弄明白 AI 究竟无法替代人类什么，才是我们规划未来教育、培养下一代的核心起点。

最近，数学界和AI圈被一件事轰动：世界级顶尖数学家小野肯（Ken Ono）宣布辞职，全职加入硅谷AI数学初创公司Axiom。

此前，小野肯整个AI领域长期“全否定”，曾调侃自己是“天生智能”，AI想要在数学方面取代他，再过个几十年吧。

然而，去年春天一场针对AI的数学研讨会改变了他的看法。他坦言：“我曾经对AI模型的领先优势正在缩小，尤其是在我不擅长的数学领域，我感觉模型已经遥遥领先于我。”

这场经历促使他放弃“铁饭碗”，转身拥抱AI。

而Axiom的00后创始人洪乐潼，从小就是数学天才：仅用3年完成了MIT数学与物理双学位，并发表9篇论文，随后获斯坦福数学博士Offer。出于对数学与AI的热爱，她毅然辍学，选择AI创业。

小野肯的转身与洪乐潼的选择，不仅关乎个人职业，更映照出一个时代的变迁：当最坚信人类智识的领域开始向AI敞开怀抱，一场更深远的认知革命已然来临。

越来越多的“大神”涌入AI领域，整个行业的竞争，也随之进入白热化的新阶段——

11月中旬，谷歌的Gemini3.0一上线，几乎屠榜了所有评测集，刷新了大模型能力天花板。

随后，DeepSeek连放大招，最新版直接斩获4项奥赛金牌。

国产AI的惊喜，不止DeepSeek。阿里巴巴官宣“千问”（Qwen）项目进入C端市场后，以“价格屠夫”的姿态，撼动了美国科技巨头的定价体系，令整个硅谷“心慌慌”。

AI 圈内，各项 产品 加速 迭代 更新、 功能愈发 强大，各路大神加入， 一片 欣欣向荣 ； 而 圈外 ， 失业 寒冬 已经 无声 地 浸润 了 各行各业。

生产力的飞跃与职业市场的收缩，正在同一时间轴上加速上演。

AI 圈内 彻底“ 卷”疯

马斯克直呼 “真香”

如果 对 AI 的 认识 还停留在 “ 你问我答 ” ， 那你 真的OUT 了 。

最近， 几款 AI 大模型 陆续 更新 ， 不仅 刷新了 普通人 对 AI 的 认知 ， 更是 直接 重塑了 AI 时代的 生产力 。

11 月中旬 登场的 Gemini 3.0 ，火力全开。

根据 Artificial Analysis 平台的独立评测结果显示，其智能指数已超越 OpenAI 的 GPT-5.1 版本。

Gemini 3.0 就像一个 “全能型超级尖子生”。

它 在推理、数学、模拟人类考试、代码调试、代码生成、文学等各场景跑分下， 都 断崖式领先于 Claude4.5 和 GPT5.1 。

之前，我们 都知道 AI 能写代码， 它 最多可以帮忙续写两行，或者修复一个 bug 。

而这次， Gemini 3.0 真的不一样——当用户将需求喂给 Gemini 3.0 时，它将帮你把 UI 、逻辑、功能全搞好，直接生成一个成熟的“应用”。

有网友随便丢了一张截图让它复刻，不到1分钟，Gemini3.0就完成了一个能滑、能点、能交互的完整网页版本。

或许只有用户想不到的需求，没有 Gemini 3.0 做不到的事情。

谷歌 CEO 桑达尔 · 皮查伊 表示 ， Gemini3.0 可以让用户的任何想法变为现实。

就连一向言辞犀利的马斯克，都评论了一句 “ N ice W ork. ”（干得不错）

这种级别的产出速度与完成度，已 不是 简单的工具升级。

它标志着生产力维度的根本性变迁： AI 从 “ 辅助执行 ” 转向 “ 直接交付 ” ，不少设计师与程序员的 “职业危机”或许将加速降临。

当 Gemini 3.0 大杀四方时， 最新版的 DeepSeek 直达 “ 奥赛 金牌水平 ” 。

12 月 1 日 ， DeepSeek 发布 V3.2 版 。 在高强度训练下， V3.2 已经逐步进化成了一个会边干边想、 熟练使用工具 、 解决现实难题的实干家。

