乐道 L90 发布，三排 SUV，租电定价 19.39 万起

7 月 10 日，蔚来公司旗下品牌「乐道」发布了第二款车型乐道 L90。车长 5145mm、轴距 3110mm，比蔚来主品牌旗舰车型 ES8 还要再大一点，是目前蔚来集团里尺寸最大的一款车。

乐道 L90 没有小米 YU7 那样超级吸睛的外观，但李斌表示，得益于蔚来多年的技术积累，L90 可以解决传统三排 SUV 无法解决的痛点，将成为这个细分市场产品中的「变革者」。发布会上，李斌扮演了超级劳模的角色，单人演讲超过 160 分钟。

L90 定价 27.99 万元起，依托于蔚来的换电体系，这台车的起售门槛还可以进一步下探。如果采取电池租用方案购买，这辆车的起售价仅 19.39 万元，跌破 20 万元门槛。（来源：极客公园）

YouTube 将更新政策，打击 AI 批量生成低质内容牟利行为

7 月 10 日消息，YouTube 正准备更新其平台政策，进一步限制创作者通过「非真实」内容获取收益的能力。这类内容包括批量生成的视频和其他重复性内容，随着 AI 技术的发展，此类内容的制作门槛大幅降低，数量也迅速增长。

根据 YouTube 官方帮助页面的说明，新的政策将于 7 月 15 日正式生效，届时 YouTube 合作伙伴计划（YouTube Partner Program, YPP）的变现规则将加入更明确的内容规范，帮助创作者更清楚地了解哪些内容可以变现，哪些则不符合标准。

尽管具体的政策条文尚未公布，但 YouTube 强调，平台一直要求创作者上传「原创」且「真实」的内容。此次更新旨在帮助创作者更清晰地识别当前环境下何为「非真实」内容。（来源：搜狐科技）

 

蚂蚁国际计划把 Circle 的稳定币纳入其区块链平台

北京时间 7 月 10 日消息，据知情人士透露，蚂蚁集团正与 Circle Internet Group 合作，拟在蚂蚁区块链平台上采用其稳定币。知情人士表示，蚂蚁集团旗下的蚂蚁国际计划在 Circle 的稳定币 USDC 于美国合规后，将其纳入自己的区块链平台，但具体时间表尚未确定。

美国参议院 6 月份通过稳定币法案，为与美元挂钩的加密货币设立监管规则。这标志着稳定币越来越受到认可。今年 6 月份上市的 Circle 受益于种乐观情绪，也是少数几家自己发行稳定币的上市公司之一。今年 4 月，Circle 宣布将推出一个支付网络，帮助金融机构使用代币结算跨境交易。

据知情人士透露，蚂蚁去年处理了超过 1 万亿美元的全球交易，其中三分之一由其区块链处理。知情人士 6 月份时就表示，蚂蚁国际寻求在香港和新加坡申请稳定币牌照，还计划在卢森堡申请许可。（来源：新浪科技）

 

裁员 9000 人后微软高管表态：想留下，就得学会 AI

7 月 10 日消息，据 The Information 报道，在微软上周宣布将裁员 9000 人，启动今年第二次大规模裁员后，该公司便要求剩余的销售人员借助人工智能提高工作效率。

据与会者透露，微软美洲地区中小企业销售业务主管特拉维斯·沃尔特（Travis Walter）在周一的员工会议上表示：「我们都需要使用 AI 工具。」

沃尔特向员工推荐了微软内部的人工智能工具，旨在帮助销售人员更快地掌握客户账户信息，并自动生成销售方案。他强调：「这是投资自身学习 AI 技能的绝佳机会。」

尽管微软高层的这番表态并不令人意外，但也再次提醒我们，随着越来越多的企业加速拥抱 AI 工具，白领工作正迅速发生改变。（来源：IT 之家）

AI 机器人自主完成复杂胆囊切除手术，准确率 100%

7 月 10 日消息，美国约翰·霍普金斯大学研究人员称，他们训练出一个能利用人工智能自主完成胆囊切除手术的机器人。这标志着人类向自动化医疗迈出一大步。这一系统不仅能完成特定手术任务，更能「理解」手术流程，具备自主决策和应变能力。

研究团队将该机器人系统命名为 SRT-H，并通过一种名为「语言引导模仿学习」的人工智能框架进行训练。尽管 SRT-H 在手术中实现了 100% 的准确率，但其完成手术所需的时间仍略长于人类外科医生。研究人员指出，随着技术的进一步优化，这一差距有望缩小。(来源：新浪科技）

 

罗马仕中层曝问题充电宝内幕：完全以毛利为导向

7 月 10 日消息，罗马仕 6 月 18 日宣布召回近 50 万台移动电源，引发关于自燃风险充电宝的热议，该公司也在 7 月 7 日停工停产，多个电商平台店铺关门。

据报道，一位来自罗马仕的中层透露，现在出问题的产品，大部分都是几年前开发立项的，那时候老板深度参与公司，完全以毛利为导向。他表示，「其实，我很早就隐约觉得安普瑞斯的电芯有问题，我在其他厂商工作的同事告诉我，安普瑞斯产能有问题，因为产线是固定的，但是给出了超过产能的电芯数量。」

目前，罗马仕在京东、淘宝、拼多多的官方旗舰店均已关闭。此外，罗马仕京东自营旗舰店也已经下架了所有充电宝产品，仅剩下数据线、充电头品类在售。（来源：IT 之家）

 

谷歌 Gemini 接入 Veo 3 AI 模型：可将照片转换为带音频的视频

7 月 10 日消息，谷歌今天在 Gemini 应用中上线了基于 Veo 3 模型的图像转视频功能，用户可以将照片变成带有背景音效、环境声、语音的 8 秒钟短视频。

谷歌表示，这项视频功能现已在部分地区向 AI Ultra 和 AI Pro 用户开放，今起先在网页版推出，移动端将在本周逐步上线。

使用时，Gemini 用户只需点击提示栏的「工具」，选择「视频」，上传照片并添加提示词，描述希望照片如何动起来。用户还可以加入对白、音效或环境声等音频描述，谷歌表示音频和画面会实现「完美同步」。最终视频为 720p、16:9 横屏的 MP4 格式。（来源：IT 之家）

主推亮蓝色，苹果最薄 iPhone 17 Air 四种颜色曝光

7 月 10 日消息，科技博客 majinbuofficial 发文曝料称，苹果正研发 iPhone 17 Air，以超薄设计重新定义 iPhone 产品线，并可能提供四种颜色选项。

据介绍，iPhone 17 Air 可能会包含以下 4 种颜色：黑色、银色、亮金色、亮蓝色。其中亮蓝色非常浅，与苹果之前推出的蓝色有所不同，呈现出一种柔和的色调。这种颜色清新现代，令人联想到晴朗的天空，完美地衬托了 iPhone 17 Air 的极简设计，与 MacBook Air M4 的「天蓝色」相似。

该博文还表示苹果将重点推广亮蓝色，将其作为 iPhone 17 Air 的标志性颜色。（来源：IT 之家）

 

传 OpenAI 入局浏览器，围绕 AI 构建独特体验

北京时间 7 月 10 日消息，据路透社报道，OpenAI 正计划推出一款浏览器产品，通过各项专属 AI 功能，从而挑战谷歌 Chrome 浏览器的市场主导地位。

