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今天这篇完全是从两件事儿有感而发。

昨天在文印店，在复印机上看到装订好的几页纸，我瞥了一眼，是历史知识点：

隋朝大运河分为四段，分别是___  ___  ___  ___，连接了五大河___ ___ ___ ___ ___

___ 年，隋炀帝在江都被部将杀死，隋朝灭亡。

科举制度在我国历史上存在了___年

......

全是类似这样的东西，我心想，都什么年代了，怎么还在考这种死记硬背的东西？

中午吃饭的时候，又得知附近小区有个小学生又一次离家出走了，原因是父母逼着他背大量的唐诗宋词，逼着他学奥数.....

这两件事儿让我立刻联想到了最近爆红的ChatGPT，它本身就是一个拥有海量知识的数据库，上面这些知识对它来说就是小菜一碟，可以精准回答。

不仅如此，它还能在几秒钟内为诸如“罗密欧与朱丽叶是一部好戏吗？”或“谁是加拿大最重要的总理？”等问题写出“深思熟虑”的文章，老师都无法分辨是不是学生写的。

现在ChatGPT已经很厉害了，将来AI如果发展到更高程度，哪些工作会被干掉？ 

我们现在这种不顾孩子的兴趣，死记硬背，填鸭式、疯狂刷题式教育出来的学生，将来如何面对人工智能的挑战？

别的领域不敢妄谈，主要说说我熟悉的软件开发领域。

我之前也写过一篇文章《ChatGPT强悍的编程能力，让我吓出一身冷汗！》，大家可以看一看。

越是通用的，结构越清晰的东西，基于海量数据的ChatGPT展示出的能力就越强。比如实现通用的功能，发起一次RPC，读写文件，压缩文件，生成缩略图......，码农经常刷的算法等等。

ChatGPT能通过Google低级别工程师面试重复说明了这一点，这种能力让它成为程序员编程的好帮手，需要小心的是它写出的代码得仔细鉴别，看看是不是自己需要的，花费的调试时间弄不好比自己写更长，更累。 

但是主要靠“背诵”的ChatGPT无法取代程序员的设计能力，对于一个全新的业务需求，高级的开发人员可以对功能性和非功能性需求进行分析，然后决定：这个系统需要做冷热分离，查询分离，需要使用ES，Hbase等软件......

这种事情，ChatGPT干不了，它没见过这个需求，理解不了，找不到答案。

当然，如果这个案例被它学习到了，以后可能会给别人“背诵”答案，就像我之前文章中的“薪水支付案例”一样，但是老板十有八九是不敢使用的。

舒己怀博士说，一个工程师所具备的重要的能力包括：

1.在问题没有明显的结构的时候，能看到其内在的结构和关联；

2.在各种制约的限制下，能够找到综合满足或优化的可能与框架；

3.能够心怀不同的想法，做过比较和判断。

这种能力和我上面说的设计能力是一致的，也是AI不具备的。

“如果一个人被培养成了工具，没法建立问题的结构，那么他的价值就会大幅度缩水，反之价值仍然是巨大的。”

如果你所从事的工作技能越单一，或结构越清晰化，你的技能或工作被替代的可能性就会大一些。

比如CRUD的工作，给你一个数据库表，生成对它的增删改查相关的代码，太清晰，结构太简单，太容易被人工智能替代。

ChatGPT没有创造力，比如你要是问它面向对象的设计原则是什么？它能把SOLID回答得头头是道，但是它永远无法独自总结出SOLID原则，也无法总结出各种设计模式。

ChatGPT不会把厕所和串串联系在一起，也不会把CPU和阿甘，把TCP/IP和大明邮差联系在一起，这是人类的突发奇想，ChatGPT给不了我们。

你让ChatGPT描述一段美丽的风景，它几秒之内可以从海量数据中轻松给你来一段，你让它写一个情节连贯，风格一致，逻辑自洽的长篇小说例如《三体》，它搞不定，因为它缺乏想象力。

现在大家明白我想说的意思了，ChatGPT在在结构清晰的，通用的领域，能力极强，远超人类，在需要发挥创造力、想象力的领域，它就远远不如人类了。

此外，也不必过分担心ChatGPT，虽然它必将会对我们的生活和工作带来冲击，但冲击肯定不是猛然发生的，而是润物细无声，慢慢渗入。它自身也需要演化，迭代，基于它的产品也需要找到合适的应用场景，诞生杀手级应用。

回到孩子教育的问题，在人工智能时代，少折腾孩子，别再花费大量时间去灌输那些孩子根本不喜欢的东西，多想想如何发展孩子的创造力，想象力吧！

（完）

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