而在国内，不少人开始担忧：刷题式教育在未来还有优势可言吗？教育行业在这样的情况下会迎来怎样的挑战？GPT的冲击给教育行业带来什么样的启示或机遇？GPT为中国教育带来的启示是什么？
围绕这些问题，《知识分子》4月发起了一场“GPT冲击下，中国教育优势会荡然无存吗？”的直播讨论，邀请到了斯坦福大学人工智能、机器人及未来教育项目主任、里兰教育联合创始人蒋里；卡内基梅隆大学数学系教授、美国奥林匹克数学国家队总教练罗博深，进行深入讨论。特约主持人为中国教育发展战略学会副会长兼人才发展专业委员会理事长、教育部原科技发展中心主任李志民。
以下是讨论实录：
刷题式的教育方式将会受到极大的冲击
李志民：大概从10年前开始，我们已经很明确地看到这样的趋势，人工智能，是奔着代替人去的，那我们的教育应该做出相应的调整，否则我们很难去适应。
ChatGPT 和GPT 4公布以来，不断有人质疑，认为学生可能会利用AI帮助搜索资料，写论文，写作业。因为担心 GPT对学生学习的负面影响，纽约教育局宣布限制纽约市的公立学校的网络使用ChatGPT，也有一些教育机构看中了人工智能能够为学生定制私人课程，决定依靠 GPT技术来打造教师的课堂助手。
在我们国内也有不少人开始担忧，中国刷题式教育在未来还有没有优势？教育行业在这样的情况下迎来怎样的挑战？只会刷题的学生，或者只会教刷题的老师，未来怎么办？
蒋里：我觉得纽约的这件事做得相当的不理智。实际上有一个浅显的道理，大禹治水是不能去堵的，只能因势利导地去疏，那么ChatGPT以及以ChatGPT为代表的GPT模型和这个很相似，它会渗入到我们生产生活的方方面面，把校园网切断，根本堵不住。
举个例子，纽约的教育局只是把校园网掐掉，不可能进学生的手机，也不可能进学生家里的网络，也就是说学生想用的照常可以用，反而是阻止了老师来使用。实际上我在很多的场合一再说，ChatGPT可以让老师变成超级老师，能够让老师更轻松地教学，产生更多好的想法。结果纽约这样做几乎有点像搬石头砸自己的脚，不仅没有起到任何阻止ChatGPT进学校的作用，反而阻止了这些老师来用它。
李志民：我觉得任何符合人类伦理规范的新技术的发明和应用，都会提高我们的效率和效益，会使人类的生活质量提高，进而提高文明程度，当然也会带来人们对职业发展的担心和焦虑。所以纽约禁止使用的办法我觉得是不明智的。
我和蒋教授的观点是一致的。但我觉得我们今天遇到的问题，是有点过高估计了GPT近一两年的影响，这是我们的思维和行为习惯——往往会高估技术对近一两年的影响，同样由于人类的思维和行为习惯，往往低估今后十几年的影响。
罗博深：这件事我其实想了很久，因为我在教很多孩子，在做数学教育，哪一个学科大家刷最多题，肯定是数学。所以我一发现有GPT4.0，就开始问4.0这些数学题目，我发现它真的是世界上最会刷题的机器，不可以说他是人，我觉得他已经超过人。我发现GPT现在有一个问题，如果你问他一个普通考试里面的问题，他会找到正确的逻辑，然后写出来列出来，每一步都对。但是中间可能做加减乘除会犯错，但给他多加一些计算功能，加入一个 Wolfram Alpha 或者计算器，这个问题就会解决了。
GPT到底在干什么，他不止在找规律，他已经吸收了很多很多文字，那些文字里有所有的课本，也有那些老师的解法。我的意思是GPT在看一些文字，如果他看到有差不多一样的问题，如果他以前看过，他就会将新的数字或者新的信息放进去，然后模仿。
GPT是在模仿的，而且它能吸收、比人记住更多的文字。所以如果我们只是让我们的孩子背、练，好像人在做机器更会做的东西。
蒋里：现在绝大多数的数学教育其实是把数学归了很多类，有很多的解题方法是很有套路的，我们在学套路。学了 b 就解 b 类的题，学了 c 的套路，解 c 类的题，而ChatGPT 学这种套路是很牛的，把全世界的东西全看完了以后，在套路上去和他PK，不可能赢。