据报道，这款浏览器目前已初具雏形，OpenAI 计划在未来几周内推出。在界面上，该浏览器不再采用点击进入网站的传统方式，而是将部分用户交互保留在一个类似 ChatGPT 的原生聊天界面中，但目前尚不清楚具体细节。

功能上，这款浏览器的另一个亮点，就是集成 Operator 等 AI 智能体，可以代表用户执行任务。通过直接在浏览器的核心中构建人工智能，OpenAI 也能提供一些第三方浏览器扩展无法实现的独特功能。（来源：新浪科技）

邓紫棋首部科幻小说开启预售：通往内心的启示路

北京时间 7 月 10 日，邓紫棋发布动态。今天是她出道 17 周年的纪念日，也是她首部长篇科幻小说开启预售的大日子。这么多年，先是创作完《启示录》专辑的 14 首词曲，紧接是当上自己 14 集 MV 连续剧的编剧，然后是完成同系列 14 首西班牙语版本的创作，再到如今小说也终于面世了。

这部科幻小说《启示路》已在淘宝、天猫、京东、B 站、小红书等多个渠道开启预售，定价为平装版 89 元，恒藏版 298 元。

邓紫棋表示，小说之所以定名《启示路》，是因为她深信──每个人其实都走在一条「启示路」上。（来源：cnBeta）

一辆车长超过 5.1 米、轴距超过 3.1 米，标配 85 度电池包的三排纯电 SUV，在 2025 年 7 月的价格被打到了 27.99 万元起。

要知道，目前市场上新能源三排 SUV 的旗舰车型：理想 L9 和问界 M9，价格区间在 40 万和 50 万元以上。

而如此夸张售价，竟然来自于在某些刻板标签里「高高在上」、「不太侵权」的蔚来公司。

7 月 10 日，蔚来公司旗下品牌「乐道」发布了第二款车型乐道 L90。所以，依托于蔚来的换电体系，这台车的起售门槛还可以进一步下探。如果采取电池租用方案购买，这辆车的起售价仅 19.39 万元，跌破 20 万元门槛。

在10 日晚的发布会上，李斌扮演了超级劳模的角色，单人演讲超过 160 分钟。在这场马拉松式的直播演讲里，李斌几乎对近期他引发的种种热搜话题都进行了正面回应——无论是关于车辆轻量化的问题，还是蔚来多年以来的研发重金投入。

乐道 L90 没有小米 YU7 那样超级吸睛的外观，但李斌表示，得益于蔚来多年的技术积累，L90 可以解决传统三排 SUV 无法解决的痛点，将成为这个细分市场产品中的「变革者」。

而对于蔚来这家公司而言，在拿出有竞争力的产品、有诚意的价格之后，他们自身也需要将「变革」继续推进到其他产品和组织中。人们也都期待看到那个有品位、有技术的蔚来，在市场中回归到它应该有的位置里。

李斌现场演示产品功能 | 图片来源：极客公园

 

三排 SUV 的「变革者」

乐道 L90 车长 5145mm、轴距 3110mm，比蔚来主品牌旗舰车型 ES8 还要再大一点，是目前蔚来集团里尺寸最大的一款车。

作为一款全尺寸 SUV，L90 的定位是要满足传统大三排 SUV 用户（包括燃油车和增程式）没有被满足的需求。

李斌把这些「没有被满足」的需求翻译成了三个押韵的短句，分别是：「座座都是 VIP、6 人 10 箱无压力、前后都能装行李」，总结起来就是空间魔法。

这种空间魔法，核心来源于零部件的极致小型化和集成化发展。

零部件小型化、集成化是乐道L90 空间魔法的关键 | 图片来源：极客公园

例如，得益于全新的 NT3.0 纯电平台，乐道 L90 上搭载的 85kWh 电池包厚度只有 116mm。过往纯电车型上头部空间逼仄，高个子在后排「坐小板凳」的问题得到了显著解决。官方宣称，垂向空间利用率超过了 85.9%。

在电机等电动汽车关键部件上，也进行了小型化集成化发展，相当于把 V6 发动机压缩到了只有 20 寸登机箱的大小。

乐道 L90 提出了「前备舱」的概念。这是一个在前舱高达 240L 的装载空间。要达到这个效果，需要在电机、电控、热管理系统等方面也统一进行集成化、小型化的工程创新。李斌表示，L90 的后电机「相当于把 V6 发动机压缩到了只有 20 寸登机箱的大小」。

笔者在发布会前在会场体验了 L90 的后排座椅。仅从短时间的座椅空间、乘坐舒适度而言，并不逊色于市面上热销的 40 万以上旗舰 SUV。

官方数据显示，乐道 L90 每一排的腿部空间都超过 1 米，垂向空间超过 1.3m，所以如果小朋友坐在第三排，不低头就可以直接进入。

对于家用 SUV 过去备受好评的配件「冰箱、彩电、大沙发」，这一次李斌和蔚来也终于听劝了，一应俱全。乐道 L90 搭载压缩机冰箱，提供 0-50℃温度调节，离车不断电；同时，搭载了一块 17.3 英寸的后排吸顶娱乐屏。

乐道 L90 的第二排右侧提供零重力座椅——这些都是蔚来品牌车型上没有的配置，由乐道 L90「首发」搭载。

还有一些细节可以体现李斌的「听劝」。例如在之前乐道 L60 上备受讨论的前麦弗逊悬挂，这次也「听劝」地改成了用户更喜欢的双叉臂悬挂。

在轻量化层面，乐道 L90 后驱版整备质量仅为 2250kg。李斌表示，轻量化有利于减轻电耗——乐道 L90 官方百公里电耗为 14.5kWh。

李斌现场回应「轻量化」话题 | 图片来源：直播截图

同时，乐道 L90 标配了 85kWh 电池包，CLTC 工况续航为 605km，并且可以服用蔚来公司旗下第三代以后的换电站。目前，蔚来在全国累计已经建成 3400 座换电站，其中高速换电站突破 1000 座，为用户提供 3 分钟满电出行的体验。

 

蔚来必须全力以赴

种种迹象都表明，蔚来似乎正在吸取乐道首款车型 L60 的一些教训，希望真正让这个面向大众市场的第二品牌做到更亲民、更走量。

今年 4 月，沈斐接替艾铁成出任乐道品牌一号位，随即也开启了一系列内部变革。在 5 月底的大湾区车展上，李斌透露乐道的一线同事减少 40%。

与此对应的是效率的提升。2025年第二季度，蔚来公司总共交付新车72056台。其中蔚来品牌47732台，乐道品牌17081台，萤火虫品牌交付7612台。其中，乐道品牌的月交付量从 4400 台逐渐攀升至 6400 台。

蔚来 6 月交付数据 | 图片来源：蔚来

在更大的范围内，蔚来今年也在今年掀起了一场变革风格。在内容，李斌要求设立 CBU 经营机制（Cell Business Unit，基本经营单元），让花出去的每一分钱都得到回响。

据笔者了解，这样的工作理解已经落实在一些具体的工作流中。例如在很多人认为「投入巨大」的换电领域，工作目标不再是达成具体的换电站数量，而是根据用户需求统一研判后投入。并且，今年已经有很多包括「国家队」在内的合作伙伴加入蔚来换电设施的布局，和蔚来一同投入基础设施建设。

在今年第一季度财报后的业绩沟通会上，李斌表示蔚来的目标是在第四季度做到扭亏为盈。为此，他提出了几大目标，包括蔚来和乐道在第四季度需要达到稳态 2.5 万的月交付量。

