很值得一听的李飞飞播客（ 网页链接 ）。
摘几个有意思的点。
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AI 就是一项技术，意思就是它是一把工具，一把非常强大的工具。但它是人可以用来把事情做得更好的工具，同时我们也必须非常、非常警惕它该怎么用。
我们教孩子使用工具，从火到电，再到互联网；现在，作为一个物种、一个社会，我们也得学会这件事。
而眼下最该有、却恰恰缺席的，是那个“细微的中间地带”：我们怎么用它做好事？怎么避开它的陷阱？作为一个文明，我们要怎么带着这件“文明级的工具”往前走？
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这是一段变化的时期。变化可能意味着失去：失去旧的习惯，失去过去几十年里我们熟悉的那种舒适。
但它也可能是机遇——为接下来要来的东西，为我们可以做得更好的东西。
怎么从困惑和失落的那一端，走到机遇这一端？
作为个体，答案其实是每个人的责任：去学习，去拥抱新的技能，在智识上对这份可能性保持开放。
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“创业者”这个词，恰恰是“能动性”（agency）的同义词。
你可以是医生，是专科医生，是 K-12 的老师，能动性才是关键。
面对一项认知能力如此先进的技术，你要勇敢，要守住你作为人的能动性，去驾驭这项技术，去用它，去熟悉它。不要害怕，不要躲开。
每个人都可以在自己的手艺上、在自己想做的事情上，成为一个“有创业者精神”的人。
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不同意“我们在自动化智能”“智能的成本要归零了”的说法。
先说工业革命：工业革命并没有自动化劳动。它让劳动更高效，它把劳动的规模放大了，它改变了劳动力市场，但它没有自动化劳动。
而且，我们不能暗示劳动是非智能的——这是一个非常、非常错误的前提。
体力劳动、脑力劳动、情感劳动，人类的活动和人类的智能是深深缠绕在一起的，而人类的智能至今仍是自然界里一个没有解开的谜。我们并不了解人类智能到底有多深、有多少细微之处。
任何声称“智能的成本会归零”的人，都是在做一个不负责任的论断。
人类的智能太深了。除了我们更熟悉的语言智能，我们还有感知智能、空间智能、物理智能、情感智能。还有创造力，每个人的创造力，来自他们大脑里不同的部分，也来自他们整个人生。
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每一所学校、每一间教室都应该拥抱 AI，每一个学生都应该拥抱 AI。
但我们也有一份共同的责任：把老师、教育者和学校管理者都纳入这场关于 AI 的讨论，给他们看一条可行的路径，一条能守住教育目标本身的路径。
教育的目标不是一个工具，教育的目标不是开卷还是闭卷考试，教育的目标也不是标准化考试的分数。教育的目标是培养人——让每一个人都能成为他所在社区和社会里有意义的贡献者，过上一种有意义的生活。
AI 不该把这些根本的东西拿走，AI 应该帮我们更好、更有效地实现这个目标。
而现在这种极端简化的二元争论（“这算不算作弊”“开卷还是拿走 AI”），根本不是我们该待的地方。
我们该看的，是怎么给老师赋能，怎么给学生赋能，怎么重构我们的课堂，怎么重新思考考试、标准化测试和大学录取，怎么重新思考资源的分配。这项技术正在降低成本、降低门槛，那么我们怎么用它去补给资源匮乏的城区、农村地区、乃至全球南方？
这些才是 AI 与教育里更重要的话题，而我们正在错过这场讨论。
〰️〰️〰️〰️〰️〰️AI 会给人更多的能动性。未来的很多工作，会依赖那些知道怎么非常有效地使用这些工具的人。
举一个具体的例子。过去 20 年里硅谷最热门的工作之一，是产品经理，关于这个岗位性质的变化有很多讨论。10 年前，一个标准的产品经理，更多是用户、市场、工程师之间的那根线，更像一个指挥；他们不用写代码，往往也不是软件工程师。要原型，就去找设计师、找软件工程师，拿到一个原型，发给用户，听用户反馈，再把反馈综合起来。那套产品管理的生命周期，通常要花好几个月。而今天在一家公司里，很多产品经理自己就写代码了。他们不必再等一个团队给出原型，他们可以用 AI 去设计一个很简单的雏形、去做 vibe coding。这就缩短了生命周期。
