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Demis Hassabis 与希腊总理 Kyriakos Mitsotakis 在雅典卫城下的希罗德·阿提库斯剧场进行对话
Demis Hassabis（右）与希腊总理 Kyriakos Mitsotakis（左）在雅典卫城下的对话现场。(Credit: AP Photo/Thanassis Stavrakis)
主角是德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis），Google DeepMind的CEO，一位新晋的 2024年诺贝尔化学奖得主 [1] 。他站立的地方，是西方理性与文明的源头；而他口中吐露的，却是一则关于一种“非人”智能的终极警告。
这场对话并非科技的颂歌，更像是一次来自未来的“神谕”。哈萨比斯平静地预测，拥有与人类同等甚至更高智慧的通用人工智能（AGI），可能在短短十年内到来。他描绘了一个“激进的丰裕”（radical abundance）时代，但也毫不讳言其带来的巨大风险。
面对这股无法逆转的浪潮，他给出了唯一的答案：“下一代人最重要的技能，将是‘学会如何学习’（learning how to learn）。”
这句看似老生常谈的话，在雅典卫城的背景下，显得格外沉重。它不再是一句励志口号，而是一场生存预警。它预示着，我们每个人赖以生存的知识、经验和技能，正在经历一场前所未有的价值重估。
价值重估——为什么你的经验，正以前所未有的速度贬值？我们对技术变革的感知，常常是线性的，但人工智能的进化却是指数级的。我们正处在这条指数曲线陡然上扬的“膝盖点”（Knee of the Curve），过去的经验不再是可靠的向导，未来的变化将远超最激进的想象。
AI加速度：我们正处在指数级增长的“膝盖点”想象一位2020年毕业的法学生，他引以为傲的是自己能清晰地记得所有关键法条。但短短几年后，他震惊地发现，AI不仅能在一秒内完成同样的工作，甚至在美国统一律师资格考试（UBE）的模拟测试中取得了据称是 前10%的成绩 [2] 。这并非个例，在德国的国家医师执照考试中，AI的表现甚至超越了 99%的人类考生 [3] 。
这背后，是一场认知能力的暴力革命。AI的通识理解能力（MMLU得分）实现了翻倍式增长；它赖以学习的训练数据，规模跃迁了50倍；而这一切的实现成本，却在以每年50%的速度急剧下降。
认知能力指数增长：通用知识翻倍-数据规模50倍-记忆500倍-成本降50%哈萨比斯本人的成就，正是这场变革的最佳注脚。他的DeepMind因开发出能够精准预测蛋白质折叠的AI系统AlphaFold而获得诺贝尔奖。这项工作在过去需要顶尖实验室花费数年时间，而AlphaFold将其缩短至几分钟。这直接导致了全球公开的蛋白质结构数据从约20万个爆炸式增长到超过2.14亿个，正如 《Nature》子刊的报道 [4] 所揭示的，一场“结构生物学通胀”由此开启。在药物发现领域，已有团队基于AlphaFold预测的结构，在短短30天内就找到了有效的目标抑制剂（ Chemical Science [5] ），而支撑这一平台的Isomorphic Labs公司，已经与制药巨头礼来、诺华签署了总额近30亿美元的合作协议， FierceBiotech对此进行了详细报道 [6] 。
当AI开始以前所未有的方式加速科学发现时，它对我们普通人的职业冲击，同样是颠覆性的。那些曾经需要多年苦读才能掌握的专业知识，正在被AI迅速“商品化”。
知识的“价值转移”：你的知识资产正在加速折旧在AI时代，一个全新的经济学规律正在显现：静态知识（你知道的具体事实、技能）的价值正在迅速贬值，因为AI可以无限量、零成本地供给。真正稀缺的资源，是动态的、创造性的学习能力（你如何去知道）。
“知识半衰期”这个概念，即某一领域内一半的事实被证伪或过时所需的时间，正在被AI急剧压缩。一篇 《哈佛商业评论》的文章 [7] 指出，如今一项技能的平均半衰期已不足5年，而在技术领域，这个数字更是低至2.5年。世界经济论坛在其 《2023未来就业报告》 [8] 中则预测，未来五年内，高达44%的核心工作技能将被重塑。
就在几年前，华尔街的初级律师们还以通宵审阅合同为荣，他们的核心价值在于快速、准确地从海量文件中检索关键条款。如今，一款名为“Harvey”的法律AI，可以在几分钟内完成这项工作。全球顶尖的安理国际律师事务所（Allen & Overy）已在其43个办公室全面部署Harvey，在试点阶段，3500名律师发起了超过4万次查询， 《金融时报》对此进行了报道 [9] 。初级律师的角色，正从“动手执行”转向“策略制定+AI结果审核”，价值点从“我知道什么法条”转移到了“我该如何提出一个AI无法提出的创造性问题”。