罗博深：这几年我一直跟家长说不应该学套路，因为如果你从来没看过那些数学题目，如果没有人告诉你怎么做鸡兔同笼，这其实是比较好的题目，但你把它变成一个套路和方法，他就没有机会锻炼自己的思维。
我看过很多人、一些培训机构说他们在教思维，他们教思维的方法是来看别人是怎么想，看这个复杂的方法，他们还在教套路。我每次都说你应该找那些初中数学竞赛题，但是不要告诉套路，不要用那些来引导孩子，教他们怎么自己想出自己的办法。但是很多人教套路，是因为他们认为这样可以让人快速地准备考试，不是为了培养学生。
李志民:这种刷题式的教育肯定是会受到极大的冲击，特别是学套路。但目前面对中国的形式，大家需要高考，基本上还是在学套路。我们今天的题目叫做ChatGPT 冲击下的中国教育优势会荡然无存吗？中国的教育应该还有一些优势，比如说我们全社会，中国人都非常重视教育，这就是中国教育的优势。
蒋里:华人的一个特点就是所有的人都重视教育，我们这几千年传承下来，不管你是哪里的华人，我们都知道教育是重要的。我参加过很多全球性的教育的一些项目，包括跟麻省理工合作，我们去墨西哥，我在那里跟一个人，花了2个小时，没能说服他教育是重要的。我当时认为我们这个民族的传统太重要了，我不需要跟任何的一个华裔去说教育是重要的，我只需要根据教育重要的共识，再往下谈，但是我去其他的地方就是另外一码事了。
罗博深：我是美国出生的，父母是新加坡人，我也同意。其实中国看重教育是非常好的，我只是说如果你想学东西，不要花时间学套路，而是花那个时间真的学想法。
我的女儿在美国女子奥数队，现在有竞赛，我刚发现她得到满分。我观察她是怎么学，一点套路都不用，她一直花时间想新的题目，所以李老师你刚刚说的当然是优势，花很多时间学习，但是如果你花那个时间不只是练套路，可以得到非常好的结果。
李志民：ChatGPT 对各个学习阶段的影响可能也会是不同的，比如对中小学、对大学，对研究生各个学段的影响，两位能不能分析对各个阶段的学生和教师的影响。
罗博深：对那些小学生，可能中国、美国可能有点不一样，因为在美国很多小学学生花时间学的不只是理性，是学感性，应该怎么对待人，怎么跟人沟通，所以他们可能不太会需要GPT，我觉得这是很重要的，因为一个人怎么和另一个人沟通，怎么让别人喜欢你的观点我觉得非常重要，因为那些东西是机器人不太理解的。
初中高中的时候，他们做的功课其实都能用 GPT完成，他们现在不可以在家写作文，因为在家他们能用 ChatGPT写作文。我在纽约演讲的时候，那些 7 年级的孩子说他们很不喜欢ChatGPT，因为现在他们的作文都需要用铅笔在课堂上写，他们觉得不好玩。
美国大学会受到非常大的影响，因为美国大学需要大家写文章才能申请，我们的申请表不只是分数，其实是作文，但这样可能就不可靠了，所以大概会变成面试，因为在家可以用ChatGPT，所以我们需要把功课变成锻炼思维，我们就能不需要担心大家用ChatGPT 来作弊，而且我们需要花时间教孩子怎么具备人的能力，因为面试会变得非常重要。
蒋里：确实是分段的，对于小学特别是小学初段的这些孩子，以前该怎么学，现在可能还是怎么学，比如像一二年级的孩子可能还不会用键盘去输入，但请小学老师去拥抱GPT，一旦去拥抱它，老师就会变成很厉害的老师。
我在斯坦福大学，跟超过 800位斯坦福的学生聊过他们的成长经历，我都会问一个问题，在你之前的人生里，哪3个人对你的人生以及你的教育影响最大，有很多的人都会提到某一个老师或者是两个老师，凡是提到老师，很大一部分的人都会说，我特别感谢这个老师，因为这个老师让我觉得这门课有意思，他把这门课上得好玩，make the class fun，**于是我对此感兴趣。**我问GPT如何能够把我的课也变得更好玩，他可以给我很多的建议，虽然里边可能有很多很糟糕的建议，但是20个只要有一个是好的就可以，所以是老师要拥抱，小学生影响没那么大。但是初中生和高中生他们去训练的很多很多的套路， GPT都能搞定，所以我们的教育要调整，如果像美国那样学生都能接触到，教育系统会调整到以后很多的东西要当堂做，否则我不知道是不是你做的。
