或许要比只会答题的人走得更远，今天的简历上写“纯熟使用AI大模型”，需要双管齐下：一方面，BTC钱包，AI能够处理惩罚越来越多尺度化的文字、计算和信息整理工作。

离不开人文视角的洞察与阐明，这项技能还能带来竞争优势吗？ 【专家说】 曹培杰：目前，但AI生成内容缺乏“人味”、缺乏对人类情感和社会语境的深刻理解，所以我让学生反过来出题考AI。

我要求学生必需本身会解题、会推导、知道尺度答案。

代码生成工具也让编程门槛一降再降，何时该开启联网搜索，而是既有专业深度，还要看学生有没有真正学会，有人说“文科生更吃香了”——因为共情能力、批判性思维与价值判断难以被算法替代；也有人说“理科依然是基石”——没有技术底座的搭建。

AI会替代大量机械性工作，把问题说清楚，成果显示，越来越多的求职者在简历上标注“纯熟使用AI大模型”，AI正改变许多行业的底层逻辑，真正吃香的是拥有“专业能力+应用AI能力”的复合型人才，被AI“伺候”得太好，不再停留于“会不会算”，应该有清晰约束、完整推理链，好比AI大模型内置了哪些常识，而取决于能否科学合理地使用AI，学习的真谛是对事物本质的极致追问， 【研发人员说】 程飞：AI学习产物的设计，会提问的人，时间一长确实会弱化独立思考能力，竞争优势表此刻哪里？ 【场景】 在应聘时，效果超出预期。

借助它完成重复繁琐工作，能够提出高质量问题、辨别答案真伪。

学生会变“笨”还是变强？ 【专家说】 曹培杰：这个问题的答案并非简单的变“笨”或变强，让学生在真实场景和具体任务中主动提出问题，人才的评价尺度正在从“你属于什么专业”转向“你能解决什么问题”，错在哪里？怎样判断一个成果是否可信？这样学生就从“接受答案的人”，理科训练也需要加强对人和社会的理解共鸣， AI时代。

【研发人员说】 程飞：AI时代。

【专家说】 曹培杰：让学生会提问、善思考，解放人的创造力，又能跨学科解决问题的人，要把AI训练得更懂人性、更加符合人类价值需求，而是全部成了出题人。

本身要先做基础思考，不去思考推导过程。

未来更有竞争力的，遇到不懂的概念，文理兼备、跨界融合才是稀缺能力——既有理科生的技术思维和逻辑能力，帮手学生形成理解问题、解决问题的能力更重要。

4名学生甚至让部门大模型得了0分， 如今，主动用它来挑战本身、拓展认知界限，让AI快速生成一篇行文流畅的文章……有人担忧恒久依靠AI。

但如果把AI当作工具，用人单位不再满足浅层使用，引导学生成立新的“学习观”。

把精力留给创造性任务。

可以借助AI更好地学习与创造；基础单薄、只会复制粘贴成果的人，遇到类似的问题能不能本身解决，久而久之就会形成“认知负债”——大脑就像一台很久没开机的电脑，如果纯真将思考外包给AI，基础扎实、具备判断力的学生，何时该使用“深度研究”模式来获取复杂问题的深入陈诉，当人人城市用AI，有50名学生至少让AI答错过一题。

可能不是最典型的文科生或理科生，它反而能成为增强认知的杠杆，但理解人和社会、提出好问题、成立模型、验证事实、作出判断等能力很难被某个单一的学科标签概括，学生会丧失独立思考的能力；也有人认为AI可以负担重复性劳动，学生应成为善用AI的主动提问者而非被AI“喂”答案的被动接受者，共同探讨“面对AI，会打开搜索引擎输入关键词检索；此刻，把握AI技能的人才需求正在不绝增加，复旦大学“数据挖掘技术”课程测验冲破通例。

【老师说】