汉娜·阿伦特说，除了为满足生存需求的劳动，人类还有更高层次的事业和使命。事业意味着创造能够留下印记的作品与成就，让人获得他人的尊重和社会地位的提升，是心理幸福感的来源。而使命则发生在公共领域，通过行动回应社会需求，推动文明进步，是社会幸福感的来源。搬出少数幸运儿，大多数人一生都困在为五斗米折腰的劳动阶段，被流程化的工作束缚，退休后才反思我工作的目的是什么？我真正想要的生活是什么样的？
在可测的世界里，行为就是保单，过程就是分数，记录就是业绩。
如果你有1万个关注者，任何组织都会对你非常客气，就算暂时无人关注，也要确保AI代理可以找到你。
少做事，多立范式；少拼力气，多守分寸；少讲辛苦，多讲证据与担当。把该交给机器的事，交给机器，智能社会应当人人如龙。
以力为才到以技为才，现在是以智为才，在AI的协助一下，重新发现自身的优势和使命。
AI的终极价值不是替代，而是解放。人类的认知带宽，让我们从重复性的执行中脱身，把精力真正放在战略、创造和关键决策上。
乔治奥威尔说，谁控制了过去，谁就控制了未来。
AI反馈深度与使用者的提问水平直接相关，呈现出“遇强则强，遇弱则弱”的特性。
来比较尴尬的是那些学校排名算不上顶尖，但也不算差的，中间梯队学生当AI把基础业务水平普遍抬到80分左右，学历之间那一点点细微差距就没那么重要了。
一个人的职业生涯中也有3块不同的色片，分别是自我挑战平衡。
智能时代，新的伦理是第一德行，是担当。第二德行是品位。第三种德行是荣誉。荣誉直接彰显社会地位，贵族必须有荣誉感。
未来的公司三大核心改变，第一是组织原则的转变。从管理到赋能；第二是工作方式的转变。从执行到判断；第三是支撑角色的转变。从技术支持者到AI业务伙伴。因为我们要求的不是员工都适应一下AI，而是把整个组织的商业逻辑和工作流程重写成一套AI，可以理解和执行的结构化语言。
什么是紫领人才？如果用一个简单的比喻来说明传统的蓝领公认，主要是动手。传统的白领员工主要是动脑。指紫领人才，是既动手，也动脑，既执行，也创新。他们不再只是流水线上的操作者，更是智能生产系统中的关键节点与神经元。
紫领人才六维胜任力模型：第一，业务高效驱动。面对各种情况，现场要以最短时间快速响应。有了临时对策后，还要找到长期的根治方案。第二，心智技术接纳AI。归根结底，只是工具，关键在于有人愿意去用，去落地，尤其需要既懂新技术又懂现场的人。第三，创新学习进取。最主要的还是主动学习知识基础，在此之上不断去发现自己的可能性，去创造或者挖掘自己技能的宽度。第四，多元技术融合。我们既要掌握写报告，做报表这样的通识类技能，也要具备用数据评估产线运行情况的分析能力，还需要有流程再造的能力用来解决现场遇到的各种问题，同时还要熟悉不同岗位的工艺方法，这样在做整条生产线的工艺排布时，心里才有数。第五，人际沟通影响。第六，核心价值引领，从专业班长到管理层，普遍会把带新人教方法视为工作的一部分。这种稳定可预期的成长路径，也在潜移默化中影响着一线员工对职业发展的想象。