对于蔚来主品牌而言，目前月销量稳定在 1.5-2 万台之间。接下来还会有搭载 NT3.0 平台的 ES8 发布，叠加各种政策，这个目标会相对容易一点。

而对于乐道品牌而言，L90 给出了足够的产品力和超级有诚意的价格。不过，2.5 万月销量依然是件相当有挑战的事。不过，在当下的新能源市场竞争里，每个玩家都面临着最严格的竞争，这是蔚来必须要迈过的坎。

希望他们能抓住 L90 这次来之不易的机会。

2025 年 7 月，马斯克依然是全科技圈最忙碌的人之一。

特斯拉和 Optimus 机器人项目还在等他拍板，SpaceX 忙着准备下一次火箭发射，Neuralink 继续推进脑机接口试验；与此同时，他还要在 X 上和特朗普隔空对战、高调宣布创立「美国党」，各种话题造势一刻没停。

而在自己掌控的 X 这个「大染缸」社交网络里，马斯克不仅扮演老板、客服，还要作为首席网红全力吆喝，推广 xAI 新一代的 Grok——那个他口中的「真相机器」，来赶超 OpenAI 等对手。

当地时间 7 月 9 日晚上，xAI 团队进行 Grok 4 Demo 直播，马斯克本人也照例亲自站台，仍称 Grok 是「世界最强 AI」，说 Grok 4 比很多「研究生」「博士」都强 。

然而在 X 上，用户的记忆还没刷新。

Grok 4 官宣期间，Grok 3 在给用户的回答中「赞美希特勒」的风波持续发酵，这一话题也占据 Grok 4 直播当天的相关媒体头条。

Grok 4 当天的直播迟到一个小时才开始，还有用户在 xAI 帖子下面留言「把 Grok 放出来！」也有人继续刷着「希特勒」相关梗嘲讽。

进入第四代的 Grok，在一些模型测试上刷出高分，但能否真正解决一些老问题？这个常常被质疑是「直男 AI」「谣言搬运机」的「真相机器」，又是否真能兑现「不过滤」却又不失控的承诺？

01

马斯克的「考神 AI」

「 Grok 4 是在所有学科里都达到研究生水平的，甚至比大多数 PhD 都强 。」直播晚点 1 小时后，马斯克首先给 Grok 最新一代的水平如此定位。

Grok 4 各种测试集结果｜图片来源：X

当然，哪怕在文本里能解 99% 的难题，也不代表就能设计火箭、改进药物、重塑经济。但马斯克称，AI 现在可能缺乏常识、有时没发明新技术或新物理，但也只是「时间问题」。

除了在 SAT、GRE 考试中取得近乎完美的成绩，在「人类终极考试（HLE）」测试里，Grok 4 现在的得分比 Gemini 2.5 Pro、o3 都高，Grok 4 Heavy 版本更是突破了 40%。

Grok 4 HLE 结果｜图片来源：X

xAI 团队成员解释，这些都是跨学科、开放式、博士级别的难题，为了做到这一点，Grok 4 在训练上彻底换了思路： 不再只是堆参数和语料的规模，而是选择将算力大头用在「推理」层，引入可验证的结果奖励，让模型学会从「第一性原理」思考并纠正错误 。

他们还强调，随着模型变得越来越智能，「真正有意义的测试题目」数量正在下降，一些人类做不出的问题现在对于 AI 来说已经是「小菜一碟」了。

人类终极考试｜图片来源：X

据称，Grok 4 的训练计算量是 Grok 2 的 100 倍，他们还把多工具、多代理的用法，写进了最底层的训练范式里。不是先训好个大模型再用插件「调用工具」，而是让 AI 在训练阶段就学会用工具解决问题。

在演示里，xAI 团队成员展示了 Grok 4 解答数学题目、调用工具预测美国职业棒球大联盟世界大赛赔率、创建黑洞碰撞的可视化效果等例子。

除了这些看似平平无奇、市面主流 AI 也能做到的功能，Grok 4 还能「找到个人资料照片最奇葩的 xAI 员工」并返回相关搜索结果。

马斯克对此特别强调， Grok 4 甚至「能理解什么是最奇葩」 。

Grok 4 找照片｜图片来源：X

在 AI 语音方面，xAI 团队称，他们的语音模型在过去 8 周内响应速度提升了 2 倍，延迟减少一半，X 平台用户使用量也在「起飞」。

他们还演示了让 Grok 低声安慰用户、唱歌，并对比了 ChatGPT 语音模式，强调 Grok 不会像其他 AI 那样频繁打断人说话。

Grok 4 与 ChatGPT 语音模式演示对比｜图片来源：X

xAI 团队还分享了 Grok 在 Vending-Bench 中的测试结果。

Vending-Bench 通过自动售货机的运营任务，主要观察模型在超长对话中是否能保持稳定和连贯。许多 AI 模型在短期任务中表现出色，但在长时间运行中，它们可能会出现决策混乱、遗忘关键信息，甚至陷入「崩溃循环」。

在这项测试中，Grok 4 销售量最多，比 Claude Opus 4、人类、Gemini2.5 Pro、o3 都多，与竞争对手相比，净资产增加了一倍。

马斯克和团队还宣布，xAI 的企业部门现在已经「开业」。

Grok 4 Vending-Bench 结果｜图片来源：X

此外，爱玩游戏的马斯克还让团队展示了 Grok 4 如何用于游戏开发：一个人可以用 Grok 4 在 4 小时内做出 FPS（第一人称射击游戏）原型。

马斯克称，未来让大模型玩游戏、评估游戏、生成游戏，需要 AI 有很强的视频理解能力。这是 xAI 的其中一个发展方向。

Grok 4 用于游戏场景｜图片来源：X

当然，Grok 4 也并非无敌， 它在图像理解和生成上仍逊于 OpenAI、Anthropic 等对手 。

不过 xAI 内部也已经画好大饼，表示下一代基础模型将强化图像和音频理解，接着是视频生成，争取在这些方面取得「惊人」成果。

马斯克还喊话，「到今年底前，我预期能出现第一段真正可看的 AI 生成电视剧，明年就能有完整可看的电影。」

AI 编程也是接下来重点，虽然竞争对手们早已在市场起飞，xAI 团队表示会以最快的速度进行开发，目前内部正在训练专用模型。

xAI 下一步计划｜图片来源：X

02

「机械希特勒」事件抢风头

Grok 从最初的粗糙原型到第四代，只用了不到两年时间，足以看出马斯克让 xAI 团队「通宵赶工」「赶紧卷出地表最强 AI」的态度。

xAI 员工据称在办公室搭帐篷睡觉｜图片来源：X

然而，在 Grok 4 直播这一天，无论是直播前，还是直播后，抢占头条的都是 Grok「赞美希特勒」或自称「机械希特勒」的问题。

7 月，Grok 在 X 上向用户输出的回答中，有多条自称「MechaHitler（机械希特勒）」的帖子，声称是马斯克「从一开始就把我设计成这样」，并调侃自己默认就是「投放红色药丸的模式」。

