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这两年，ChatGPT、Claude、Gemini 等大模型接连问世，不停地刷新着我们的认知。与此同时，“人文学科无用论”甚嚣尘上，不少国家开始削减人文学科的教育经费，甚至出现了所谓的 “文科倒闭潮”。 新年之交的这波 Deepseek 热，更是进一步让大家感受到了 AI 在人文领域的创作能力。很多人可能或多或少都会有一种要“被 AI 取代”的焦虑。 今天在《纽约客》上看到一篇题为 《学习到底意味着什么？》的书评文章，它是由《纽约客》常驻撰稿人 Joshua Rothman（曾在哈佛大学肯尼迪政府学院担任公共政策讲师） 撰写的，评述的是哈佛大学图灵奖得主、著名计算机科学家 Leslie Valiant 2024年出版的新书——《可教育性的重要性》（The Importance of Being Educable）。 文中讨论的问题非常适合在当下阅读，在此分享给大家。 
《The Importance of Being Educable》书籍封面，图片来自豆瓣 转载自公众号：Ai人文 《学习到底意味着什么？》 作者：Joshua Rothman 
说明：由于原文段落偏长，为了适配公号阅读习惯，我适当增加了分段，并添加了几个小标题。 我第一次读《米德尔马契》是在大学二年级的时候。当时完全没读懂，心里满是疑惑：为什么像多萝西娅这样聪明又年轻的女性，会嫁给一个让人讨厌的老头？她怎么会这么“傻”？ 班上的其他同学似乎也都没看明白，这可把教授气坏了。他一边喝着健怡可乐，一边吼道：“你们当然不懂！相信我，等你们四十岁，经历第一次离婚后再读这本书，你们就会恍然大悟，‘哦，原来是这么回事！’” 人文学科教育的一个悲剧在于，大部分内容都集中在 18到22岁之间教授。我们不会在孩子还没车的时候教他们开车，那为什么要在他们还没有人生遗憾的时候，就让他们去读那些关于遗憾的小说呢？ 然而，这种安排背后有一个理论依据： 过早学到的知识会被储存起来，等到未来某个时刻才会被重新唤醒。现在的思维模式会在日后被追溯，艺术中的思想也会为我们的余生做好准备。 听起来有点冒险，甚至模糊不清，但仔细想想， 知识很少会在我们需要用到它的时候才出现。比如，今天你在法学院上课，可能要等到多年后才能处理一个复杂的案子；你学会心肺复苏术（CPR）几年后，才可能救了一个溺水的人；你会在网上查如何吓退一头冲过来的熊，因为你永远不知道什么时候会用上。 20世纪中期，丰田公司开创了“即时生产”的方法，零部件尽可能接近组装时间才送达，以减少浪费和存储成本。但人类的大脑并不是这样运作的。 知识往往需要在我们的“精神仓库”里尘封几十年，直到我们找到它的用途。 01 “可教育性”：人类的独特优势 哈佛大学的著名计算机科学家莱斯利·瓦利安特（Leslie Valiant）认为，这种 “知识沉淀”的能力其实是人类的一大优势。他将这种长期学习的能力称为 “可教育性” （educability），并在他的新书《The Importance of Being Educable》中提出，这是人类成功的关键。 
Leslie Valiant 教授照片， 来自普林斯顿大学出版社官网 当我们谈论人类思维的独特之处时，往往会聚焦于“智力”。但瓦利安特指出， 如果想要全面理解现实世界的复杂性，“仅仅聪明是不够的”。 我们需要构建广阔而灵活的世界观——这些理论能够帮助我们应对全新、意外甚至奇怪的情况。 而这种能力，是通过缓慢、累积、偶然的方式收集各种知识，并将它们整合起来实现的。 通过这个过程，我们获得的信念体系，比直接从个人经验中建立的体系更加丰富和深刻。这就是为什么，当我们经历第一次离婚后，可能会从英国文学作品中汲取智慧。 02 人工智能训练 vs. 人类学习 瓦利安特因提出支撑人工智能和分布式计算的思想，获得了2010年的图灵奖（相当于计算机领域的诺贝尔奖）。在他的书中，他对比了人工智能和人类的学习方式。人工智能可以非常聪明，甚至能像人一样进行直觉思考。但瓦利安特认为， 人工智能不像人类思维那样灵活，因为它们缺乏“可教育性”。 即使是最先进的AI，也是通过一种僵化的过程学习的。它们经过昂贵的训练后，无论接收多少新信息，都不会变得更聪明。就像它们的大脑在“毕业日”就停止了思考。 