如果你还是一名大学生，那你有机会从一开始就以指令人才的标准规划未来。指令最核心的竞争力不在于掌握多少工具，学会多少技能，而在于培养与AI协作的思维模式，理解AI时代你的优势是什么。你需要学会这样思考问题，如果AI能够处理80%的常规情况，那么我的价值在哪里？答案是那20%的创新，洞察与人文关怀。在专业方向上，越靠近真实生产现场，越需要人机协作解决问题的方向，机会就越多。但也不要忽视跨学科领域的重要性。最优秀的子领人才往往具备t型知识结构，在某个领域有深度专长，同时在多个相关领域有广度领域有广了解技能，准备上越来越重要的是与ai对话的能力。实习路径上进入智能制造企业，实习不仅是为了学会操作某种设备，更是为了了解智能制造业的工作节奏和人机协作模式，理解那条看不见的边界什么是ai的极限，什么又是人类的独特性。毕业后的前几年是关键期，在这个关键期尽可能选择让你深度参与人机协作的岗位，比如技术员，质检员，设备维护员。在这个过程中，最重要的是建立自己的微创新能力。
Chat gpt为代表的生成式AI正以一种资历偏向的独特路径重塑就业市场，越是标准化的初级岗位，越先被挤压空间而越依赖经验和复杂判断的资深岗位，反而变得越稀缺、越抢手。
在大量机械流程性的工作被AI接手之后，留给人类的那部分创新活动更集中在想法的碰撞，路径的选择和成果的整合上。创新不再是少数天才的特权，而会作为一项能够带来成就感，满足好奇心，让人在探索中获得乐高的高级精神需求，吸引更多人投入其中。
高级员工更多的在做管理战略和跨部门协作，目前的AI还很难真正替代。
新行业，新职业，新业态：AI核查员AI评估师AI提示词工程师AI训练师（既懂AI又了解业务的复合型人才，负责对模型进行训练）人机协作流程设计师，数字人，虚拟人，运营师，低空经济相关的职业群。
如果学习的目的是更好的解决问题，那么我们有理由相信，从小就习惯于在解决真实问题中学习的我们的孩子会更从容自信的走进AI新世界。
我有一个学生用AI学习，这个学期他在研究植物生长和光照的关系，用AI查阅了大量论文和数据，设计出三组对照实验，但买种子搭支架，每天早晚测量记录这些事情是由他和父母一起动手完成的。三个月后，他不仅拿这个实验报告在班上做分享，还主动提出要继续研究温度，对植物生长的影响。研究发现AI对不同类型的孩子的影响完全不同，基础好的孩子会把AI用成加速器，越用越强，基础薄弱的孩子容易把AI当成拐杖，过度依赖反而越来越弱，两者的差距不断拉大，形成教育学中的马太效应。
思考的过程就像在森林里开路，第一次走需要用刀劈开荆棘，既慢又费力。走的次数多了，就会踏出一条清晰的小路。如果长时间不走，杂草又会长出来，路就慢慢消失了。学习也是如此，思考的过程就是在大脑里开路的过程。
家长帮助孩子使用AI时，可以有三个方法，第一，通过苏格拉底提问法学习数学，一次只提一个问题；第二，用SQ 3r阅读法训练阅读理解，核心原理是概览提问阅读复述复习五步阅读法，帮助孩子从浏览变为深度理解一篇文章；第三，用情景记忆法背诵古诗。
初中阶段用AI大气思维脚手架方法：1.给数理化学科整理错题本方法。2.用费曼学习法复习功课学习一个单元后，让孩子给AI讲课，请AI扮演学生角色，提出各种问题，如这个概念我理解能解释一下吗？这两个知识点有什什么区别呢？如果孩子讲不清，说明知识掌握不扎实，需要查漏补缺，这个过程就是不断重组，精简和表达知识，相当于对已有记忆做了一次深加工方法。3.将富兰克林写作法运用于作文训练，核心原理是通过拆解模仿重构，学习优秀文章的写作技巧。4.慢学习法，复习功课就是通过教别人来检验自己是否真正理解。5。间隔学习法记英语单词。6.通过深度研究法训练批判性思维，围绕同一个议题，从多个立场，多个证据源头进行分析，借此训练批判性思维和独立判断能力。7.原认知训练就是训练学习能力的原能力，核心原理是：知道自己在想什么，思维盲区在哪里，知道如何调整学习策略。
让孩子因为下一代学校而成功。
