讀書越多,被AI替代得越快?真相扎心了

2025-07-08 | 來源: AI未來指北 | 轉到微信 | 有0人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

面對大模型技術洶湧而來、AGI時代漸近，我們每個人都將被迫回答一個根本問題：在這個技術無限逼近智能邊界的時代，普通人如何才能變得不可替代？

在騰訊新聞“AI研習社”直播中，清華大學心理與認知科學系主任劉嘉教授結合其新書《通用人工智能》，對這一問題進行了深入探討。

劉嘉教授與騰訊科技主編鄭可君圍繞人類價值的重估、不可替代的能力，以及與AI共生的新路徑等問題展開探討，分享了以下幾個主要結論：

第一次工業革命解放了“身體”，人得以從土地與機械中脫身，做更廣闊的事。現在AI的到來，解放的是“技能”。

AI真正面臨的兩道坎：沒有“0到1”的創造力，也沒有像人類一樣的自驅力。

大模型本身就是“知識密集體”，最先被替代的必然是白領，尤其是知識密集型崗位。

以下為本次分享的觀點實錄，經騰訊科技編輯整理：

01 AGI時代，人類的價值定位是什麼？

騰訊科技：在AGI浪潮席卷全球的2025年，人工智能正以指數級速度重構著人類文明的底層邏輯。AI的進化軌跡既令人歎為觀止，又催生出我們深層的存在性焦慮——AGI時代，作為一個普通人，什麼能力才是真正不可被替代的？

因此，騰訊科技特邀清華大學心理與認知科學系主任、人工智能學院兼職教授劉嘉教授展開深度對話。劉嘉教授在其新著《通用人工智能：認知、教育與生存方式的重構》中提出"雙重進化"理論，認為人類正站在文明史的奇點上：既要駕馭AI的演進邏輯，更要完成認知范式的自我革命。

我們從第一個問題開始：AGI時代，人類的價值體現在哪裡？劉老師，您曾說“AI不是替代人類的對手，而是‘照見人類價值的顯微鏡’”。這句話讓我印象深刻，它揭示了AI如何區分機械重復與真正的智慧。能否展開講講這句話的含義？

劉嘉：年初有媒體曾采訪我，問我：這幾年最大的感受是什麼？我的回答是：“沒有被這個時代落下”。

技術演進太快，大模型領域甚至流傳“72小時半衰期”的說法——三天不讀論文就可能落伍。那麼，在這台“永遠追不上的跑步機”上，我們該如何自處？唯一能抓住的，是那些不變的底層價值。守住它們，才能保持本色，不被甩出局。

這並非新問題。早在第一次工業革命，紡織工人因技術替代陷入失業，不少人甚至砸毀機器以示抗議。但從今天回看，工業革命推動了人均GDP和人口的非線性增長，技術恐慌的背後往往隱藏著結構性進步。

我曾在2023年年初提過，未來95%的教師會因大模型而失業，這個觀點當時備受質疑。如今來看，教師、律師、程序員、會計、設計等知識密集型行業，都在經歷不同程度的沖擊。

我們現在的處境，正像極了當年的紡織工。第一次工業革命解放了“身體”，AI時代則正在解放“技能”。過去學繪畫、編程要花五到十年，如今AI幾秒就能完成。這讓我們必須重新思考：真正屬於自己的價值是什麼？

AI不是替代者，而是“照見人類價值的顯微鏡”。我們焦慮的，從來不是AI會不會取代我們，而是我們是否清楚自己真正熱愛什麼、擅長什麼。現代社會最可怕的，不是“AI搶飯碗”，而是你根本不知道自己想要什麼。

騰訊科技：我們過往的教育體系強調標准答案，一切都是為了考高分和上好大學，這導致很多人到了二三十歲，甚至更年長時，仍然不知道自己真正熱愛的是什麼。AI時代已經到來，我們也更有必要討論：我們到底應該如何找到熱愛之事？如果被AI替代了，我們應該去做什麼？如何與AI走出碳基與硅基的不同路徑？這些話題，我們都會在接下來的對話中進行探討。劉嘉老師，您曾將2022年11月即ChatGPT的發布時間，視為AI發展的分界線。現在已過去近三年，您怎麼看待這三年的發展，以及此刻我們所處的節點？

