新手奶爸 Sam Altman，给出了孩子在AI时代不被淘汰的三个能力标准，这里边竟然没有编程。

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首先，这是什么时候的事情？9月26号，OpenAI 的创始人 Sam Altman 在德国参加一个活动，叫WEILT AI Summit，就这样的一个活动，接受 WEILT 的主编采访，讲了十几分钟，其中就讲到了未来的孩子应该学一些什么。

首先，Sam Altman 确实是一个新手奶爸。他去年和他丈夫结婚，他是个同性恋，在一个不公开的仪式上结婚，然后呢对外宣布说已经结婚了。今年的2月，他们通过代孕的方式生下了一个儿子。有一些传闻说，这个小孩是经过了基因编辑，或者是通过了一些其他的方式去产生的，但目前并没有一个实际的确认。因为代孕在美国是合法的，如果进行一些更复杂的生殖科技的应用，目前为止，美国的FDA好像还没有批准过类似的流程。

但是，这个小孩到底是使用的谁的基因？这个不确定。通常这种同性恋代孕的子女有两种方式：第一种，他们可能两口子商量一下，使用谁的精子，去找一位提供卵子的人，匿名或者是实名进行体外受精了以后，再去找代孕的母亲，把这个小孩生下来。另外一种方式，两个人都去提供精子，多做几个胚胎之后进行筛选，找到其中最健康最好的这个，找代孕母亲把他生下来。在这个过程中，Sam Altman 跟他丈夫到底是用的谁的遗传基因并没有对外公布，使用的是谁的卵子，或者说是如何去代孕的，这个过程也没有对外公布，只是对外公布了说他们是通过代孕的方式得到了一个儿子。所以，甭管怎么来的吧，他也是一个新手奶爸。

Sam Altman 到底希望孩子们学一些什么呢？

首先第一个是学习的能力。这个非常非常重要。以前我们上大学的时候经常说的什么？大学教的不是知识，而是学习知识的能力。我记得我上大学的时候，大一的第一节课，我的老师就在给我讲这件事情。我们是学计算机的，老师说了说：“现在教给你们的所有这些知识，都已经是过时的了。你一定要在大学期间，学会如何学习新知识的能力，这样才可以应对未来的工作。” 特别是像我们这种学计算机的，日新月异，只要敢停下来，马上落后，这个是没有任何办法的事情。

所以在未来，这也是非常重要的，因为未来的工作岗位、任务都会快速的迭代更新，所以他需要不断地去学习新的技能。像我们现在，其实跟以前的学习已经不太一样了。原来我们需要经过什么1万小时，或者是这种反复练习，对某一些技能进行很深入的研究，才可以去进行相应的工作。而现在有了AI的帮助了以后，比如说像Vibe Coding这样的事情，你可以经过很简短的学习就可以上手去干活了。那么，这可能才是真正未来的一个学习方法，不需要1万小时，你只需要跟AI一起配合，说我现在要学一个什么东西，怎么怎么配合来做一个什么事情，很快就可以上手。这是第一个啊，快速学习的能力。

第二个，沟通、理解和构建产品服务的能力。这个话怎么讲？AI到目前为止，还没有办法去对人的需求进行非常深刻的理解，或者非常细微的理解，这事是没有办法的。经常咱们说一个眼神过去了，你要去理解背后的意思，或者说是很多的潜规则，或者说是表面之下的这些信息，是不会经过语言直接讲出来的。那么，AI是没有办法去理解这一部分的内容的。这一块是人很难被替代的能力，所以这一块一定要很努力地去学习。我们需要去跟人沟通，需要去跟世界沟通，需要去在沟通的过程中，深刻地、细致地去了解别人的需求，这是不可替代的。而且我们了解了这些需求之后，还要去以这些需求为基础，去构建产品和服务，这才是真正应用AI、创造价值的一个过程。说这是未来孩子要去学的，这是沟通、理解和构建产品服务的能力。虽然没有提到编程，但是构建产品服务还是需要编程的，Vibe Coding也算是编程，所以在这一块儿，并没有说我们就不要去学编程了。

