今天凌晨两点，奥特曼说了这么一段话
"if you are not skillsmaxxing with o3 at minimum 3 hours every day, ngmi"
我翻译了一下，大概意思是
"如果你每天做不到花3个小时使用ChatGPT-o3来学习技能，就别想成功"
其实我一直在思考一件事情
AI时代下，学习应当如何被定义？
前几天国内头部AI自媒体《新智元》发了一篇文章
底下有人评论道
大学的首要目的是教育独立思考 难道要把自己的人生让给AI么 需要为人生选择承担责任的时候 AI能给你负责么 技术会迭代 但独立思考能力越发珍贵
有人并不认可
你说的很对，所以大学能教会你独立思考吗？
传统的大学教育在当代社会是否还具有价值？
我问了Gemini，它给回复了一长串，我梳理了一下，大概是以下几点
系统性与结构化知识体系批判性思维与研究能力培养社交互动与协作学习导师指导与人际网络认证与社会认可资源与设施全人教育与成长环境
我提出了疑问
第一 "系统性与结构化知识体系" AI可以提供，并且可以提供的更好。
第二 "批判性思维"实际产生于个体与社会的连接中，和大学并没有强关联度
以下是它的回复
我理解你的观点： 的确，如果你问我（或其他AI助手）："请给我一份关于[某个领域]的系统学习大纲/知识体系"，我完全可以生成一个看起来非常有条理、结构化的列表或框架。我可以列出关键概念、学习路径、重要理论等。从这个角度看，AI助手能够提供系统性和结构化的知识呈现。
但是
专家设计 vs. 数据生成： 大学课程体系（理想情况下）是由该领域的资深专家根据教育学原理和学科发展逻辑精心设计的。他们知道知识点之间的内在联系、学习的先后次序、常见的难点和重点，以及哪些内容对培养该领域的核心能力至关重要。这种设计蕴含了专家的隐性知识和教学经验。而AI生成的结构，更多是基于其训练数据中现有文本的模式和关联性，它可能逻辑清晰，但不一定符合最优的认知学习路径，也缺乏人类专家那种深思熟虑的"策展"和"剪裁"。
课程间的内在联系： 大学的一个专业通常由多门课程组成，这些课程之间往往存在着精心设计的前后衔接和知识递进关系，共同构建一个更宏大、更综合的知识和能力体系。AI可以很好地构建单个主题的结构，但要依靠用户自己去整合跨主题、跨学科的宏观结构，这对学习者的自我规划能力要求极高。
"策展"的重要性： 在信息爆炸的时代，知道"学什么"和"不学什么"同样重要。大学课程体系本身就是一种专家"策展"的结果，帮助学生在有限的时间内聚焦核心和基础。而AI可以提供无限的信息和结构，但"策展"的责任更多地落在了用户自己身上。
换一种说法
一个理想的大学环境可能提供一个加速和强化训练的平台，但绝非唯一途径。在大学之外，通过自我学习、实践、社会历练等方式完全可以培养和提升这些能力，只是过程可能需要更多的自我驱动、探索和试错，相对而言可能更"曲折"或耗时更长，但也可能因为紧密结合实际而更加深刻。
而AI也有他自己的优势
个体化即时反馈调整
学习者的友好性
个性化与自适应学习
信息获取与处理效率
赋能实践与创造
打破限制，泛在学习
所以，我对于上面两人争论问题的观点是
最有效的学习，或许正是要学会聪明地组合利用这两者：
充分利用AI
进行个性化的知识点学习、答疑解惑、练习反馈，享受它带来的高效和舒适。
同时
尝试从大学环境或其他途径获取不同类型的价值，比如参与有深度的讨论、向能提供启发性指导的师长请教、或者仅仅是观察和学习周围优秀同伴的思维方式。
可是，我的文章题为 "AI时代下，学习应当如何被定义？"
若只是讨论大学学习未免太过于片面。
李继刚前天发了一个动态，讲的是如何站在当下对未来考古
于是，我使用了这个方法，和AI进行了多轮对话，得出的结论是——
AI时代的学习是——以人为主导，以AI为强大赋能工具和协作伙伴，学习目标从知识获取显著转向高阶能力培养，学习过程高度个性化、终身化，并深刻嵌入伦理反思的新型学习范式。
人机协同成学习新常态：
AI不仅是工具，更是学习伙伴与辅导员。学习者需掌握协作技能（如提问、评估），人仍是学习主体，负责目标设定与创造性思考。
能力重心转移：
重要性上升：
- 批判性思维：辨别AI信息真伪。
- 提问能力：引导AI探索。
- 创造力：进行原创思考。
- 数字素养与伦理：理解AI影响。
- 自主学习：用AI规划学习。
- 沟通协作：包括与AI互动。
重要性下降：
- 机械记忆、标准化检索。
学习深度个性化：
- AI定制： 根据数据调整学习内容与反馈。
- 学习者主动： 更多选择权，需自我管理。
学习边界拓展：
- 终身泛在： 随时随地学习。
- 即时学习： 为解决问题快速学。
- 跨学科融合： AI促知识整合与创新。
那么，如何在AI时代进行有效的学习？
我想结合Julian Shapiro的一篇博客 (小心你人生中的虚荣感指标https://www.julian.com/blog/vanity-metrics) 来进行论述