劉嘉：大概一個月前，OpenAICEO 山姆·奧特曼在官網發了一篇博文，標題是《溫和的奇點》（The Gentle Singularity）。這裡我先解釋一下“奇點”這個概念，它最早由未來學家庫茲韋爾提出，指的是AI超越人類智能、社會發展軌跡因此斷裂的那個點。2005年他在《奇點臨近》一書中預測AI將在2029年通過圖靈測試。當時大家覺得這個預測很瘋狂，畢竟連智能手機都還沒普及。但實際上，我們在2024年已經提前實現了。圖靈測試本質上是判斷AI是否能偽裝成人類。現在GPT的表現，基本已經達到這個水平。所以我認為2022年11月30日是一個清晰的歷史分界線：此前AI是工具，之後則成為“新物種”。

奧特曼在文中表達了兩個觀點。第一，奇點已經到來；第二，這是“溫和的”奇點。也就是說，AI不是毀滅人類，而是在與人類共進化。我們看起來似乎只是多了一個能對話的模型，但實際上，它的變化遠比我們表面感受到的深刻得多。

騰訊科技：奧特曼是個非常成功的商業奇才。他說“溫和的奇點”這句話，讓我聯想到一篇論文的觀點：AI取代人類並不是一瞬間發生的，而是緩慢發生、難以察覺，就像“溫水煮青蛙”。比如今天早上，Google又悄悄上線了一個小功能——可以通過對話直接設置日程。這些變化看起來微不足道，但它們積累起來，終將改變整個世界。

劉嘉：這就是“溫和”。

騰訊科技：也正因為如此，反而更令人不安。我想請您接著談談，既然圖靈測試已通過，“溫和的奇點”也到來了，AGI時代真正意味著什麼？

劉嘉：我認為，這意味著我們每一個人都必須認真思考一個問題：我的使命是什麼？也就是我真正想要的東西是什麼。過去我們不需要思考這個問題。比如上大學，意味著能落戶城市、有份工作、有碗飯吃。那時生活目標很簡單，生存就是全部。很多人懷念上世紀八十年代，就是因為那時活得單純，只要能吃飽就好。

但現在，吃飯早已不是最緊要的問題。有家長來問我，說孩子想學生命科學，他勸孩子轉學人工智能，擔心“找不到飯吃”。我反問他：“你們家缺孩子養活自己這口飯嗎？”他說不缺。我說，那你應該鼓勵孩子去做自己真正想做的事。

AI正迫使我們認真面對：我到底想幹什麼。這並不容易。現在大學生中抑郁的比例遠高於我當年，甚至小學生也開始出現問題。這是因為他們失去了方向感。

過去我們明確知道為什麼要讀書、為什麼要工作——為了生計。但現在，不上大學也能找工作，不工作也不至於餓死，那麼“我活著是為了什麼”這個問題就成了巨大的心理負擔。

而AI進一步沖擊的是技能價值：你會繪畫，AI也會；你學音樂，AI也能作曲；你寫代碼，AI寫得更快。這時候你就會開始懷疑：那我的價值是什麼？

這正是AI帶來的最重要的問題。它既是挑戰，也是機會。它讓我們必須在二三十歲時就開始思考：我的天賦是什麼？我熱愛的事情是什麼？我要如何用AI來放大它？

越早思考越好。思考這個問題，現在比以往任何時候都更迫切。

02 什麼能力能讓我們無法被替代？

騰訊科技：聊完上面的話題，我覺得可能以後我們不再需要真人主持人了，只需要一個AI版主持人和數字人劉嘉老師，把書喂給它，它就能自動回答各種問題了。

劉嘉：這是我剛才提到的第一個點，AI正在對人類原有的價值產生沖擊。第二，AI能幫助我們找到自己真正有價值的東西。

前段時間和小柯（《北京歡迎你》音樂人）聊，他說AI沖擊了音樂界，但反常的是，AI的流行反而讓他的“身價”上漲。打個比方，以前1萬塊接的活，現在要2萬。為什麼？因為AI影響的是初學者，作品高度同質化。如果你有一部電影，想要它的音樂更出彩，找小柯幫忙，他會讓AI生成一堆音樂，然後自己反其道而行之，最終寫出和這些AI音樂完全不同的作品。這就是“人味”，AI能生成音樂，但沒有“人味”。