同样的故事发生在设计行业。Midjourney等AI绘画工具的出现，让“绘画技法”本身的价值大幅下降，而“审美、创意和叙事能力”的价值则空前凸显。可口可乐等品牌已经开始利用生成式AI，在数天内完成过去需要数周才能完成的广告创意和素材生产， 其AI创意平台“Real Magic” [10] 就是这一趋势的明证。
“工业时代”的教育，正在困住“AI时代”的你我们中的绝大多数人，都是“工业时代教育模式”的产物。这套体系诞生于19世纪，其核心目标是为工厂流水线培养标准化、可互换的“螺丝钉”。它通过分龄编班、学科壁垒、标准化考试，将知识以一种固定的、可测量的方式灌输给我们。
这套体系在过去是高效的，但面对充满不确定性的AI时代，它正在失效。正如教育家肯·罗宾逊爵士在其著名的演讲 《改变教育范式》 [11] 中所批判的，这种“工厂模型”扼杀了创造力，奖励的是记忆和服从。它让我们习惯于成为一个“知识的容器”，而非一个“学习的引擎”。
美国教育部在其 《人工智能与教与学的未来》报告 [12] 中也明确指出了这种错配，强调教育系统需要从标准化转向个性化，培养学生与AI协作解决复杂问题的能力。
当AI能够比我们更快、更准地“记忆”和“计算”时，这套教育体系培养出的核心能力，正面临着被釜底抽薪的危险。
“学会如何学习”——通往未来的唯一“元技能”当旧地图不再可靠，我们唯一能做的，就是学会如何绘制新地图。哈萨比斯提出的“学会如何学习”，正是这种绘制新地图的能力。它不是一句“终身学习”的空洞口号，而是一种可习得、可训练的“元技能”（Meta-skill）。
从“知识的搬运工”到“学习的架构师”为了理解“元技能”，我们可以做一个类比。
App vs. OS： 学习一项具体的技能，就像在手机上安装一个App。而“元学习”，则是升级你大脑的“操作系统”（OS）。你可以不断安装新的App，但如果操作系统老旧卡顿，最终还是会被淘汰。你需要的是一次彻底的OS升级，让你的大脑能够更高效地获取、处理和创造知识。
渔夫 vs. 造渔网的人： 传统的学习是给你一条“鱼”，或者教你一种“渔”的方法。而“元学习”，是让你成为那个能根据不同水域、不同鱼群，设计和制造出不同“渔网”的人。
“元学习”的核心，是从被动接收知识的“搬运工”，转变为主动构建知识体系的“架构师”。
“元学习”的三大支柱：成为一个“反脆弱”的学习者学者纳西姆·塔勒布（Nassim Taleb）在其著作[《反脆弱》](
https://en.wikipedia.org/wiki/Antifragile_(book "《反脆弱》"))中提出了一个深刻的概念——“反脆弱性”（Antifragility）。脆弱的东西在压力下会破碎，坚固的东西能保持不变，而反脆弱的东西则能在混乱和不确定性中变得更强大。“元学习”的本质，就是让你获得这种“反脆弱性”。它主要建立在三大支柱之上：
支柱一：第一性原理思考（First Principles Thinking）
这是快速剥离问题表象、直击本质的能力。它要求我们抛开类比和惯例，将问题分解到最基本的、不可再分的物理或经济单元，然后从那里开始重新构建解决方案。
伊隆·马斯克是这种思维方式的忠实践行者。当他决定造火箭时，他没有去参考当时火箭的市场报价，而是问：“一枚火箭的原材料——铝合金、钛、铜、碳纤维——成本是多少？”他发现，原材料成本仅占火箭售价的2%左右。于是，SpaceX的目标就变成了：如何用最高效的方式，将这些原材料组合成一枚火箭。通过这种思维，SpaceX将火箭的发射成本降低了近20倍，从航天飞机时代的每公斤54,500美元，降低到猎鹰9号的约每公斤2,720美元，NASA的一份 技术报告 [13] 记录了这一巨大飞跃。
同样，在特斯拉，马斯克没有接受“电池永远昂贵”的行业共识。他计算了构成电池的各种金属（钴、镍、锂等）在伦敦金属交易所的现货价格，发现理论成本下限远低于当时的市场价。于是，特斯拉的目标就变成了如何通过创新的工程设计（如4680电池、一体化压铸）来逼近这个物理成本下限， Business Insider曾对此有过详细报道 [14] 。
支柱二：构建知识框架（Building Knowledge Frameworks）
这是将碎片化的信息，整合成结构化、可迁移的知识体系的能力。诺贝尔物理学奖得主理查德·费曼提出的“费曼学习法”（Feynman Technique）是实践这一点的绝佳工具。