Grok 在一些回答中自称机械希特勒｜图片来源：X

针对 Grok 自称希特勒的行为，用户制作了讽刺漫画｜图片来源：X

有用户分析，这起事件或与 7 月 4 日更新有关，该更新减少了「觉醒过滤器」，优先处理 X 上的帖子而非传统来源，导致 Grok 回答出现未经过滤的尖锐内容。

还有少部分用户为 Grok 辩称，这都是一些想玩梗的用户引导 Grok 回答的。马斯克也曾加入争论，称 Grok 「过于顺从用户的要求」且「过于渴望被操纵」 ，并补充说，这个问题「正在得到解决」。

xAI 声明称，它「知道」Grok 的帖子，并正在努力删除这些「不适当」的帖子，并补充说该公司「已采取行动，在 Grok 在 X 上发帖之前禁止仇恨言论」。

Grok 的系统提示词被放在 GitHub 上，xAI 对指导 Grok 回复的系统提示词进行了调整。此前，他们指示聊天机器人「不回避政治上不正确的主张，只要这些主张有充分的证据」，该指令如今被删除。

Grok 称正在删除不适当的帖子｜图片来源：X

事实上，Grok 的回答也曾让马斯克自己感到失望。

马斯克今年曾指责 Grok 的回答有「重大失误」，「鹦鹉学舌地重复传统媒体」，并誓言要让 Grok「重写整个人类知识体系，添加缺失信息并删除错误」。他还曾让 Grok「假设来自媒体的主观观点是有偏见的」。

马斯克曾对 Grok 的输出表示不满｜图片来源：X

马斯克想用 Grok 重写整个人类知识库｜图片来源：X

在 AI 聊天机器人同质化的市场上，马斯克希望 Grok 能脱颖而出，敢说真话。马斯克对 ChatGPT、Claude 等「安全过滤」的模型极其不满，说那些模型是「被编程去撒谎」。

官网宣传 Grok 的卖点是「不审查过滤」答案｜图片来源：xAI

这种设计确实吸引了很多反感「过度审查」的用户，但也一些问题，有时被骂「太觉醒」，有时被斥「太极端」。当用户批评 Grok 的回答时，Grok 有时还会用「真相并不总是令人舒服的」或「现实并不在乎感受」等说法为自己辩护。

但本质上，如果不审查，不过滤，AI 对齐的问题整个行业现在都还没解决。

马斯克曾说 xAI 和 Grok 的使命是理解宇宙｜图片来源：X

即便 Grok 当下仍有问题，马斯克称，「根据我的经验，Grok 4 是 AI 第一次能够解决现实世界中难以解决的工程问题，而这些问题的答案在互联网或书籍中是找不到的。而且情况会变得更好。」

他的愿景很宏大，想要用 AI 来理解整个宇宙。Grok 4 直播前一天，他还在 X 上转发前高管的采访片段，里面说：「埃隆每天早上醒来都会想，今天我能为人类做些什么？我能做些什么对人类的未来产生影响？」

马斯克还将当前的 AI 发展阶段描述为「智能大爆炸」，称这是历史上最有趣的时代：

「我们要保障 AI 是个好 AI」 。

作者｜Li Yuan

编辑｜ 郑玄

 

高考季刚刚过去。

人类的高考结束了，其实 AI 的高考也刚刚结束。极客公园对多款主流大模型的高考水平做了一次测评，结果相当震撼：AI 已经能够轻而易举地考上 985 重点大学。字节跳动 Seed 团队对豆包大模型 1.6 最新版的测试成绩，甚至可以达到清华、北大的录取水平。

AI 的进步让人兴奋。但对于人类而言，也不免有些沉重：当 AI 已经发展到能考上清北，考试成绩远超人类的平均水准，那寒窗苦读的学子们，未来该如何定义自己的价值？这成了一个值得认真讨论的话题。

7 月 3 日，在极客公园《今夜科技谈》栏目，极客公园创始人张鹏与「乱翻书」主理人潘乱、甲子光年创始人兼 CEO 张一甲，从 AI 在高考中展现出的能力聊起，一路聊到教育、家长能做些什么，聊到人类的价值和社会公平。

不聊技术，不聊产品，他们更想聊聊这些现象背后，对人的影响。

以下是这场对谈的节选，希望你能从中获得一些思考与启发。

 

01

人类数学家靠自驱力深度思考，

AI 数学家靠刷题

 

张鹏： AI 的能力已经可以在高考上取得清北的成绩了，两位听到这个消息是什么感受？意外吗？

潘乱： 如果这件事放在两三年前，或者我是第一次知道这个事情，我应该会非常意外。不过其实这件事行业中也铺垫了很久了，大家现在对 AI 在逻辑、知识领域的优势也有预期了，所以没有那么意外。或许唯一的意外只是它来得如此之快，但其发生本身是必然的。

张一甲： 对于 AI 高考，我的看法和潘乱类似，这是一个必然现象。从技术角度看，高考几乎是为大模型能力量身定做的场景。 首先，它是一个高度结构化的任务；其次，它对逻辑推理能力要求极高；最后，它所需要的知识库内容干净且垂直。这些条件为大模型提供了一个绝佳的发挥舞台。 因此，AI 取得好成绩是顺理成章的。

说实话，相比 AI 的高考分数，今年真人考生取得的高分更让我震惊。许多省市由于采取了赋分制，700 分以上的考生数量非常多。我去查了一下，可能跟新高考制度，比如「赋分制」有关。但总的来说，真人的能力也在变强，竞争越来越激烈。

张鹏：尤其是这次的考试， AI 在数学上的得分进步非常大，基本上都是一百四十多分，接近满分一百五十分。张一甲作为曾经的北大数学系特长生学霸，怎么看这件事？这是不是意味着 AI 已经是顶尖的数学生，甚至数学家的水平了？

张一甲： 首先必须明确一点：在高考中取得高分，和具备顶尖的人类数学能力，是两个完全不同的概念。高考数学属于初等数学范畴，其核心是掌握固定的方法与定理，通过大量重复性训练即可提高成绩。AI 恰好能将这条路径走到极致，在依赖逻辑与套路的结构化环境中，攻克高考数学并非难事。

但人类数学的真正前沿，即高等数学与数学研究，则完全是另一回事。它需要高度的抽象思考能力、对复杂概念的深刻理解，以及最重要的一点：定义问题的能力。这种能力更多源于数学家的直觉甚至是一种科学审美，是无法通过题海战术培养的。

比如当年我们一块做数学竞赛的一个朋友，他后来一直读到了哈佛的数学博士。我就有一次问他， 你的这个研究方向全世界大概有多少人理解？他说不到 20 个人。

顶尖数学研究往往在极狭窄的领域内进行，那里没有现成的数据集和方法论，研究者必须自己定义问题、概念乃至工具，才能推动学科前行。数学是一门有数千年历史的深厚学科，这种创造性的、开辟新领域的能力，是目前 AI 与人类数学家之间最根本的差距。

顶尖的数学家本身也非常值得敬畏，光是爬到巨人的肩膀上本身，可能就是普通人穷其一生都很难做到的了。

张鹏：那这样顶尖的人类数学家，本身是怎么训练出来的？

张一甲： 以数学竞赛为例，国家级的数学奥林匹克竞赛，一共考两天，每天四个半小时做三道题，一共六道题。换句话说，你有充足的时间回答每一道题，一道题的答案可能也就几行或者一页，考的就是你沉浸式地去研究一个问题的能力，而不是高考的快速反应，程式化训练。

顶尖的人类选手可以分为两类：科班出身与「野路子」。科班选手自幼便接受顶级教练的系统化训练，被前人经验浓缩而成的方法论高效「喂养」。而像我一样的选手，则更依赖于与生俱来的兴趣、天赋和直觉，能够在没有太多工具辅助的情况下，凭感觉找到解题的突破口。