在答案变得随手可得的AI时代，允许可控范围内的失败，比教授标准答案时的正确，更贴近孩子成长的真实规律。
在AI加持下，学生提交的作业看起来会好很多，甚至好的惊人，他们会更轻松的完成各类学习任务，甚至能完美毕业，但却对在真实世界里摔倒承担后果，重新站起来感到异常陌生。正因如此，当下教育必须有意识的把“犯错、复盘、重来”这个闭环变成日常教学的一部分。
那些看似是失败副产品的东西，坚毅的品格，共情的能力，批判性思维和系统性思考，正在成为AI时代教育应该交付的主产品。
北京第一实验学校的课程“造船公司”，就是这套新系统，非常直观的注脚。
这门课从一开始就清晰的锚定了双重目标，第一重是显性的学科，目标涵盖浮力原理，材料科学，工程技术，但它必须由第二重目标来驱动及公司化运作和社会情感学习，包括市场调研，商务沟通，职业素养提升和产品思维。养成这门课，不叫造船项目，而叫造船公司两字之差，天壤之别。课程真正的价值在于将学生推向校园围墙之外，让他们直接面对真实商业世界的复杂和冷酷。起初，学生兴致勃勃带着图纸去海边推销，却被渔民一次次拒绝，理由简单而致命。学生造的船不敢坐，后来学生们以为拿下一架水务公司的大单，结果深入沟通才发现，对方的特殊需求在最初设计里几乎完全没有被考虑进去。最扎心的一刻，则来自一次微信沟通。一笔眼看就要成交的生意，因为有同学记错了客户的姓氏，在微信上错，把李总叫成张总。刚刚建立起来的信任瞬间清零，合作当场告吹。这场关于专业度与细节管理的教训代价高昂，所以让他们刻骨铭心。
不过，这些商业上的挫折不是造船公司课程的终点，反而是课程升级的起点。同学们开始认真搭建公司的基本架构，设立CEO CFO，把同学分进技术部，市场部，财务部等不同小组，让每个人既发挥所长，又对各自板块结果负责。
服务小组一算账，很快发现公司的现金流吃紧，而为了养活造大船的终极梦想，市场部提出一个方案，先生产体量更小，成本更低的砂石船卖给附近的幼儿园，是用这条产品线撑起公司的现金流。
过去很多人不是因为系统而成功，而是因为客服系统才成功。
1980年22日日本人吉田实不断的做了10507个俯卧撑。1993年，美国人查尔斯塞尔维奇堡在21小时21分钟内完成了46001个俯卧撑。这些记录说明，人类体能的边界在不断被刷新，但更重要的是：尽管坚持自主锻炼的人依然只占很小的比例，但从绝对数来看，能练出强大体能的人群在变得越来越多。
强者愈强，弱者愈弱
绝大多数人的脑力变得越来越差，自主学习的人群占比越来越多，但在这一小部分自主学习的人中取得比过去更高成绩的人，占比反而显著上升。自主学习的人取得的最佳成绩对过去的人来说难以想象，而第一名和第之间的差距也在持续扩大。人类的平均脑力水平在下降，同时文化逐渐加深，弱者与弱，强者愈强。2015年，印度的拉基维尔背诵的圆周率派的前7万位数字用时九小时7分钟。2006年，日本有人声称背了10万位圆周率。还有印度的小尔玛能够在一分钟内先算出12个大树的根，每个数都有20到51位根的范围，从第17根到第50根不等，它的心算速度甚至比许多人把数字数计算器再读出答案还要快。
20世纪90年代，托福满分是677分，中国大陆能考过600分的凤毛麟角，绝大多数人使了痴呆的劲，也大多停留在550分左右。现在，托福满分改为120分，考到116分以上的人已经并不少见。不仅如此，在高分考生中，初中生的占比还在持续提升。
手机游戏对孩子们的最大影响就是这种刺激，很容易做到此处异常敏感的，加上系统他们是偏好及时满足，对延迟汇报会逐渐失去耐心，甚至这条路径往下走，学习，阅读，思考这些需要投入时间绘画有来的慢的第刺激活动显得格外无聊，也越来越难以坚持。