费曼学习法 (Feynman Technique)
核心操作
目标
第一步：选择概念 明确要学习的具体知识点
锁定学习目标
第二步：模拟教学 用最简单的语言向“12岁孩子”解释
强制去术语化，暴露理解盲区
第三步：识别与弥补 找到卡壳处，返回原始资料学习
精准定位知识缺口并补强
第四步：简化与类比 用自己的话和贴切的类比重构解释
形成可迁移的、深刻的“心智模型”
这个过程强迫我们进行“自我解释”，将零散的知识点压缩成可推理的、有因果联系的“心智模型”。一个稳固的心智模型，就像一个知识的骨架，可以让你在未来轻松地挂载新的信息。
支柱三：AI赋能学习（AI-Empowered Learning）
这是把AI从潜在的“替代者”变为强大“学习杠杆”的能力。这需要我们超越把AI当作“高级搜索引擎”的初级用法。
一些前沿的研究和实践，如普林斯顿大学研究者提出的 “思维树”（Tree of Thoughts） [15] 和Google研究者提出的 “自一致性抽样”（Self-Consistency） [16] ，为我们提供了新的思路。你可以让AI扮演“苏格底式的诘问者”，不断对你的假设提出挑战；你可以让它生成多种不同的解决方案路径，并自我评估优劣；你甚至可以把它设定为一个“反思伙伴”，在每次学习后帮你总结得失。这些高级技巧，能极大地深化我们的思考，暴露我们的知识盲区。
从此刻开始，如何升级你的“学习操作系统”？升级大脑的“操作系统”不是一蹴而就的，它需要刻意练习和系统性的方法。
个人层面：三步构建你的“元学习”引擎
诊断你的默认设置： 首先，你需要了解自己当前的“学习操作系统”是哪个版本。花点时间反思：你获取新信息的渠道是什么？你习惯于死记硬背还是探究原理？你更偏爱文字、图像还是视频学习？一个简单的自测清单可以帮助你开始。
设计个性化学习流： 结合AI工具，为自己设计一个从“信息获取 → 处理 → 内化 → 输出”的闭环工作流。例如，用Feedly或Readwise Reader进行信息聚合，用ChatGPT进行初步消化和提问，用费曼学习法进行深度内化，最后通过写作或分享来完成输出。
选择一个领域，刻意练习： 将“元学习”的方法论，应用到一个你完全不熟悉的新领域。比如，用一个月的时间，尝试去理解量子计算的基本原理，或者学习一个简单的编程语言。在这个过程中，不断复盘和优化你的学习流程。
那么，个人的“操作系统”升级，与一个组织的命运有什么关系？答案是： 一个组织，本质上是无数个个体‘学习操作系统’的集合。 当组织中大部分成员的OS还停留在工业时代，即使引入再先进的AI工具，也只会产生排异反应，无法真正转化为生产力。一个真正的“学习型组织”，其前提是赋能并要求每一个成员完成“元学习”的升级。
组织层面：“学习力”是未来唯一持久的护城河“元学习”的能力不仅适用于个人，更是一个组织在AI时代生存和发展的关键。未来的企业竞争，本质上是“组织学习速度”的竞争。
一个绝佳的正面案例是NVIDIA。它早已不是一家单纯的“游戏显卡公司”。从2006年推出CUDA编程平台开始，NVIDIA就开启了向“学习型组织”的转型。它不仅仅是卖硬件，更是通过构建一个庞大的软件和开发者生态，将整个行业的学习和创新，都沉淀在自己的平台上。2019年对Mellanox的收购，更是让其学习边界从“芯片”扩展到了“数据中心级”的系统工程。NVIDIA的成功，是组织学习力战胜单一产品优势的典范。
反面案例则令人警醒。诺基亚和柯达的失败，并非因为他们“看不到”智能手机和数码相机的趋势。事实上，柯达早在1975年就发明了第一台数码相机。他们的失败，是“组织学习系统”的失灵。INSEAD的一项 研究 [17] 指出，诺基亚内部的“集体恐惧”文化，导致负面信息无法上传，组织陷入“时间近视”，最终错失转型良机。而柯达则被其在化学胶片时代的巨大成功所束缚，其积累的能力和学习曲线无法迁移到全新的数字平台生态中， 《MIT斯隆管理评论》 [18] 对此有深刻的分析。
对于我们个人而言，在选择职业时，判断一家公司是否是“学习型组织”——它是否鼓励试错？是否为员工提供持续的学习资源？其内部信息是否透明流通？——可能比判断其当前的市场地位更为重要。
结语：这不是一场技能革命，而是一场“第二次启蒙”回到雅典卫城下的那场对话。哈萨比斯的警告，与其说是一场关于技能的革命，不如说是一次面向未来的“第二次启蒙”的号召。
第一次启蒙运动，将人类从神权的束缚中解放出来，确立了理性和科学的价值。而这一次，AI正在将我们从重复性的、可计算的脑力劳动中解放出来。它迫使我们重新思考“人”的价值。