第三个，稍微有些悲哀，就是韧性。什么是韧性？因为变化无处不在，而且会越来越快，我们必须不断地学习并适应这种变化，包括我们的孩子都是这样的，稍微有些辛苦。记得我当时去高考报志愿的时候，我父亲问我说：“你喜欢什么？”我说我喜欢计算机，他就很替我难过。为什么？我父亲是学机械的，我母亲也是学机械的，他们那个学科真的是上百年没有什么特别大的变化，学完了以后就可以吃一辈子。而学计算机呢，就像刚才我讲的，毕业的时候就已经落后了，而且我们新学的东西，可能再过个两三年又会落后。所以必须是干到老学到老，不停地学习，其实我到现在为止也在每天的学习。

所以，这个可能是未来孩子们走向社会以后所需要面临的一个常态：每一个人都需要进行长期不断的学习。再有谁说“我想学一个什么手艺，这辈子就躺在这手艺上吃饭了”，或者说“我把这个手艺越磨越精细，就在这个手艺上可以吃一辈子”，可能就很难很难了啊。不是说这种机会就没有了，但是能够获得这种机会的人的比例会下降。

那变化到底能有多快呢？咱们讲了半天，说世界会快速的发生变化，到底怎么个快法？Sam Altman 在访谈里他讲到，即使没有AI，75年也可以轮换一半的职业了。他讲了这样的一个话，有了AI，这个速度会急剧加快。但是75年其实基本上是三代人，我们一代人上班大概也就是上20多年到30年左右，所以75年应该是两代半人，那么在这个过程中你换一半的职业也不算是特别夸张吧。

那么，Sam Altman 提出这个数据有出处吗？他肯定不是拍脑袋来的啊。这个数据呢，是来自于MIT的一项长期研究，他这个研究里发现，当下的职业中，大约六成是1940年以后出现的新工种和新岗位。新职业占比和旧职业消失其实是两个概念。什么意思？就是很多旧的职业实际上并没有消失，而只是说现在总的职业数变多了，这个冒出了一堆新的职业。你比如现在外卖骑手、送餐员，还有像我这样的Youtuber，实际上都是新职业，以前是没有的。但是，这个并不代表说以前的旧职业就没了，只是随着技术的发展，产生了非常非常多的新职业。

人类新职业产生的速度其实是极度不均衡的。有的时候，可能几百年都产生不了多少新职业；有的时候，可能几十年就会产生出一半的新职业来。好像是1830年到1850年，一半的新职业就出来了，实际上就是第一次工业革命，大量的新职业就产生了。在1850年往后，速度又降下来了。1940年往后，二战，基本上是二战开始到现在这一段时间，人类其实是在经历一次科技大爆炸，大量的新的职业、新的行业、新的技术被应用到社会中来，这个是一个特殊的时期。AI肯定会带来更快速的迭代，这个还是没有什么问题的。

在不太遥远的未来，30%到40%的任务会被AI完成。这里还是要强调，这个新出来的这些任务被AI完成了，并不一定就代表着原来由人完成的这部分的任务或者说岗位就彻底消失了。他们可能占的比例会下降，或者是招募的员工的数量会下降，但是并不是彻底就没有了。而且在这个里头，我们用了一个词叫“任务”，Sam Altman 也专门强调了不要讲“岗位”，要讲“任务”。

什么意思啊？原来这是一个岗位，这个岗位会完成很多任务；那边也有一个岗位会完成很多任务。把所有这些任务拼凑在一起，才是我们整个经济社会运行的一个模式。而在不久的将来，30%到40%的任务会被AI完成，岗位肯定会进行新的调整，但是他并没有告诉大家这个岗位具体是怎么调整的。还有一点，不要去讲“替代”，不是说AI替代了哪个岗位，而是有一部分的任务由AI来完成了，原来这些岗位，呃，可能会进行调整，但是具体怎么调整，我们还是要等待社会的演进。

