征，也就是前景与代价并存，那才叫奇怪。

中美博弈

主持人： 谈到国际合作，人们常拿人工智能和核能作比，最近讨论得很多。你认为我们看到一个新的国际组织来监管人工智能的可能性有多大？

萨斯坎德： 我认为成立新的国际组织的想法有点转移注意力。归根结底，真正重要的只有两个国家：美国和中国。那些前沿公司、最先进的人工智能公司都在那里。一切取决于它们决定怎么做。

主持人： 确实如此。

萨斯坎德： 一方面，这个念头相当让人不安。我确实认为，在英国和欧洲，除非我们行动得聪明一些，否则我们在这场两匹马的比赛里只能当看客。而挑战当然在于人们这十年一直在谈的地缘政治压力：两国之中只要一个放慢脚步，另一个就会加速超车。

萨斯坎德： 这正是我觉得核能的例子有意思的地方。冷战期间，在美苏核竞赛中，尽管两国是敌人，深陷冲突，但几十年间仍然出现了很多双赢的时刻：两国虽然在竞争，却一致同意「这件事我们就不要碰了」。于是有了对核试验的限制、对核武器使用的限制，最终有了对核扩散的限制。我认为，为美国和中国寻找这类双赢，是思考如何监管这些技术时唯一真正重要的任务。我们要设法找出那些两国即便处在竞争中也都能同意「我们谁也不想要」的事情。而且，如果你想想中国的性质和它的政治的性质，中共把政治稳定看得高于一切。某种意义上，它比民主国家更不希望这些技术的颠覆性潜能扩散到更广泛的社会中去。所以在这个意义上，我其实认为美国处在一个相当有利的位置，可以去提出这类双赢方案。

萨斯坎德： 我还认为这给英国带来了一个有意思的角色。英国和中国、美国的关系都相对不错，可以充当某种调停者，一个居中斡旋的一方。但那种关于国际协议、新组织、新联盟的想法，我认为忽略了这个挑战的本质：从根本上说，这是美国和中国在赛跑。

主持人： 一场军备竞赛。谢谢你。看着它上演真是不同寻常，而且升级得如此之快。

能用 ChatGPT 写作业吗

主持人： 好，现在把话筒交给观众。我想先请卡丽丝问第一个问题。她问的是：我可以用 ChatGPT 做作业吗？

萨斯坎德： 这是个非常好的问题，它牵涉到太多东西。首先，还是回到「同时把两件事装在脑子里」这个说法。过去十天，我不知多少次谈论中美军备竞赛、超级智能、生存风险，然后就有人走过来说：这些都很有意思，可我家里有个女儿，她该不该用 ChatGPT 做作业？这项技术就是这样，逼着你从最宏大的问题一下子荡到最琐碎、最日常的问题。

萨斯坎德： 实话说，我希望这个问题对家长来说，能简单得像孩子问「我可以用计算器吗」一样。那时的回答是：你是在准备可用计算器的那份卷子，还是不可用计算器的那份？如果是前者，用吧；如果是后者，那对不起，我得把计算器拿到楼下厨房去，你得自己算。我希望教育在人工智能面前也能是这种感觉：哪些功课我们要用这项技术，哪些功课我们要把这项技术挡在外面，清清楚楚。而眼下我们没有这种清晰，是错配的。你得玩猜谜游戏，去揣摩老师的动机，揣摩他们想干什么，揣摩你到底在为什么做准备，一团乱。所以，回到教师们觉得这本书有用、让他们头脑清楚的那一点：我认为它能化解眼下人们提出的这些非常敏锐的问题。

主持人： 对教师和家长都是如此。

萨斯坎德： 对教师和家长都是。这种清晰极其有帮助。

大学与人文学科

主持人： 我们收到了很多很多问题。有一个问：大学教育作为通往劳动力市场的路径，会不会失去价值？年轻人是不是早点工作、早点积累关键技能更好？

萨斯坎德： 大学陷入困境已经有一段时间了，我写过大学的困境。我认为人工智能让这种困境变得更加生死攸关。但我也认为，大学面前有巨大的机会。我常被问到的一个问题是：这是不是人文学科的末日？

萨斯坎德： 有一个很醒目的时刻：二〇二二年，在美国，计算机科学学士学位的占比，有史以来第一次追平了全部人文学科学士学位加起来的占比。给人的感觉是人文学科正在退场，我们正为了追逐这些新技术而重组教育。但我认为，人文学科有一个巨大的机会，去重新思考它们教什么、怎么教。因为我在书里就做了这样的练习，把「两条路都教、两份卷都考」用到英语或历史这类科目上：我们用一部分时间以传统方式学习它，同时用另一部分时间借助这些技术去解决问题、探索思想，做那些没有这些技术就无法想象的事。

