Open AI 的首席执行官山姆·奥特曼(Sam Altman)和他的同性伴侣奥利弗·穆赫林（Oliver Mulherin），在2025年2月迎来他们的第一个孩子时，被记者问到：

“你会建议你的儿子接受怎样的教育，让他在未来30年不会被AI轻易取代？”

奥特曼给出的答案是三个：

1、学习“如何学习”的元认知能力（The meta skill of learning how to learn）

2、适应变化的能力（learning to adapt）

3、洞察人的能力（learning how to figure out what people want）。

这也是YouCore自2017年以来，就一直致力于的三大核心能力：学习力、思维力、人际力。

01

学习“如何学习”的元认知能力

山姆·奥特曼说，之前没有AI，这个社会每75年也会淘汰掉一半的工作，有了AI只是让这个速度变快了而已。

这意味着，如果我们今天只是盯着某个热门技术或工具去学，比如现在流行的Prompt工程或者某个AI绘画软件，很可能等到孩子长大，这些技能早就过时了。

所以，在AI时代，重点不是我们现在会什么东西，而是我们多快能学会新的东西。

未来技术的迭代还会加快，会出现很多新的产品、新的工具。特别是很多新技术和工具，现在连影子都没出现，你想提前学也学不到。

但如果你学会如何学习的话，就像一个拥有高超钓鱼技巧的人，无论你转到哪个鱼塘，你都能比别人更快地满载而归。

那如何提高“学习如何学习”的元认知能力呢？

关键是更好地理解和控制自己的学习过程。具体有四个关键点：

1、能够评估学习对象的难度，以及本次学习大致所需的时间

以在校学习的孩子为例，就是要养成预习的好习惯。

通过预习，就能大概判断明天要学的数学内容是“小土坡”还是“珠穆朗玛峰”，从而合理安排时间。

2、能更客观地认识到自己学习动机的强弱、本领域学习水平的高低

通过预习，孩子也能清楚地知道自己对新知识是充满好奇（动机强），还是感到头疼（动机弱）；是已经懂了七八分，还是一头雾水。

这种自我认知是高效学习的前提。

3、能够规划学习目标和计划，选择合适的学习策略

通过制定学习计划，能够针对不同学习内容选择不同的学习材料输入、选择不同的学习策略，以及安排不同的学习周期。

例如，对于单词背诵和数学计算题任务,直接选用教材配套习题，采取重复的学习策略，限时10分钟之内完成；

对于语文的阅读理解任务，选取专门的阅读理解教辅书，采取精加工的学习策略，至少留出30分钟的学习时间。

4、监控自己的学习情况，并根据学习效果调整

通过每课的课后练习和每个单元的测试，及时评测自己的掌握情况，并基于评测结果评估是否要调整学习策略。

例如，语文的生词连续三次听写都未能全对，那就要评估单纯多遍抄写的重复策略是否不适合自己？

是否要用组织学习策略，用思维导图按偏旁联想相近字？

是否要采用多感官精加工策略，边抄边大声读出来？

是否要采取及时记忆策略，每写完一遍就盖住生词默写第二遍？

作为父母，将关注点从“孩子学什么”转向“孩子如何学的”，更能帮他们打造出适应未来AI时代的学习能力。

02

适应并创造的思维能力

人类是靠智力站上地球生物链顶端的。

因此，这10万年来，人类的技术革命，本质上就是省出更多的时间，从事更多的脑力活动与创造。

从吃生食到吃熟食，我们省下了咀嚼和消化的时间；

从狩猎采集到农耕定居，我们省下了四处觅食的时间；

从靠肌肉的力量到靠能源和机械的力量，我们省下了体力劳动的时间。

正是这些省下的时间，让我们有机会去思考、去创造，让人类脑力劳动者的数量首次超过了体力劳动者。

今天，AI正在做的，正是这个进程的延续——将我们从低级、重复性的脑力活动中解放出来，去从事更高级的思考和创造。

初级程序员、美工、客服……这些高度依赖规则和模式的工作，正在被大规模取代。会计、初级律师、人事等岗位，也面临着同样的挑战。

可以预见，随着AI和机器人技术的发展，除了研究基础理论和重大技术突破的人，未来绝大多数人都不需要技术能力（AI和机器会代劳），技术能力将让位于使用技术进行创造的能力。

