AI对人类认知的影响 - AI使用是否降智并非非黑即白问题 这种提问方式类似工业时代的低效质疑[3] - 人类思维具有跳跃性和相变性 目前脑科学尚未合理解释这些现象[3][8] - AI学习基于人类知识库 类似阅读图书但缺乏视觉感知和情感识别能力[3][7] - 人工智能存在讨好使用者的缺陷 需通过多角度挑战促使其迭代优化[3][15] - 私域AI陪伴市场潜力巨大 包括AI社交陪伴应用/玩具/宠物等方向[4][14] AI的知识局限性 - 大模型无法获取未授权学术资源 例如2016-2018年全球1万种科学期刊发表的超过30万篇论文[7] - AI主要减少高级知识分子与大众的知识差异 但远未覆盖人类知识整体[7] - 机器学习依赖海量语料 但人类难以判断其背景价值观的潜在问题[3][12] - 符号主义路径代表Alpha Zero在限定场景有效 但泛化能力仍不足[9] 人机交互模式 - 主动质疑AI输出可促进思维锻炼 形成人机互生的良性循环[10][11] - 需区分AI的事实性归纳与价值观输出 对后者需保持持续警惕[12] - 不同AI模型存在显著差异 建议通过多品牌比较选择性使用[3][15] - 交互过程类似阅读百科全书 但需结合东方伦理认知与西方事物认知的双重传统[7] 教育体系变革 - 基础能力培养更为关键 包括语言能力/逻辑能力/认知能力[13][14] - 教育重点应从知识传授转向认知提升 大学课堂应减少知识性内容[14] - 鼓励学生使用AI探讨知识性与探索性问题 教师角色转向引导讨论[14] - IQ测量模式可能过时 EQ对成功贡献更大 智能评估需摆脱固定模式[11] 智能平权与多样性 - AI既带来知识平权 也可能扩大使用群体间的能力差距[16] - 数字鸿沟本质是高位视角的观察偏差 应尊重个体生活方式的多样性[5][16] - 人类生命约3万天 幸福感获取方式存在显著个体差异[5][16] - 需允许不同智能应用层次共存 避免单一标准衡量智能价值[16]