前言
chatGPT 已经出来很久了，说实话，底的时候还没怎么在意，而且当时注册账号因为种种原因，弄国外手机验证码老费劲了。
直到最近一段时间，真的是被这玩意儿刷屏了，尤其是 GPT-4 的问世。所以买了账号体验了一段时间了，是真强，也是真香。还记得当时看 GPT-4 演示的时候，在草稿纸上画网页，然后拍照给 GPT-4，它就能把代码给你写出来，作为一个菜鸡前端，当时的心情，真的是…
这两天在网上看到了一个斯坦福教授关于“在 AI 时代，如何培养学生的创造力”的采访，看完觉得他讲的很不错。而且，创造力的培养，不仅对学生很重要，对于已经脱离了校园的我们来说，也同样的重要。
所以将这篇采访翻译润色了一下，并且加了一点简单的排版，分享给大家（机翻的某些句子实在是没法看）。
下面的正文部分便是教授的观点，正文中的第一人称就是这位教授。
正文
如果一项工作能由人类完成且花费1000美元，那么这项工作让机器人做大概只需要200美元左右，因为机器人比你更快，人工智能会在未来让很多工作机会消失。
现在的孩子能接触到多少信息？非常非常多。但我们仍然还在用以前的方式教育他们。对于这一点，我越是思考，就越觉得我们需要努力做出改变。
我是李江，是斯坦福航空研究院的院长。人工智能的时代即将到来，或者说其实已经到来了，我非常想弄清楚在人工智能和机器人时代，我们对下一代的正确的教育方式是什么。
很多人对人工智能有畏惧心理，所以想逃避它，想远离它。但问题是，人工智能可能是我们有史以来发明的最强大的工具之一，如果你不使用这些工具，那么你就无法和其他会使用这些工具的人竞争。
我认为有几件事我们需要去做一些改变。
一、培养 AI 思维
Know AI Thinking
我们需要尽快开始教会人们“人工智能思维”，让大家知道人类和人工智能的区别在哪里。从零到一的这一部分工作是AI 不擅长的，人类应该更加专注于从零到一的这一部分。
AI思维有三个要点：
1. 明白 AI 如何工作
Know how AI works
首先你需要大致理解 AI 是如何工作的。
在过去，AI基本上是基于我们在电脑上写的规则或者特定的算法来工作，规则是由人类来制定。
而现在，人类开发了一些不同的算法，比如深度学习、基于数据的强化学习等。因为我们有了更强大的计算机，可以有更多的方式来处理更多的数据，AI 会试图找到基于目前数据的最优解决方案。所以你得到的数据越多，那么通常情况下你就能得到越好的解决方案。
2. 明白人和AI的区别在哪里
Know the difference between AI & Human
如果你明白了上面第一点，那么你就应该明白人类的能力和人工智能的能力的区别在哪里。
我想大多数人可能不知道有一个叫结构生物学的科研领域，这个领域的科学家需要去研究蛋白质的结构，蛋白质对所有生物来说都很重要，全世界大概有1亿到2亿个蛋白质，而我们人类能发现的，只有很少一部分，不到1% 。但是有个人工智能叫做阿尔法，在过去的两年里阿尔法弗预测了世界上几乎所有蛋白质的结构。
所以说，一项工作，一旦机器可以完成，那就让机器去完成，我们只需要专注于人类的那一部分。
3. 学会和 AI 一起工作
Know how to work with AI
第三点就是你需要学会和 AI 一起工作，并使用 AI 帮助你完成一些工作，我们需要关注的是从零到一的这一部分，基本上就是发明以前不存在的东西。
而通过AI 提供的信息，我们可以把从零到一这件事做得更好。所以我们应该让孩子们做好准备，学会和 AI 一起工作，并通过AI 的帮助来创新创造新想法。
二、培养创造力
How do we invent new things
创意是一个非常难教的东西，许多人认为创意是教不来的。但是这件事被斯坦福改变了，其实可以通过某种方式教会你如何系统地创新——设计思维。
设计思维是我们斯坦福大学教人们如何创新的一种方法。我们无法让你像史蒂夫·乔布斯或埃隆·马斯克那样具有超级创新和创造力的人，但是可以利用这种方法论让你变得比你原来的自己更有创意。