你做數字主播，我做數字專家，雖然這些數字分身能精准回答問題，但總感覺少了點什麼，那就是“人味兒”。在線交流也一樣，雖然有很多人在看，但他們的體驗比現場要差，因為少了“人氣”和“氣味”。這是機器無法替代的，反映了我們人類最珍貴的價值。

舉個例子，偏微分方程，ChatGPT一秒就能給出答案，而我可能要解半天。文獻調研也是，AI幾分鍾就能完成，但它無法替代的是什麼？是“感性”。

感性有兩個層面：第一個是“situatedness”，即“身臨”，你必須親身在場。看珠穆朗瑪峰的照片和紀錄片，遠不如親自站在山腳下來的震撼。第二是“embodiment”，即“具身體驗”。不是打卡式地跑景點，而是站著讓微風拂面，享受夕陽照射的感覺。這是人類的獨特體驗，AI無法觸及。

以前我們花太多時間做PPT、寫代碼、記筆記，而這些現在AI都能幫我們完成。剩下的時間，我們可以去理解用戶的感受，體驗產品帶來的情感和歡樂，而不僅僅是提升效率。比如一款游戲，如果能讓玩家為英雄倒下而動容，這已經超出了AI的范疇。

所以，我認為AI讓我們重新發掘“感性”，逼著我們重新成為“人”，而不是像機器那樣活著。

騰訊科技：這個觀點和我們未發布的KK（《失控》作者Kevin Kelly）對談很一致。我們問KK未來人類最重要的能力是什麼，他說：“就是做人。”人本身就是社會。如果像《頭號玩家》那種設定，你進入虛擬世界，背後的數字人其實是程序，你會覺得很虛無，雖然感官上有刺激，但你知道背後是數字化的存在。真正有價值的，是人類。

劉嘉：這是第二點。第三點更重要，假設我們能時空穿越，把一個嬰兒送回6000年前的原始部落，這個嬰兒會比當時的部落孩子更聰明嗎？答案是不會。6000年是人類進化的滄海一粟，神經結構和基因幾乎沒變化。但如果是現在的你穿越回去呢？你就像個神一樣，懂天文地理，甚至物理、數學都能秒殺當地的智者。

這種差距來自哪裡？來自後天的教育。

AI的最大幫助就是它是我們的外掛。就像游戲中的外掛，能讓你更強。我記不住所有的手機號碼，但我的手機幫我存下了所有。這就是AI的作用，它把世界的知識壓縮，等於你隨時帶著超級專家。

今天的問題不再是AI能否取代人，而是會用AI的人會取代不會用的人。像ChatGPT有三個版本：免費版、20美元的Plus版、200美元的Pro版，200美元版用戶會碾壓20美元版，20美元又會碾壓免費版。

AI給我們前所未有的機會，擴大我們的“視界”，去觸達世界的每個角落。

我每天和AI待的時間遠超和人的時間，雖然不寫模型代碼，但它確實推動我思考。現在沒有人比AI思考得更深更快。

騰訊科技：我想挑戰一下劉老師的觀點，剛才您鼓勵我們多和人接觸，但您自己卻花這麼多時間跟AI接觸。

劉嘉：所以我覺得工作和生活不一樣。

工作中，AI是你打開世界的一把鑰匙，一個忠實助手。生活中，它不能成為全部。我常用一個比喻，健康的生活就像一座房子，中間有根大柱子支撐屋頂，四周有四根小柱子。中柱倒了，小柱子可以撐住，給你時間修復它。如果你只有中柱，那一倒房子就塌了。中柱代表你最想要的東西，比如工作或生活，四根小柱子則是朋友、興趣等。生活要平衡，不可只有工作或一個支柱。你剛才的挑戰很好，促使我總結一下觀點：

第一，人類的生活必須有人味，不能被AI“占滿”；

第二，我們要感性地體驗世界；

第三，工作上要大量接觸AI。

騰訊科技：剛才劉老師提到心理學的比喻，我也想問個問題。AI現在開始模擬人腦機制，但和人類還是有差距。我們看到它偶爾像人在思考，打破知識的死角，難道未來AI不會像人類一樣學習、思考，走向發展的另一條路徑嗎？

