【世界人工智能大会】思想者论坛-余勇

AI时代的人才培养：四十年教育的三层第一性原理感悟——俞勇#

【总结】#

中心论点：#

- 三层第一性原理构成完整的人才培养逻辑链：人性（底层操作系统：不服气是天性）→ 教育（系统升级：唤醒不服气）→ 人才培养（实战产出：培养定义问题的人），最终回答三个根本问题：人之所以为人 → 人如何成为人 → AI时代人如何不可替代。

论证思路：#

- 三段亲身经历递进展开：2002年ACM世界夺冠（无意中顺应人性第一性原理）→ 2002年创办ACM班（有意识践行教育第一性原理）→ 2025年创办知春创新研究中心（AI时代探索人才培养第一性原理）。三件事不是孤立的，而是从顺应人性到引导人性，再到让人心在AI时代绽放出不可替代的光芒。

核心概念：#

- 人性第一性原理：人类一切行为在保证生存的前提下，本质都是对被看见和可控感的争夺。人天生拥有不服气（对现状不满、对不可能不甘心）、协作（能力在关系中爆发）、好奇心（大脑是偏差探测器）、追求意义（不仅追求赢，更追求值得赢）的特质。标准答案违背人性——切断关系、扼杀好奇、毁灭意义。

- 教育第一性原理：教育不是灌输，是唤醒。好奇心与探索欲本就在人心中，教育者是递火柴的人。好的教育刻意制造认知失调，对抗人性的思维惰性：人想省力，教育偏偏让你费力；人想走捷径，教育偏偏让你绕圈子；人想要标准答案，教育偏偏让你自己找答案。终极目标是培养元认知——思考自己如何思考的能力，让学生在没有外部指令时依然能主动重构认知地图。好的教育最终要让老师变得多余。

- 人才培养第一性原理（AI时代）：识别并放大一个人独特的天赋，使其与真实世界的需求产生高价值的链接。拆为三层：起点——不是补短，而是发现天赋（天赋是学习速度的斜率，培养是给高斜率加杠杆）；过程——不是灌输知识，而是真实实战中淬炼（知识是成本，解决问题时才成为资本，犯错是构建心理韧性的养料）；破界——AI有数据与能力边界，人不应该给自己设界，定义好问题需要跨界。培养的终极目标不是就业，而是找到不可替代的差异化生态位。

升华/启示：#

- AI时代的核心命题：当AI几乎无所不能时，我们到底要培养什么样的人？答案是培养一个决定让AI做什么的人。AI擅长解决已被定义好的问题，但永远不会主动追问"这个问题值得解决吗？"。AI知道你让它做什么，但不知道你为什么要做，更不会懂背后人的不服气。

- 三个第一性原理的核心归根到底是同一件事：帮人建立一套内在的评价体系——在没有外界奖惩（考试、排名、表扬、认可）的时候，依然知道什么值得做，依然能判断对错，依然有勇气走更难的路。教育完成了对人性的超越：不是毁灭人性，而是驯化人性中的短板短视，释放人性中的真性与善意。

- 人才培养的终极检验标准：不是看这个人会不会提问，而是看他有没有非问不可、非做不可的冲动，这份冲动就是人性中不服气在培养后的最终投射。

金句摘录：#

- "六只手永远比三颗聪明的脑袋更重要。"

- "教育不是装东西，而是点燃火柴。"

- "AI可以生成最优解，但AI永远不会问：这个最优解值得我们熬夜吗？"

- "标准答案不需要协作所以切断了关系；不需要探索所以扼杀了好奇；不需要选择所以毁灭了意义。"

- "先做人，后做学问，在做学问当中学做人。"

- "好的教育是让老师变得多余。"

- "天赋不是特长，天赋是学习速度的斜率。"

- "AI知道你让它做什么，但它不知道你为什么要它做。"

- "培养的终极检验，不是看这个人会不会提问，而是这个人有没有非问不可的冲动。"

- "我们要培养一个决定让AI做什么的人，你不是工具的附庸，你是工具的主人。"

- "冠军只是副产品，真正的产出是面对未知的勇气。"

- "用AI解决问题的人，和定义问题再让AI去解决的人，是两个完全不同时代的人。"

实践建议：#

- 年轻教育者可以把"这个问题怎么解"换成"这个问题从哪里来？我们为什么非解不可？"，坚持这么做就是在同时践行三层第一性原理：尊重人性（激活好奇心）、实践教育（用反问替代灌输）、培养人才（训练定义问题的能力）。