外滩君尝试将一道 IMO 2025 压轴真题，交给 V3.2 解答。它全程思考了约 10 分钟，并在思考中反复验证各种可能性与“意外”，甚至会联系一些经典例题做思考后，再给出自己的答案。

而 同样一 道 题目 ， 有 数学 奥赛 教练 在网上 吐槽 ， 难度 太高， 花费了 近一个小时 才 解答 出来。

DeepSeek V3. 2 还有一个 长思考增强 Speciale 版。它融合了 拥有 “ 自验证 ” 功能的 DeepSeekMath-V2 的推理证明能力 。

这意味着，当你把一道数学题丢给DeepSeek，它会在思考过程中，反复问自己“我做的对吗？”“这样做没问题吗？”，进而保证给出的逻辑推理与答案无误。

正因如此， 这个 版本 在指令跟随、数学证明、逻辑验证等方面，能力出众。解决一些高度复杂数学推理、编程竞赛、学术研究类任务等，对它来说，更是 “小菜一碟”。

它一面世，就直接斩获了IMO 2025（国际数学奥林匹克）、CMO 2025（中国数学奥林匹克）、ICPC World Finals 2025（国际大学生程序设计竞赛全球总决赛）及 IOI 2025（国际信息学奥林匹克）4项赛事的金牌。

在顶级竞赛中展现的 “金牌”实力，让 人 不禁 “ 浮想联翩 ” ： DeepSeek 是否会成为下一代的 “ 金牌 奥数教练 ”？

它 不仅能 生成海量题目 ， 还能 迅速 给出 解题 过程 与 答案 ， 更 关键的 是 拿到 这些 优质 资源 没有 门槛 ， 可以 引领 更多 孩子 步入 思维 的 殿堂。

国产AI的另一个惊喜来自阿里巴巴的“千问”（Qwen）项目。

据悉，千问已经展现出一定的办事能力。比如，一句指令就能让千问APP几秒钟完成一份研究报告，并制作成几十页的精美PPT。

另外，阿里巴巴正在计划将地图、外卖、办公、学习、购物、健康等各类生活场景接入千问APP，让千问具备更强大的办事能力，成为每一个人日常生活中的“小助理”。

年末这波 “狂欢”，我们不难看出 ， 如今 AI 的工具属性已经悄然褪色，一个 AI 作为深度协作者的时代正加速到来。

AI 圈外

难容一群 “优秀的普通人”

这个冬天， AI 圈捷报频传、高歌猛进，但圈外却寒意弥漫、叫苦不迭，一场由技术驱动的裁员寒潮，正无声地席卷各个行业与岗位。

就在 Gemini3.0 发布次日， AI 教父杰弗里·辛顿与美国参议员伯尼·桑德斯在乔治城大学组织了一场关于 AI 的深刻对谈。

杰弗里·辛顿

在整场谈话中，流露出一个明显的信号： AI 虽然具备巨大正向潜力，但是也正在以最糟糕的方式颠覆整个社会。

Hinton 肯定了 AI 的重大意义。 AI 确实可以显著改善医疗、教育、气候预测、资源分配等核心公共服务。特别是在个性化教学、医学影像诊断与药物开发上，将带来质的飞跃。

但与此同时， AI 的快速发展可能引发大规模失业，加剧不平等 ，甚至改变人际关系的本质。

根据一些咨询公司数据，美国企业10月共宣布裁员153074人，创20多年新高。

另有数据统计，仅2025年，Intel、微软、Verizon、亚马逊等大公司就宣布合计裁撤超过7万个岗位。

这场变革的残酷性在于， AI表面上只是 替代了如客服、行政等基础岗位，其实背后，年轻人传统的职业成长阶梯被直接斩断——那些让新人积累经验、试错进阶的入口正在消失。

