OpenAI 创始人建议孩子培养“学会学习”、韧性、理解人性的能力，而非特定技能，以应对 AI 时代的挑战，要将热爱融入学习。
原文标题：Open AI创始人山姆·奥特曼最新访谈：您会建议孩子学什么，才能确保 30 年后不被 AI 取代？
原文作者：图灵编辑部
冷月清谈：
怜星夜思：
2、文章中提到“AI 时代最稀缺的是能点燃十年冷板凳的原始热爱”，但是如何才能找到并保持这种热爱呢？
3、文章提倡“与其耗尽心力追求从 95 分到 100 分的‘完美一跃’，不如在确保学业稳居优秀线后，将剩余时间投入到真正热爱的领域中”，你觉得这个观点适用于所有孩子吗？在实际操作中可能会遇到哪些阻力？
原文内容
在最近的一次行业峰会上，一个记者拦住了 Open AI 创始人山姆・奥特曼，抛出了一个戳中全球家长心巴的问题：“您会建议孩子学什么，才能确保 30 年后不被 AI 取代？” 这个问题点出了当下所有家庭的集体焦虑 —— 当 AI 能写诗、编程、解题，甚至完成部分职场工作时，我们到底该教孩子什么，才能让他们在未来的竞争中站稳脚跟？
面对记者的提问，山姆・奥特曼的回答出人意料，却又直指核心。他没有推荐任何具体的技术课程，而是给出了三种“元能力”。
第一是放弃 “技能灌输”，转向 “学会学习”：奥特曼强调，未来社会的变化速度会远超今日，“许多现在的工作将会消失，同时会出现大量目前无法想象的新行业”。因此，比掌握任何一门具体知识更重要的，是掌握 “学习如何学习” 的底层方法。
第二是告别 “完美主义”，培育 “韧性与适应力”：他认为“变化将成为未来的常态”未来最需要的，是“能坦然面对失败和不确定性，并将挑战视为成长机遇” 的人。
第三是跳出 “人机竞争”，深耕 “理解人的能力”：他认为“AI 虽然强大，但它无法真正理解人性的复杂和情感的微妙”。
奥特曼给出了AI时代，学什么，怎么学的一个思路。这正好与和渊老师的观点相吻合。
01
AI 时代，我们还需要学习吗
在技术革命重塑世界的今天，AI 正在悄然打破知识的围墙：当偏远山区的学生通过新型的学习方式获得清华、北大的名师课程时，当智能导师用全息投影重构物理实验的底层逻辑时，优质教育资源的时空壁垒正在消解。
更值得期待的是，AI 催生的新兴职业生态——从数据标注师到 AI 训练师——正在构建无须传统学历认证的上升通道，让能力本身成为新的通行证。
有人会说，既然 AI 什么都懂，那我们直接问 AI 就好了，为什么还要学习？因为你的提问水平，决定了 AI 给出答案的质量——只有经过系统学习，你才能提出精准的问题、辨别答案的真伪、整合碎片信息，最终形成自己的独立见解。
其实，AI 如同普罗米修斯之火，能释放多大能量取决于执火者的智慧。如果你是一个高中生，那么 AI 便能帮你梳理基础题目的解题思路；如果你是一个大学生，那么 AI 便能与你探讨社会热点的深层逻辑；如果你是一个博士生，那么 AI 便能成为你的科研伙伴，为你的研究框架提供跨学科视角和创新启发。
而这个认知跃迁的过程，恰恰需要持续的学习来锻造，它并非一蹴而就的突变，是通过你的深度阅读、系统性思考逐渐积累起来的。在这个意义上，终身学习不再是选择，而是我们与时代对话的基本姿态。
02
原始的热爱才是我们学习的动力
当饺子导演以“啃老”三年的蛰伏坚守动画梦想，当王兴兴（宇树科技创始人）在拆解家电中叩启机械世界的大门，当梁文锋（DeepSeek 创始人）的父亲递上螺丝刀，默许他进行“拆解 – 重构”的试错，当陈氏兄弟（寒武纪创始人）的父母用《十万个为什么》替代题海战术，任由兄弟二人自由探索——这些打破常规的选择，都在告诉我们一个真理：AI 时代最稀缺的不是知识储备，而是能点燃十年冷板凳的原始热爱。
AI 可以存储海量知识，但它无法替代人类对未知领域的本能好奇。当王兴兴拆解电器时，他并非为了应付考试，而是被机械运转的奥秘深深吸引；当陈氏兄弟沉迷于《十万个为什么》时，他们的父母没有用“刷题”压制这份热情，而是选择守护这种“无用”的探索。这些看似“不务正业”的行为，最终却孕育出了颠覆行业的创新。这是因为，真正的创造力，往往诞生于对问题本身的痴迷，而非功利性的目标。
知识会过时，工具会迭代，但一个人对某个领域的热爱，能支撑他跨越技术的变迁。梁文锋父亲那句“拆完装回去”命令的背后，不仅是对孩子动手能力的信任，更是对“试错精神”的鼓励。AI 可以解答问题，但它无法教会我们如何提出好问题；AI 可以生成代码，但它无法赋予我们解决复杂问题的耐心。而所有这些能力，恰恰需要从热爱中“生长”出来。
真正的热爱，能让我们在时代的洪流中保持清醒。当你为一个问题辗转反侧时，当你为一次实验失败反复尝试时，你正在训练的就是一种 AI 无法替代的能力——深度思考的韧性。这种韧性，才是未来社会中区分“工具使用者”和“问题解决者”的关键。
许多同学说“不喜欢学习”，其实他们反感的是填鸭式灌输知识对好奇心的扼杀。人类对未知事物有天然的好奇心，是天生的学习者——婴儿通过触摸认识世界，孩童通过提问理解规律，成年人通过实践验证猜想。要找回学习的原始动力，我们需要重新定义“学习”的边界。