萨斯坎德： 我自己的专长是数学和经济学，我对那个世界里会是什么样子心里有数。但我在书里也玩了一把，设想一下有人工智能和没有人工智能的英语课会是什么样，有人工智能和没有人工智能的历史课会是什么样。这并不像「不用人工智能回答你读过的一本书的问题，然后用人工智能回答你没读过的一本书的问题」那么简单。我认为我们可以有创造性得多。我向教师、向整个教育界发出的号召之一，就是运用他们的领域专长，运用他们对自己学科的一切了解，去创造性地思考怎样设计这个故事的两个部分。我试了一把，但那不是我的专长领域。所以我觉得这是一项有趣的、有创造性的任务，需要我们所有人一起来做。

环境代价

主持人： 这里有一个很棒的问题，关于人工智能对环境的影响：在水资源日益稀缺的情况下，我们如何为人工智能的使用及其对水和电的消耗辩护？

萨斯坎德： 我在上一本书《增长：一场清算》（Growth: A Reckoning）里写过很多，谈追求技术进步和经济增长与我们在意的其他事情（比如环境）之间的张力。这显然是一个真实的挑战。我之前说，我们应当把大约三分之一的教育时间用来教人使用这些技术。我不认为应当盲目地教人使用，而是要批判地使用。

萨斯坎德： 批判地对待这些技术，一部分含义是不把它们告诉我们的东西照单全收。在这一点上它们不像计算器：它们会犯错，会产生幻觉。伟大的计算机科学家杰弗里·辛顿有一句话，称它们为「白痴天才」（idiot savants），因为它们有些时刻天才得惊人，能解前沿数学难题，另一些时刻又蠢得不可思议，直到不久前还数不清 strawberry 这个词里有几个 r。这带来的后果是，我们使用这些技术时必须批判地用，不能被动地照单全收，必须不断质问、检验、追问。我认为这是任何人工智能课程都应当包含的重要内容。但「批判」还有另一层意思：这些技术还有别的代价。

萨斯坎德： 环境影响就是其中之一。我认为，我们和这些技术打交道，不能只把自己当成市场上的消费者，还必须把自己当成社会中的公民，去考虑它们对政治的影响，以及方方面面的影响。这又回到那一点：我们现在需要建设一门丰富得多的人工智能课程，它不只是狭隘地讲「我怎么用这个系统做一道算术题」或者「我怎么用它写一首押韵的诗」。它丰富得多，关于环境的那些辩论和讨论，正是我设想中这门课程应有的内容。

主持人： 我记得你在书里说孩子们应该去参观数据中心，虽然数据中心很无聊，不过我明白你的意思。

萨斯坎德： 我不觉得数据中心非得是那样。当年为了输电，输电塔在全国各地竖起来的时候，办过好几次设计比赛，想把它们做得漂亮。那些比赛算不算成功，可以见仁见智，但我认为，我们正在盖的这些新建筑的美学，是我们需要思考的事。

教育科技翻盘

主持人： 我在想接下来聊哪个。有几个问题关于教育科技（edtech），也就是课堂里的教育技术。我女儿的学校用了，家长们非常不满。你怎么看？

萨斯坎德： 我认为它一直是一场灾难。原因是技术根本没到位。但我认为最近几年情况变了。举一个例子。教育科技界谈论了很久的一个愿景，是个性化教育。我们知道，人类导师是一种极其有效的教学方式。有证据显示，接受一对一辅导的学生，成绩往往超过传统课堂里百分之九十八的学生。效果惊人。我亲眼见过：我在牛津教了将近十年数学和经济学，在导师课上，面对面坐着一个、两个、三个学生，能针对每个人的长处和短处调整教什么、怎么教，这真是一种馈赠。

萨斯坎德： 教育科技的承诺之一，就是通过技术复制这种与真人之间的个性化互动，既有个性化，又便宜得多、普及得多，人人可得。当然，它一直没做到。我认为，有了这些系统，情况现在变了。只要你用对了方法，从它们那里得到的个人辅导，虽然只是我的个人观感，但坦率地说，比我见过的百分之九十五的教师都强，我自己也算在内。它强大得惊人，其中让我印象最深的是它的广度。