以后人的能力会分成两种能力，一种是自己单打独斗，没有在人工智能帮助下的能力。可能学校会很关注，但请学校不要只关注这个，因为他毕业去工作了以后，所有的公司都会张开怀抱去拥抱人工智能，它会大大提高我们所有人的效率。在这样的情况下，企业最在乎的是一个人在人工智能加持下他的能力，学校如果不培养这样的能力，是失职的，所以最有挑战的是初中和高中。
往大学走，可能美国以及可能国外的大学的申请会受到巨大的冲击。因为非常重要的是自我评估，你写的文章都可以用 GPT 去写了，2023 年的申请会变得非常混乱。
对于硕士博士我认为是有帮助的，ChatGPT在很尖端的方向上可能知道的不太多，但是博士生可以随意使用，因为是不是新的业界的人都知道，如果能在ChatGPT 的帮助下把新的东西做出来，所有人都会给你点赞的。
ChatGPT会加剧教育的不平等和贫富差距吗？
李志民：今后可能影响我们的考试评价，各个学段的考试评价都得有新的方法，引入新的工具。而不是靠刷题就能解决的，另外就是影响我们各个学段的教学生的思维的方法，学习不再是纯粹的知识的灌输，教知识的时候可能同时要训练思维能力，教方法而不是教套路。可能今后各个行业都会有自己的专业的GPT，因为他现在回答问题比较笼统，也有一些错误，特别是在用中文的时候，语料库不够丰富，这就需要各行业有自己的ChatGPT。
同时我也有一个担心，我们有贫困地区，有富裕地区；有发达地区，也有欠发达地区，人工智能的发展，会不会带来数据偏见、数据伦理、数字鸿沟等问题？会不会加大了贫富差距？
罗博深：在美国每一个地区都能够用GPT，而且都是免费的。以前如果要真人教你东西，就需要付学费，学费比较高，如果你用GPT4.0，每个月20块美元，比较便宜，我的看法是其实所有地区都能够用，更大的问题不是谁能不能用GPT ，而是谁知道需要学习、思考。
比如现在我在美国科技教育方面创业，但我不只是做创业公司，还要帮很多很多人，所以目标不只是赚钱，其实我花很多时间很多精力在教那些贫困地方的孩子，教他们怎么思考，我每几周都会去那些比较贫穷的学校，去那些地方，问题不只是谁有钱，如果你在旧金山，那些孩子的家长都是在 Google 工作，所以他们都知道你需要学习思维方法。如果你去别的地方，他们父母不知道，所以那些孩子不知道，他们只在刷题，只在学套路，其实也学不到，那些孩子对教育的看法只是背公式。
在工作生活中我们都会用ChatGPT，但如果你没有思考的能力，也不知道 ChatGPT 说的话是不是准确，因为有一个问题是，人工智能很会说听起来不错的句子，但是有时候是错的，所以你需要思考和判断。
有没有思考和判断的能力，会产生非常大的距离。有一些孩子他们只会刷题，只会按照别人说的去做，他们以后会输。但是另一些孩子的父母知道，我们需要真正的思考能力，他们就会赢。所以我现在花时间到那些比较贫穷的地方，教育那些孩子不可以只是做题，也要学会想。
蒋里：我做的是把最前沿的东西带到中小学去，带到贫困地区去，比如很偏远的藏区，海拔将近4千米，我们去那里做教育。我们都有一个梦，希望把最好的教育带到所有的孩子面前，但是以前我认为是不可能的，因为教育里最稀缺的资源是老师，很多人没有机会听像罗教练这样好的老师授课。但有了网络，有了像GPT这样的人工智能以后，实际GPT肯定比不上很顶尖的老师，但是他应该可以比得上 80% 的老师，特别是在一些普遍的事情上，而且它知道的很多，论知识量来说，我们绝对比不过ChatGPT，在这样的情况下，就算在海拔 4 千米的地方，有了网络，就可以问 GPT 各种各样的问题，有助于教育更平均化。
我们的教育在传统的教育模式里是以老师为主，我上什么你学什么，我决定你学什么，而不是学生决定我要学什么。当你有ChatGPT 这样的老师时，这个环境有可能会变化，我想学什么，我就可以问什么，我还可以拿到答案。