确实有研究发现，电子游戏能在一定程度上改善玩家的视觉空间任务表现，比如手眼协调，反应速度等，但这种提升高度曲线几乎不可能迁移到阅读理解，逻辑推理等更高阶的认知能力上。
手机最大的问题是它在悄悄改写孩子的注意力机制。
当，我们的大脑发现，有些原本需要自己费力处理的任务，现在完全可以交给外部工具代老师，他就会倾向于把这部分功能从自己的系统里卸载掉。
未成熟大脑可塑性很强，换句话说，适应能力很强，好处是孩子只要不断用，它就会越来越强，心里几乎看不到上限。外出时，只要孩子不用它，它就会迅速退化，它的本质上是完全生存，甚至别的得你主动用它去想，它自己才不管呢。
想要做人工智能那里获得最大的收益，前提不是加强大家最爱强调的“阅读理解能力”，而是加强“阅读耐力”，理解不了，继续问问就是了；关键在于你能阅读多久？
对抗危机的手段简单到不可思议，就是可以训练阅读能力最直接的做法，就是每天固定一段时间来阅读，一定要是精度只字不差的读，再尽可能拉长不间断阅读时长的同时，逐步提高阅读材料的难度。
未整除大脑的可塑性极强，只要家长和孩子同时认识到这场战争的重要性，这场危机的进步性，坚持三个月就能看到明显的提升，坚持半年就所以把这份训练的成果固化下来。
跳出AI寒门
感官的体验——AI和电子屏幕是出生到五岁孩子的毒药和不要让孩子过早接触书本，因为文字符号是抽象的谎言，他们取代了孩子对具体事物的直接感知。如今，发光的屏幕和及时的反馈，杜海钢笔书本慎重百倍。他以虚假的色彩和神光麻痹了孩子认识原始的感官，一个习惯于轻触屏幕就能获得满足的孩子，如何能理解自然规律的缓慢和不可抗拒？他将失去耐心是满足的注重力，最终失去自由意志。因此，这个阶段我们首先要掌握的是感官的绝对优先性，必须让孩子用手去触摸泥土的湿滑，用脚去感受虱子的处理，用眼睛追逐阳光的轨迹，这便是建立物理世界的真理，是性质与算法对抗的第一道防线，允许他摔倒哭泣，但不工具作为安抚的诱饵。保护孩子的好奇心是其专注于真实世界的复杂性，这便是跳出AI寒门的第一步。
学习永恒的知识——小学时期的工具驾驭六到12岁。
教育的核心是理解自我可塑性和工具的局限性。这个阶段应该掌握旧时代的真空腹肌，掌握阅读写作算术的基本功，那么永远是人类思维的提层代码。不止给他120万个，为什么或者带你快速学科学之类的知识快餐，而是让他们自己搭建简陋的杠杆，观察用水流的装备，亲手测量，谨慎实验，让那里仅仅是背后的事实之源。Aoi可以告诉他们，抄袭的公式，但他必须亲自干手潮水，只有这样才能感受到自然力量的震撼，更重要的是还要学习意向思维的求恩方式，甚至追问你是如何向AI提问的你如何证明这个答案是可靠的？故意布置一些需要多重步骤，跨越多个信息源才能解决的问题。让他们体会到信息搜集的艰辛真实知识的价值。
道德教育的关键期——中学时期的算法批判，13岁到18岁。
我们应该向他解释AI在社会层面的巨大隐患。数据偏见因此侵犯信息操控我育的核心是认识到算法只追求效率，而人必须追求正义。我们应该掌握算法与人类的辩证，不必成为一名辩证大师，但必须理解算法的哲学基础，应当思考当AI被要求最大化x时，它会为了效率牺牲什么？答案是人类的个体价值和道德底线，组织他们进行伦理沙盘推演，磨砺他们的道德勇气。当AI能够高效总结历史事件时，他们反而需要深入阅读文学名著，名人传记或历史典籍。他们要学习的不是世界的数据点，而是人性的动机，情感的挣扎和命运的不可预测性。