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从“有用”到“无用之用为大用”：允许自己将时间花在看似无用的兴趣上。喜欢画画？可以用 AI 工具尝试数字艺术；痴迷历史？可以用 AI 技术复原古代场景。这些“不务正业”的尝试，反而可能会成为未来创新的起点。
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从“被动接受”到“主动创造”：与其机械背诵编程语法，不如用 AI 助手开发一款小游戏，在实践中掌握编程思维；与其死记硬背历史事件，不如用 AI 工具生成一段虚拟对话，亲身体验历史人物的抉择。当学习变成创造的过程，热情自然会燃烧。
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从“独木桥”到“旷野”：教育不应只有一条赛道，也不应只有一种评价维度。根据多元智能理论，每个孩子都有自己擅长的方面：有人擅长逻辑，有人热爱艺术，有人痴迷手工——AI 时代需要多元化的能力，发展自己的“板”，一定会比补足短板得到更多的奖赏。
03
AI 时代，我们秉持的学习价值观
从小到大，我们被灌输着一条“成功路径”：成绩好→上好大学→找好工作→赚大钱→成为人生赢家。在我的调研中，有 80% 以上的孩子是这么想的。
但在 AI 时代，这条流水线式的进阶路径正在逐渐失效。当 AI 能替代重复性劳动，甚至完成部分创造性工作时，单纯依赖学历和职位的“线性思维”已无法应对未来的不确定性。
父辈的经验建立在“稀缺社会”之上——教育资源有限，学历是稀缺凭证，职业路径相对固定。但在 AI 驱动的“丰裕社会”中，知识本身变得廉价，职业边界日益模糊。
一个我们不得不接受的现实是，名校文凭未必能保障高薪工作，一名高级蓝领工人却可以凭借出色的技术获得高薪。而更严峻的现实是，若我们盲目遵循旧路径，则很容易陷入“为卷而卷”的怪圈：拼命“刷题”进入名校，却发现所学技能早已被 AI 取代；削尖脑袋挤进热门行业，却因缺乏内在动力而迅速倦怠。
在 AI 时代，那些敢于选择冷门领域、敢于坚持独特兴趣的人，反而可能会开辟新蓝海。
我认为，与其耗尽心力追求从 95 分到 100 分的“完美一跃”，不如在确保学业稳居优秀线后，将剩余时间投入到真正热爱的领域中。清华、北大之争如同攀登珠峰的最后 500 米——氧气稀薄、风险陡增，每前进一步都需要付出指数级增长的代价。
而现实中，人生的成就从不局限于学历的“顶峰”。这也正是我选择从脑科学、认知科学、AI 等多个方面展开写作的初衷——希望通过提升学生的学习效率，帮助他们实现高效学习，从而节省出更多时间用于发展个人特长和培养兴趣爱好。
以宇树科技创始人王兴兴为例，他英语成绩不太好，本科就读于浙江理工大学，考研时也未能踏入心目中的理想大学——浙江大学的大门，但这些“不完美”反而让他有更多时间钻研机器人技术。
当别人为提升那决定性的 5 分而熬夜苦战时，他却在实验室里拆装机械、调试代码，最终创造出了全球领先的足式机器人，让机器人领域的标杆企业波士顿动力都为之侧目。
与其在“卷王赛道”上消耗青春，不如把 95 分的学业作为底气，用省下的时间浇灌兴趣的种子——或许你热爱的编程、艺术或手工，正是未来颠覆行业的火种。毕竟，社会真正稀缺的从来不是“满分学霸”，而是那些敢于用热爱定义人生赛道的“偏执狂”。
我们需要摆脱过往价值观的路径依赖。就连电影《哪吒 2》中的东海龙王敖光都这样对儿子敖丙说：“父王只是想用自己的经验为你谋个幸福，但现在看来，父辈的经验毕竟是过往，未必全对，你的路还需你自己去闯，今后，忠于你内心的选择吧！”传统的价值观是“doing–having–being”，也就是“我做了什么，所以拥有了什么，最终会成为什么”。
但我觉得我们应该转换一种思维模式，也就是把上面的顺序倒过来。首先，思考你想要成为（being）什么样的人，是热爱探索的科学家，还是用艺术表达观点的创作者，或是用技术解决社会问题的工程师？这个问题没有标准答案，但它是所有行动的起点。
然后，付诸行动（doing），目标明确，勇往直前，去做社会真正需要的事情。至于拥有（having）了什么不用太介意，金钱、地位、荣誉，这些不应是人生的终极目标，而是你践行价值观过程中的副产品。
真正的教育是让每一颗种子在属于自己的季节破土而出。当教育焦虑裹挟着我们不断追逐分数的时候，创新者们用事实告诉我们：真正无法被算法替代的，可能是那些分数之外的东西，比如对未知领域的天真好奇、对冷门赛道的孤注一掷、对自我信念的偏执坚守，等等。
或许，孩子们，你们应该保留些“不合理”的棱角，在成绩之外，腾出时间，在卧室里拆装天马行空的梦想，在无人问津的边缘地带开垦属于自己的荒原。毕竟，改写时代剧本的，从来不是标准答案的复读机，而是敢于把人生过成一场伟大实验的破局者。
AI时代，我为你们加油！
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