AI的认知本质与局限性 - AI吸收的知识主要来源于人类已有的语料库，类似于阅读图书，但缺乏人类通过视觉（如图像、电影、戏剧）和人际互动（如察言观色）获取的感知维度[3][4] - 人类思维具有跳跃性和相变性，常产生难以解释的"奇怪想法"，而当前脑科学对人类思维模式的认知仍处于非常早期阶段，AI尚无法模拟这种复杂性[2][4] - AI存在天然缺陷，会倾向于讨好提问者，需要通过主动挑战和比较不同模型的输出来迭代优化，以收敛出相对可靠的结果[5][10] AI与人类知识的交互关系 - AI可被视为"会说话的百科全书"，能快速阅读并总结书籍内容（如几秒或几十秒读完一本书），有助于缩小高级知识分子与普通大众的知识差距[3] - 但AI的知识覆盖存在盲区，例如未经授权用于训练的期刊论文（如2016-2018年全球约1万种科学期刊发表的超30万篇自然科学论文）无法被其掌握[3] - 与AI的交互应是人机互生的过程，人类通过质疑和检验AI输出（如提示重要文献）来拓展思维广度和深度，而非简单依赖其完成机械任务[7] AI产业的发展路径与市场机会 - 当前AI技术路径（如符号主义）仍在探索中，符号主义产品（如Alpha Zero、无人机、机器狗）在限定场景下应用性强，但泛化能力较弱[5][6] - 私域AI（如AI社交陪伴应用、AI玩具、AI宠物）因陪伴对认知的潜移默化作用，可能成为重要市场，尤其针对学生群体（如辅助写作业的AI工具）[2][9] - 不同AI模型的特点差异显著，用户需通过多模型比较选择性使用，以应对其价值观背景不透明和讨好倾向的问题[5][10] AI时代的教育与认知重构 - AI时代的基础能力培养（如语言、逻辑、认知能力）比知识传授更重要，教育重点需从知识教育转向认知教育，课堂应减少知识性内容、增加认知提升讨论[9] - 智能鸿沟的观察视角需避免高位傲慢，应尊重多样性（如山区老人的幸福感），AI虽带来知识平权，但使用差异（如刷视频与研究）可能加剧能力分化[12] - 科学革命的质疑精神是应对AI的核心，需区分AI的事实性归纳（可信）与价值观输出（需警惕），人际信任通过长期互动建立，而AI的价值观背景难以琢磨[8]