写在前面
在人工智能重新定义能力的时代，我们为孩子准备的教育是否真正面向未来?今天的文章，来自一位玩转心理学+AI探索者的跨界斜杠青年刘志斌老师。他总结了李飞飞、黄仁勋等六位全球科技领袖的前瞻判断，并将它们翻译成教育语言。我们发现：当AI接管了知识与技能，教育的重心必须回归人之为人的根本——逻辑思辨、真实世界的感知、提出问题的智慧，以及协作共情的心力。这并非技术的挑战，而是育人的回归：让孩子在算法浪潮中，依然能像树一样成长，向下扎根于真实的土壤，向上伸展出独立的思考。
文章来源：公众号 刘志斌ROCK
作者：刘志斌，一个玩转心理学+AI的探索者，跨界斜杠青年，关注人才成长、心智领导力、AI应用。既是企业家顾问，也是高管心智领导力教练，同时还是盖洛普全球认证优势教练、清华大学职业咨询师和香港金融管理学院客座教授。
P.S. 我们也将在1月9日上午举办小型探校交流活动“校长面对面”，欢迎您带着关心的问题，和我们一起交流。
这两天，我与全国的教育同行在深圳开一个教育峰会，与众多教育界专家畅聊;也与一位认识十多年的老友相聚，聊了孩子的教育话题。在准备峰会演讲稿的时候，我想起了AI教母李飞飞教授最近的一些访谈观点，萌发一个想法，想盘点一下最近人工智能领域的一些大佬，是如何看待教育的。
于是，我整理了6位全球顶 尖大脑、科技大佬在公开演讲、采访与产品路线中反复出现的判断，并把它们翻译成教育语言。你会发现，风向确实在变。
注：文中对多位科技从业者观点的引用，来自其公开演讲、访谈与产品发布相关表述的归纳总结，并非逐字引语;不同场合语境侧重点不同，本文仅抽取与“教育能力培养”相关部分进行讨论。
6位科技领 袖眼中的“教育未来”
李飞飞
斯坦福大学教授、被誉为“AI 教母”
AI趋势： 从“知识堆砌”转向“以人为本”，并进一步走向真实世界的理解与交互。
作为“以人为本AI”的重要倡导者之一，李飞飞教授在多次公开演讲与访谈中强调：AI时代的教育重点，应从单纯的“知识获取”，转向培养面向真实世界的问题解决能力，以及人的核心素养。
她也谈到，AI正从以二维屏幕信息处理为主，迈向对三维世界更深入的理解与互动(如机器人、具身智能等方向)。
翻译成教育启示可以概括为：尽量别让学习只停留在“二维的课本与屏幕任务”里;当AI越来越能连接“感知—理解—行动”，孩子更需要从书本走向多维的现实，在真实情境中学习与创造。
我们要保护三种能力：
好奇心：提问比回答更重要;
思辨力：在跨学科中寻找解决路径;
知行合一：让教育发生在这个真实的、可触摸的物理世界里。
这让我很受触动，作为一名AI心理学家，我常常在想：当AI都在努力学习像人一样“感知”和“行动”时，我们的孩子，是否还在被过度训练成一台更熟练的刷题机器?
哪怕是在AI时代，让孩子去动手做实验、去搭建、去运动、去观察、去经历“失败—调整—再尝试”，反而更能培养真正的高阶认知与自我效能感。
有些能力，只有在真实世界里才能长出来。
梁文锋
DeepSeek创始人
AI趋势： 在部分能力维度上，“推理与方法”的权重上升。
2025年初，DeepSeek-R1等推理模型引发关注，让很多人直观感受到：在部分能力维度上，能力差距未必只取决于“谁堆得起更多算力”。训练方法、数据策略、评测体系与工程优化，正在显著影响门槛结构——至少让更多团队看到了做出强模型的路径。
把它翻译成教育语言就是：未来不必把学习押注在“背得多、刷得快”。更关键的是训练孩子的问题表述能力、逻辑链条、多步推理、证据意识与自我 校验。
基础知识当然仍重要，但它更像“推理的脚手架”，而不是终点。记忆型训练不是消失，而是更适合回到“地基”的位置。
黄仁勋
NVIDIA创始人/CEO
AI趋势：AI从数字世界走向物理世界，机器人/仿真/“物理AI”成为长期主线。
黄仁勋近年的一个核心判断是：AI将从“生成与计算”走向“理解并作用于物理世界”。机器人、仿真、数字孪生与所谓“物理AI”，会成为下一阶段的重要增长点与产业抓手。
他也多次谈到AI在生物医药领域的潜力：生物学正在被计算与工程方法重塑，新的学科交叉机会会涌现。与其把“会写代码”当作唯 一出路，不如更早培养孩子对真实世界规则（物理/生命/系统）的好奇心与建模能力。
教育启示很直接：别把孩子培养成只会在屏幕里做题的人。要让他们理解“世界如何运行”，而不仅仅是“题目怎么做”。
山姆·奥特曼（Sam Altman)
OpenAI CEO
AI趋势：从聊天工具走向“智能体(agent)”，核心能力变成“定义—拆解—验收”。