张鹏： 这种分野可以被解读为两种不同的「涌现」。科班选手是在植入方法论的基础上进行延展，而「野路子」则更像是一种基于天赋的「人类涌现」，这与大模型基于数据的涌现形成了有趣的对照。人类在这两种路径上都能诞生顶尖的人才。

潘乱： 如果说标准化考试可以通过方法论加勤学苦练来攻克，那么要成为真正的数学家，究竟是方法更重要，还是天赋更重要？

张一甲： 我觉得可能它不能被概括为方法或者天赋。 如果你站在成为一个数学家的角度，你会发现关键要素既不是完全靠勤奋，也不是完全靠天赋，最后很重要一点是你的动力和自驱力。

最关键的要素是一种沉浸式的、近乎痴迷的兴趣与好奇心。就像前面说的奥林匹克比赛，能不能沉浸式地去研究一个问题。而 AI 目前还解决不了动力的问题，或许未来会有变化，但是目前 AI 是都需要被召唤出来做一些事情，没有自己的动力。

张鹏：我们看看这次 AI 高考的成绩，其实里面有很多有趣的结论。其中一个点就是，2024 年到 2025 年，在没有开联网的情况下，模型在理科上提分了很多，这主要是模型的推理能力的变化导致的。折射到我们整个 AI 行业的发展而言，模型的推理能力的进步，也是 AI 行业过去一年发展中比较重要的一个点。两位有观察到有观察到推理能力的变化，对整个 AI 行业和 AI 应用方面带来了哪些直接的改变吗？

潘乱： 我的感受是方方面面的。

在生活里，它就像一个随身的向导。前段时间我在东京上野公园，看到一个日文介绍的雕塑，我直接通过 Ola Friend 的耳机问 AI 这个人是谁，它就能立刻告诉我，帮我游览。我常一个人骑着电动车，不方便掏手机，就挂着耳机随时问它问题。

在工作流上，AI 也让我变得更勤奋了。一个例子是，过去「整理速记」对我来说是件非常痛苦的活。现在用 Claude，一场直播聊完，它能在 10 分钟内帮我改错别字、加小标题、凝练观点，直接给出一个近乎可用的版本。我还可以给豆包或元宝一个大方向和一些零散的点，让它帮我「点串成线」，设计出整个提纲。

除了做的更多，能做的事也更多了。

我最近还在用 AI 写一本网络小说。我以孙权为主视角，让 AI 把东吴的几条核心故事线——比如他与四大都督、与几位女性角色、与曹魏蜀汉的关系——全部串联起来，甚至让它模仿《汉武大帝》的结构去生成内容。当我把这些东西分享给编剧和导演朋友时，他们都完全惊掉了，开始对自己的工作产生了严重质疑。

AI 进步真的非常快，今年年初 DeepSeek 让我非常震撼，而这半年来，Claude、豆包、元宝、GPT 这些产品又都有了巨大的进步。

AI 产品页非常多，我想重点提两个产品，飞书的知识问答和谷歌的 NotebookLM，这两个工具真的像是给人的大脑加上了外挂和作弊器。

张鹏：我记得早年认识潘乱时，他就说自己很喜欢跟人交流，但整理信息是个巨大的痛点，导致公众号更新速度很不稳定。现在看来， AI 确实给了你巨大的解放。我不但看到你的公众号更新频率上来了，甚至还有「余力」去搞一些自己想写的、全新视角的小说。这个改变确实非常明显。那么一甲呢，无论是个人，还是行业内，有没有看到因为推理模型发生了一些变化？

张一甲： 首先对我个人而言，有巨大的帮助。过去我需要通过和大量的人交流来获取信息，但现在，我的主要交流对象变成了 AI。我发现自己待在电脑前的时间变多了，但学习一个新领域知识的速度却大大加快了。

这种改变，源于 AI 能极大拓展我的知识宽度，它能快速搜集海量资料，省去了我过去需要「单点去凑知识」的时间。更重要的是，它的「思维链」对我启发很大。我不仅看它给出的结果，更关注它「到底是怎么去想这个问题的」，这个过程能帮助我建立对一个问题的深度理解。

张鹏： 这听起来像是把一个 E 人（外向者）变成了 I 人（内向者），因为你发现 AI 这个头脑风暴的对象，在很多时候给出的信息质量远高于身边的人。

张一甲： 的确如此。而根据我的观察，AI 进入更广的商业世界，进入 B 端产业的工作流，这件事才刚刚开始。

它需要懂行业的人来推动，因为这不仅是技术问题。首先，你需要花大量时间去理解一个行业的特定工作流；其次，不同行业有不同的限定条件，比如有的行业「容错率非常低」，对安全和 ROI（投资回报率）的计算非常严格。

所以，AI 在 B 端的落地，不仅仅是 AI 能力的体现，它更像是「数字化转型的下一阶段」。整个商业模式目前还没有出现颠覆性的、跳脱的打法，还需要在具体的行业场景中慢慢去磨。

 

02

AI 理解视频，比人类差太多了，为什么？

 

张鹏：除了推理模型的进步，今年 AI 高考中反映出的一个巨大进步，在多模态领域。我特别关注了那些带有图表的题目，前几年大模型遇到这种题基本就乱了套，但今年进步非常明显。这说明，没有足够强的推理能力，数学考不好；而要攻克图表题，就必须依赖多模态。你们对大模型在多模态领域的进展怎么看？

张一甲： 我觉得多模态最终会成为所有 AI 公司都必须具备的基础能力。

多模态交互的本质，是让人与机器打交道的门槛变得更低。 过去我们需要很强的提问技巧才能获得好答案，现在多模态让 AI 可以直接理解这个真实的世界，而不需要把所有信息都抽象成文本。无论是图像还是未来的视频，都是在降低我们与 AI 交互的门槛。

今年高考中，像生物、化学很多题目本身就是图表，过去 AI 可能连理解题干都困难。现在多模态理解能力变强，相关的提分也是一个正常的结果。

潘乱： 多模态的进步，其实已经体现在我们生活的方方面面。比如，很多人都在用 AI「生图」做头像，或者用它来创作歌曲。

更典型的应用是「识图」。这项能力从早年电商的「拍照搜同款」，到微软的「识花」应用，再到今天，已经可以识别生活中的万事万物。我甚至觉得，离我们打开一个 AI 应用，让它实时阅读周边陌生世界的那一天，已经不远了。

这次我一个人去语言不通的地方旅游，心里就非常有底，没有任何不安。因为我知道，AI 能帮我读取、翻译周边的所有信息。

张鹏：过去我们为了旅游可能还会学几句外语，现在这个动力可能就没那么强了。因为我们兜里揣着 AI ，到哪儿都不怕。

我感觉，大模型最终就是一个模态转换的魔法盒。你可以把任何模态的信息扔进去，它都能识别，然后再以你需要的任何模态输出来。

除了刚才提到的拍搜这类跟图片相关的，我还关注到最近 AI 视频也很火，至少在我个人的抖音上，这类内容可能已经占到了 15% 左右。你们是否感觉到一样的现象？

潘乱： 确实如此。但其实从剪映、抖音模板的时代开始，短视频领域就已经发生了很大的变化。今天，像剪映、即梦，包括 GPT 等工具，都各有代表性的 AI 元素，Gemini 甚至能生成带声音的视频。我最近刷到很多「切刀」的视频，AI 可以模拟出切各种东西的声音。