这并不意味着我们该把设计师或软件工程师去掉，它只是省下了时间，让软件工程师和设计师能去做精妙得多的工作。用户那一端也在变：AI 可以模拟用户行为，有高效得多的方式去触达用户、和用户形成闭环。所以当我看这些年轻的产品经理、当我要招他们的时候，我看的是那些正骑在变化浪潮上的人，而不是还在谈五年前那套教科书流程的人。
无论你在专才这一端，还是通才这一端，你都可以有能动性，你们都该能用工具，以一种独一无二、有创造力的、有深度的方法去做事。
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我用的工具很多，从 ChatGPT 到 Gemini 到 Claude，方式也各不相同。它们有很多功能，能帮我钻研一些很深的话题，也能就是陪我做一次对话。
举个例子，家里负责洗衣服的是我，所以每个周末我都要洗一缸又一缸的衣服。过去那是我听有声书的时间，但有时候光听有声书会腻。就在几个月前我才意识到，我可以一边叠衣服，一边跟 AI 聊一个很深的话题。
〰️〰️〰️〰️〰️〰️什么是空间智能？它是一个统称，涵盖人类在这样一个 3D 环境里展现出来的多种能力。
我们能“理解”正在发生什么——我看到人，看到设备，看到这个漂亮的家；这是空间智能里“理解”的部分。
我们能“推理”——如果我想去冰箱里拿一瓶水，我必须对空间做推理：我可以走上楼梯，我认得那个冰箱，我要规划自己的动作；这是“推理”。
第三部分是“生成”——即使在脑海里，我并没有真的看着你的客厅，我其实对那个客厅长什么样是有画面的；如果我是个更好的艺术家，我还能生成大量 2D、3D 或 4D 的视觉作品。
第四部分，是“交互”——我如何和空间发生互动。还是说叠衣服，那是我最近最喜欢的周末活动；你怎么折每一件衣物、怎么把它们挂进衣柜，那都是高度交互的。
所以空间智能就是这四件事：理解、推理、生成、交互。
它和大语言模型是分开的吗？我觉得它们是互补的。
想想人。要把篮球投进篮筐，首先那是个非常快的动作，人不会坐在那里用语言在心里想、在心里说。但即便是那个动作本身，也是一个高度复杂的智能瞬间，里面有语言推理在起作用：作为运动员，你对“投进还是投丢”“这对比赛、对当下意味着什么”是敏锐的；其中一部分很可能就是以语言的方式在发生的。但看见球场、看见其他球员、瞄准篮筐，那是深深的空间能力；而调整身体的朝向、知道怎么做那个动作，那是深深的身体能力。
我们生活里做的很多事情，其实都是语言智能、空间智能和身体智能的混合。对我来说，它们非常互补，它们一起工作。我深信空间是其中巨大的一块。进化花了五亿多年，才把空间智能带到成熟；而语言智能成熟所花的时间要短得多。所以它是动物和人类一种非常深刻、非常古老、非常根本的智能能力。
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有人问过我，对一个刚刚对 AI 产生好奇的人，有没有什么“解锁”的办法。
我想鼓励有这种感觉的人：去找一个孩子。
你自己的孩子，或者你的侄子、侄女，大概率小于 25 岁。他们几乎所有人，都以某种方式在用 AI 了。
你要做的，是好奇，请他们给你演示一下，他们是怎么用 AI 的。
别把它当成一门技术去担心，而是去好奇他们将要生活的那个未来世界——你的孩子、你的孙辈、你的学生将要生活的那个世界。试着想象：反正你早晚要踏上走进那个世界的旅程，而他们可以当你的向导。
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我们这一代常常哀叹：互联网太多了，社交媒体太多了，AI 太多了。我其实有个反过来的看法。我甚至有点羡慕下一代，因为我觉得他们的世界要多元得多。如果你习惯了泡在 Twitter、X 上，习惯了 Instagram 或 TikTok，你会开始意识到，这个世界充满了各种声音，而不再是世界还很小、很窄时的那一个老师、那一个家长。
我们的新一代，是天生就出生在一个充满声音、充满观点、充满可能性的世界里。那可能让人望而生畏，可能把人带偏——我不是说社交媒体没有问题，它问题很多。
但它也可以是一种机会。你可以用这个现实去提醒年轻一代：看，重要的是你自己的声音，因为没有一个权威的声音，也不是少数几个人握着唯一的扩音器。
这可以鼓励年轻一代重新审视他们所生活的这个世纪。这是一个有很多工具能给你能动性的世纪，这是一个你自己的声音比任何人的声音都更重要的世纪。这和我们这一代非常不一样。