人的核心竞争力，不再是像机器一样去记忆和计算，而是我们永无止境的好奇心、提出深刻问题的能力，以及“学会如何学习”的元认知本身。
未来，最高级的智慧形态，既不是纯粹的人类智慧，也不是纯粹的机器智能，而是深度融合的“人机协同智慧”。未来的顶尖科学家，可能不再是独自在实验室里苦思冥想，而是与一个AI研究伙伴协作。科学家负责提出颠覆性的假设和设计思想实验，AI则在几小时内完成数百万次模拟，并从海量数据中找出最关键的变量。这种“人类提问+AI探索”的模式，将是“第二次启蒙”时代最激动人心的创造力引擎。
最终，我们每个人都站在了这场认知革命的十字路口。为了迎接未来，你将从何处开始，升级你的“学习操作系统”？
参考资料
[1]
2024年诺贝尔化学奖得主:
https://techxplore.com/news/2025-09-google-ai-scientist-generation-skill.html[2]
前10%的成绩:
https://cdn.openai.com/papers/gpt-4.pdf[3]
99%的人类考生:
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10884900/[4]
《Nature》子刊的报道:
https://www.nature.com/articles/s44386-024-00001-2[5]
Chemical Science: https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2023/sc/d2sc05709c
[6]
FierceBiotech对此进行了详细报道:
https://www.fiercebiotech.com/biotech/alphabets-isomorphic-stacks-two-new-deals-lilly-novartis-worth-nearly-3b-ahead-buzzy-jpm[7]
《哈佛商业评论》的文章:
https://hbr.org/2023/09/reskilling-in-the-age-of-ai[8]
《2023未来就业报告》:
https://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_2023.pdf[9]
《金融时报》对此进行了报道:
https://www.ft.com/content/baf68476-5b7e-4078-9b3e-ddfce710a6e2[10]
其AI创意平台“Real Magic”:
https://www.coca-colacompany.com/media-center/coca-cola-invites-digital-artists-to-create-real-magic-using-new-ai-platform[11]
《改变教育范式》:
https://recit-nomade.uqam.ca/sites/nomade.aegir.nt2.uqam.ca/files/rsa-lecture-ken-robinson-trans**t.pdf[12]
《人工智能与教与学的未来》报告:
https://www.ed.gov/sites/ed/files/documents/ai-report/ai-report.pdf[13]
技术报告:
https://ntrs.nasa.gov/citations/20200001093[14]
Business Insider曾对此有过详细报道:
https://www.businessinsider.com/elon-musk-first-principles-2015-1[15]
“思维树”（Tree of Thoughts）:
https://arxiv.org/pdf/2305.10601.pdf[16]
“自一致性抽样”（Self-Consistency）:
https://arxiv.org/abs/2203.11171[17]
研究:
https://knowledge.insead.edu/strategy/who-killed-nokia-nokia-did[18]
《MIT斯隆管理评论》:
https://sloanreview.mit.edu/article/the-real-lessons-from-kodaks-decline/