作者： 南瓜博士 来源： 南瓜博士

我上周在重庆的教育年会上做了一个关于好奇心的小分享。在活动后一天，我漫步重庆街头，又有了些新感悟，写在 在提效之外，更要追求有趣 这篇文章里了。隐隐觉得，AI 科学家们研究 超级“爱”对齐，而我们普通人，对如何使用 AI，是用它加速内卷还是用它来发现创造更多有爱的美好事物，也可以先有一些对齐或者说是个人的选择。

下面是我的分享的内容。此时回头看，会觉得有一点点偏硬、不够温暖。今天在大理，会和小伙伴们开启一场 AI 陪伴的好奇之旅。不修改了，发出来，作为好奇之旅起点的小引子。

大家好。我是徐雁斐，一个特别喜欢到教育领域探索的软件工程师。过去的近一年里我一直在和大语言模型对话，找到了很多它陪伴人类幼崽成长的方式，但今天，我只选择一个点：好奇心。

因为好奇心能提供最基础的驱动力。带着好奇心，我们能去探索 AI 的能力边界，自己挖掘出 AI 其它的潜能。

在正式开始前先讲个小故事。上个月我去伦敦看望侄女，第二天一早我刚从宾馆离开，侄女给我发消息：舅妈舅妈，你出发去机场了吗？今天夏令时结束了，别因此误机呀。
因为现在手机上都是自动调节时间，我完全没有意识到半夜发生了这么个变化。但仔细一琢磨觉得不对呀，于是我问 GPT：今天凌晨是夏令时结束的日子，我赶飞机是更有可能会迟到还是早到？
GPT告诉我多了一个小时，会早到。OK，是我侄女搞错了。

我当时正在去机场的车上，也做不了啥事儿，已经开聊了，就继续问吧：
为什么会有夏令时？
为什么中国废除了夏令时？
以前夏令时是为节能、现在用空调是不是夏令时模式反而更费电？
那为什么欧美还不废除？
哦是对经济活动有利呀？那为什么不永久夏令时？
以前机械手表的时候人们是如何应对夏令时切换的？
手机如何自动同步时间？处理时区差异和夏令时的是同一个模块吗？
如果想要废除夏令时、技术上要做哪些准备、会不会像千禧年一样麻烦？
……
短短十分钟里，我和AI把夏令时聊了个底朝天。

这就是我日常的一个片段。目前，我有 90% 的代码是 AI 帮我完成的，几乎一切任务我在开工前会先和AI探讨一番，包括今天的这个分享；而遇到不懂的就先问AI，有时间再多追问几句，更是每天都会有的事。

这三条里，大家是不是觉得，最能体现价值的是第一条？百分之九十哎，妥妥的降本增效啊，太值钱了！

但我希望大家能把注意力放在后两条上。因为

汽车，远不只是更快的马车。

莎草纸代替刻楔形文字的泥板，只是写字效率更高了吗？当然不是。纸张的出现，彻底改变了信息传播的方式。

同样的，汽车的问世，也不仅仅是速度的革新，它重新定义了人类的空间感知。突破了地理限制，让远方不再遥远。光靠马车，像今天的会议是不可能发生的。

这位，是 MIT Media Lab 的 Seymour Papert，人工智能的先驱、少儿编程的祖师爷。四十多年前他写了一本书 Mindstorms，我很喜欢这本书的中文名《因计算机而强大》，特别到位。书中讲了几个例子：

孩子们用电脑打字来写作文，好处仅仅是卷面整洁、没有错别字吗？远不是。在用电脑前，修改文字是一件特别累人的事儿，所以孩子只在老师的要求下打一遍草稿；有电脑后，用批判的眼光重读自己写的东西、找出可以改善的地方，这种技能终于有了锻炼的机会。而这样频繁的反复斟酌的修改，又能激发多少深度思考行为呢。

Seymour 还略带玩笑式地说为啥数学课总在教抛物线，因为那是老师能徒手画出的最复杂的曲线了。但在计算机的帮助下，三角函数了，分形图案都能给你动态画出来，那孩子们可以更好地领略数学之美啦。