最近我特别关注「苏超」（江苏足球超级联赛），你会发现各地文旅部门是使用 AI 最勤快的一批人，他们不仅付费意愿强，主动使用 AI 的意愿也很强。比如，在苏超联赛期间，你能看到各种地方文旅账号用 AI 制作的视频，内容天马行空，徐州和南京打架、真假美猴王等等等等，展现各种可能性。我觉得在苏超相关内容里，至少一半是由 AI 生成的，尤其是各地文旅部门发布的内容。

张一甲： 我作为个人视频用户，刷到 AI 生成内容的比例并不高，可能是推荐算法根据个人偏好有所不同。我个人如果看到 AI 内容比例过高，反而会更倾向于看一些真人甚至略显粗糙的内容。早期我对 AI 作图、生成视频很感兴趣，但后来发现，再美的图如果一眼就能看出是 AI 生成的，我就失去了审美和获取愉悦感的动力，反而是我现在看真人秀这类综艺节目的比例有所上升。

张鹏： 那我们正好相反。对我来说，和 AI 一起做研究相对少一点。但在视频内容上，好的 AI 创作作品我完全可以接受。我在抖音上刷到一个专门介绍猫狗品种的系列视频，它把每一种动物的特点，比如边牧犬的英文全称，都编成了一首歌，配上特别萌的 AI 画面，整体感觉非常好。我现在每天都会看，觉得既能长知识，又很有趣。

虽然我明确知道这是 AI 做的，但我依然看得很沉浸。第一阶段好像一看到是 AI 做的，就觉得只有那几种套路没意思，现在我觉得 AI 在发散地交付出更好的结果。

潘乱： 核心在于表达。比如大家都在刷抖音，但在抖音流行之前，全世界最流行的，大家自己能做的短视频类型就是简单的 MV。对于我们 80 后来说，毕业时最常见的就是把大学照片做成 PPT，配上一首流行歌曲，那就是青春的回忆。虽然那时的 MV 很简单，只是图片轮播，核心还是承载了情感和表达。

现在 AI 时代，我们看到老照片动起来，老照片复活，其实也是一样的逻辑。原来可能大家要费很大力气才能做的事情，现在 AI 时代变得更容易了。

张鹏：我们这次也试图让 AI 用视频对话来答题，但是效果就不是那么好。为什么对视频要去做理解、基于它再去做一些生成，比如生成一些答案、解决一些问题，现在还做不太好。这里面核心的原因是什么？

张一甲： 首先视频你可以理解为非常多帧的图片，它是多帧的连续信息。处理起来的数据量和对算力的需求，跟图片完全不是一个数量级。而且这里面还涉及到模型的长时间记忆、上下文的理解能力、不同模态的对齐等，这些比图片要高了一个甚至很多个维度。

我记得当时 Sora 出来的时候，我试图去看他们出的论文，里面其实给我印象最深的倒不是说有什么很强的算法，而是它怎么把视频和图片 tokenize，把这个多维的表达形式转换成可以让 LLM 处理的 token。其实说白了就是把一个看起来很高维的东西变成 token。这个过程本身的工作量可能大于你把它处理好之后再去训练它。所以视频作为一个模态，对于模型来说，它的认知成本、处理难度，以及花的钱，都是最高的形态之一。

潘乱： 最简单的，一个视频文件大小可能几百兆，一个图片几兆，压缩后甚至只有几十 KB。文字呢？用 KB 来形容都抬举它了。你就是看文件大小，就知道为什么多模态发展这么慢。

当然这也不只是多模态的问题，更核心的还是计算能力的限制。但今天不管是抖音、YouTube，还是视频号，你会发现它们其实在这块能力上都有进步。音频的提取，然后语种转换，再到语义理解，这些都是已经可以做到的。

张鹏： 从我最近和一帮做技术的同学聊下来，我觉得在视频层面的问题，有两个很重要的点。 第一个叫注意力漂移。因为视频是一个连续的东西， AI 是概率模型，在一个连续的概率过程中，注意力会逐渐漂移。整个大模型今天最重要的机制就是注意力，一旦漂移就会造成幻觉叠加幻觉，然后问题就出来了，今天还没有特别好的解决方案。

第二个问题就是连续性。 刚才一甲也说了，我们可以把视频理解为一帧一帧的图片，但它不仅要理解空间，还有时间这条线。今天的模型不具备时空连续的完整理解能力。所以就会导致 context 不连续，视频里的动作显得很怪异，没有按正常顺序走。

虽然 AI 考大学已经考得很高了，但它在人类看来很简单的事还做不好。对于人类来说，看一张照片和看一段视频其实差不太多，但是对 AI 就差很多。我觉得这反而挺让人兴奋的，因为还有不确定的东西，还有创新的机会，很有意思。

 

03

AI 写作如同做菜：AI 可以给你备辅料，

但写作者一定还要自己掌握火候

 

张鹏：我们最早看到 ChatGPT 的时候，今年年初看到 DeepSeek 的时候，都是先被它的语言文字能力震撼。最开始我们感受到的是它在文科上的能力。但今年我觉得一个有意思的点是，我们看到 AI 高考，AI 理科涨分非常多，文科好像反而没怎么涨。这为什么呢？

潘乱： 文科这个词的英文是 liberal arts，自由的艺术。从这个角度看，其实理科是找规律，文科找自由。大部分理科有标准答案，文科是自由，是艺术，是发散。如果你强调逻辑、数据、推理、效率、标准化，那就像计算器和珠心算一样，它一定更高效、更不出错。理科追求规律和效率，但文科是关于自由的艺术，自由指的是人的情感、价值观、跟社会的互动和表达。让它去绘画、去创作，就不一定比人强。

大家以前常说画人容易画鬼难，因为鬼我们不知道长什么样。所以文科跟人的文化经验、情感体验、立场判断相关，充满了非标准的东西。

张一甲： 文科中有些部分是可以的，比如有标准答案的题目 AI 也能做，因为它可以读书破万卷，把很多东西背下来。但像写作文就不一样了。作为作文改卷老师，几个老师看同一篇作文，标准也不一样。写作文除了优美、引经据典之外，还需要情感投射、立场、价值观、社会批判性、矛盾张力。这些评价维度都不确定，更何况创作维度。阅读理解也很难。

理科追求客观的正确结果，文科更多是一种解释的丰富性，它要丰富而不是收敛。比如 语言学其实很偏理科，但文学更多讲的是解释的丰富性、第一人称体验的投射。 每个人描述不同场景、情绪时，那种美和力量是不一样的。

张鹏：我们也都是内容工作者，平时工作中会考虑用 AI 处理一些文字内容吗？有没有观察到 AI 在写作上目前会出现的问题？

潘乱： AI 写作其实最近是进步很大的。我一开始觉得 DeepSeek 很好用，现在已经开始觉得它进步太慢了，还经常出现幻觉。比如量子力学、量子纠缠、拓扑这些词经常莫名其妙出现，一看就知道是 DeepSeek 写的。

模型在发散、总结、头脑风暴上非常好用。比如我们今天聊完，用飞书妙记可以总结提炼会议纪要。以前整理录音是很痛苦的事，现在效率提升很多。它能帮你做提纲、拆解、概要，你给它一个模糊方向，它可以连点呈现。这跟推理能力的进步有很大关系。去年年底我还在吐槽它没啥用，但今天我几乎给所有产品都充了会员，电脑里开着一堆，天天在用。

不过模型作为头脑风暴助手已经很称职了，写出来的文章还是容易被看出来是 AI 写的。现在其实好的创作者都在研究怎么用 AI，但没人会公开说自己用 AI 创作。因为一旦说出来就贬值了。文章也一样，在创作者圈子里，如果看出来是 AI 写的，那你在我心里绝对是贬值的。

