不是985/211毕业中国股票配资，在一个普通二本读工业设计。毕业后做过蛋糕师傅，干过二手房中介。这看起来是一个很普通的人生经历，是一个名叫曹德智的年轻人的前半生。
但现在，他却专心在做一件事：帮客户把记忆里的老房子，一比一微缩还原出来。小时候住过的筒子楼、外婆家的灶台、放学路上必经的杂货铺——那些快被忘掉的童年场景，他都能做出来。
他把自己这行叫做“微场景设计师”，放在全网也是一条小众赛道。罗振宇在演讲中讲到这个故事时，感慨“我家的娃要是像他那样，我这个老父亲就放心了。”
没有名校光环，不是热门专业，也不是一个逆袭故事，却戳中了AI时代下教育的核心问题。
过去，外滩君也写过很多“未来什么样的人不可替代”，但总有读者说觉得很远。那如果我们只看1000天呢？差不多3年，孩子可能3年后升入初中、高中、大学，甚至面临找工作。
1000天后，很多事情不再是“可能”，而是“正在发生”。我们今天做的决定，可能会悄悄决定3年后孩子长成什么样子。
在罗振宇主编的《预测之书：1000天后的世界》里，37位来自教育、科技、医疗等领域的行动者和实干家，不做长线推演，只回答一个问题：从今天起，1000天内，哪些改变已经不可逆转？我们又能为孩子做哪些事？
在让孩子跑赢之前，
先教会他们如何输
“洁悦保洁”公司倒闭那天，账上只剩30块钱。十名初一的孩子，把公司的公章、抹布和合同装进一个透明盒子，像给一段青春举行简短的告别仪式。复盘的时候，有个孩子说，“没有制度和规则的自由，最后会变成所有人的不自由。”大家一致决定把这句话加入下一家公司的章程第一条。
另一群孩子的“造船公司”也经历了至暗时刻。他们兴冲冲拿着自己的造船方案去海边推销，却被接连拒绝，理由很简单：“学生造的船，不敢坐。”好不容易遇到水务公司对他们的方案很感兴趣，却因为有同学在微信上把“李总”打成了“张总”。对方信任瞬间清零，快要签单的生意没了。
这两个小故事都来自北京第一实验学校的课堂。孩子们不是做项目，而是真的在尝试运行自己的公司，推销自己的产品。
而对孩子们来说，课堂上体验的挫折与失败，或许比成功要多得多。但正是这样“让孩子跑赢之前，先教会他们如何输”的理念，指明了AI时代一个不可忽视的变化——
孩子们可以借助AI，更轻松地完成各类学习任务，甚至“完美毕业”，但却对真实世界的运转、对摔倒后重新站起来、对承担后果这些事越来越陌生。
换句话说，AI负责完美，教育要负责让人在不完美中成长。
那教育具体会变成什么样？
沈祖芸分享的北京第一实验学校的课程或许就是一种可能。前面提到的造船公司，就是学校的一门课程。
正因为是课程，所以从一开始，知识学习就和公司化运作、社会情感学习，一起放在了同样重要的位置。
而课程真正的价值，是让孩子们跳出校园围墙，直面真实商业世界的复杂和冷酷。被接二连三地拒绝，因为一个细节错失大单……俗话说“人教人学不会，事教人一次就会”，这些挫折对孩子们来说可谓是刻骨铭心。
这也是一个关键点。这些看似“头破血流”的挣扎，其实也在老师们精心设计或管控之下。
不是让孩子没苦硬吃，而是让孩子在可控范围内摔倒，再自己爬起来。每一次冲突，都在倒逼大脑去学习、思考更好的方式。
所以，孩子们反而越挫越勇，回头开始认真搭建公司的基本架构：设立 CEO、CFO、技术部、市场部、财务部等不同小组，让每个人既发挥所长，又对各自板块的结果负责。
那么，AI在其中扮演什么角色？它成了一个强大的助手，接手那些认知负荷不高，却又必不可少的工作。比如快速搜集材料科学的资料，起草市场调研问卷，自动生成项目管理时间线等。
有了AI减负，孩子们得以把宝贵的精力用在真正需要人类判断和情感投入的环节：去和心存疑虑的客户建立信任；和团队激烈讨论商业方向；遇到两难问题，为自己的选择负责到底。