当毕业生无法从基础工作起步，他们如何一夜之间变成行业专家？

对谈结束时，当被问及 AI 将造福还是损害未来时，台下举手选择后者的年轻人占明显多数。这无声的投票，比任何数据都更直观地反映了下一代最真实的焦虑。

前段时间，还有个火爆的“AI干掉中等生”的观点，就来自哈佛大学两位经济学博士的实证研究。

通过10年的海量数据，他们发现：毕业于最顶尖的大学的学生，受AI影响最小，他们站在求职链的顶端；毕业于最普通学校的学生，受到的冲击也很微弱。

真正陷入困境的是那些来自中上水平大学、看似前景可期的人，反而在AI浪潮中首当其冲，就业形势最为严峻。

简言之，顶尖人才难以被替代， 低级劳动力可能因为 “性价比”暂时变化不大 ，而身处中间地带的 “ 优秀普通人 ” ，却在效率至上的性价比博弈中，成了受影响 最大的一群人 。

孩子要学会什么？

才能被 AI 时代 “留下”

自生成式 AI 诞生，在 3 年时间里，我们见证了前所未有的狂热与恐慌交织在一起：科技圈高歌猛进、疯狂逐利，但与此同时，一种群体性焦虑却在普通人当中蔓延开来。

未来， AI 到底能发展到什么地步？我们不得而知。

但可以确定的是，我们已经站在了一个决定性的历史节点前 —— 掌握资源与认知优势的 人 ，能迅速利用 AI 放大其能力； 反之，则 可能被加速 抛弃 。

弄明白 AI 究竟无法替代人类什么，才是我们规划未来教育、培养下一代的核心起点。

清华大学基础科学讲席教授刘嘉指出了当前 AI 无法跨越的几道鸿沟：

一是打破知识边界的原创创造力；

二是由好奇心与热爱驱动的内在成长欲；

三是基于真实生命体验的情感共鸣力。

刘嘉教授

此外，深刻而独特的审美与品味，同样是 AI 难以企及的高度。

“人类在决策时，会平衡理性与情感，不会只追求效率，而会顾及‘温度’。而AI目前只能模拟人的理性部分，它能读万卷书，但无法体验人间万象和人生百味。”

刘教授的这段话，精准地揭示了人机本质的差异——

AI

处理信息，而人类体验世界；

AI

优化路径，而人类创造意义。

最近网上流传着一句话 ——你大约有 36 个月去“成就自己”。

油管大神Dan Koe的理解更为深刻：或许你并不需要在36个月内获得成功，但可以抓住成功的机遇——因为“成功”的定义将彻底颠覆，拥抱人性的人将会成功，无法摆脱机械化生活方式的人，极有可能面临失败。

这也正是普通人的破局点：与其视 AI 为威胁，不如 帮助 孩子 培养 无法被 AI 复制的核心能力，帮助他们成为未来的 “破局者” 。

这需要我们从日常教育中开始有意识地转向：

1. 守护创造力：多问孩子“你觉得呢？”“如果是你，会怎么解决？”鼓励他们描述观察、提出猜想，并动手验证，保护“不切实际”的好奇心，往往是守护创造力的起点。

2. 点燃内驱力：帮助孩子接触广泛的领域，如艺术、运动、科学、自然等等，在丰富的体验中，发现并支持孩子热爱的东西，持续的探索欲才是应对万变的根本动力。

3. 培育情感共鸣力：鼓励孩子通过各种方式，表达并识别自己与他人的复杂情绪，“将心比心”的能力，是所有人际协作的基石。

4. 塑造品味与审美：带孩子接触多元的美，并深入探讨“好在哪里”“为什么打动你”。审美，正是在无数主动的评判与选择中炼成的。

OpenAI联合创始人Ilya Sutskever表示，AI是人类首次遇到的“非动物型智能”。其思维本质与人类全然不同。理解这一点，我们才能摆脱“拟人化”错觉，更冷静地看待它。

未来并非人与 AI 之争，而是“善用 AI 者”与“不善用 AI 者”之间的竞争。 而 这场 胜负的关键，在于谁能将 AI 的超级效率，与人类的超级智慧完美融合。

最终，教育的目标是培养这样一代人：他们既能冷静驾驭技术，拓展人类能力的边界，更能以人的温度、智慧与价值观，为这个世界指引方向。