劉嘉：這是個好問題。AI目前的兩個坎：首先是創造力，AI還沒有“0到1”的創新能力。它能做傳統模式下的創新，但不能像愛因斯坦那樣，脫離牛頓力學創造廣義相對論。如果你只給大模型看傳統繪畫，它只能模仿傳統畫風，但不會創造像梵高那樣的作品。第二個問題是AI的學習是人類強加的，它沒有自驅力。人類有強烈的自驅力，因為我們有死亡意識，這是人類進步的動力。AI沒有自驅力，它只會做你給它設定的任務。

所以如果AI能突破這些限制，它的能力就會超越人類。

03 如何在AGI時代重新定義自己？

騰訊科技：我們現在進入第三部分，也就是實操層面的問題。現在的孩子，他們未來還需要學英語嗎？

劉嘉：從理論上講，完全不需要了。

為什麼這麼說？我們原來學英語，其實經歷了三個階段：

第一個階段，英語是專業技能，只有少數人掌握，他們把大量英文資料翻譯成中文，成為一種職業。

第二階段，人人都要學英語，這樣我們可以自己看懂國外的材料，不用等翻譯出版了，也能自由交流。這是知識獲取的主動性，不用靠“二道販子”來傳遞知識。我們能看到一本英文原版書、直接去讀，這是一種重要的能力。

但到了第三階段，也就是現在，就完全不需要了。因為包括英語、法語、德語在內的大模型翻譯已經非常成熟。現在我只要戴上耳機，和說德語的人交流，他聽到的是德語，我說的是中文；他說的是德語，我聽到的是中文。人與人之間的語言壁壘已經被AI徹底打破。

我舉個例子，我剛去MIT讀書的時候，老師一節課布置50到100頁英文文獻，大部分單詞我都不認識，只能拿詞典查，一個小時可能看一段。旁邊的美國同學一小時讀完50頁，還拉我去喝啤酒。他說：“你GRE不是比我高很多嗎？”我說：“那只是考試。”這就是差距。

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但現在我一天能看幾十篇英文論文。怎麼做到的？第一，不看英文了，先讓AI幫我翻譯成中文。雖然我英文還不錯，但看中文效率更高。第二，讓AI朗讀並總結要點，然後我繼續追問討論。

所以我可以說，哪怕我學了幾十年英語，現在也基本不看了。這就意味著，以後孩子再去學英語，其實是沒有必要的。

同理，我們也不需要再學那麼多數學，但背後的邏輯能力仍然要掌握。文科訓練的是非形式邏輯，理科訓練的是形式邏輯。比如我們以前死記硬背“切比雪夫不等式”，其實那只是一個高中必考的不等式，但現在更重要的是理解它代表的思維模式。教育的重點應該從知識本身，轉向思維訓練。

騰訊科技：剛才活動開始前，我和劉嘉老師也聊了一個話題：到底是藍領更快被取代，還是白領？我們很快達成共識，答案是——一定是白領，特別是初級白領。

現在很多大模型已經具備了一些辦公功能，甚至一些研究型任務，AI的效率和邏輯性都比我強。

我在想，未來教育到底應該怎麼做？比如15年、18年後可能根本沒有高考了。一位哲學家張嘯宇曾跟我們說，未來是AI面試人類，跟你聊10分鍾就知道你適合幹什麼，比如去互聯網公司、養動物、送外賣……甚至是否適合開車。AI來判斷人類能做什麼，應該做什麼。

所以我也在想，是不是我現在就該去學一門手藝？比如理發。畢竟靈巧手的發展還處於非常初級的階段，視覺大模型也還早。我自己、包括我孩子的教育規劃，究竟應該怎麼走？

劉嘉：2023年1月，大模型剛出現不久，有媒體采訪我，我當時就說：“95%的老師會被替代。”我也跟我的學生講：“你們現在要麼成為頂尖研究者，要麼就退學去送外賣，因為送外賣一時半會兒還不會被AI取代。”

不過，現在我要修正那句話了。能送外賣的機器人，大概三五年內就會出現，不會更久。甚至像戰場上的機器人戰士、養老機器人、施工機器人、下水道機器人，也會在三五年內出現。

現在我們還看不到機器人滿街走動，是因為它們還比較“弱智”。但你回頭看看，十年前誰會天天帶智能手機出門？那時候你不帶手機也沒事。現在出門不帶手機，簡直像少了半條命。