Altman在多次公开对话中都提到，AI会从“对话式工具”走向能代表你执行任务的“智能体(agent)”。也就是说，人类的角色会更像“负责人”，而不只是“操作员”。
对应到教育，我越来越确信，孩子不必把大量时间耗在“熟练某个工具按钮怎么点”。更重要的是学习四件事：
定义目标：想解决什么问题、边界在哪里;
拆解任务：把大目标拆成可执行步骤;
设定评价标准：什么叫做好、怎样算完成;
验证与迭代：检查事实、纠错、复盘。
未来的稀缺能力，可能不是“能不能做”，而是“能不能判断做得对不对”。
萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）
微软CEO
AI趋势：当AI降低许多硬技能门槛，协作与领导力会更稀缺。
纳德拉长期强调一个点：当AI显著降低编程、写作、信息检索、数据分析等技能的门槛后，工作的竞争要素会迁移到更难被自动化的维度——例如协作、同理心、跨团队沟通、组织与领导力。
注意，这并不是说AI“接管”了编程或分析，而是它会把很多技能从“稀缺”变成“更普及的工具”。当大家都能写、都能算的时候，谁更能把人组织起来、把问题讲清楚、把冲突化解掉，谁就更值钱。
教育层面，这意味着：孩子需要更多团队项目、真实协作、公共表达，而不是只靠单兵刷题来证明自己。
埃隆·马斯克（Elon Musk）
xAI创始人
AI趋势：在信息与“幻觉”并存的时代，重视可验证性是一种稀缺品质。
马斯克常用“truth-seeking（寻求真相）”来描述他希望模型具备的取向，也批评过某些机制可能带来的信息偏差。你也许不同意他的所有立场，但“更可验证、更贴近事实”的关键词，对教育确实有启发。
我把它翻译成教育语言就是，在信息过载、立场先行、再叠加AI幻觉的时代，孩子要练习的是：
证据意识：你凭什么这么认为?证据在哪里?
可证伪思维：什么情况出现时，你愿意承认自己错了?
第一性原理：抛开习惯与权威，回到事物最基本的约束与逻辑。
“敢质疑、能自证、会修正”，会成为长期优势。
我的思考：在AI的丛林里，
如何像树一样生长？
看完这些趋势判断，我有一种很强的“紧迫的松弛感”。
紧迫，是因为推理模型、智能体、具身/空间智能、物理AI等变化比我们想象得更快;
松弛，则是因为这些大佬的判断几乎共同指向一件事：当工具越来越强，人更该回到那些不容易被替代的底层能力——逻辑深度、真实世界的感知、对事实的尊重、以及人与人的连接。
作为一名AI心理学家，也作为曾在清华大学担任9年导师的教育观察者，我一直在想：我们到底该如何培养“后AI时代”的原住民?
前几天，我有幸受邀参加深圳市南山外国语学校(集团)30周年的办学成果展演。在台下，看着屏幕上闪过那句办学理念——“像树一样成长”，我突然觉得，这或许就是当下很好的答案。
我想结合这次参会的触动，谈谈我对教育未来的三点底色判断：
第一，比算法更强大的是“心法”
推理模型让我们更看重逻辑，但我越来越在意逻辑背后的东西：面对难题时的坚持、挫折后的复原、长期目标下的自我驱动。
未来，当AI能提供看似“标准”的答案时，真正拉开差距的，可能是孩子是否具备：
心理韧性：能不能扛住失败与不确定;
延迟满足：能不能为长期目标持续投入;
成长型心态：能不能在反馈中迭代自己。
这像树根一样，扎在泥土里，平时看不见，却决定了能长多高、能扛多大风。
第二，做连接“人文与科技”的桥梁
纳德拉所强调的协作与同理心，马斯克所强调的证据与第一性原理，本质上都在呼唤一种更完整的人文精神：尊重事实、理解他人、承担责任。
未来的人才很难是“单一维度”的——他们需要用科技的手段解决有人文温度的问题；也需要用艺术与叙事能力，去定义“为什么做”、“为谁做”。
当AI把“怎么做”变得越来越容易，“做什么、为什么做、做到什么程度算好”，会更考验人的价值判断。
第三，保持对真实世界的“体验感”
李飞飞和黄仁勋都在强调“物理世界”、“三维交互”。这背后其实是在提醒我们：不要让孩子在虚拟世界里迷失。
教育的场域要尽量回到真实：去泥土里观察虫子，去操场上奔跑，去实验台上反复失败，去社区里服务他人，去真实地感受世界的运行规则与人的真实处境。
只有在真实世界里摸爬滚打过，才更有能力在未来“指挥AI”去解决真实问题，而不是解决“看起来很聪明”的伪问题。
教育的本质，是把一个人，带到他自己可能到达的最远方。
AI能帮我们缩短到达那里的时间，但方向盘，始终应该掌握在拥有独立人格、证据意识与温暖内心的人类手中。
我们要做的，就是让孩子在这个算法呼啸而过的时代，依然能像树一样：向下扎根，向上生长，从容且坚定。
更多的问题，欢迎您参加1月9日上午的小型探校交流活动“校长面对面”，欢迎您带着关心的问题和我们一起交流。
