文：萬維鋼

不要再用訓練AI的方法養人了

AI時代，人的教育和成長應該是怎樣的？為什麼這次創新又是率先出現在美國？傳統的教育有沒有問題？

AI視角之下，我們必須重新考慮，什麼樣的成長才是人的成長。

傳統的教育是居高臨下的姿態。主導權在學校、老師和家長等「教育者」手裡，學生身為「教育對象」是被動的。以前我們可以把這種教育比喻成園丁栽培植物：教育者安排好環境，澆水，施肥，時而選拔；教育對象根據要求成長。

但是現在我們有個更精確的類比——那是訓練AI的方法。事先劃定學習範圍，把標記好什麼是對、什麼是錯的學習材料餵給受訓練對象，然後考核訓練結果——這種教學方式，在人工智慧界叫做「監督式學習」，是最基本的訓練AI模型的方法。這樣教出來的學生連GPT都不如。

要知道，GPT主要用的是「自監督式學習」（Self-Supervised Learning）和「非監督式學習」，它不用你標記資料，能自己找規律，它天生設定就是能知道老師不知道的東西。

但AI不是人，至少現在還不是。我們相信每個人身上都有一些AI（暫時）無法替代的素質。雖然我們說不清它們是哪些東西，但是透過與AI對比，我們可以知道它們不是哪些東西。

簡單說，有三個弊端，是傳統教育中有，AI身上也有，但是人類中的創新者身上沒有的。以前你可能都不覺得它們是問題，但是目前在AI視角之下，這三個弊端就非常顯眼。

第一，回報的來源是管理者的認可。這個學生是不是好學生，由學校和老師說了算，而他們主要看學生的考試成績和聽話程度。

第二，高度重視錯誤。以考試為核心的教育講究「刻意練習」和「補短板」，學生必須對自己的錯誤非常敏感才行，有錯必改，知錯必學。

第三，對教學範圍以外的東西、對新事物是不關心的。老師甚至會督促學生不要分心、少看課外書，把精力都放在「學習」上。能集中注意力是個重大優點。

AI也有這些特點。不管用什麼訓練方法，對於是好是壞都有一套相當客觀的標準。ChatGPT出來之後，人們都愛挑它的毛病，對自動駕駛AI更是如此，那真是每犯一個錯都是大錯。AI的訓練範圍可以很大很大，但是為了讓它少出錯，你不想餵給它垃圾資訊。

但是我們看那些創造性人才，什麼科學家、藝術家，特別是企業家，他們正好有三個相反的特點。

第一，回報不是來自上級主管的認可，不是因為滿足了什麼標準，而是來自社會、來自消費者，有時候甚至是來自自己的認可。這樣的認可沒有標準，也許今年的「好」，明年就過時了。他們甚至可以自己為社會定義什麼叫「好」。

第二，他們並不特別在乎自己做錯過什麼，不太重視短板，他們要的是長板。做不好的專案可以不做，他們關心的是，在自己可以做好的專案上，自己是否好到了足以贏得世人認可的程度。

第三，樂於追逐新事物。越新的東西，越有可能讓他們獲得競爭優勢。

這樣的人大概不怕被AI取代，因為他們走的是與AI不一樣的成長路線。他們身上沒有AI那種機械味，他們有更健全的人格。其中最重要的一點就是自主性——他們自己判斷什麼是好、什麼是壞，自己決定學什麼和做什麼，想要在世界上留下自己的痕跡。他們是自我驅動的人。

這樣的人物與其說是被訓練出來的，不如說是被縱容出來的。學術界對此有些新研究，我講兩點。

一個是積極情緒的作用。

情緒不只是一種「感覺」。現在最新的認識是，情緒決定了大腦當前的心理模式——不僅影響行為，而且影響認知。情緒不只決定你對情緒事件的看法，而且影響你對其他事情的看法。

舉例來說，恐懼情緒會讓你高估不幸事件發生的機率。如果一個人剛看完恐怖片，你跟他討論最近的經濟形勢如何，他會更容易認為經濟會變差。就算他完全理解經濟形勢與恐怖片根本沒關係，但他的認知還是會受影響。

以前科學家比較重視研究消極情緒，現在意識到了積極情緒的重要性。積極情緒不僅僅是一種獎勵或享受，還會讓你的行為和認知變得更積極。

再比如驕傲，一般人認為驕傲是不好的，會讓人自滿、犯錯，但驕傲這個情緒也會讓你更願意和別人互動，更願意分享自己的成果和經驗，能讓人更了解你，有利於提高你的地位。這不是很好嗎？

在認知方面，積極情緒最大的作用，是讓人更願意去探索陌生、新奇、未知的事物。如果你很快樂、很熱情、有充分的安全感，你會更敢於冒險，更有幽默感，也更樂於助人。

美國北卡羅萊納大學的心理學教授芭芭拉．佛列德里克森（Barbara Fredrickson）有個「擴展與建構理論」（broaden-and-build theory），認為積極情緒可以擴展注意力，建構心理資源。

當你處在消極情緒中的時候，比如受到威脅、充滿壓力，你會把自己封閉起來，只關注眼前的威脅點。但當你處於積極情緒中，你的視野就打開了。你會更容易發現身邊各種有意思的事情，注意到平時注意不到的細節。你的想像力會更活躍，你容易發現新的想法連接，激發創造力。這就是「擴展」。

積極情緒中的樂觀、安全感、感受到別人的支持和關愛，這些都可以積累起來，成為心理資源。將來面對挑戰、遇到挫折和不幸的時候，這個心理資源會讓你更勇敢、更有韌性。這就是「建構」。