只有深刻理解人性，那才能超越AI的冷酷逻辑，将它们引入，真实的社会环境，让他们参与那些需要情感投入，无法用数字衡量的什么项目，让他们目睹哪些在AI效率模型中被遗忘的人群的困境。我们要守住道德的典范和社会的引导，这个位置打破信息解放，鼓励埃米尔有意识的去接触自己观点对立的心血和人群，真正的自由在于面对一件事的独立判断。要坚持德行优先于知识的原则，着重培养他们的诚实勇气和对弱者的同情知识，可以被AA制但政治的德行是无法被模仿的人类专属价值。
自由的抉择——大学时期的创造与超越
教育核心是超越知识，拥抱未知，实现创造。看到历史情感，道德与理性三者的融合是AI无法取得的人本智慧。对于孩子们来说，最重要的是学习如何学习的能力是接受自己的知识，随时可能过时，并以极快的速度，极大的谦逊重新开始的能力，必须爱上“未知”，而不应成沉溺予于掌握的知识。
这个时间应该投资于长周期沉浸感，有长远回报的活动，阅读经典深度协作，体力劳作，户外探索。集中注意力的能力是AI时代最稀缺的贵族品质。
鼓励孩子做无效率的事情，写一封手写信，徒步穿越一片山林，学习一门不实用的语言，掌握一项不能及时兑现利益的技能。这些无效的投入，恰恰能唤醒他作为人的深层体验和创造力，使他与算法的效率主义保持必要的距离。
我们必须重塑教育的终极目标，德行与自由。
我们培养出的新爱弥儿知晓算法的威力
，却不屈服于它的控制；善用AI工具，却以德行为帆，以自由为舵。
当我们的孩子与AI一起长大。
因为爷爷奶奶真正需要的是一个懂得尊重与倾听的AI伙伴。
我们别让AI显得太聪明
传统的学习方式是以防万一嗯，新的学习方式重心从学习为了应用转移到在应用中学习。
只是学习的时代，孩子们的核心竞争力是解决问题的能力。首先，要求孩子具备强大的好奇心和洞察力。其次，孩子具备强大的整合能力。再次，要求孩子具备高效的执行力。这在今天意味着，与AI协作的能力。最后，技术越发达，人性的价值越凸显，解决问题最终解决的是人的问题，别让AI太聪明。
帮助一个孩子最好的方式就是帮助他的父母。
1000天后的确定性：让爱回家。第一是范式质变。家庭将成为青少年心理健康的第一责任主体。第二是角色之变，好的父母经历将被重塑，不再是给孩子提供最好物质条件，而是能与孩子建立高质量情感连接，让懂心理学会沟通，能共青成为信贷服务的标准能力。第三模式之变，从“问题型视角”转换为“成长型视角”。
1.提供选择替代命令
2.用你觉得代替你必须
你自己满意吗？你觉得下一次应该怎么做？你觉得今天写作业磨了这么久？原因是什么？
3.承担后果
孩子吃点亏，比你讲100句都有用，允许孩子犯错
4.树立目标
让孩子为自己的未来而学习
终于把这本书看完了，其实只看的话也就花了几天时间，但是老是耽搁，所以看到现在花了一个多月，但是这本书再翻一遍的话，给我的震撼还是挺大的。如果一味的去用AI，我们的脑子会退化，我们的孩子的毅力、专注力会缩短，对孩子来说是最要命的，这也是现在孩子为什么动不动就会大哭大闹，易怒暴躁，是因为他们这种短视频影响之下呢，只会承受暂时的随时的快乐，根本承受不了延时性快乐。所以我们在孩子很小的时候还是要让孩子多接触，多接触世界，多接触自然，少接触这些电子产品，让他们从探究自然的方面呢，还是多去开发，多去培养。
但是对于有思维能力的孩子来说，AI还是能够帮助他们在很小的时候就能见识到闻所未闻的事务和科技，可以从学习中应用到在应用中学习，可以让孩子在很小的时候就创业。