比如前两天我的孩子就问我Tahiti（大溪地）的海岛的浅滩是怎么形成的，一个岛周围为什么会围着一圈蓝色的水，我不知道，他去问ChatGPT，2分钟知道了，原来火山突出来的时候有很多的矿物质，于是养了很多的珊瑚，经过几百万年把这里填起来了，于是形成了舄湖，所以变得那么漂亮。这超出了我的知识边界，但因为有GPT，2 分钟有了答案，所以有了它，可以有真正意义上的兴趣导向的、以孩子为主的学习工具。
李志民：GPT给我们教育带来哪些机遇？怎么样利用好 GPT培养未来更有竞争力的人？怎么样培养我们的学生的创新能力？怎样提高教育效率？
罗博深：ChatGPT很会说错的，但听起来是对的话。因为GPT创造的过程中是学会怎么说一句话，几个字，让每一个字都听起来很完美，这是按照以前的规律，以前看到这么多文字，看到别人差不多都是这样说，所以 GPT 就这样说。这就是为什么每个人不能只是学怎么做一种题目，而需要学怎么思考，这个对不对，这个思路对不对，所以以后我们应该好好教孩子怎么思考，不是怎么做奥数题，而是怎么真的有逻辑，然后把那些题目给ChatGPT，就能够学很多东西了。
如果大家都能用像GPT 这样的人工智能，大家需要先学怎么判断 ChatGPT的回答是否正确，以前如果跟老师学习，不需要问老师是不是真的正确。现在我们能够用很便宜的工具，但是有一个问题是，只有80% 是对的，但是如果你教孩子怎么思考，这就足够了，其实可以给他很大的帮助。
未来，一个人的能力会被分成两种
李志民：人类加人工智能，才是未来教育的出路，谈谈您这种想法，比如对于我们的现任教师提出哪些要求？
蒋里：未来一个人的能力会被分成两种能力，一种是单打独斗的能力，不在任何人工智能工具帮助下的能力，这个能力可能是现在几乎所有国家的教育系统都在培养的能力，但这个能力并不是从教育体系出来以后，那些公司要求或者去创业时最重要的能力。第二种能力，人加AI 的能力才是现在的人工智能时代，最为重要的能力。这样的情况下你能做什么样的事情？你能不能把事情做好？你能不能用好ChatGPT？每个人差别可能很大。Chat GPT 是去年11月底创造出来的，12月份一发酵，斯坦福在1月初就开了新学期，我给一门课上所有的研究生布置了一个作业。所有人可以随便使用GPT来写一篇文章，一定要去试一下，我收到了，读完了，需要跟每个人聊一聊是什么感觉，我惊奇地发现，在我强力的要求下，也有百分之二三十的学生告诉我，我试了一下，最后文章是我自己写的。好像感觉他也不是很好，而且我觉得他写的文章一般。我问你是怎么跟他交互的？他说，我说你帮我写一篇怎样的文章出来，我觉得他写得不好。实际上我给他们布置的作文题是精心设计的，是一个关于每个人比较私人经历的事情。如果不和ChatGPT 产生充分的沟通，他不可能帮你写好。
比如我们今天第一次交流，我说李老师拜托您帮我写一篇关于我的文章，我也得给你提供很多的材料你才能写，不能说帮我写篇文章，转身就走了，您也写不出来。所以我后来给这些孩子的建议就是，其实你可以把它看成是一个人，虽然你要明白他不是一个人，但是你就算让一个人帮你做事，你也得把信息给足了，否则他怎么可能帮你写。现在有很多的人觉得这是新闻上的事情，跟自己关系不大，自己没有去拥抱它，他没有理解以后他进入职场，进入了很多的地方，必须得用它，它可以让你把效率提升很多倍。
我在斯坦福观察到的情况是，工程学院的人更愿意花时间去研究，还有MBA，一个学生用了以后发现太好了，MBA 上课有很多的阅读的材料，他现在都不用读，直接让ChatGPT给他10个关键点，他看完了，要是觉得好，他会再去读。有很多的东西读起来很无聊，他现在写文章也是，如果让他写一个4000字的文章，他自己就会很快地写1000字输入给 Chat GPT让它整合成一篇文章，效率就上来了，这样出去以后自己创业他会很如鱼得水，毫无疑问它能够让我们的效率增加，而工业界会全力拥抱。