那么，传统的教育体系肯定是无法适应这种变化速度的，即使是编程教育，距离这种要求也是差的很远的。像我以前上大学，上四年学写程序，那么这个过程到现在来说就已经完全落伍了。现在真的是学习一周、上手干活就不是一个什么梦想了。我记得我上大学的时候，有一种书叫《7天学会一种什么语言》或者《21天学会编程语言》，未来可能这个速度还要再提快一些。所以，快速学习能力、敏感细微的理解沟通能力、应对变化的能力与韧性才是最重要的。

这一个访谈里头，Sam Altman 还讲了点什么呢？不光是讲育儿，还要讲其他东西。

第一个，他讲了一个时间线。他讲到2030年前会出现超越人类的AI，也就是ASI吧，超级人工智能。2030年，我们记住这个日子。还有一点，2026年AI领域仍将有大幅跃迁。很多人认为AI领域的技术进步会稳固下来，因为前面2023年往后这几年，每一年都基本上算是日新月异的一个变化。甚至有些人觉得到2025年了，这些大模型好像虽然在更新，但是能力并没有那么大的提升，现在又去开始搞AI agent了。那么，是不是大模型的能力就已经到这了？Sam Altman 说不是这样的，到2026年依然会大跃进，还会有很多新的东西出来。

然后啊，是30%到40%的经济体任务会被AI完成，刚才咱们讲过了。教育下一代，刚才咱们也重点讲过了。

安全以及AI与人的关系呢，这个 Sam Altman 讲了，说不会把人当蚂蚁的。这话什么意思？就是超级人工智能，就已经是超越人类智力水平的这种人工智能了，他们看待人类的方式与人类看待蚂蚁的方式是不一样的。我们老觉得蚂蚁在这，我们要观察一下、饲养一下，或者说是研究一下，这个是人类看待蚂蚁的方式；或者干脆我们就不介意走过去是不是踩中了，或者是什么样的，我们根本就不介意这个事情。他说超级人工智能不会像我们看待蚂蚁那样看待我们的。

那么，超级人工智能会对齐人类的价值观。为什么我们可以这样去看待蚂蚁？因为我们的价值观跟蚂蚁是不一样的。对于蚂蚁来说，种群的利益、族群的利益是第一位的，或者说是女皇或者什么这样的利益是第一位的，其他的事都没有那么重要。而对于人类来说，是完全不需要为蚂蚁的价值观去改变自己的任何决策，所以我们可以这样去看待蚂蚁。而超级人工智能本来就是用人类价值观去训练的，所以他们会去做人类觉得正确的事情，会去避免那些人类觉得错误或者说会对人类造成伤害的事情。

AI有没有意识并没有那么重要，所以他也不建议大家每天去喊着要扼杀AI意识这件事。他说，很多伤害其实不是AI有意识造成的，而是来自于意外或者没对齐。你比如说，咱们原来经常讲一个电车的问题：一个电车轨道上有一个掰道岔的开关，一边要躺着一个人，另外一边躺着五个人，我们到底应该怎么办？这个对于计算机来说，可能一分钟都不用，或者一秒钟都不用，它就已经掰了开关了，直接奔着一个人就开过去了，它会选择一个利益损失最小的方式来去处理问题。但是，这个是跟人处理的方式是不一样的。那么当这样的对齐没有做好的时候，人类就有可能会受伤。

其实我们现在已经看到了很多AI伤害人类的事实案例，并不是由 Sam Altman 和 OpenAI 造成的，而是什么造成的？比如美团的外卖员管理系统，实际上后边也是个AI系统；滴滴的出租车司机管理系统，后边也是个AI系统。他们已经把这些人逼得上蹿下跳了，已经对人类造成巨大伤害了。这个跟AI是不是有意识本身是没有那么大关系的。

再往后，OpenAI 依然是非盈利为核心。当然很多人就关心它：“你到底咋上市？怎么分割？怎么挣钱？你会不会因为挣钱的事情就罔顾人类利益了？”因为 OpenAI 的很多的目标是要去让人类一起进步的。所以说不是这样的，我们依然是非盈利为核心的。

