孫宇晨暴論的背后：AI時代，全盤推翻傳統的教育模式...

最近幣圈大佬孫宇晨說了個暴論：

“現在已經2026年了，大家能和AI聊天就不要和人類聊天，還有趕緊刪掉所有90年前出生人的聯系方式，千萬不要沾染任何‘老登’氣息，微信這種軟件也別用了，“登味”重，大家能用豆包就盡量用豆包。”

然后很多人調侃說，爸媽微信已經刪了，現在生活費該怎么辦

其實十年前孫還說過一句口號：“不買房、不買車、不結婚”。

雖然孫割過去的話多半帶著鐮刀味，但這次的觀點，撇開極端的表述不談，其內核極其真實。

我自己已經全面擁抱 AI，日均對話2小時以上。

當我在享受 AI 帶來的效率紅利時，最近卻陷入了另一種深層的焦慮：

面對這種降維打擊的技術，如何幫我的孩子重塑他們的底層操作系統？

今天就來硬核拆解一下這個話題。

01

拿傳統的應試教育舉個例子。

前兩天我突發奇想，讓Gemini幫我出一套中考試卷……

一開始我一邊填回答一邊核對答案很不方便，

于是后來我又重新提問：給我出一套XX試卷，并做成一個答題APP的形式，一邊回答一邊糾正。

結果它立馬生成了一個完美的教育APP，如下：

AI幫我出了題庫，在我答題同時，它還幫我實時檢測知識薄弱點，需要惡補哪些方面，從而根據這個內容做教育和強化訓練。

刷題從過去的死記硬背，直接變成做一個講通一個知識點，也不需要再花費巨額資金去請昂貴的家教老師。

這個看似神奇的專屬在線教育APP，并不是AI憑空捏造的，它的底層其實就源于我那句附加的指令：‘做成一個答題APP的形式，一邊回答一邊糾正’。

這讓我深刻意識到，未來的AI只需要一分鐘就可以生成任何結果，其結果質量完全取決于提問的人。

.......

說這個是想表達，AI的運算速度對所有人都是平等的，真正拉開工作成果差距的核心，在于提問的質量。

提問質量不同，是影響工作成果最核心一環。

因此我認為首先最基礎，最需要給孩子培養的：

就是向AI“精準表達需求”的能力，畢竟如果孩子連訴求都無法清晰表達，AI自然也沒法給出高質量的回答。

比如“給我畫一個怪獸”和“畫一個長著三只眼睛、身上是藍色長毛的怪獸，它正坐在地上吃草莓冰激凌，而且它看起來有點不開心，因為它把冰激凌掉地上了。”

這倆得到的圖案是完全不同的~

因此第一步，我會要求孩子在他描述需求時，必須有豐富的“限定”條件。

提問能力就相當于是AI時代的內存，你的提問能力只有8GB，人家孩子的提問能力是512GB，

這決定了你能調動 AI 多大的底層算力，最終的成果差距自然呈指數級拉開了。

02

第二步，是借助AI去快速學習英語。

現在借助AI學外語可以說飛速了，打開語音模式，等于全天都有一個專業的英語老師陪著，詞匯語法更是不在話下。

很多人可能覺得有了翻譯軟件，反而不需要再學習英語，

事實上全球門戶網站信息60%以英語方式流通，中文僅占3%，大部分的全球頂級資訊還是外語為核心，

而對于AI來說，英語是全球最通行的開源代碼、高質量的學術論文、前沿的商業研報，絕大多數都是以英文作為第一語言輸入。

比如我問過幾個頂尖AI模型，問如果用英語提問和中文提問，結果是否會有什么差別，結果無一例外的告訴我：

對于全球性話題，如果中文原生語料不足，AI底層機制是先在內部將你的問題轉化為英文概念，去英文語料庫里檢索推演，然后再把結果“翻譯”成中文呈現。

但這個過程就會產生“精度損耗”，有時甚至會出現翻譯腔或邏輯跳躍的“幻覺”，而恰恰中文是“高語境”語言，意會成分更多。

有時同一個詞在不同語境下差別巨大，這在稍微復雜的指令中，會常常導致AI“領會錯意”。

所以當孩子很快掌握了英語之后，可以更高效率的使用AI，從而更快拉開認知層面的差距。

03

那么第三個方面，是全面提升AI的使用經驗。

AI時代，已經不需要一個人從零開始把技能從初級學到精通，這事AI已經可以干了。

所以未來的社會，一個人就是一個團隊，一個超級工作室，而這個團隊需要一個能全方面熟悉掌握AI的人，

所以我會從小就培養孩子AI把當作自己的外腦、秘書和研究員，讓他習慣用AI去生成故事，解答他那些千奇百怪的腦洞，糾正他邏輯上的錯誤。

鼓勵孩子用AI去探索世界，比如創造他喜歡的動畫，創造專屬自己游戲，設計一個機器人，甚至用AI給自己設計商業模式去賺錢。

AI讓編程軟件、繪畫軟件的門檻變低了，所以讓他通過AI上手，并從中尋找到自己真正熱愛的領域。

并且讓他建立一種“統帥思維”：我不需要會畫畫，但我能用 AI 畫出專業畫手做不到的畫作；我不需要精通最復雜的數學公式，但我能讓 AI 跑出最優秀的財務模型。

04

第四個層面，便是鍛煉與AI差異化的底層競爭力，也就是軟素質。

1、質疑力和邏輯力

在AI平權的時代，師資力量帶來的差距逐步消失，以前一線城市孩子和四線城市的孩子，在硬知識資源方面的壁壘已經沒了實際的區別。

硬件能力大家都可以靠AI去堆滿，死記硬背的知識自然已經是不值錢了。

所以家長能做的，不是沉浸于讓孩子學習死知識，而是讓孩子盡快跳出“好孩子/壞孩子”的二元對立思維，讓孩子去理解真實世界的灰度。

帶他去觀察商業是如何運轉的，去理解人與人之間的需求和欲望。

比如我會反問孩子：“大灰狼為什么要吃小豬？是因為它壞嗎？如果它不吃肉，它的寶寶是不是就會餓死？這是大自然食物鏈的設定，跟好壞無關對吧？”

我會鼓勵孩子去質疑父母，質疑老師，質疑AI，而不是全盤接受AI喂的知識。

同時我也不會過分追求孩子95分還是99分，因為死知識只是用于應試教育，但真實的世界不需要唯一正確的答案。

2、好奇心

好奇心是認知驅動系統，它決定了孩子能否愿意主動跳出舒適區，去發現新問題、探索新領域和擁抱變化。

作為父親，我的第一要務是保護孩子的好奇心和提問權，對于孩子的任何提問，不僅要保護，甚至要引導他去發散更多的方向。

而不是直接給他一個死答案，比如孩子問我“爸爸，天上的那個東西是什么”，我不能說“你長大了自然就知道了”，也不能直接說那是“月亮”就結束了。

而是要引導他繼續思考：“那是月亮，但你知道為什么晚上是月亮，白天是太陽嗎，引導他一環一環的深入了解下去。”

只要孩子始終抱有好奇心，那么驅動他學習的將不再是任務，而是純粹的興趣，在AI抹平知識門檻的今天，這份被放大的興趣，足以在未來造就一個領域的頂級專家。

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當然以上的內容僅是拋磚引玉，AI時代充滿了可能性，現在下定義其實還為時尚早，

但不管怎樣，我們不需要明確固定的培養路線，更不要因為害怕AI過于強大，而讓孩子遠離AI。

正確做法就是全面擁抱，創造一切利用AI的有利環境，并且為它的到來做好積極充足的準備。