Po-Shen Loh：为什么孩子必须学会评估，而不仅仅是完成

学会思考为什么胜过学会执行

Po-Shen Loh不是典型的AI末日论者。作为Carnegie Mellon University的数学教授以及前美国数学奥林匹克队(2013-2023)的全国教练，他已经花费数十年观察优秀学生的成功——最近更是见证AI系统超越他们。当Google的AI解决了国际数学奥林匹克竞赛的6道题中的4道时，这些问题是为了测试全新思维而设计的，Loh注意到了这一点。"The International Math Olympiad has six questions and all six are very, very original... the artificial intelligence was able to come up with solutions to four out of six, which is more than I can do."

关于作业问题： "Using AI to do your writing homework in school is like saying, 'I'm not going to run a mile for exercise. I'm going to drive my car one mile for exercise.' How much exercise you get? You get none." Loh辩称，失去的基本技能不是写作本身——而是写作所培养的逻辑推理能力。AI被称为大型语言模型是有原因的。如果孩子们把语言外包给机器，他们就失去了清晰思维的基础。

关于范式转变： "People used to go to school to learn how to do the homework and do the exams. Today, everyone needs to learn how to grade the homework." 这个框架触及了当AI可以执行大多数任务时什么会改变的核心。有价值的技能不是产生答案——而是评估答案。Loh现在的整个教育哲学都以此为中心：教学生产生原创方法，然后批判性地评估他们所创造的东西。

关于为什么人类必须合作： "Soon, you're going to have to work together to survive. The only way to get other people to want to team up with you is for you to authentically and deeply be a person who is motivated by creating value in the other. If you are not that way, you are a bad partner and people will not want to go and team with you." 在AI处理执行的世界中，人类的价值来自合作、同理心和使他人满意的能力。"独行天才"的原型变得过时了。

关于考试备考陷阱： Loh将"围绕考试准备和突击学习的巨大产业"描述为有害的——不仅效率低，而且阻碍了培养AI无法复制的灵活思维。当学生被训练去识别每一种可能的问题类型时，他们就失去了练习发明创造的机会。"But even worse, it takes away the student's chance to invent."

关于AI作为思维放大器： Loh自己广泛使用AI——但使用方式很具体。访问Nashville时，他用AI研究当地音乐场景，不是为了写报告，而是建立自己的心理模型。"I wasn't using the AI to write the report for me. I was using AI to make myself better at that particular goal." 这就是健康的关系：AI作为信息提供者，人类作为综合者。

AI时代父母和教育工作者的5大洞察

• 心理素质需要努力 — 就像身体素质需要身体锻炼一样，认知能力需要认知锻炼；把思考外包给AI会导致心智衰退
• 新的技能是评估 — 成功从能够产生工作转变为能够评估工作质量、发现错误以及识别AI输出何时微妙错误
• 抗欺骗能力需要推理 — 无法独立思考的人容易被操纵；AI通过产生"非常有说服力、合理"的内容使这一问题恶化，这些内容可能是有偏见或不完整的
• 同理心是生存技能 — 在AI自动化的世界中，任何人想要你加入他们团队的唯一原因是你为他人创造了真实价值
• 多种观点至关重要 — Loh阅读CNN和Fox News，调整社交媒体源以包含相反的观点；当AI在任何话题上听起来都很权威时，三角对比来源变成关键的批判性思维基础

这对采用AI的组织意味着什么

Loh的信息不是反AI的——而是关于正确使用AI。成功的员工不会是那些把所有思考都外包给AI的人，而是那些用AI来成为更好思考者的人。这对公司如何进行AI培训有影响：教员工评估 AI输出，而不仅仅是生成它。竞争优势不在于拥有AI工具——每个人都会有这些。它在于拥有能够独立思考足以发现AI错误、综合新颖想法并与其他人真实合作的人类。在Loh的框架中，获胜的组织是那些培养"深思熟虑"的员工、将AI视为认知基础设施而非认知替代品的组织。