[馬雲] 馬雲最新發聲:孩子不應和AI比拼計算和記憶,好奇心是算力源泉
界面新聞獲悉，近日，馬雲在線參與馬雲鄉村公益基金會“臘八之約”活動時，圍繞AI與教育的關系分享了壹些自己的觀點。
對於有鄉村教師擔心“在AI時代，鄉村教育會不會被甩下”的問題，馬雲表示，AI對鄉村教育是壹個挑戰，但更是壹個回歸教育本身的機會。
“AI時代，不要再猶豫用不用AI，而是怎麼教我們的孩子去用好AI。有了AI，我們的教育，不再是讓孩子去和AI比拼計算和記憶，而是讓孩子保持好奇，好奇心才是算力的源泉。因為AI時代的鴻溝其實不是技術的鴻溝，而是好奇心、想象力、創造力、判斷力和協同能力的鴻溝。”馬雲說。
在他看來，AI時代，未來的教育不是讓孩子背得更多，記得更多，而是讓他們想得更有趣，想得更有創意，想得更加獨特。不是讓壹千個學生給出同樣壹個正確的答案，而是讓壹千個學生學會提出壹萬個不同的好問題。
馬雲上壹次在公開場合提及AI還是在去年4月。據藍鯨新聞報道，當時馬雲在阿裡雲新財年啟動會上發表演講提及，“高科技絕不僅是征服星辰大海，更應該呵護人間煙火。科技人員的責任，不是讓AI取代人類，而是讓AI更懂人類、更好地服務人類。”
馬雲說，今天阿裡雲的資源和技術人才，既是發展雲計算和AI的信心所在，更是責任所在。“科技的意義是要讓人類活得更好，活得更有意義，是讓所有的普通人從中受益。” 他強調，“我們不是去追求讓機器像人，而是讓機器去理解人類，像人類壹樣去思考，做人類做不到的事情。”
阿裡巴巴集團CEO、阿裡雲智能集團董事長兼CEO吳泳銘也和馬雲持類似的觀點。在去年9月的雲棲大會上，吳泳銘曾表示，人類和AI將演進出全新的協同方式，從Vibe Coding到Vibe Working。未來，每個家庭、工廠、公司，都會有眾多的Agent和機器人24小時為我們服務。正如電曾經放大了人類物理力量的杠杆，ASI將指數級放大人類的智力杠杆，人會變得比歷史上任何時候都強大。
在吳泳銘看來，大模型是下壹代操作系統，而AI雲是下壹代計算機。也許未來全世界只會有5、6個超級雲計算平台。他當時透露，阿裡正積極推進3800億的AI基礎設施建設，並計劃追加更大的投入。為了迎接ASI時代的到來，對比2022年這個GenAI的元年，到2032年阿裡雲全球數據中心的能耗規模將提升10倍。這意味著阿裡雲算力投入將指數級提升。
吳泳銘還系統闡述了通往ASI的叁階段演進路線：首先是智能湧現，AI通過學習人類知識具備泛化智能；其次是“自主行動”，AI掌握工具使用和編程能力以“輔助人”；再者是“自我迭代”，AI通過連接物理世界的全量原始數據，實現自主學習，最終能夠“超越人”。
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對於有鄉村教師擔心“在AI時代，鄉村教育會不會被甩下”的問題，馬雲表示，AI對鄉村教育是壹個挑戰，但更是壹個回歸教育本身的機會。
“AI時代，不要再猶豫用不用AI，而是怎麼教我們的孩子去用好AI。有了AI，我們的教育，不再是讓孩子去和AI比拼計算和記憶，而是讓孩子保持好奇，好奇心才是算力的源泉。因為AI時代的鴻溝其實不是技術的鴻溝，而是好奇心、想象力、創造力、判斷力和協同能力的鴻溝。”馬雲說。
在他看來，AI時代，未來的教育不是讓孩子背得更多，記得更多，而是讓他們想得更有趣，想得更有創意，想得更加獨特。不是讓壹千個學生給出同樣壹個正確的答案，而是讓壹千個學生學會提出壹萬個不同的好問題。
馬雲上壹次在公開場合提及AI還是在去年4月。據藍鯨新聞報道，當時馬雲在阿裡雲新財年啟動會上發表演講提及，“高科技絕不僅是征服星辰大海，更應該呵護人間煙火。科技人員的責任，不是讓AI取代人類，而是讓AI更懂人類、更好地服務人類。”
馬雲說，今天阿裡雲的資源和技術人才，既是發展雲計算和AI的信心所在，更是責任所在。“科技的意義是要讓人類活得更好，活得更有意義，是讓所有的普通人從中受益。” 他強調，“我們不是去追求讓機器像人，而是讓機器去理解人類，像人類壹樣去思考，做人類做不到的事情。”
阿裡巴巴集團CEO、阿裡雲智能集團董事長兼CEO吳泳銘也和馬雲持類似的觀點。在去年9月的雲棲大會上，吳泳銘曾表示，人類和AI將演進出全新的協同方式，從Vibe Coding到Vibe Working。未來，每個家庭、工廠、公司，都會有眾多的Agent和機器人24小時為我們服務。正如電曾經放大了人類物理力量的杠杆，ASI將指數級放大人類的智力杠杆，人會變得比歷史上任何時候都強大。
在吳泳銘看來，大模型是下壹代操作系統，而AI雲是下壹代計算機。也許未來全世界只會有5、6個超級雲計算平台。他當時透露，阿裡正積極推進3800億的AI基礎設施建設，並計劃追加更大的投入。為了迎接ASI時代的到來，對比2022年這個GenAI的元年，到2032年阿裡雲全球數據中心的能耗規模將提升10倍。這意味著阿裡雲算力投入將指數級提升。
吳泳銘還系統闡述了通往ASI的叁階段演進路線：首先是智能湧現，AI通過學習人類知識具備泛化智能；其次是“自主行動”，AI掌握工具使用和編程能力以“輔助人”；再者是“自我迭代”，AI通過連接物理世界的全量原始數據，實現自主學習，最終能夠“超越人”。
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