萨斯坎德： 光谱的一端，我想到我五岁的儿子。经典的拖延睡觉伎俩：就在你道晚安的那一刻，他决定问一个他能想到的最大的问题：「爸爸，第一个人是从哪里来的？」我精疲力竭，漫长的一天，我对进化论的了解充其量也就摇摇欲坠。于是我打开 ChatGPT，说：「我和五岁的儿子在一起，他刚问我第一个人是从哪儿来的，我的进化生物学知识很粗浅，能帮帮我吗？他喜欢这类东西。」它编了一个精彩的故事，讲猴子和乐高，我读给他听，他爱极了。而故事的内核，是对进化这个观念的表达：微小的变化经年累月，逐渐导向某种结果。这是一端：这些技术能为一个五岁的男孩量身定制内容。

萨斯坎德： 光谱的另一端，我想到我读经济学研究生时要解的一些问题。我常常想起的一个例子是：经济学一年级研究生很早就会碰到拉姆齐增长模型（Ramsey growth model），这是一套相当复杂的数学，一个聪明的好学生要花上一天才能弄明白怎么解。撇开这些系统几秒钟就能解出来不谈，那本身已经够惊人了。真正了不起的是，如果你对它说：「我是一年级研究生，正在解这道题，我不明白，你能陪我一步步走一遍吗？」它带着你穿越这些复杂问题的能力，回应你特定的兴趣、长处和短处的能力，令人瞩目。我回想自己第一次解这道题的时候：坐在那里一本又一本地翻教科书，想找到一个我能理解的切入角度，心里清楚下次见导师要等一周，就算见到也只有一个小时，而且还有另外两个学生，我得省着问，如果导师没听懂我在问什么，那就白费了。而这些系统随时都在，永远专注于你，永远能给你换一个角度，凌晨三点也会回答你的问题，哪怕最好的导师也做不到。所以，教育科技显然一直令人失望，但我认为在某些领域，它现在有了翻盘的机会。

成年人如何上手

主持人： 最后，有几个问题问的是我们成年人该做什么。你一直在谈孩子和年轻人。在座有六十多岁、七十多岁、八十多岁的人，请给他们一些建议：从哪里开始接触人工智能，怎样把它弄明白？

萨斯坎德： 这取决于你的动机是什么。对家长，我想说一件事：要感受这些技术到底有多强大，一个办法是去探索你能和它进行的那种个性化互动。想一个你想弄懂的观念，或者一个你想解决的问题，然后对它完全坦诚：说清楚你是谁，你想做什么，让它带着你一步步走，帮你理解。书里有很多我用不同问题这样做的例子。我认为这是一窥这些技术有多强大的一个办法。

萨斯坎德： 对于正在思考自己职业前途的人，我要回到开头谈的不确定性。我认为不确定性确实是未来工作的决定性特征，大量的不确定性。而我们对不确定性最好的回应是灵活性：一种在人生后半程重新培训、重新学习技能的能力和意愿，而且要拿出我们在人生起点接受教育时那种同样的强度和认真。

萨斯坎德： 世界上大多数地方都有一种很强的文化预设：教育基本上是你在起点做的事，做完就不用太操心，往后的人生只管提取早年积攒的技能。我认为这是一个巨大的错误。这种不确定性会要求我们持续地、灵活地回应变化。这部分意味着，国家必须做得多得多，去支持那些想在人生后半程再培训、再学习的人。今天人们谈论个人学习账户之类的东西，新加坡是最有雄心的，向想再培训的人提供几千美元。但这和我们在人生起点对一个人的投资相比，简直不值一提。在英国或美国，一个人读完公立教育，国家大约在他身上花二十万到三十万美元。而在美国，你离开大学之后，运气好的话，平均每年能拿到大约十美元。

萨斯坎德： 所以，我们根本没有认真对待人生后半程的再培训和再学习。这一部分是国家的责任，一部分是企业的责任。我知道企业爱谈「终身学习」，可看看它们在这些项目上投入的资源，和人们起步时企业对他们的投资相比，微不足道。最后，对个人也是一项挑战。我们被鼓励为退休、为老年、为家人的疾病储蓄。我认为我们所有人都得接受一个想法：我们也许还得为再培训、再学习储蓄。

萨斯坎德： 所以，别忘了成年人。我们必须像对待起点的教育一样，认真对待人生后半程的教育、再培训和再学习。这件事不能只压在个人身上，不能只压在国家身上，也不能只压在企业身上，三方必须一起来提供这种灵活性。

主持人： 我得说，这正是我读这本书读得如此愉快的原因：你直视一个极其不确定的未来，它的确让人感到非常非常不确定，而你给了人们一些积木，让他们知道该怎样去面对它。今晚听你谈话是一种享受，非常感谢。请大家为丹尼尔鼓掌。