教育还会有一点点清高，我认为以后的教育可能要分两步走，以前的那些基础我觉得该有的还得有，还要有人的单打独斗的能力，但是人加 AI的能力相当重要，学校不能放弃，要培养。
这就牵扯到如何让教师队伍拥抱它，因为很多的教师也不太想学新的东西，人都是比较懒惰的，我已经习惯性教这个了，都教了这么多年了，为什么还要去变呢，但如果能让他们通过利用GPT让课变得更有趣，你自己不愿意头脑风暴，就让GPT头脑风暴。孩子可以去用，教师更要去用，教师用的越多越能教孩子如何去用，用的越多，不会怕它。
李志民：在奥数教学中，你的团队会用GPT吗，如果你要用，谈谈设计思路。
罗博深：我们大概不会用，在美国虽然我教很多初高中学生，我们只是在教怎么思考，所以我们大概不会用。ChatGPT以后，我们的做法是，第一，我们需要让那些孩子真的想学，如果一个孩子真的想做一件事，他会花很多时间做那件事，所以我们的教育一部分应该让孩子喜欢学，希望那些孩子觉得我真的要像这个老师一样，因为这个老师让我感觉非常好，而且我觉得他各方面都非常优秀，我要像他一样，这是一个榜样。我现在招人培训美国国家奥数队，我不是带那些最会教套路的人，我带那些现在做的比较成功的人，他们以前做过奥数，现在他们做别的东西也做得非常好，所以就变成榜样。而且榜样是一个人，不是一个机器。因为没有人会说我长大以后要像GPT一样，肯定不是。另一个部分是课堂里，首先我们给出一个问题，知道你从来没看过，而且不会告诉你怎么做，让那些孩子互相说出他们的想法，老师的责任不是告诉你最快速的方法，反而是灵活地听孩子提了什么做法，然后当下利用课堂上所有说出的想法创造一个新的做法，让那些孩子发现，虽然开始时不知道怎么开始，但终于可以做出这个题目，也不是因为老师告诉我怎么做。
我们收到国内家长的一些反馈，觉得太慢，为什么问孩子怎么做，应该直接告诉他们怎么做，给他套路，就能够加速。但是我的回答是，你只是在培训机器人，如果用那个方法，以后机器人会比你的孩子更好。现在有ChatGPT，我把题目输入到ChatGPT中让家长看，机器人真的能做。我一直说应该学习思考，以前很多人不信，现在把题目输入进ChatGPT就能够看到是真的。
蒋里：榜样的力量很重要。当一个孩子真真正正的喜欢上了一个事情，或者是喜欢上了一个人，崇拜一个人，或者他想做一个什么样的事情时，他的内驱力非常大，他会被引导。
我要把全世界，特别是人工智能、机器人这方面最前沿的一些研究，用最浅显易懂的方式直接教给中小学生。因为中小学生有好奇心，有求知欲。我们现在的教育系统要接触到人类最近10年最前沿的东西，必须等到研究生，等到研究生黄花菜都凉了，我们经常说眼里有光，心中要有梦，到了研究生都已经22岁以上，可能已经很难点着了，所以通过我的努力把最前沿的东西让中小学生看到。中国人说要有鸿鹄之志，但未见鸿鹄之势，何来鸿鹄之志？如果没见过最前沿的东西是什么，不可能要立志做这个东西，所以我们得让中小学生见到这些东西，而且我告诉他们，其实没有想象的那么复杂，很多前沿的研究在概念上没那么复杂，它里面有一些很重要的思想，小学生完全能听明白，只是实现过程很复杂，要好多的数学，但是最重要的概念很多中小学生是能听明白的，我们把这些挑出来教给这些孩子，他们就可以被点亮了，然后他们心里就有一个想法，我要变成谁，或者我要做一个什么样的机器，我小时候就特别想做一个像变形金刚、擎天柱那样的机器人，那是我的梦想。这些东西其实对一个小孩子来说很重要，比如像埃隆马斯克，哪里来的勇气一定要去火星，也是小时候想人类要变成一个能够在多个星球上生存的物种。我们如果能挑起来这种动力，家长就不会在后面拿个鞭子赶着你走，因为他自己可以引领自己向前走。
李志民：在蒋老师您看来创新思维是可以训练的吗？普通人怎么样提高自己的创新思维？