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【演讲稿】#

我原先从来没有想过会把父母送到养老院。在我以前的感受当中，养老院是一个不孝子才会把老人送去的地方。但我为什么会做出这样一个决定？第一，因为工作的原因，我实在没办法去照顾两位老人，即便是有了一个全职阿姨，也解决不了他们日常生活带来的一些问题。第二，疫情几年看到养老院其实都是负面消息，但是最近一两年让我看到了养老院有一些新的变化，特别是政府机构对养老院的一些重视，让我看到养老院的设施好了，服务也好了。但是不管怎么样，老人到了这个年龄，需要的是一种有尊严的活着。人活着，不管你寿命有多长，如果没有一种尊严，这样子活着是我不能忍受的事。所以当他递给我这张纸的时候，我觉得也许我解决不了，但是我可以把这件事情接力给我的学生，让他们能够想办法去解决。这件事对人类具有非常重要的课题。

我今天站在这里，正因为我做了四十年的老师。我从小就有这样一个梦想，想做一个老师。我出生的时候正好是文化大革命，经历了文化大革命，经历了读书以后又经历了改革开放。但是在那个时候，我只是一个朴素的想法，想做好一位人民教师。到了初中的时候恢复了高考，有了新的人生的希望。在这之前我家三口三个小孩，我排行老二。因为我从小是比较调皮的，所以家里面所有出头露面的事情都是我做。那个时候实行的是插队落户，按照政策肯定有一个是要插队落户，一个是进技校，还有一个是进工矿企业。我说我去插队落户，让我妹妹进技校，让我哥哥进工矿企业。我从小就是这样安排的，反正家里边这个角色就是我来承担，相对比较好的机会让给我哥哥和我妹妹。

但是到了改革开放以后，有了高考，人的命运完全改变了。原先可能只能作为一个乡村教师，有了大学以后让我想到了考大学。我的分数其实可以进更好的学校，但我最后选择了华师大，去了华师大的计算机系。我是华师大计算机的第一届本科生。让我万万没有想到，进入华师大以后的第一堂课颠覆了我对教师的认知。刘校长在开学典礼上的一句话点醒了我：做老师要懂教育。我就在想，你上好一堂课，不等于你是一名好老师。这句话我听到现在，从七九年开始已经是整整四十七年的时间了，让我悟到现在还在继续想，教育对人的这种帮助和影响到底有多大。

所以我今天站在这里，既兴奋又忐忑。兴奋不是因为舞台那么大、这个红厅那么漂亮，是因为有那么多的熟悉的人、不熟悉的人来看我。忐忑的是，我不能交出一份四十年来对你们来说是一份满意的答卷。我就希望用最好的方式来呈现。

四十年前我第一次走上讲台，其实没有人告诉我教育的第一性原理是什么。那个时候只是我在想教育是什么，不同的年代对教育是什么赋予不同的内涵。到了AI时代，我们说又有了新的一种含义。这个时代我们需要培养什么样的人呢？我们需要培养的是，当AI几乎无所不能的时候，人到底还应该成为什么？

我觉得这四十年来我走过了三段路。

2002年的时候，我们拿到了世界冠军。这个世界冠军拿到了以后，我就在想我们凭什么赢？怎么会赢？那一年，上海交大的三位本科生——林晨曦、陆晋、周健——站在了ACM国际大学生程序设计竞赛的最高领奖台，世界总决赛的世界冠军。那是中国高校第一次，也是亚洲第一次获得世界冠军。当时获得世界冠军，全场都没有想到中国交大会拿到世界冠军。所以当主持人宣布的那一刻，全场沸腾。但是我在聚光灯下就在想：我们凭什么能够去拿到这个世界冠军？我当时就悟出了第一层的道理——人性的第一性原理。人天生是不服气的，人对现状的不满，对不可能的不甘心，这种不服气不是后天学的，是写在基因里的底层代码。

第二段是2002年创办了ACM班。赢了以后我就在想怎么去运营。我不想让学生只会追求标准答案，因为标准答案不需要协作，不需要探索，不需要选择，它会一点点压缩人性。从这段经历，我悟出了第二层教育的第一性原理：用反问点燃不服气，不服气不能靠外界灌输，只能靠唤醒。教育不是装东西，而是点燃火柴。

