羅振宇的教育沙龍：AI 時代如何培養有競爭力的孩子

摘要

羅振宇為跨年演講做調研，與快刀青衣、沈祖芸、和淵、王嘉良、傅璐、宋妍在直播中評點一場兒童 AI 創作大賽：2800 多個家庭報名、809 件作品，最小參賽者 4 歲靠純語音完成，七成作品來自小學生。幾位評委從不同角度得出同一個結論：AI 把「想法做出來」的門檻壓到接近零之後，真正拉開差距的是孩子的興趣、定義問題的能力、反覆迭代的耐性，以及最後那個只能由人做的判斷。沈祖芸把學習重新定義為讓知識從「存儲態」進入「運行態」的調用過程，王嘉良提出五步人機協作與「AI 原住民、未知探險家、獨特創造者」三種素養，羅振宇則主張人的同意與擔責才賦予 AI 靈魂，不能跪在 AI 面前學。這場四小時直播有相當篇幅是 AI 學習圈的銷售與抽獎，教育論點集中在六位講者的分享段。

重點

• 羅振宇指出家長過去焦慮還有「分數、升學」兩根可以抓的稻草，如今連這兩根都不夠用（他引述史丹佛資工應屆生七成找不到工作，原筆記待查證）；他把 AI 比作時代的背景音，而不是像 Office、五筆那樣學一次就過門檻的一組知識，因此學 AI 更像「跟上隊伍」的無限遊戲。
• 快刀青衣：孩子「沒用的愛好」才是指揮 AI 能力差距的來源——有興趣的孩子願意鑽進去、跟完 40 分鐘的教程、熬夜迭代；教程教的只是方法，方法人人學得會，最值錢的是方法之上的真實興趣。一件魔方教學作品加入左右手選項、讓面向使用者的那一面更亮，顯示小學生已經在用使用者同理心做產品。
• 沈祖芸提出知識的兩種狀態：「存儲態」是腦中的庫存，「運行態」是遇到問題時能被調出來用的活知識；多鄰國式的單元練習是「有標籤練習」，真實世界與中高考情境題則是要自己辨別干擾、提取條件的「無標籤現實」。AI 把 idea 變產品的時間壓短，孩子因此能改幾十遍，而每一次修改就是一次調用。
• 沈祖芸拆解一件敦煌壁畫主題遊戲：作者發現 AI 預設的跑酷「賺金幣買裝備」會讓敦煌淪為背景，於是把金幣換成壁畫碎片、把知識分四層埋進碎片、加入修復檔案與生態動物；這對應調用的四環節循環——識別真問題、篩選組合知識、建立規則關聯、用使用者回饋檢驗後再回頭修正問題定義。
• 和淵談數理化：真正學會不是背熟定義（費曼在巴西遇到能背出布儒斯特角、卻認不出窗外海面反光的學生），而是形成能把抽象轉成畫面的 sense。PhET 模擬平台約 150 個實驗、每個中等複雜度的互動要 3 個月與約 10 萬美元，一名國中生一個暑假用 AI 做出百餘個互動實驗、成本只有 token；但 AI 不懂物理，一度讓質量變而體積不變，孩子必須把「密度不變」的規則逐條講清楚，過程練到的正是提問、建模與判斷。
• 王嘉良（連續創業者、超腦 AI 孵化器）提出五步人機協作：把抱怨定義成需求、讓 AI 給方案、由人做決定、人機協作、換另一個 AI 複核。一名高中生做 vibe coding 完工通知工具時，拒絕 AI 建議的陌生海外中轉伺服器、改走家用內網並開源；另一群學生把一天要做 1000 次、實際只做得到約 200 次的手部復健動作做成足球射門遊戲，受助的孩子最後自己也想學 AI——「AI 可能會哄人，但真實世界不會」。
• 羅振宇的「暴論」：過去的知識是文明水準低時不得不忍受的大而化之結論（問 AI 咽喉炎怎麼治，它不知道你的病史；唐詩三百首也只是某位秀才替所有人挑的），未來每個人用自己的獨特資料去碰撞公共知識，才會長出「與我有關」的更高級知識。他轉述一份調查：用 AI 做作業而時間縮短的學生成績下降，時間沒縮短的反而上升（原筆記轉述、待查證），所以 AI 是拿來往外擴邊界、向上托舉人，而不是在原範圍內省力。
• 傅璐主張創造從學習的終點變成起點，生成一段內容不等於完成作品，關鍵是想表達什麼、對誰說、怎麼迭代——一位小學生的科普短片經過自製提詞器、加入動畫微劇情等多輪改版；宋妍以自己大學微積分全忘為例，說明只學推導不學用途的知識留不住，並用四層學習（接受、處理、產生新理解、共同建構）要家長從監工變戰友。家長行動清單：追問兩個真實使用者、讓孩子聽見兩種意外回饋、至少改寫一次問題定義、真的去用並給真實回饋、判斷永遠留給孩子；而沒有人文閱讀的內核，孩子只能被 AI 牽著走。

金句