所以技術進步比我們想象得快得多，甚至每天都在發生天翻地覆的變化，只是我們沒意識到。

因此，大模型本身就是“知識密集體”，最先被替代的必然是白領，尤其是知識密集型崗位。下一步就是大模型和機器人結合，進入“具身智能”時代。這條路走通需要解決兩個問題：

感知能力：也就是多模態感知

行動能力：即機器人動作控制

中間的推理能力，大模型已經搞定了。只要把“感知”和“行動”打通，機器人就能走上街頭，成為我們身邊的新勞動力。

奧特曼就說過一個很有意思的預測：將來你不是買硬件送軟件，而是訂閱大模型軟件，我們送你一個機器人。所以我相信，具身智能的發展速度一定比我們想象的快，3~5年內就能落地。

騰訊科技：那我們是不是該培養孩子的“情商”了？

劉嘉：我覺得，應該培養孩子的思維能力。如果由我來規劃，我會強調——讓孩子盡早接觸AI。這跟玩平板、手機完全不同。平板電腦只是工具，孩子可能上網玩游戲、刷不良信息。但AI不一樣，它能真正打開孩子的世界與視野。

騰訊科技：如果一個孩子原本面對一個問題時，還可能會不斷發問，比如連問五個“為什麼”，從而慢慢接近答案。但現在AI的回答太快、太完美，孩子甚至不需要自己思考了。這樣真的對他的智力或邏輯能力是有幫助的嗎？

劉嘉：這個問題很簡單。我之前就說過，我們這個時代會淘汰的，不是不會用AI的人，而是不用AI的人。

比如，現在很多老師擔心學生在寫作業、寫作文時直接調用AI完成。所以不少學校明令禁止使用AI。但我在清華的課上反而鼓勵所有人使用AI。你寫論文、查資料、構思框架，都可以用AI，我甚至教學生怎麼用得更好。

為什麼？因為AI可以把所有人的基礎水平拉到一個新高度。原來有的作業得0分，有的得20分，現在大家在AI輔助下都能到80分。AI給了我們這個“基礎分”，但80分以上的部分，是人的創意、批判性思維、表達能力，這才是人與人的差距。

所以我不怕孩子用AI寫作文。他們可以用AI寫，但最終真正能打動人、能觸及人性的東西，還得靠孩子自己去思考、去表達。就像我寫科研文章，以前學生寫完初稿交給我，我得花一個月修改，要自己查文獻、反復打磨。現在有了AI，我可以在兩天內完成整個過程。

騰訊科技：但這樣你怎麼知道學生真的學到了東西？他們可能只是借助AI，表面看起來會了，其實並沒有真正掌握。

劉嘉：沒錯，這就回到剛才的說法。AI能幫你達到80分，但我要求學生要做到85分、90分。這部分得靠自己努力。

騰訊科技：你會要求他們交上來的文章，看不出是AI寫的嗎？

劉嘉：不會。我不在乎是不是AI寫的，現在很多大模型生成的內容已經分辨不出來了。我要看的不是“是不是AI生成”，而是——“你在班裡是不是最差的那幾個人？”如果是，我就要找你談話，看看是不是你連AI都不會用。

騰訊科技：你會不會發現現在很多作業都千篇一律？這怎麼辦？

劉嘉：不會了。因為一旦發現雷同，我就直接給0分。學生也知道這一點。現在的關鍵在於：AI只能幫你打個“底”，比如搭建文章的框架，這一塊AI不擅長，需要人來構思。AI擅長的是在你已有的結構上“填肉”，豐富內容。但這只是第一步。

第二步，是和AI反復互動，不斷打磨文章、改進細節。這就像你有個導師坐在旁邊，不斷跟你討論哪裡需要修改。最終你完成的，是一個真正屬於你自己的作品。

你不能說這叫作弊，這是用AI提升了你原本的能力。反倒是過去那種直接花錢買一篇文章、交上去的方式才是真正的問題。現在人人都能用AI，區別在於你能不能在AI的基礎上做出自己的東西。