这张图是 Alan Kay 在 Ted 演讲中展示的，一个九岁的孩子，在计算机上拖拖拽拽，自己悟出了加速度的概念。

这些展示的，都是孩子们能因计算机而强大的例子。

因此，在 AI 时代，我们也应该多去找找因AI而强大的可能性。把AI看做人类的好搭档，copilot。停止担忧人类是否会被AI取代，去寻找降本增效以外的新可能。

比如说，翻译。过去这几个月里，我们看到了很多 AI 能不能取代人类翻译的争论。有一次我说 ai 时代孩子们更不应该刷题了，一位大学教翻译的老师反对：“内化、内化，你需要很多练习才能将翻译技能内化，不刷题不练习是无法真正掌握的”。

而当时我有句话没好意思说出口：你认为内化翻译技能重要，可能只是因为你没看到到技能之上还有哪些新可能。

这是一款浏览器插件，它能把网页上的各种语言，都翻译成你的目标语言并紧挨着添加在一旁，因此你用它可以在读译文的时候时不时去看眼原文，它对图文混杂的内容编排也特别好。有了它，几十种语言的信息我都可以轻松浏览。虽然我英语也不差，但以往还是会更偏好读中文内容，毕竟更轻松嘛。有了这款插件，我读各种最新最前沿研究和咨询比以往要多多了。

汽车不是更快的马车，AI 不是更快的翻译，它是帮助我们打破语言障碍、促进跨文化对话和理解的动力。我这里放了张阿拉伯语的耶路撒冷词条，如果没有 AI，我是不可能原汁原味地去了解说阿拉伯语的人是如何看待耶路撒冷的。

这是我在爱尔兰的一家书店，看到书籍封面上这个单词我不认识。我随手拍张照片发给 AI：帮我解释一下。于是它不但告诉我单词的意思，还告诉我彩色木框窗户、蕾丝窗纱、牛奶、特别是酒瓶，很可能是吉尼斯黑啤，这些爱尔兰文化和生活、社交中的符号。我甚至还和它探讨了这个单词和中文里“找乐子”的细微差别。

如果没有它，我不会去找个翻译，专程给我解释目之所及的他乡文化，看不懂也就忽视了。现在因为有了这么一个随时随地都能详尽解释的翻译，跨文化的理解与交流才变得更充分了。

所以，AI 不是在取代人类的工作。它是搞定以前人类没有能力完成的事，从而创造新的价值。

说几件过去半年里发生的事儿。

我的一个工程师朋友，写了个软件，用三个小时在 AI 的帮助下搞明白了各国对版权的要求、写完了版权说明文档，然后软件在海外也发布了。如果不是 AI，他应该不会选择请律师花钱来写，那他的软件就不会出海。

我的一个比较文学专业毕业的朋友，在AI的帮助下写 python 代码，把古诗词用词向量的方式展示了出来。无可奈何花落去，似曾相识燕归来。星垂平野阔，月涌大江流。古诗韵律之美竟然用这样的方式得以展现。以往文科生不会写代码、工程师不会想去分析古诗词，我们是看不到这样的图片的。

我的一个高中班主任朋友，很忙，各种日常班级琐事产生各种统计表格，他就靠 AI 帮他整理。常规的表格收集工具只能做最通用的统计分析，而AI能帮他完成他的私人的、特别的、没有程序员愿意接的小需求。

我举这些例子，是为了说明：AI 让原本不会发生的事得以发生，带来了新增量。而这个新增了往往出现在跨界领域，因为它让熟悉了解新领域的门槛变低了。

说到跨界，在好几年前，我就有琢磨一个问题：十五世纪的旷世奇才达芬奇，在那么多不同领域都有出色建树；十八世纪的洪堡也是，地质学、生物学、气候学……全面开挂的博物学家。到十九世纪，达尔文，虽然也属于博物学家，但几乎专精在生物学领域。二十世纪博物学你还能想到谁吗？BBC 的爱登堡爵士是最著名的吧。但他不可能像洪堡那样发明一种学说甚至开创一门学科，他的角色是科普纪录片解说员。