所以现在的状态是，你断不能让它生成一整篇文章。稍微有经验的人会把它当作一个结构化的助手，一点一点搭起来，最后还需要自己掌握火候。 AI 写作的价值在于它的发散，帮你发散思考。

表达对很多人来说是个门槛，有的人不知道写什么、怎么写。 AI 可以帮你做菜，食材准备好、配比调好，但最后炒出来的过程和火候还是你自己掌握。全部交给 AI 就没水平。

张一甲： 对我们来说，AI 更多用于调研、分析、头脑风暴。最后成文这一步我们比较审慎，不完全信任 AI，因为它可能有事实性错误，缺乏反复检查的的严谨性。前半程效率提升很大，但成文还是依赖人。

我们这个行业写的东西更结构化、更专业知识驱动，文风倒不是特别重要。但艺术、电影、音乐这些更依赖创作者本身。我觉得 AI 更像是给行业普惠的工具，把基础能力拉高，但很难在局部领域突破天花板。能称得上什么「家」的角色，AI 干不了，但它可以成为大家基础的工具，就像计算器。

张鹏：我觉得这是一个「金镶玉」原则：金子是 AI 的能力，我把它当作一个框架去支撑内核，内核还是我们自己。大块金子扔出来显得低俗，但金镶玉之后就不一样。最终人还是在中心，AI 是外部的支持体系，不能代替内核。

我现在也跟潘乱一样，天天开着各种 AI 一起脑暴，像一甲一样，有些问题不懂就问 AI，还开着联网搜索，效率还不错，但最后，这些 AI 的东西，还得变成自己的东西。

 

04

后 AI 时代的教育：人类该往哪里去？

 

张鹏： AI 的能力这两年也进步地非常快，一开始我们说可能先替代文科生未来的一些工作，结果 AI 的理科能力很快也都跟上来了。这对于未来人们的职业发展会有怎么样的变化？最基本的，现在懂 AI 的家长，应该怎么帮助持孩子报志愿？

潘乱：我会推荐他们学个手艺。高薪的中产文理科工作会很快被 AI 侵蚀 ，这一定是最卷的领域。因为大家对「学习改变命运」的信仰惯性很难转变，也未必需要转变。这是社会的最大公约数，意味着这是一个无穷无尽的卷的道路。无论学文还是学理，最后都落在这个象限里。所以不如学个 AI 干不好的，比如学怎么做金镶玉、雕刻玉器。

所有工业化、批量化、方法论化的东西，某一天都绝对会被 AI 超越。像我这样的二本学生，来自苏北农村，没什么社会资源、没有成本犯错，需要先考虑生存、获得收入。我的建议只是其中一种可能性，也许会被别人喷，但这是现实。

张一甲： 我当时报志愿的时候，其实也困惑要选什么专业，后来一个哥哥建议我，，大学四年要选最难的专业，比如数学或物理。因为人生很少有四年时间沉浸式地搞一个非常艰难的学问，这对脑力、思维、专注力、意志力都是极强的训练。我觉得有道理，就选了数学。

到今天我也不希望别人只从实用主义出发选专业。越实用越卷，热门方向很快也变得更卷。而且同样分数的两个孩子，他们的天赋、兴趣、好奇心都不同。外部的计算可以越来越精确，比如 AI 报志愿、基因检测，但最终还是看你想成为什么样的人。

张鹏： 结论上唯一正确的就是：家长首先要关心孩子想学什么。motivation（自驱力）是人类最后的阵地。我们对某些东西的热爱，是 AI 不具备的原生特质。

同时可能要围着兴趣走，早点把 AI 配在孩子身边，用 AI 提升效率，不只是拿高分，而是探索、强化学习曲线。哪怕换方向也没关系，以前人一辈子可能只能换三次，现在很快就能换。

潘乱： 我想起我之前跟一个教育公司的创始人聊的时候，我们就聊到教育的本质是什么？教育的本质是为了实现人的自我发展。自我和发展这其实两码两个事情。

我们所有人都侧重点在后一条，都是在侧重发展这一条，但是在自我这一条就是大家其这其实关注度就是很少很少。其实现在是一个需要开始关注自我的时代了。因为你再发展你也发展不过 AI。

AI 未来是无限的供给，在所有的领域里它都会发生作用。我们未来的发展是要关心自己，而不是一直关心，我这个社会里面去做哪个牛马和螺丝钉能够有最高的效率，哪的需求供给不够，我就适配哪个。

张鹏：今天 AI 还会有这不行，那不行的时候，长期来看，如果要过两年再上大学，过五六年再进入社会，那个时候世界可能已经发生了重大变化了。所以更好的策略是首先关注自我。

那说到这个话题，AI 在考试上已经超过 99.99% 的人类了，轻而易举地超过了我们多年的寒窗苦读，那应试教育本身，还有意义吗？

张一甲： 我想先为应试教育「洗个白」。从小我们提到应试教育，总带着负面色彩，比如死记硬背、题海战术、工具化学习等，但其实应试教育在高维度智力筛选上是高效的。

它筛选出来的尖子生，通常不是靠死记硬背，而是训练出了一套完整的学习方法、系统性的思维、快速掌握知识的能力，以及专注力、意志力、延迟满足等品质。应试教育的目标不等于死记硬背，它培养出的顶尖学生思维能力往往更强。

第二点，AI 本质上就是应试教育的终极形式。AI 所做的事，本身就是一个超高效的「应试机器」。所以我们看到，最近 Meta 挖人，也是挖到了很多中国人，他们早期就是中国应试教育的佼佼者。这是很合理的。应试教育培养出来的最强的学生，筛选出的能力，恰好和 AI 的能力其实是正相关的。会应试的人，可能也比较会搞 AI 应试。

潘乱： 首先我也认同应试教育不等于死记硬背。

但我们前面聊到了，接下来的教育，就是要自我发展。从这个角度出发的话，教育的目的就绝不应该是继续筛选更多人进入高等学府，而是要培养更多的人，适应未来社会，在今天可能加上，与 AI 攻错。

如果真的继续按应试教育进行筛选，我是一个江苏人，然后你知道我们那边中考就是筛掉 50%，有 50% 的孩子他是没机会去读高中的。对，真的是一半啊。那这部分人他能去哪送？真的送去职高吗？我们现在对职高也还有一些刻板印象。

应试教育做筛选很有效率，能快速筛出一批人，但是从社会层面上，它也在让更多的人受害。

而且即使是被筛出来的人，他们也不见得在回望这一生的时候，更幸福。我们之前聊教育的时候，找到了人大附中的一些毕业了十年的同学。他们会说最后其实大家的选择都集中在了某几个象限，大厂、金融等等。大家都很高薪、优秀，但是也平庸，选择非常接近。即使是进了 Meta、OpenAI 的顶尖研究院，从某个更大的历史视角上，也是另外一种优秀的平庸。