你的積極情緒還會影響周圍的人，別人會更願意跟你合作，能帶來新的社會關係，這也是「建構」。

這可能就是為什麼已開發國家的研究顯示，創新型人才更多出身於富裕家庭——他們既有餘閒，也有餘錢，從小見多識廣，不用整天只想著考試。

但是光有積極情緒好像也不行。有些人確實是財富自由了，家裡有十幾間房能收租，但好像沒表現出什麼創造力。他們的注意力確實被拓寬了，整天講究一些平常人不講究的東西，比如戴個手串、弄個「古玩」、吃個飯還要有一大堆規矩等等，敏感度都用在沒用的地方。這些人差的是什麼呢？

是動機。這就是我要講的第二點，「動機強度」（motivational intensity）。動機強度高，意味著平白無故地、沒有任何人要求你，你自己就非要去做一件事，而且非要做好，這是你自己對自己的驅動。

積極情緒會讓人把注意力拓寬，而動機卻要求你把注意力收緊。

一系列研究顯示，動機強度與人的欲望和情緒波動有關。有個實驗是這樣的：研究者給一部分受試者看小貓的影片，這能帶來愉悅感，但是是一種低動機強度的愉悅感。另一組人看的則是美味甜點的影片，食物能調動人的欲望，提供高動機強度的愉悅感。

看完影片，受試者馬上接受認知測試。結果發現，那些看小貓影片的人，思路確實拓寬了，也的確更有創造性，但他們沒有強烈的動機去做更多的思考。而那些看甜點影片的人，會更願意為了解題去挖掘更多的細節。

所以，有創造性是一回事，真願意去創造是另一回事。你光想到一個好主意還不行，你還得有自驅力，把握這個稍縱即逝的時機，不眠不休「爆肝」幾星期，趕緊把產品做出來上線！

創造力和動機強度都高，才是真正的創新型人才。

這樣看來，創新型人才的情緒最好經常在兩種模式中切換。平時是積極模式，有個好心情，視野開闊，對新事物特別感興趣，總能發現新機會，一邊還建構著心理資源和社會資源。可是一旦認準一個方向，那就要切換到高動機強度模式，把注意力和精力都聚焦在計畫上，非得完成不可。

平時掃描新機會，找到新機會又能聚焦，這才是最理想的狀態。

從腦神經科學的視角出發，這相當於是大腦在負責想像力和自發性的「預設模式網絡」、負責評估資訊重要性的「突顯網絡」，以及負責專注和執行的「中央執行網絡」之間快速、自如地切換。這是創新型大腦的典型特徵。

這樣的人既積極，又自由，還常常體會到積極和自由之間的矛盾狀態。從外在看，他們情緒經常挺好，但不總是那麼好，有時候會一驚一乍，會激動，也會憤怒，時而興高采烈，時而垂頭喪氣，但絕不是一個木頭人或工具人。

這種一驚一乍的情緒波動，恰恰是社會地位高的特徵。研究顯示，同樣是女性，如果是高階主管，往往會經歷更多的情感和動機之間的矛盾，總有些事她們特別想做又覺得不該做，她們又想行使權力又怕損害關係。基層女員工的情緒則是比較平穩的。

快樂讓人積極，積極讓人開拓視野；寬容讓人自由，自由讓人自我驅動。

要想培養出創新型人才，需要家庭和社會兩方面提供條件。家庭最好是富足的——至少讓孩子感覺不缺什麼東西，日常情緒都比較積極正面；社會則必須是寬容的，這意味著如果一個人在興頭上了，認準一件事非得做，你先別管好壞，盡量允許他折騰。

相反的，如果一切都以考試為中心，什麼都講究做「對」，講究符合標準。這會讓學生處於動輒得咎、充滿威脅感的狀態，始終處於壓力之下。考個95分還覺得自己不夠努力、不夠完美，說下次要考100分。真考了100分，又擔心下次能不能再考100分。這樣的人視野必定是狹窄的。

面對一個新事物，憂患者看到的是危險，快樂的人看到的是機會。長期面臨各種考績的壓力，輕則讓人得胃潰瘍，重則讓人產生習得性無助。

AI式教育最大的問題是學生缺乏自主性。什麼都是別人要他做，而不是他自己要做。機器天生就是被動的。人最不同於機器的特點就是想要主動。從小受氣、在家和學校處處被動的人，等長大後真可以主動了，往往不會往正事上主動。

孩子如此，成人也是如此。一天到晚小氣吝嗇、戰戰兢兢，好不容易取得點成績還要保持低調，該快樂不敢快樂，永遠被人管束，下班時間到了都不敢走，真遇到機會也沒了動力，這樣的人能有多大出息？

在有AI的時代，我們要好好想想怎麼養育一個人，而不是訓練一個人。

創造型人才的特點是你可以養他，但是你不能控制他。早期可以給他一定的指導，隨著成長，你要逐漸放開——自主權在他自己手裡。要想指望他做出你意想不到的好事，就必須容忍他做出你意想不到的「壞」事——一些你不想讓他做，甚至原本打算禁止他做的事。

對AI可以管，對人才只能「慣」。其實讓孩子自己折騰，他也翻不了天，還會慢慢成熟起來。只有這樣你才能得到一個完整的人。你必須遏制自己的控制欲。你只能等待。

書籍介紹

本文摘錄自《拐點：站在AI顛覆世界的前夜》，先覺出版

作者：萬維鋼

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Photo Credit: 先覺出版

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責任編輯：馮冠維
核稿編輯：王祖鵬