蒋里：从 50 年代开始，斯坦福大学就在研究这个问题，人的情感很重要，当时斯坦福大学觉得工程学院的学生没有创新创造力，他们只是在做工程，他们做不出来好用的东西。1959年阿诺博士提出了一个design thinking的概念，从1969年就开始在研究生阶段开这门课，总结出了一套成体系的斯坦福创新设计方法论，由于它诞生在工程学院，讲究可操作性，我们把它步骤化了，创新的过程有五个步骤。第一个步骤叫同理分析，这是整个过程里很关键的，也最需要同理心，需要情感的。一边是很理工的一人，但另外一边你的情感一定要跟上，因为没有任何一个人是完全客观的，一个人在很多的东西上，都是情感动物，做的很多决定全是情感的，所以要能够去同理别人。第二步是定义，要真正的定义这个问题，**第三个是产生创意，第四个是搭建原型，第五个是检验，然后一遍一遍的循环。**
斯坦福的这套创新设计方法论被推到了很多的学校和企业，已经在企业界被验证非常成功。Design thinking里还有一个特别重要的概念是think differently，乔布斯在1997年回归苹果的时候，拍了一个一分钟的广告，里面任何的产品都没有，只说了一个概念，就是think different。我们不追求把谁培养成乔布斯，或者培养成马斯克，但是经过这样的培训，你可以把自己变得更有创造力，或者是摆脱一个困局，创造力在很多中国的哲学里不能教，只可意会不可言传，只能靠悟，但我们工程学员的人认为，劝一个人去悟，说明你的方法可操作性不强。创造性实际上完全可以教的，而且可以做。
怎么看待中国学生的优势和劣势？
李志民：我们中国学生有哪些特点，比如优势，劣势。
罗博深：在卡耐基梅隆有很多学生是华人，一个很大的优点是大家都在非常努力的工作。
我们的大学都在教那些想努力的，如果你给他一件需要花很多精力，做一些有点无聊的步骤的事情，他们也会完成。准备高考的时候，我猜也会做很多有点无聊的事情，他们就很会完成。美国的孩子不太会做这样的事情，美国的国家奥数队，如果解一个几何题，有一种做法是通过代数解几何题，就是每一个点都设一个 xy，然后写很多页的公式，大概率是两个小时之内完成这个题目，但很无聊，而且可能犯很多错，中国的孩子会把这个做完，美国的孩子坐下来会说，有没有一个更好的方法，因为我不愿意花 2 个小时写代数。
但这种懒惰也不错，因为如果他们不愿意这样做，他们就会一直想有没有更好的方法，然后他们可能会花同样的时间，最后想到一个更好的方法。我很喜欢教国内的学生，如果你要进入美国大学，你的分数不是最重要的，当然需要会做数学、科学，但是我们毕业的孩子不仅仅会这些公式，我们反而希望他们到社会中拥有领导力，变成那些有创新、想新事物的人，而且能够带一个团队。所以感情是非常重要。
很多人在中国申请美国大学，最难的部分其实是面试，你需要学会怎么跟一个人好好谈话，让那个人喜欢你，让他觉得有一天你会用学到的知识来帮助世界。
蒋里：**总体来中国学生的优势是执行能力强，**你如果告诉他要做什么了，他可以很快做完。不只是中国学生，整个东亚的文化系统，中日韩的都很像，东亚的孩子在找问题、找方向这上面没有得到足够的培训，实际东亚的整个教育系统里不太管这件事。所以在读博士时，如果老师不给你指明方向，问你觉得你想研究什么，他们会很不适应，其实读博士很重要的是你找方向的能力，在GPT的冲击下，显得越来越重要了。因为GPT也能做执行。还有你是不是真的想要改变这个世界，或者给这个世界带来正向的影响力，我认为最重要的是让孩子能有理想，去为人类或者为谁做点事情，这个事情看起来很虚幻，但他会领着孩子往前奔。
我和各种各样国家的孩子聊他们的成长经历时，绝大部分的孩子非常敞开心扉，他会跟我聊一些和父母都不会聊的事情。他是怎么长大的，心里有什么样的疤痕，包括和他父母的关系。有一些中国学生，也是少数，和我聊的时候是戴着面具的，他说的每一句话都像在背，他给的都是标准答案。到后来我不耐烦了，我和你这样聊没有意义，我想知道你的成长经历，而你告诉我的都是一些冠冕堂皇的说法。
但是中国学生里也有很好的，一个学生告诉我他一路都是旁听生，高中参加物理竞赛没有进入学校的集训队，于是去磨教练争取到了旁听，最后他也没有得到很好的名次。