幸运的是，造船公司有一个阶段性happy ending。因为现金流吃紧，孩子们一致决定先做“小目标”：先生产体量更小、成本更低的“沙池船”，卖给附近的幼儿园，撑起现金流，再实现造大船的终极梦想。
为什么AI时代格外需要这件事？因为AI越来越擅长制造完美，无懈可击的文章、高效的代码、精美的设计方案。
可那些看似是失败“副产品”的东西——坚毅的品格、共情能力、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”。
弱者愈弱，强者愈强的AI时代，
保卫孩子的未成熟大脑
前面说到，在真实世界中生存，会在1000天后变得更加重要。但当孩子们借助AI“更轻松地完成各类学习任务时，一个知识学习、学科硬实力方面的危机，也悄然显现。
甚至还很隐秘。
两百年前，工业革命让人类的体力整体变弱了。但同时，一百多年前只有奥运冠军一个人能跑进2小时55分，现在波士顿马拉松每年有24000人达标。
同一个人类物种，弱者愈弱，强者愈强。如今，同样的规律正在脑力层面重演。
而在这场分化中，格外需要被保卫的，是还没有能力为自己做选择的孩子。
让孩子特别容易滑入这个险境的，是AI带来的虚假成就感。
AI会大幅降低使用者对任务难度的主观感受。结果是，即便是那些本来很爱学习的孩子，也会在自己没有意识到的情况下，错过大量本可以让自己成长的练习机会。
与此同时，它引发的连锁反应更值得警惕。
很多人可能听说过“认知卸载”，意思是说，如果大脑会倾向于，让外部工具代劳，把自己的这部分功能“卸载”掉。
但现在还有一种更糟的情况——“认知进步阻塞”。使用AI不仅没有帮助进步，反而还让大脑和学习能力退化了。
沃顿商学院做了一个直观的实验：他们在土耳其一所高中引入GPT辅助数学教学，近千名学生参与。使用期间，成绩确实大幅提升，最高的一组提升了127%。但如果停掉AI呢？结果令人不安，停用后，这些学生的成绩比从没用过AI的对照组还低了17%。
MIT的研究更彻底。研究者用脑电图监测写作过程中大脑的活动，发现用AI辅助的那一组，脑活动整体更弱，记忆复述表现更差，对任务的投入程度也明显更低。
未成熟大脑可塑性很强，换句话说，它的适应能力很强。好处是只要不断使用，它就会越来越强，潜力几乎看不到上限；但坏处是只要不用，它也会迅速退化。毕竟，大脑本质上只关心生存，至于别的，除非主动关心，否则它才不管呢。
而这些体现在未成熟大脑上，就是年纪越小，大脑适应能力越强，意味着进化更快的同时, 退化也相应地更快。
综合这些研究，一个令人不安的画面正在浮现：那些正处于成长关键期的年轻大脑，反而可能因为AI的存在而达不成教育目标——没来得及长成“能胜任高技能岗位的人”，就在中途被悄悄淘汰出局了。
大脑的两个buff能力
既然AI正在悄悄改写孩子大脑的发育轨迹。那么我们不禁要问：什么样的能力能让孩子站到“强者愈强”那一边？
预测1000天的学者们提到了两种听起来很朴素的能力。
第一个是阅读耐力。
注意，不是阅读理解能力，而是阅读耐力。理解力是读完之后能读懂多少，耐力是你能坐得住读多久。
天使投资人李笑来认为，很多人理解力没问题，但能集中注意力的额时间已经不足100秒。刚读了个开头就想去刷手机。AI时代，知识获取的门槛几乎归零，真正的瓶颈不再是“找不到信息”，而是“读不完信息”。
举一个直观的例子：
20世纪有一个著名的“弗林效应”：从30年代起，多国平均智商每10年提高约3分，通常被归因于教育水平提升和阅读能力的同步提高。
但近几十年，“反弗林效应”越来越明显。发达国家的智商增速明显放缓甚至下降：美国成年人中，有54%的人只具备不到六年级水平的阅读能力。阅读耐力正在被各种科技产品轮番削弱，而AI可能是最后一击。