所以我們不能禁止學生用AI，而是要讓他們在達到80分的基礎上，展現出屬於自己的那10分差異，這才是真正的能力。

騰訊科技：明白了，不過剛才你提到“培養孩子能力”還只說了第一點，要不要繼續說完？

劉嘉：好的，我接著說。我剛才說的第一點就是要打開孩子的“視界”。現在北上廣深的孩子相比內地的孩子，天然視野就更寬。這不是因為智力不同，而是環境、信息密度不同。

我自己是重慶涪陵人。如果當年我沒離開家鄉，我基因不變，但我現在的成就一定不會是今天這個樣子，更不可能寫出這本書。正是因為去了北京、去了國外，才打開了我的眼界。

現在AI就是打開世界的最好工具。它就像把全世界的圖書館塞進了你家。孩子能隨時獲取全球最先進的知識，這是非常珍貴的機會。所以第一點，我建議讓孩子盡早接觸AI，和AI對話、爭論、學習。

第二點，是要培養孩子的批判性思維。我們小時候總被教育不要質疑老師，老師說“1+1=2”，你就得信，如果你寫“1+1=3”就會被判錯。但這恰恰壓制了孩子的反思與探索。

大模型則不一樣。你可以不停地提問、反問、挑戰它，也可以讓它反問你。這樣可以激發孩子追根溯源的能力，真正形成獨立思考。

這其實就是蘇格拉底式的“產婆術”——相信真理藏在每個人心中，需要通過反復提問喚醒。AI是一個理想的“產婆”，能配合孩子探索自己對世界的看法。

更現實的是，AI本身也有幻覺，它會胡說八道，甚至網上很多信息都是AI生成的，已經被污染。所以我們更需要培養孩子的洞察力，去辨別真假。這一點至關重要。

第三點，也是我最想強調的，是培養孩子的創造力。

知識可以分三類：

已知的已知：比如1+1=2，AI和人都知道，AI做得更好。

已知的未知：比如我們知道蛋白質有結構，但還沒完全解析。這類工作AI也最擅長，能根據已有規則推演、補全。人類做起來反而效率低。

未知的未知：這個領域甚至連問題本身都還沒被提出，完全空白，黑暗一片。這才是人類最擅長的部分，也是AI做不到的。

我們不能把孩子困在“已知的未知”裡，比如去搞結構生物學這些“人類可以做但做不好”的領域。AI遲早會全盤接手，人類辛苦工作卻最終被替代。

相反，我們應該鼓勵孩子走進“未知的未知”，去探索尚未被定義的方向。這就是我們說的0到1的創造。

在人工智能領域，有一個概念叫“OOD”，就是“Out-of-Distribution”，即“分布之外”。AI一旦遇到OOD問題，就會從“智能”變成“智障”。而人類最擅長的，恰恰是這種超出訓練邊界的創新。

所以總結一下，培養孩子的三點能力是：

打開“視界”，讓他們看到更多、接觸更多，AI是一個很好的工具。

擁有批判性思維，敢於質疑、敢於提問，不被權威綁架。

在未知領域中培養創造力，避免投入到AI很快就能取代的行業中。

未來最危險的是，孩子在明明有AI輔助的情況下，仍然被訓練成只會重復、缺乏想象的人。這才是教育真正該反思的問題。

騰訊科技：有網友想了解：現在小孩子適合用哪些大模型？比如文生圖、文生視頻、圖生視頻這些都要接觸嗎？

劉嘉：這個問題分兩部分。

第一，雖然我說程序員會被淘汰，但孩子還是應該學編程。因為編程訓練的是計算思維，就像我們當初學英語，不是為了成為語言學家，而是讓我們借此理解世界。學編程不是為了以後去寫代碼，而是要掌握和計算機、AI打交道的思維方式。

第二，關於推薦哪些大模型，國內的主流大模型都很不錯。DeepSeek模型性能也很好，但它偏技術展示，不是用戶產品。

至於圖像生成、視頻生成這些，其實是興趣培養類工具，對認知發展意義不大。如果真的要推薦兩項孩子必須掌握的技能：

第一，學編程；

第二，學會如何與大模型對話，怎麼問得具體、清楚、深入。

它就像一個知識淵博但有點懶的大師，如果你提的問題模糊，他可能應付一下。但如果你定義得很清楚，它能給出讓你震撼的答案。

騰訊科技：好，今天的時間也差不多了，我來簡單總結一下劉老師的觀點。

第一，就是使勁用AI、反復用AI。不僅要用，還要用得徹底、用得深入。

第二，AI不是讓人變“冷”，反而能幫助我們變得更有人味，因為它促使我們反思：人的獨特價值到底在哪。

第三，我們要思考下一代該如何與AI共處。既不能完全依賴，也不能完全回避，而是學會更有能力地使用它。