高考的时候他去了一个985，有一个国家重点实验室要招人，他去参加选拔，又没选上，他去磨老师说这个实验室我不相信所有人都能坚持到最后，但是我肯定能坚持到最后，然后老师让他去旁听，上了一年以后有两个人走了，他变成了正式，他跟老师也发了一篇比较不错的文章，他跑到了中国最好的两所中间的一所做研究员，给别人打杂，做实验做了两年出了一些成果，他申请到了斯坦福。其实他的英文是比较差的，就是到后来我想换中文说，听得更清楚，结果这个学生说我们能不能继续说英文，你现在想换中文，证明我的英文不够好，说明我更需要训练，我训练的机会也不是很多，今天我就要逼一下自己要训练。这样的学生我怎么能不喜欢，而且他家里实际上没有那么多钱，但还是坚持让他继续读书。
李志民：GPT 出现了是不是意味着基础知识教育已经不再重要了，如果忽视基础知识的教育和积累，可能带来哪些后果？
罗博深：以前我们花很多时间把每一年的教育分成这个知识点，那个知识点，这些是全国的教材，这一周教这个知识点，那一周教那一个知识点，这种架构是被公式的教育方法。
因为现在有Chat GPT，所以我们有机会改革教什么东西，可以变成教怎么想。不要只是教知识点，反而是教他们怎么从一张白纸开始想。你可以同时教一些知识点，但是同时也教想法。
现在欧洲的竞赛，他们的题目没有一个是别人以前见过的，所以他们就用那些题目来看谁是最厉害的。我的意思是我们学校也应该换成那样，你教大家的虽然还是基础的数学概念，但真的教的不是那些概念，不是那些知识点，不是那些套路，反而是想法。**蒋里：**教基础知识要加想法，不能以刷题为主，比如我教了一个公式，然后带着公式算 1000个题，算到不错为止。让人来做重复性的劳动，做很多遍，把你的正确率练到百分之百，是比较违背人性的，因为人做重复性的事，很难把一个事全部重复不错。举个例子，我是做机器人、人工智能的，我们让一个机器人去重复，比如写字，它可以每次都写的一样。但是每一年我都需要给一些文件签字， 有的时候我需要签 500份，真的想撞墙。因为我签自己的名字，每签几十个就会错一个，我签着签着就觉得这是不是我自己的名字，签到怀疑人生，最后觉得这到底是不是我的字，所以人不太适合去这做完全重复的工作。
我们不能完全凭借分数去评价，当然在中国有中国的国情，我们得找到一个更合适的方式。我们以后的教育体系里有培养两种能力要并行，一个是自己单打独斗的能力，一个是人加AI的能力。
我其实在国内听到了一些比较有意思的说法，觉得数学不用学了，我现在变成年人了好像也没有用到数学，我只是买菜的时候用数学，剩下都不用数学了。我其实不认同这个观点，实际上很多的研究领域做到最后就是数学，我们现在人类解决不了很多的问题，也都是因为数学上搞不定，所以我们不能减低数学的重要性，但要改变我们的方法，要教更多的数学思维上的东西。
我再说一个事情，以证明数学的重要性。我去广州访问时，教育局热情地接待我，我去给很多的校长做了演讲，有人带我去参观了黄埔军校。是招军官的，我去参观博物馆的时候，发现了一个特别有意思的事情，它写了黄埔军校首届入学考试，考了 5 科，第一门国文，第二门是算数，第三门是几何，第四门是代数，第五门是三角，全是数学，地理也没有，历史也没有，军事也没有。我经常和很多学生说，如果你实在搞不清楚对什么感兴趣，你学数学没问题，因为数学可以往各个方向去走，实际上数学是很重要的。
人工智能所无法替代的
李志民：美国的一些教授认为如果是中产阶级以下的孩子，数学达到 K12的水平，可能在美国自食其力是没有问题的。GPT对硕士、博士研究生学习方面有哪些帮助？
罗博深：如果你在做研究，你可以打开GPT，其实我做研究的时候也是用电脑，以前我都是用 Google 来搜索，但是如果你用网上搜索，就需要设置好完全正确的字，如果不够正确，你可能不会找到想要的东西。我发现 GPT 不需要完全同样的字，它可以利用概念来看有没有类似的东西，而且我们做研究的时候会试100个想法，其中有一个是能够想通的我们已经满意了，因为那就变成了新的证明，所以我很希望有更多外部的想法，当然GPT 不可以帮我写证明，不可以真的帮我完成所有的东西，但是给我一些想法也不错。