第三段，2025年，知春出现了。AI时代来了，我就在想怎么创。当AI什么都能做，人还能成为什么？从这段正在发生的经历里面，我又悟出了第三层人才培养的原理：产出定义问题的人。因为AI擅长解决问题，但它永远不会主动问——这个问题值得解决吗？

三段故事，三层感悟。它们不是三件孤立的事情。人性是底层的操作系统，教育是系统升级的指令，人才培养是编程实战的产出，合在一起就是我对人才培养第一性原理的全部理解。接下来我想把这三段故事三层感悟，一个一个来讲述。

那就从第一段路开始吧。2002年，ACM大赛交大夺冠，表面上是交大花了六年怎样赢的故事，但我想换一个角度来讲。我们是因为无意中顺应了人性的第一性原理。

2002年的春天，我带着三位本科生林晨曦、陆晋、周健站到了ACM国际大学生程序设计竞赛的最高领奖台，也是中国和亚洲第一次获得世界冠军。我们凭什么赢？最开始的时候训练条件非常差，我们还要时常在徐汇校区和闵行校区来回奔波，教练和队员根本没有经验，论语言我们还要从翻译然后最后去理解。我们靠什么？后来我反复想这个问题，我们唯一做对的事情就是不让学生去无效地刷题，不让他们背标准模板。我们训练的方法是很笨的，每一次训练做一套题，每次训练结束必须要马上复盘、讨论、补齐，甚至为了一道题会争执到深夜，最后必须写出一个完美的程序。

ACM是三个人一支队的比赛，一个人的力量有限，林晨曦再强，陆晋再聪明，周健再快，都不可能想出所有的算法，写出所有的程序，改出所有的bug。他们磨出了三样东西。第一，硬实力，每个人的基本功都扎实到极致。第二，协作，他们学会了分工补位，在对方卡住的时候递上一句关键的提示。第三，信任，他们知道只要把后背交给队员，自己就能全力以赴向前冲。

正如维果茨基说，人有一个最近发展区的理论——自己够不着，但在别人帮助下你能够够到的区域。为什么人在协作当中能够突破自己？答案就在人性里。人的能力不是在孤独当中长出来的，是在关系中爆发的。人类这个物种，从来不是靠单打独斗走到今天。我们的祖先在篝火当中传递知识，在狩猎当中分工配合，在部落中建立信任。协作不是后天学会的技巧，是写入基因的本能。

林晨曦、陆晋、周健三个人单独练，都到不了冠军的高度，但是他们在一起，六只手互相托举，就够到了一个人永远都够不到的地方。六只手永远比三颗聪明的脑袋更重要。

我们刚才说，人性第一性原理是不服气，但不服气从哪来？它底下还有什么？我后来想明白了，不服气只是表象，底下还有更深的东西。人性的第一性原理，底层的底层是生存与繁衍，这是所有生物共有的。但在文明社会，它升华为追求意义与逃避痛苦。

人有两个底层的指令刻在基因里。第一个，节约能量，说白了就是懒，能不思考就不思考，能走捷径就走捷径。这不是缺点，这是生存策略。第二个，获取资源，说白了是想要更多更好，比别人强。这也不是缺点，是进化的力量。但人有一个东西是其他生物没有的——自我意识。这导致出了一个深刻的悖论：人既想安全，又渴望超越安全；既想待在舒适区，但又瞧不起一直待在舒适区的自己；既想被保护，但又渴望冒险；既想被看见，但又害怕被看穿。人性的最终公式是：在确保生存的前提下，一切行为都是对被看见和可控感的争夺。爱恨创造破坏，本质上都是对生存感和掌控感的追求。

我们回到ACM比赛的故事。林晨曦、陆晋、周健为什么能赢？不是因为三个聪明的人加在一起，而是因为三个人在一起被彼此看见。你卡题的时候，有人递上一个提示；你突破的时候，有人为你鼓掌。三个人在一起，让彼此有了可控感。你不知道答案，但你知道队友知道；你撑不住的时候，你知道有人会接过你的键盘。所以他们赢，不是因为战胜了对手，而是因为三个人在一起满足了彼此人性中最深刻的需求。