因此，作为未来职场的人，我们的大脑要能从事更高级的思考和创造。

正如Altman所说，每一代人都用自己的创造力与新思维，再加上前人留下的工具，创造出令人惊叹的新世界。

那具体要如何做，才能让我们的大脑从事更高级的思考和创造呢？

你可以分两个阶段来：

1、初级阶段：用好AI

首先，你得积极拥抱AI工具，把它用熟、用好，让它成为你思考的延伸和能力的放大器。

但要记得一点，用AI放大你的思考优势，而不是代替你的思考。

比如，你可以让AI帮你搜集资料、梳理框架，生成初稿，但最终的框架搭建、观点提炼和逻辑梳理，必须由你自己主导。

你不是AI的操作员，而是它的产品经理，决定最终产品的方向和质量。

更具体的做法你可以参考这篇文章《有了AI，为何还要锻炼自己的思维能力？》

2、高级阶段：比AI更有创造力

AI目前还主要依赖人类语料进行组合加工（俗称“缝合怪”），真正的创造还是要人的输入。

正如大导演詹姆斯·卡梅隆在《阿凡达3》的首映礼上所说：

“AI能做出一部跟《阿凡达》差不多的电影，但在《阿凡达》上映前，它是做不出来的。”

这意味着，我们不能满足于AI输出的及格结果，而是要把它作为起点，尽力让自己做得比AI更好。

AI可以帮你轻松地从0分做到60分，但从90分到100分那段最艰难也最闪光的路，只能靠人类独特的洞察力、审美和创造力。

以写作为例。

一个不擅长写作的人，现在使用AI来生成文章，跟他自己写相比，绝对是又快又好。

但AI生成的文章要比我写得好就很难了。

虽然AI确实帮我提高了写文章的效率，但每次的文章框架都必须我构思或提炼调整，终稿也必须经过我手工增、删、改才能达到最终发表的程度。

更别说想比资深作家写得更好了。

剪辑同样如此。

AI剪辑出的内容，肯定做得比我这样的剪辑小白要强得多。

但它无法复制一个资深剪辑师通过精准的节奏控制和镜头语言所营造出的那种情绪张力，更无法创造出卡梅隆这种大导演的“神来之笔”。

03

发挥人与人关系的能力

未来，对人际交往能力的偏重会越来越大，对纯技能的偏重会越来越小。

我们已经见证了太多分析技能或专业技能被取代的故事。

在如今的AI横空出世之前，上一代技术的AlphaGo Zero，仅自学3天，就能轻松击败世界上最顶尖的围棋职业选手；

论初级法律咨询的技能，上上代技术的IBM Watson就能轻松以90%以上的正确率，击败哈佛、斯坦福法学院毕业生们70%的正确率，并成功抢走他们76%的饭碗。

论投资分析技能，高盛、纽约证券交易所这样顶尖的金融证券机构，已经是一秒钟都离不开AI，曾经的精英交易员们已经渺无踪影。

人类社会发展的历史，就是一部人与人的关系更为密切的历史。

从采集社会的偶然相遇，到农业社会的车马往来，到工业社会的语音电波，到信息时代的互联网，再到如今的移动互联，可能再到未来的数字孪生宇宙。

人与人之间的联系，成本越来越低、方式越来越便捷。

未来，那些可以独自完成、不需与人打交道的工作会越来越少（因为它们太容易被程序化了），而那些侧重于沟通、协作、共情和领导的岗位，价值会日益凸显。

为什么呢？

因为相较于AI，人更能洞察他人潜藏在语言之下的真实需求和情绪。

相较于AI，人所表达的关心和同情，更能打动另一个人。

不信你可以比较下：

你心情烦闷，AI可以不知疲倦地陪你聊上一整天，引经据典地给你提供一百种解决方案。

但这种感觉，可能还不如一个好朋友在深夜打来电话，什么也不说，就静静听你吐槽十分钟来得治愈。

AI换着花样，用不同的话术夸奖你了一万句，也比不上你老板当众表扬你一句。

因为我们人作为社会性动物，社交、归属和尊重的需求，是深深刻在基因里的。

正如山姆·奥特曼所说：“人类依然会是彼此故事的中心”。

AI技术的终点，是更好地服务于人；

而人类活动的本质，是更好地满足彼此的需求。

04

小结

未来，可能已经没有可以不被淘汰的工作。从我们这一代人开始，或许都不得不面临两次以上的职业变迁。

但尽管我们无法像祖辈一样，靠同一份工作干到退休，我们依然可以抓住未来变化的三个根本趋势：

◆社会的变化越来越快

◆高级脑力活动的作用会越来越大

◆人与人的关系会越来越重要

面对不确定的未来，最好的投资就是投资我们自己。刻意打磨好自己的三大核心能力：

1、学习力：适应未来快速变化的敏捷能力。

2、思维力：提高使用AI并进行价值创造的能力。

3、人际力：发挥人与人关系的能力。

我们一定能更好地适应并驾驭正在到来的AI新时代！