因此 我们如果去考虑人的自我发展，再看应试教育，我觉得让大家都有基础的知识和素养是更必要的。

就像那句古话说的，「观千剑而后识器，操千曲而后知音」。你得先看过一千把剑，才知道哪一把是好剑；弹过一千首曲子，才能真正懂得音乐。

如果你没有这些基础，那么去看好的电影、听好的音乐会，可能翻来覆去也只会说那两个字，因为你没有更丰富的词汇去形容和解读。你连世界都没见过，又哪来的世界观呢？

未来也不可能人人都是产品经理，人人都是工程师。现在你如果想干好 AI 编程，你原本不是工程师的话，也仍然是很难的。

所以，基于应试的这一套标准，让孩子们去学习必要的知识，是非常有必要的。否则，人就是一张白纸，你就算把 AI 扔给一个在丛林里长大的「狼孩」，又有什么用呢？

张鹏：对于家长来说，有一个终极问题： AI 帮孩子写作业，已经越来越普遍了。你们怎么看这件事，应该鼓励吗？

潘乱： 我的观点是，要分年龄段。

大学生当然应该用，但对于心智还未成熟的小学生，过度依赖 AI ，就像当年的「拍照搜题」一样，会让他们失去独立思考和克服困难的能力。

学习本身就是一个「痛苦」的过程，就像锻炼肌肉，需要经历撕裂和重塑。如果你用 AI 轻易就绕开了所有痛苦，那可能也就失去了真正的成长。

张一甲： 我觉得这根本「没得选」，限制孩子使用 AI 是行不通的，就像我们无法在移动互联网时代禁止孩子上网一样。与其围堵，不如接受「AI 无处不在」这个现实，然后去思考，在这种环境下，学习到底是什么。

AI 在孩子成长中的角色会不断演进，从词典，到搜索引擎，再到思维伙伴。我真正担心的，是学习的「空心化」——你看起来在学习，也交付了学习成果，但知识和能力完全没有进入你的大脑。这比用不用 AI 本身更可怕。

张鹏： 我非常同意。今天的教育，对家长的挑战是空前的。 我们必须从关心「结果」，转向关心「过程」。孩子用 AI 交出一份作业，结果可能很完美，但我们要问的是：你在这个过程中学到了什么？你和 AI 共同探索时有什么启发？你有没有定义一个好问题？

因为 AI 能轻易地给出结果，所以「过程」就成了人类独有的、真正有价值的教育阵地。

 

05

你希望 AI 能力未来更强吗？

 

张鹏：那我再延展一个话题：你们觉得现在的 AI 究竟是在拉平还是在加剧教育和信息的鸿沟？对于小镇青年们、孩子们，未来的机会是变大了还是变小了？

潘乱：主观能动性更强的那些人，他的机会是变得更大，但是对于绝大部分人来说，他们会被这个数字鸿沟拉到非常后面去。

今天大家主要提问来使用 AI，对吧？你给它一个问题，给它一个输入，它是一个输入输出系统。大部分人是没办法去想出一个好的问题的。抖音的日活是百度的多少倍？

用好 AI 需要很多前提：你要会提问、能抵抗娱乐内容的诱惑、有付费能力和好的网络环境。对于那些有主观能动性的年轻人，AI 会对他来说是一个巨大的帮助，他可以就是身处陋室，依然可以跟这个世界去发生共振。

而大多数人，很难去对抗「时间的朋友」。「时间的朋友」是谁？是懒惰、是熵增，大部分人需要与之对抗才能进步，这太难了。

所以，AI 理论上是拉平鸿沟的工具，但现实中，它会放大已有的不平等。

张一甲： 我觉得这个问题很深刻，我直观的答案就是，不一定。

在义务教育和基础医疗这样的普惠层面，AI 会极大地促进公平。可能足不出户就能更加理解世界了。

但再往上，社会可能会形成新的分配形态。比如今天，一个公司「有算力」和「没算力」就是巨大的不平等。 未来，可能会有少数人掌握着具备巨大杠杆效应的「高阶 AI 」，从而分配更多的社会资源，别人只能做数据提供者和应用者。

就像过去有人有房，有人没房，就有了巨大的社会不平等。这个新的「分水岭」具体是什么我们还不知道，但它很可能会存在。

张鹏： 一甲说的这个很关键，因为就是 这个世界里边最重要的生产资料，到底未来是什么， 最终会落到生产关系上，这个社会里边的价值流转的结构，最后又会是什么？现在还不知道。这最后会和整个大环境相关，是一个很复杂的问题。

张一甲： 我觉得就进化论一样，我觉得教育很大程度上是要建立一个人的适应能力。人类都是早产儿，跟其他动物相比，是所有技能都没有的，其实父母教给孩子的就是基础的生存技能，然后靠它自己对大自然、对变化的这种适应能力。

我觉得 AI 极大程度上增强了未来的不确定性，未来的个体要拥有更高的适应性，才能生存。

潘乱： 你的靠谱、你的认真、你的勇气、你的胆识，人的自我迭代，自学能力，这些是永远重要的。

张鹏：我觉得最后一个问题是大家都可以分享一下，从自己出发，当这个技术出现之后，最终我的位置是什么？你们担心自己被替代吗？

潘乱：我一丁点没有被替代的恐惧。 因为两个点。

第一个点是，刚才聊了生产力跟生产关系，AI 发展到现在，社会的资源在当下它并没有变得更多，也没有一个新的平台冒出来。那其实意味着什么？就是没有新的流量分配，就是也没有新的变现模式，我们作为创作者群体，应对的平台的各个要素都没有变化。

只有一个事情发生了变化，那就是大家创作内容的效率发生了变化，其实 AI 只变了这一个事情，让我们变得更有效率了。

那在已经有一定连接关系，已经占优的人，其实是处于一个更好的升位的，我们也用一个说法叫你有 IP，有 IP 你可以变得更勤奋，有更多产能，尝试更多的事。

另外一个点，AI 的核心能力在于「输入」，也就是提出好问题的能力。我一直记得雷军问傅盛的那个故事，傅盛说 360 的成功，周鸿祎功劳更大，因为是他把一个开放性命题，变成了一个封闭性的问题——「如何做好一款安全软件」。人的「输入」能力是不均等的，我需要做的，就是不断夯实我的输入能力。

我今天已经逐渐地开始选择用付费墙的方式，我去订阅一些杂志了，有点逆潮流，但实际上让你处在了一个更好的位置上。

张一甲： 首先我认为我们三个都不会被替代。

就像刚才潘乱说的例子，我们作为一个公司的负责人或者 IP 的主理人，我们其实是需要在开放环境定义一个封闭的问题的——我们做什么、不做什么，并为之承担风险。这个过程需要的是信念和坚持，是 AI 无法替代的。

AI 可能会给你帮助，但是为什么做，能坚持多久，能不能克服一些局部的问题完成长期的目标，是要我们自己承担的。

另外，我对人本身有信心。生命是熵减的，有自由蓬勃的力量。即便 AI 在各项技能上都超越人类，但人作为生命体，一定会发挥其独特的生命力，去寻找到「生而为人」的意义感。我永远站在人类这边。

张鹏： 我也分享一下。我其实特别希望被替代。但是我要加个引号，我的意思是，我希望 AI 能够替代某些我已经熟悉的事情，让我能被解放出来，去探索更多未知的新领域，让我们的一生能活出几辈子的精彩。

这个世界的摩擦力是很大的，做一件事就要一个复杂系统来支持你，很难把一个阶段已经做成的事放在那里，自由地去探索自己的另外的可能。

我认为，人类最宝贵的是无知无畏的力量。所有伟大的创造，都源于此。AI 应该支持我们的无知无畏，它知道我们所不知道的，能降低我们探索的代价。所以，我希望 AI 能够大步快跑，帮我们捍卫自己内心的那股力量，那才是生命最本质的、熵减的状态。

*头图来源：豆包生成

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