成为博物学家越来越难了吗？是的。随着科学知识的累积，学科变得越来越细分，每个细分领域都很深、门槛很高，要在多个领域取得成就比以往困难得多。

但这样的专业细分也会带来问题。

在 Future Wise 这本书第六章，像 X，X 此处代表各门学科的专家，一样思考，就有写在如今这个复杂的世界，我们需要跨学科对话，才能获得解答。

好在我们现在有了 AI。大语言模型是人类全部智慧的加权平均，因此它几乎了解几乎所有学科的门道。在AI的帮助下，跨学科的门槛就降低了很多。

这是我让 AI 模仿 Future Wise 第六章提到的哈佛讲座，让生物学家、法学家和宗教哲学家一起对问题从不同学科角度展开讨论，真的可以看到各学科专家对同一个问题不同的思考方式。

类似这样把大语言模型不同侧面能力挖掘出来的玩法还有很多。例如这是网上流传很久的，让乔布斯、马斯克、巴菲特等名人组成私董会，为你创业遇到的问题提供不同视角的建议。这是我让多位著名作家，以对话接龙的形式讨论并共创小说。

前面我用了很大的篇幅，来说明AI不只是更快的马车，它能带来跨界创新的新增量。把AI的这个能力发挥出来，是需要好奇心的。

接下来，我会快速展示一下好奇心与AI的结合。

首先，AI能满足你无尽的好奇心。只要你有问题，它就能回答。虽然会有幻觉会胡说八道，但结合联网搜索功能，它还是能成为你获取新知的第一站。

这是提示词达人李继刚写的酷老师，不管什么概念，像这里有建构主义、拓扑、黑洞信息理论、生态足迹、认知失调……扔给AI，它都会还给你一个有定义有比喻，通过内涵外延拓展对比、示意图相关资源等等帮你一分钟就对概念获得50分的初步认知。

更进一步的，如果你好奇心越强，追问得越多，你的收获也就能越大。

今天分享开头，夏令时的小故事最后，我和 AI 进行了一个宏大问题的探讨：如果想让欧洲在五年内取消夏令时，要如何一步步影响他人、请做出推动此事发生的详尽计划；请列出在实施阶段要进行的具体改变以及涉及到的相关人员。当然，这件事当然和我无关，但因为一点点的好奇带出来的追问，我在十分钟内了解到了很多之前没有考虑过的细节。如果孩子们在做 PBL 项目时也能有凭好奇心和ai多聊、深入聊，项目大概会很精彩吧。

最后，如果缺乏好奇心怎么办？没关系，和 AI 协作的过程本身，就能靠 AI 来培养好奇心

这是我给自己打造的一个旅伴，我开头是这样对 AI 说的：我是一个对自然和人文都充满好奇的旅行者，你好奇心旺盛思维活跃知识渊博，是我的最佳旅伴。一路上我会把所见所闻告诉你，我希望能通过我们的聊天让旅行有更多精彩的发现。

AI 旅伴的能力有：为我感兴趣的话题提供背景信息、对主题扩展好奇问题，对我感兴趣的问题给出找答案的建议——可以去参加什么活动和谁交流等等，还能深入探讨并总结主题。

其中，“扩展好奇问题”这一项，给出的问题，往往比我自己能想到的要丰富得多，自然就进一步激发了我的好奇心。

我们曾经推崇 T 型人才，有渊博的知识，然后在一项上专精。
后来推崇 π 型人才，在两个领域都比较深入，然后结合起来发挥。
现在我认为就像几百年前的博物学家那样，又开始出现梳子型人才的机会了。其中，这一横是你擅长的基础，是我们之前的职业，比如我懂编程，比如懂教育、懂市场、懂法律……而这么多的竖齿，则是所有因为好奇而去探索并获的新增量的领域

所以，这句话其实不只是给我们的下一代，我更是给我自己的：成为AI时代的博物学家，在好奇心的驱使下跨界融合，创造出更多新可能。

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P.S. 我已经到达大理。今天下午/傍晚可能会开个和大家聊聊 AI+好奇心 的小讨论。我的 AI 时代博物学家的念头，最早就诞生于今年八月洱海边散步时，我很乐意分享一点点当时的小故事。明天愿意早起的伙伴们可以结对或独自出发，进行好奇大发现。
Emm… 以上只是可能。在一场随性的 unconference 中，到底会发生什么，我也不知道。

更多AI工具，参考Github-AiBard123，国内AiBard123