颠覆认知！硅谷未来学家凯文·凯利谈孩子用AI写作业：「他们当然会用！你不该禁止，而该帮他用好」

来源：市场资讯

（来源：陆向谦）

作者：赵老师

先说一个几乎每个家庭此刻都在纠结的问题。

孩子用 AI 写作业，到底该不该管？

大多数家长的做法很一致：管，而且要严管。 有的没收手机，有的关掉账号，有的干脆把 AI 归进「作弊工具」那一栏。

而科技未来学家凯文·凯利，给出的答案完全相反。

凯文·凯利是谁？《连线》杂志的创始主编，《失控》的作者——那本书在中国被无数创业者奉为圣经。他被称为「硅谷精神教父」，几十年来一直在预测技术会把人类带向哪里。

在最近一次关于未来教育的对谈里，他被问到这个争议。他的回答是这样的：

「现在有一个很大的争议，是关于孩子用 AI 写论文。而问题在于——这件事为什么重要？」

「他们当然会用 AI 来帮忙写论文。你不该禁止它。你该做的，是帮他们把这件事做好。」

一句「你不该禁止」，把绝大多数家庭正在做的事，直接否掉了。

但真正值得琢磨的，是他接下来给出的理由。

为什么不该禁止：因为「答案」已经不值钱了

凯文·凯利的推理，只有短短几句，但每一句都很重：

「AI 会给你所有你想要的答案。作为一个学生，你不需要再去制造答案了。」

「你必须学会的，是如何提问。」

「问题，要有价值得多，也更有创造性——而且，即便是对 AI 来说，提出好问题，也要困难得多。」

请注意最后那半句：连 AI 自己，都很难提出好问题。

这就是整件事的关键。

我们的教育，十几年来练的是同一件事——求解一个已经被给定的问题。题目是老师出的，答案在书后面，孩子要做的，是尽快、尽准地找到它。

而 AI 现在把这项能力，做到了近乎无限便宜。

所以禁止孩子用 AI，本质上是在保护一项正在飞速贬值的能力。你护得住这一次作业，护不住十年后那个世界。

真正稀缺的，变成了另一件事：在没有人给你出题的地方，自己看出那个还没被问过的问题。

25 年后的工作，今天还不存在

那学校到底该教什么？凯文·凯利的回答，是这次对谈里最有分量的一段。

他先给了一个判断：

「无论他将来从事什么职业，那个职业今天都不存在。」

「甚至很可能，在他高中毕业的时候，那个职业都还不存在。所以他必须去学会它。」

如果这句话成立，那「提前给孩子选一条好赛道」这件事，本身就失效了——你没法为一个还没有名字的职业做准备。

那怎么办？他的答案是：

「你希望孩子高中毕业时带走的，不是任何一项特定的知识，甚至不是某一项主要技能——而是那项最基础的技能：知道如何最大化自己的学习，知道如何学习。」

「所以，『学会如何学习』，应该成为一门核心课程。」

「我们希望孩子毕业的时候，真正知道该怎么优化自己的学习。」

这也解释了他那句被反复引用的观察：「我认为现在大多数学生在 YouTube 上学到的，比在学校里学到的更多。而且我认为这会继续下去——学校将不得不适应。」

为什么会这样？

因为学校的逻辑是「先学好，将来也许用得上」；而 YouTube 和 AI 的逻辑是「我现在就要用，所以我现在就学」。

后者的动机强度，是前者的十倍。

从瓦匠到包工头：陆教授把「学会学习」讲成了一个画面

「学会学习」听起来很抽象。而定居硅谷三十年的陆向谦教授，用一个比喻把它变成了一幅具体的画面。

他先讲了过去的世界：

「整个互联网时代，做一个互联网产品，就好像盖一个房子——你需要码农来盖，需要瓦匠，一块砖一块砖码上去。所以程序员特别值钱。」

他自己的儿子，就是最好的例子：19 岁那年在 Uber 实习，因为会写代码，公司直接不让他走了，刚上大学就成了 Uber 的全职员工。

「但是现在已经不一样了。码代码的事，人工智能给做了。」

然后是那笔账：

「我本来盖个房子，一个人带 30 个瓦匠，把这房子盖起来，我是工头。现在工头不用那 30 个人了，我一个人就盖起来了——那我的工资，是不是得乘十倍？」

所以他给出的结论，是这句我认为极其精准的话：

「陆老师不教你码代码。陆老师教你变成这个包工头。」

而他实验室里那个已经发生的事实，是这句话最好的注脚：

「我们实验室的同学为什么十岁左右就能做出东西来？因为有人工智能帮他码代码，帮他做程序员。」

这就是「学会学习」最具体的形态。

一个十岁的孩子，不需要先花三年把编程语法背熟，才能做出一个能用的东西。他需要的是知道自己要盖什么房子、怎么指挥、怎么验收——而砌砖的活，交给 AI。

凯文·凯利说「学会学习是核心课」，陆教授说「我教你当包工头」——这两句话说的是同一件事。

如何把「学会学习」练成孩子的本能

第一，别禁止孩子用 AI，改成「用完必须过一道关」。

凯文·凯利说「你不该禁止，你该帮他用好」。而「用好」是可以被检验的。比如孩子用 AI 完成任何一件东西之后，加一道属于他自己的关——让他讲清楚三件事：AI 做了什么？哪一步是对的？哪一步有问题、你是怎么发现的？ 讲得清楚，他就是那个包工头；讲不清楚，他只是个搬运工。这一问，比没收手机有用一百倍。

第二，每周练一次「只提问，不答题」。

凯文·凯利说，连 AI 都很难提出好问题——而这恰恰是学校完全不练的部分。 家长可以每周挑一个话题（一条新闻、一部电影、家里的一件事都行），规定只准提问，不准回答，看孩子能提出多少个问题。然后一起挑出「最好的那一个」，聊聊它好在哪里。做题练的是找答案，而这个练习，练的是找问题。

第三，用「急用先学」的方式，走完一次完整的学习闭环。

凯文·凯利说学会学习是核心课，而学校教不了它——因为学校的顺序是「先学，将来用」。陆向谦实验室同样的理念，我们倡导：做中学，Learning by doing。比如，让孩子定一个他真心想做成的东西，然后倒推：要做成它，我缺哪些本事？再用 AI、用 YouTube 现学现用，一边学一边做。做完之后，一定要复盘一句：「这次我是怎么学会的？」 这个复盘是整件事的关键——它把一次学习，变成了一套他以后能反复使用的方法。

凯文·凯利那句「25 年后孩子要做的工作，今天还不存在」，听起来让人不安。

但换个角度看，它其实是这个时代最公平的一句话——因为那份工作既然还不存在，就意味着它还没有被任何人预定。

它不在任何一张录取名单上，不在任何一份专业目录里，也不属于任何一个赢在起跑线上的孩子。

它只属于那个，能在没人给他出题的时候，自己看出问题、自己学会本事、自己把事做成的人。

所以别再执着于把答案塞进孩子脑子里了。答案的价格，已经被 AI 打到了地板上。

这个世界从来不缺答得又快又准的人。它缺的，是那个在所有人都低头找答案的时候，抬起头问一句「我们是不是问错了问题」的人。