好消息是，这种能力跟天赋无关。对孩子未成年的大脑来说，如果可以每天抽出时间，来进行精细阅读练习，完全可以靠训练实现提升。
第二个是即时学习的能力。
产品专家李睿认为，我们正在经历“以防万一式学习”到“即时学习”的演变。
在信息匮乏的年代，不知道将来用什么知识，先一股脑装进脑子以备不时之需，这套逻辑没毛病。但AI时代，知识获取近乎零成本。现在需要的是，遇到问题时能快速学、即时用。
这种转变对孩子意味着什么？意味着他们不必等到长大之后才有资格创造价值。
李睿也讲到一个11岁小女孩用AI做和老人聊天的陪伴智能体。有一个细节特别打动人，在一次调试中，她和团队成员说“别让AI太聪明。”
原来，AI反应太快，老人话还没说完它就抢着回答，很多老人反而不太愿意继续说了。于是孩子们刻意调慢AI语速，加上口音，让AI“思考停顿”。
经验的壁垒正在瓦解，一个孩子只要懂得如何提问、如何与AI协作，创造力将被大大解放。
3年后AI再次跨越式发展，
工作会是什么样子？
聊了很多教育，那1000天后，要步入职场的孩子们会面对什么？
一个不可否认的趋势是，AI的能力会再次跃升，那时看今天的AI，大概率会有种"小儿科"的感觉。那时，或许AI辅助工作会成为日常，蛋白质解析、脑机接口这些前沿方向也会向前推进一大步。
那么，普通人的工作会变成什么样？
或许还是会有很多在工位上的工作，也会有很多工作会发生一些形态上的改变。
比如现在已经逐渐火热的“一人公司”。这并不意味着未来所有人都必须单打独斗，而是说，创业的门槛在大幅降低。过去你要先写方案、找钱、招人，然后才能干活。现在，一个人就能先把业务跑了起来。
一人公司的阶段，可以用更低的成本、更大的试错空间去验证商业模式。有可验证的商业模式，也是做大规模的前提。
更值得关注的，是一个被称为“紫领”的新群体。
过去，我们谈论AI时代白领岗位减少，蓝领岗位增加，而中国人民大学李育辉团队在联想、比亚迪、TCL等智能制造企业的车间，访谈了数百名工人，描绘出了“紫领人才”的画像——
他们不再是单纯的技术员，而是既动手也动脑，既执行也创新。根据测算，到2035年，紫领人才有望超过3100万人，占中国制造业劳动力的近四分之一。
而且，紫领人才的学历门槛正在快速提升。2016年，要求本科及以上学历的紫领职位不到20%；到2022年已超过25%，预计2030年会增长至57%。也就是说，平均每两个紫领人才中就有一个大学生。
这种动脑和创新有多具体？
在联想合肥基地，一名质检员发现AI对某些瑕疵识别不够准确，他没有停在“机器不行”的抱怨上，而是主动整理瑕疵样本的共性特征，和技术团队一起调整算法参数，最终把检测准确率从99.8%提升到了99.95%。
甚至有人从一线操作员，一直做到了工厂AI系统的负责人。
还有个让人宽心的推测，来自吴军。他认为，技术越发达，人类反而会创造出大量今天看起来“可有可无”的新工作。
今天随处可见的苹果，当初刚自研手机芯片时，团队只有四五十人；如今这个团队已经接近上千人。微信也是从几十人，逐渐拓展到上千人。
明明是同一类事情，为什么需要的人反而多了？
因为技术每前进一步，都会带来新的功能、新的流程、新的合规要求、新的版本管理……这些过去根本不存在的任务，催生了过去根本不存在的岗位。
所以，AI消灭了很多传统的工作，但也会让很多工作的形态发生改变。未来的出路会比我们想象的要宽得多。
不是只有坐办公室才算体面中国股票配资，不是只有进大厂才有前途。工作的定义正在被重写，我们的孩子，可能就是那个定义者。
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