ACM题目不会简单重复，每一道题都是全新的挑战。一开始他们不习惯，很焦虑，但后来我明白，这种焦虑恰恰是好奇心的声音。人的大脑天生是一个偏差探测器，当现实与预想不符，大脑就会发出信号——不对劲。搞清楚这种不对劲的感觉，就是好奇心的生理基础。爱因斯坦说，提出问题往往比解决问题更重要，标志着科学的真正进步。但我要追问一句，人为什么会提出问题？不是因为有人教他要提问，而是因为他的大脑天生就会。ACM的训练不是训练解题技巧，而是让这种对未知的敏感保持活跃，不让它被标准答案麻痹，不让它被题海战术麻痹。我们赢的本质不是答案正确，而是在未知中探索自然规律，这种能力根植于人性最深处。

2005年、2010年，我们又拿到两次世界冠军，三座奖杯摆在我的办公室里，但我最自豪的不是奖杯本身，而是那些学生在获奖后对我说的话：于老师，我觉得我以后什么难题都不怕。这个难题不是做题目的难题，生活的难题他也会趟过，因为他知道他不是一个人。那一刻我懂了，冠军只是副产品，真正的产出是面对未知的勇气。

但我最后想的更深的一层，勇气从哪里来？从意义感来。人不仅追求赢，更追求值得赢。为什么我们的学生愿意为一道题争论到深夜？不是因为有人给他们发加班费，是因为他们相信这件事情值得做，这支队伍值得拼，这个目标值得为之燃烧。AI可以生成最优解，但AI永远不会问：这个最优解值得我们熬夜吗？"值得"这个问题，只有人会问，恰恰是这个问题让人超越了最优解，走向了意义。

很多人问我成功的秘诀是什么，我每一次都回答同样一句话：我不想让学生只会追求标准答案。但今天我想把这句话再深挖一次。我不想让他们只会追求标准答案，是因为标准答案违背了人性。标准答案不需要协作，所以切断了关系；标准答案不需要探索，所以扼杀了好奇；标准答案不需要选择，所以毁灭了意义。一个只会追求标准答案的人，不是不够优秀，是人性被压缩了。正是这个领悟，在我的心里埋下了一颗种子。

如果说ACM冠军的故事是我无意当中顺应了人性的第一性原理，那么ACM班就是我有意识地去践行教育的第一性原理。

ACM班这个名字很容易让人理解为是竞赛集训队，但我的想法恰恰相反。竞赛只是手段，人格和思维才是目的。所以ACM班的第一堂课不谈算法，不谈编程。我会特别强调一句话：先做人，后做学问，在做学问当中学做人。我跟每一届的新生说，你们将来可能会成为顶级的科学家、企业家，但如果你们只懂得技术而不懂得选择，只懂得计算而不懂得关怀，那你们就是最危险的聪明人。

为什么第一堂课不讲技术？因为教育不是灌输，是唤醒。为什么是唤醒？因为好奇心、探索欲这些东西本来就在人的心里。教育要做的不是从外面装进去，而是把里面已经有的点亮。苏格拉底说，教育不是灌输，是点亮火焰。火焰不在别处，在每个人的心里。教育者是那个递火柴的人。怀特海在《教育的目的》当中说，当一个人把学校里所学的全部忘掉以后，剩下的才是教育。这句话，我思考得非常清楚，剩下的到底是什么？不是公式，不是代码，不是考试分数。是对世界永远保持"为什么"的好奇，是不轻信任何答案的批判精神，是知道"一个人走得快，但一群人走得远"的合作意识，是在能做和该做之间划一条线的道德自觉。这些东西AI没有，但人应该有。

那ACM班到底怎么教？学生为主导，教育做引导。老师是引领者，不是传授者。我们把更多的时间用于学生去讲、去练、去思考。我们把这叫做认知引导——不把答案端给学生，而是帮他们自己找到通往答案的路。这条路走起来慢，但每一步都是自己的。我们有一门课叫学生讲台，由学生主讲，选什么主题、采用什么样的素材由学生决定，但我要求学生说出：为什么？怎么做？传递什么？还有实验室实践、科学研究实践。每一个学生从零开始做一个课题，经历发现问题、查找局限、提出假设、建模实现、失败再尝试，一个完整的闭环。

很多学生刚开始非常困难，他们习惯了老师给题、给步骤、给评分标准，突然让他们自己找问题，他们就慌了。但正是这种失控感逼着他们长出自己的根系。真正的教育是让学生忘记教的存在。当学生不再依靠老师给答案，不再等待老师给方向，教育才完成了使命。好的教育是让老师变得多余。