李志民：硕士研究生阶段需要查文献，要写文献综述，博士阶段同样需要阅读大量的文献，原来是用搜索，现在有了GPT这个新的工具，文献的阅读会减少吗？
蒋里：实际上在文献上的帮助很大，很多的博士都存在确定方向的问题，或者是到底要做什么，我有一个建议，当你在学校里时，有很多感觉和你不搭边的大咖过来做的一些演讲，如果有时间最好去听。因为以后我们做的这些研究，在一个纯领域里，其实很多的新的东西都已经被挖过了，真正创新产生在交叉的时候，那么你去听另一个人的演讲，都是精华。你听到的时候，可能你会发现很多的结合点，你对那个领域不了解，但你可以跟着 GPT 去学，跟 GPT 去学是最简单的，因为它比 Google 快，它直接就给你很多的内容。我再给大家一个建议，你最好去用bing，因为bing上面的GPT会给你链接，也就是信息源，GPT不给，所以有时 GPT 给你个东西，你会想这是真的还是假的，然后去查，查半天查不出来，但链接会省很多时间。这些东西套在一起用，可以帮你产生很多很好的想法。他知道的文献，让他去做总结，你可以让AI帮你读第一遍，让他给你总结一个十点的报告，这个有意思，自己细读，要是觉得这个没意思，就不读了，所以它极大的提高我们做科研的效率。
李志民：你做人工智能这方面的事情的兴趣和动力是来自哪里？
蒋里：我一开始是做机器人工智能方向的，但大概在 10年前，我的很多的兴趣有点转向，一个原因是因为我有两个孩子，我有了孩子，我发现我的人生观、世界观发生了很大的变化，我很喜欢孩子，我也喜欢教我的孩子。于是我每次我教我的孩子的时候，我花很多时间，但是后来我又觉得讲了3个小时，感觉有点浪费时间。但后来其实是因为我太太，她说有没有你可能做一件事情，让你的工作和我们自己对孩子的教育能够有一些共通之处，这样你花时间教孩子不会觉得在浪费时间。
后来在硅谷接触到了很多人工智能、机器人的公司，他们在卯足了劲去代替人类，他们去融资的时候，都说用了我的技术，用了我的人工智能，就可以代替这些人，省这些钱。这种说法很有杀伤力，所有的VC一算说这个好。一个事儿凡是机器能做，它是人的成本的大概 20% 左右，现在可能会更低。在这样一个情况下，很明显只要是一个公司要花钱雇人的，都会去往人工智能这方面走，他们感觉直接朝着被代替去的，我才意识到这个事情的严重性。所以我要把人工智能思维，要带到中小学去，甚至要带到家长中去，因为很多家长也看不明白这个问题，那么实际上我的原动力是来自于自己的人生经历。
李志民：我自己觉得人工智能今后有可能代替我们人类的手脚，代替我们的人脑，但是人心是代替不了的。尤其是对我们人对美的感受和体验。所以教育要更加重视情感和价值的培养，重视思维的培养，要教会我们的学生能够共情、能够包容、能够理解。我们知道教育是有意识地培养人的活动，这也是我们人与动物的根本区别。我们的教育要培养健全的人格，提高生存能力和生存质量。当然这也包括科学思维、思维方式，比如价值观念等，让我们的学生能够正确认识自己，正确认识社会、正确认识国家、正确认识世界。
很多微信或者是自媒体上说你没有走上世界，哪来的世界观，我想在这个迅速变化的世界，不仅仅学生处在急速的变化当中，但是学习是不变的。在这样变化当中，我们怎么能有够前瞻的思维思路和方法？有些东西不是教的。既要低头拉车也要抬头看路，低头拉车就是要认真学习。我们抬头看路，看时代的发展，看国家的发展，才能有前瞻性，打好基础知识。
我认为知识依然是我们人类幸福和社会发展的基石，就像汽车发明一样，汽车发明了，尽管汽车跑得快，但是孩子还是照样需要学走路一样。我们今天有了GPT，用好GPT仍然需要知识的支撑。从过去的经验来看，工具越强大，我们的使用者需要的知识越多。并不是有了GPT就不用学习了，我觉得那只是对新技术的误解，对人类的误解。