下一个非常有意思：硬件和新形态计算。这个我们知道，OpenAI 收购了苹果前设计师的公司。现在虽然我们还不知道他要做什么，但是他们已经开始跟“果链”下单了。“果链”，是中国原来给苹果做iPhone的产业链，已经开始下单要做东西了。大家还在猜它到底要做什么，但是现在基本上确定，它是一系列的产品，或者说是一个设备家族，叫a family of device，大概是这样的一套东西。

那么这个东西到底是，或者这一套东西到底是如何去改变人与计算机之间的交互的？他讲到他要从“点按多应用模式”发展到“自然语言交互、跨时间的复杂任务处理模式”。你像我们手机打开了以后，里头是一大堆的APP，我们要点开这个APP，点开那个APP，然后在APP之间进行数据的复制与传输，还非常麻烦，原来是这样来工作的。但是大家想一想，这些真正的顶级富豪，他们的助理和秘书们是怎么干活的？他们会有一堆的助理吗？当然肯定不是一个了，但是肯定会有一个秘书主管或者是一个总管来处理他们的所有任务。他们会把所有的任务交给这些主管，这些人再去分配谁干什么，或者是如何去干，先干什么后干什么，他是这样的一个过程。

所以 Sam Altman 以及 OpenAI 认为，未来人类跟计算机之间的沟通应该打破APP之间的这种桎梏，没有这么多APP了。我们就跟着一个主管、一个助手去谈，说你今儿接着替我干这个，明儿让我干那个，最近有点什么事告诉我，或者是有一些什么事是我比较关心的，发生了什么样的情况下要叫我。这些主管会根据我们沟通的过程，跟人之间去进行跨时间的协作。而沟通的过程，甭管是我们向这个设备发出指令的过程，还是设备反馈的过程，并不是通过一个设备来完成的，而是通过一系列设备来完成的。所以这一系列设备可能是比如家里面的音箱、这个手表，或者是一些小型的比如像AI PIN那样的东西，也有可能有手机、有耳机，或者一些其他的这种设备，是由一连串这样的设备来构成的一个设备家族。这个我觉得还是值得去期待一下的。但如果真的走向这一步，OpenAI 就一家独大了，它就完完全全可以替代安卓跟iOS，可以替代谷歌跟苹果了。这个我们还是要拭目以待一下。

再往后讲到了政治与治理。Sam Altman 还是出来承诺，AI不会取代领导人的，各国领导人会越来越多地使用AI辅助复杂决策，最后签字必须是人。Sam Altman 还是要讲一下的，我觉得比较聪明。像原来扎克伯格就讲说我要去发币，这个币要代替所有央行，我们要把所有的外汇管制都打破，就直接被摁在地上摩擦了，直接锤了。Sam Altman 说：“以后你们领导人有权利还是你们的，这个AI只是辅助一下。”还是要表这个忠心的。

最后讲了一下德国跟欧洲。但这块只能说对于德国的核能政策，点到为止地提了一下。德国好多的这种能源政策也是比较矛盾的，他又想要能源，又害怕污染环境，非常纠结。而在未来一段时间，AI算力中心肯定是会极大地拉升耗电量的。那在这样纠结的情况下，德国的整个在AI这一块可能会拖后腿。所以他稍微提了一下，但是毕竟跑到德国去参加访谈，你也不能到那把人臭骂一顿。毕竟谁也不是川大爷，川大爷你可以到联大上把整个联大的人骂一个小时，Sam Altman 这么油滑的人不会干这个事的，所以点到为止地讲了一下就完事了。

总结一下，其实 Sam Altman 讲的这个东西呢，不光是给家长和孩子的建议，我们也要照这个标准行动起来：快速学习的能力；理解和沟通构建能力（编程还是需要学的，只是学习的方法和目的发生了变化）；最后就是比较悲催的适应变化的能力。

这就是 Sam Altman 为未来孩子提出的三个能力标准，没有这三个能力的，在AI时代就有可能掉队了。

好，这个故事就讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞、点小铃铛、参加 Discord讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。