ACM班的教育方式——学生主导、教师引导——这些方法的背后有一个更深的道理。如果人性的第一性原理是避害、走捷径，那么教育的第一性原理就是克己。制造认知失调，什么意思？人天然想省力，教育偏偏让你费力。人天然想走捷径，但教育偏偏让你绕圈子。人天然想要标准答案，教育偏偏让你自己找答案。教育不是填满容器，是点燃元认知。元认知是什么？是思考自己如何思考的能力。ACM班的学生为什么难？因为他们习惯了老师给题、给步骤、给评分标准，那条被铺好的路被抽走了，他们突然要自己找问题，自己定方向，自己判断对不对。他们被迫站到了自己思维上面，开始审视自己的思维。这就是教育的初心，也是终极目标：让一个人在没有外部指令时，依然能主动重构自己的认知地图。

所以好的教育必然是反舒适的。因为它对抗的是人性当中最顽固的东西——思维惰性。我们为什么不让老师给答案？因为给答案是在满足人性当中省力的需求，但那是在用教育顺应人性，而不是用教育升级人性。我们为什么让学生自己找问题？因为自己找问题是对抗人性中的不确定性规避，逼着学生去拥抱那些不知道答案的时刻，而恰恰是在这种不知道的时刻，元认知才开始工作，教育才开始真正发生。

二十多年，ACM班培养了七百多名毕业生，94%选择继续深造，99%仍然在计算机领域。他们都走出了各自的精彩——戴文渊、陈天奇、李牧、杨笛一、谢三元等等，诸多领军人物。但我最自豪的不是他们拿了多少奖，而是他们始终记得班训：携手超越。每天让自己变得更强，手拉手一起勇往直前。人类学家玛格丽特·米德说：永远不要怀疑一小群有思想有决心的公民可以改变世界，事实上这是唯一改变过世界的力量。ACM班就是这样一个信号，七百多个人，每一个人都相信代码不是目的，世界才是。

几年前，一个ACM班的毕业生回来看我，他半开玩笑地问我：老师，以前ACM班教我写代码，现在AI比我写得好，那我还有什么价值？我没有直接回答，反问他：你们公司的产品方向应该由人决定，不会是由AI决定的吧？他沉默了，然后说不会。那一刻我意识到，AI时代的教育不能再以技能为终点，而要以追问为起点。而且这个追问不能只是一个人的独白，它需要一群人在一起碰撞。

从赢到教，我走了二十年。然后一个新的问题来了。如果说ACM冠军顺应了人性的第一性原理，如果说ACM班践行了教育的第一性原理，那么到了AI时代，我能不能刻意地、系统地把这前两个原理推向一个终极产出？人才培养的第一性原理到底是什么？

2024年的秋天，一次与张一鸣的见面。他说："老师，我欣赏欧林工程学院那种小而精、很不一样的教育。"我说："你想尝试吗？"他说："你想尝试，我可以帮你。"正因为那句"不一样"，于是我们一拍即合。2025年，知春创新研究中心成立了。媒体说这是我的收官之作，但是我觉得更像是再次出发。而这次出发有一个明确的目标——在AI时代培养什么样的人？是要培养定义问题的人，而不是解决问题的机器。

知春做什么？每年招收30名16到18岁的预备研究员，跨年级、跨课程、跨专业。所有学习都由兴趣和真实项目牵引。核心理念八个字：好奇问，任何幼稚的问题；跨界破解，让学科自由杂交；创造，产出世界上还没有过的东西。培养的核心逻辑是：在真实问题当中成长出问题意识。一个人如果没有面对过"我不知道该做什么"的困境，他就永远不会知道什么问题值得被定义。

知春的设计背后有一个清晰的逻辑。人才培养的第一性原理是：识别并放大一个人独特的天赋，使其与真实世界的需求产生高价值的链接。拆开讲就三层。

起点：不是补短，而是发现天赋。工业化教育喜欢标准化，所有人都要学同样的东西，用同样的标准来衡量，但人才培养恰恰相反。它的根基是发现天赋——是发现一件你做起来毫不费力、别人却费尽心思的事。天赋不是特长，天赋是学习速度的斜率。你在某一个领域进步比别人快，这就是信号。培养的本质是给这个斜率加杠杆，而不是在平地上堆土。