设计思维有一套步骤你可以跟着去做。
1. 同理心 Empathsize
第一步是要有同理心Empathsize。
首先你必须明白你在为谁创造新东西，为你父母？还是为学校的学生？你得明白用户是谁，然后跟他们产生共鸣，尤其是要和他们的情绪产生共鸣。
2. 定义问题 Define
然后进入第二步，叫做定义 Define。很多人一开始都没有搞清楚自己正确的问题(prompt)，你必须要对自己的 prompt 有非常清晰的定义。
3. 构思 Ideation
然后进入第三步，构思 Ideation，用头脑风暴来产生大量想法。
4. 原型 Prototype
获得许多想法后，需要从用户那里得到关于这些想法的反馈，把一些好的反馈来当作你的原型prototype。
5. 测试 Test
在做好原型后，你需要进行用户测试得到反馈，这些反馈也许是好的，也许是坏的，这种情况下，你就必须要做重新设计Redesign。
有一句话叫所有的设计都是重新设计，All design is Redesign。因为当你意识到你其实没有正确地定义问题prompt时，你就得回到第二步。如此往复进行迭代，最终你会得到一些很好的发明创造。
这些方法，需要你去实际践行几次，你才会真正明白。
举个栗子
举个例子，在斯坦福大学，有一门课，让学生为尼泊尔的医院设计恒温箱，一开始很多学生就觉得，我就直接在加利福尼亚州进行设计就好了。但问题是，你都没去过尼泊尔，你怎么为尼泊尔设计呢？
实际上后面学生去了尼泊尔才发现，在尼泊尔的一些医疗中心有许多非常昂贵的恒温箱，所以他们其实不缺这些机器，但是他们不知道怎么正确使用这些机器。
所以从一开始，问题的定义 prompt 就是错的，他们必须重新定义这个问题。然后他们实际去到尼泊尔的一些村庄和当地的村民谈话，发现这些村民他们确实需要恒温箱，但不是在医院用，而是要在家里用。
所以后面学生们就设计了非常便宜的恒温箱，并且设计地很成功。
这是一个很好的例子，你必须要有同理心，你必须去真实的地方感受，然后重新思考问题的定义，并进行 Redesign，这样才能真正解决问题。
有一些很有趣的 AI 或者说机器人，比如 ChatGPT。对很多人来它是一个 surprise，因为它能很自然地和你聊天，还能给你写代码，它几乎什么都知道，而且比大多数人都要聪明。所以它肯定也会改变教育，因为现在孩子们可以使用 ChatGPT写作文、做作业。
因此老师们应该思考如何应对这件事。其实我昨天刚给我的学生布置了一个作业，我让学生用ChatGPT 来写一篇作文，然后和学生们一起讨论，让他们谈谈使用 ChatGPT 的感想。
我认为人们不能忽视或者逃避科技的进步，它已经发生了，你无法阻止，所以你只能拥抱它。
对我来说，我想搞清楚 ChatGPT 会如何影响我们的教育体系，以及在未来，理想的教育体系是什么样子的，因为教育太重要了，对下一代的影响非常深远，所以这也是我的终极目标。
我的一点点思考
当时看完这段采访，然后又联想到现在的内卷环境、这地狱级别的就业难度，作为一个工作年限不长的零零后小菜鸡，内心是真正地陷入了迷茫和沉思…
对于chatGPT，我感觉网上的声音主要是分为两种，一种是觉得它是妥妥的a game changer，具有变革意义；一种呢就觉得，这玩意，不过如此嘛~
我个人其实还是偏向前者，所以我不禁会想：
现在的内卷还有意义吗？我现在做的这些感觉随时会被替代的工作还有意义吗？（还是有意义的吧，毕竟我的成本比较低🐶）如果 chatGPT 真的会开启一个新时代，那么未来需要什么样的人呢？我未来能有机会做一只风口上的🐖吗？…
历史的进程浩浩荡荡，变革总在不知不觉中悄然萌芽。我对这个世界有很多疑问，但是阅历有限、知识有限，我这菜脑瓜子也想不出答案。
但即便是这样，我觉得还是得积极拥抱变化，不要试图跟趋势作对。所以我虽然有迷茫和困惑，但内心同时也充满着对未来的憧憬和激动。
完。（这文章可不是GPT写的 /狗头）
另外，佬们有什么看法，欢迎一起交流探讨啊~
