預見·科技|人類要點開什麼技能才不被AI淘汰？專家：有兩類本領AI學不會，但人類都能掌握|封面天天見

封面新聞記者 歐陽宏宇

面對日新月異的AI技術，人類應該在智慧的“技能樹”中抓住哪些優勢才能不被淘汰?

“人要不被AI取代，就要聚焦更深層的知識與能力。”近日，錢學森暨哥廷根學派研發中心接受記者採訪表示，2005年“錢學森定律”提出“創新的思想往往開始於形象思維，從大跨度的聯想中得到啟迪，然後再用嚴密的邏輯加以驗證”，揭示了守護人類價值的題眼，即訓練AI大模型用什麼不用什麼。

眾所周知，訓練大模型的數據源主力是公開網頁、代碼和數字化文獻。近來面對原生數據枯竭，GPT-5、Sora等頭部項目無奈起用合成數據與版權視頻。不久前，OpenAI還籌劃數據市場，激勵各界貢獻高質量私有數據。

“再往下就是形象思維里的微妙部分以及大跨度聯想，近年來已經能被人類系統學習，卻還將長期難以納入AI大模型的訓練”，在該中心負責人看來，“這兩種高級複雜的腦神經現象與創造力源泉構成人的獨特價值，在腦機接口成熟到破解‘不可意會只可言傳’前，都會是人類的自留田。”

一方面是難以通過語言文字等符號來清晰表達或直接傳遞的隱性“默會知識”。“這種微妙的形象思維就像是空氣一般無處不在卻難以言說。比如外科醫生的肌肉記憶，生活中的眼光、鑒別力與趣味，都難以通過書本來傳授，也是產教融合的難點。”中心負責人以史學與醫學為例，介紹空間計算XR頭顯在傳遞微妙、普及默會知識上的新成就，“多模態AI學習多視角的文獻、口述、考古結論後，實時生成圖片與音視頻讓學生沉浸式穿越，激發歷史靈感和洞察力；醫學生與3D器官模型互動，多模態、高通量地反複’實踐’外科手法並實時獲得反饋。”

另一方面，還有突破學科壁壘與內行思維定式的“橫向思維”。中心負責人指出，“哥廷根學派等技術科學家橫跨航空航天航海、車輛機械、土木建築乃至經濟等諸多領域，在借鑒、交叉中展現牛頓科研範式從基本定律出發、服務實踐的魅力。人類以牛頓範式為主的數百年努力讓各領域數據庫和算法庫趨於完備，結合來自數據驅動的開普勒範式的AI大模型，以及從小眾職業教育、傑出人才培養、腦神經教育實踐中新崛起的跨界方法體系，橫向思維將走向千家萬戶，成為AI時代人腦智慧之爭的主戰場，跨出質量和速度，乃至跨出個性、跨得自動、跨出自己的生活方式。”

“這兩類本領，做好其中一個就是AI時代高價值的專才或通才，都做好了就能成為博雅且精專的理工型通才。”談及AI時代教育行業前景，中心負責人展望到，“人人都用自然語言來開發AI智能體，是讓思想直接改變世界、長尾場景產品大爆發的強大產業範式，會傳導給各級各類升學機制，進而催生締造申請文書與編程代碼兩種評審機制融合、文理工學科打通的全新大賽道，裡面AI功能與性能、默會知識運用和橫向跨界創意三合一，是區分度十分理想的人才選拔新標準”。“慣於擁抱變化的國際化教育會首當其衝，而中小規模聯合校區、全方面服務周邊走讀生的集中住宿等相對較重服務，長期陪伴、熟悉規則卻不直接承受升學壓力，會比傳統學校和寄宿家庭模式更能在新標準下幫助學生。”