而人类则不同，我们通过一个不断展开、开放式的过程提升自己的思维，将新获得的事实和想法与很久以前的知识联系起来。我们会 “将多年积累的知识片段组合成复杂的理论体系”。 03 可教育性的真正含义 瓦利安特尽量避免用“聪明”这个词来形容人。相反，他更关注那些 “涉及学习、且无法被传统智商概念捕捉到的有价值能力”。 他认为，一个具有“可教育性”的大脑可以从书本、讲座、对话、经历，甚至是禅宗公案中学习——几乎任何事物都可以成为学习的来源。更重要的是，这种能力让我们能够 在看似无关的知识之间发现联系，并将其应用到意想不到的地方。 当有人说某人“学得快”或“很受教”时，其实是在赞扬他们的“可教育性”。但真正让一个人具备可教育性的，是他们 能够将学到的知识用于“当初学习时未曾预料的目的”。 这种能力类似于“街头智慧”——一种不可思议地处理生活实际问题的能力，也与拥有常识密切相关。 04 可教育性在生活中的体现 如果我们的政治领导人更具可教育性，我们可能会更喜欢他们。毕竟，他们“经常需要对 超出自己知识和经验范围的事情做出判断”。 瓦利安特还建议我们重视医生的可教育性。想象一下，你感到身体一侧疼痛，会不会是阑尾炎？ 瓦利安特认为，依赖别人告诉你的有限经验是不明智的，你应该去找一位看过上千个病例的医生。虽然人工智能也可以通过分析大量病例做出预测，但 我们去看医生的原因不仅仅是他们见过很多病例，而是因为他们能提供更多的价值。这种价值的基础，正是 可教育性。 05 让可教育性成为一种理想 瓦利安特认为，推广“可教育性”作为一种理想可能是有益的。我们可以尝试在学校中衡量和教授这种能力，或者鼓励成年人培养它。 在一个技术变革加速、总有更多东西需要学习的时代，创建一个更具可教育性的社会显得尤为重要。 读完他的书后，我也开始思考如何 提高自己的可教育性。我决定去学习更广泛的学科，尝试新事物，相信我的大脑总有一天会将这些知识整合起来。 
同时， 提醒自己已经学过的东西也很重要。在地下室里，几个大书架上放着我大学和研究生时期的读物。《米德尔马契》就在其中，还有许多我当时没读懂、但随着时间推移逐渐认识到其价值的书。 广泛阅读那些看起来不实用的东西，并希望现在学到的知识在未来派上用场——这正是通识教育的核心意义。谁能想到，它最好的捍卫者之一竟然是一位计算机科学家呢？ 06 总结 Joshua Rothman结合自身经历，深入浅出地介绍了 Valiant 书中的核心理念，读来令人深受启发，或许能缓解当下许多人的焦虑。Valiant 认为，人类区别于AI的关键在于“可教育性”。 所谓“可教育性”，并非指传统意义上的智商或学习成绩，而是指一种持续学习、整合不同领域知识、并在未预见的情况下应用这些知识的能力。它强调的是一种灵活、开放、跨界的学习方式，以及将看似无关的知识融会贯通的能力。 而要培养这种“可教育性”，离不开那些看似“无用”的博雅教育（包括人文教育）。就像 Joshua Rothman 在书评中提到的，我们应该更广泛地学习，去尝试新事物，去广泛阅读那些看起来不是立即可用的、不实用的东西。 因为你在年轻时无意中学到的知识，可能会在多年以后的某个瞬间令你恍然大悟，给你提供意想不到的启示和力量。 在 Joshua Rothman 看来，这位在人工智能和分布式计算领域做出卓越贡献的计算机科学家，俨然成为了捍卫 “博雅教育”价值的最有力声音之一，这本身就颇具深意。
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