过程：不是灌输，而是实战淬炼。知识在脑子里是成本，它占内存，消耗你的注意力。知识只有在解决真实问题当中，它才是资本。人才培养最狠的一招，是让学习者在高认知负荷的真实项目当中去实操。这时候犯错不是惩罚，犯错是构建心理韧性和决策模型的养料。没有实战检验的天赋，只是爱好。重点不是就业，而是不可替代性。顶级培养看的是差异化生态位：你在哪一个维度上能成为唯一，而不是第一。这要求你把天赋、热爱和真实世界的需求三者重叠。当一个人清晰知道"我不可替代"的那个具体切口，培养才算完成闭环。

你看，人性想要舒服，教育逼你反思，而人才培养要你上桌面，就是拿出来遛。它既承认人性当中的欲望追求成就，又要用教育习得的元认知判断值不值得，最终让你把内在能量精确输出为外在价值。这三个形成完美的链条：人性是资源，教育是炼金术，人才培养是锻造出能用的利器。这就是为什么知春要这么做，不是为了更高效地教知识，是为了把每一个人身上独特的那份资源炼出来、锻出来，让他成为这世界上唯一的那个人。

我特别想强调破界，为什么？因为AI有界，它的数据有边界，任务有人设定，能力有上限，而人不应该有边界。定义一个好问题，往往需要跨越多个领域。如果你只会计算机，你想不出如何帮助视障人士听懂图表，你需要理解视障人士的处境、图表的意义、交互的原理。跨界不是为了炫技，是为了看到别人看不到的问题。

我们给每个学生配两个导师。思想导师追问"你为什么做这个技术？"，技术导师追问"你打算怎么做？"。这两个角色可能由同一个导师担任，但他要兼顾不同的角色——一个是思想导师，一个是技术导师。为什么？因为我们相信，给答案培养一个追随者，给反问培养一个思考者。而思考者就是能定义问题的人。反问是定义问题的催化剂。一个问题被定义出来的过程，是在一次又一次"你为什么做这个？你确定它值得做？"的追问当中逐渐成型的。

有一次一个学生问我，他说：于老师，我要做的交给AI，它都能帮我做了，而且都做好了，那我还有价值吗？我说：AI知道你让它做什么，但它不知道你为什么要它做。另外，AI生成的结果也许并不是你想要的，这需要告诉它你更多的想法，慢慢地AI会给你正确的、想要的。当然，结果有时超过你的想象，有时还会达不到你的要求。所以AI可以完成你交给它的任务，但它不会知道你为什么要做这些任务——背后的那种不服气。如果你连这些不服气都交给AI，那你确实没有价值了。但如果你坚持这份不服气，你就是不可替代的。

那一刻我确信了，人才培养的终极检验，不是看这个人会不会提问，而是这个人有没有非问不可的冲动。这份不服气，就是人性第一性原理在培养后的最终投射。哈佛大学有一个持续了半个多世纪的研究——零点项目。他们的结论是，创造力不是来自知识的堆积，而是来自对不可能的持续追问和不甘心。知春做的就是守护这份不甘心。AI时代的人才培养核心不是传授更多的技能，而是守护那种非做不可的心理。这种心理来自人性的不服气，经由教育的唤醒，最终外化为定义问题的行动。

四十年三段，从ACM比赛赢，到ACM班的教，再到知春的创，表面上是三个阶段，但贯穿其中只有一条线：从顺应人性，到引导人性，再到让人心在AI时代绽放出不可替代的光芒。

现在我想把这份逻辑链完整地说一遍。人性的第一性原理：人天生不服气，对现状不满足，对不可能不甘心，这是底层操作系统。教育的第一性原理：这种不服气不能被灌输，只能被唤醒、被引导，这是系统升级。人才培养的第一性原理：被唤醒的不服气的终极产出，是能定义问题的人，这是编程实战的成果。这三者不是三个独立的东西，这是一个完整的逻辑链：从人之所以为人，到人如何成为人，再到人在AI时代如何不可替代。

我们说了三个原理——人性的第一性原理（追求被看见和可控感），教育的第一性原理（刻意制造认知失调、点燃元认知），人才培养的第一性原理（认知独特天赋与真实世界产生高价值的链接）。但你有没有发现，这三个原理的最高处其实是同一件事情。人性渴望无限自由，但教育告诉你，真正的自由源于极度的自律。这不是矛盾，这是辩证。

教育的终极原理归根到底就一句话：帮人建立一套内在的评价体系。什么意思？在没有外界惩罚的时候，没有考试、没有排名、没有老板的表扬、没有同行的羡慕，你依然知道什么值得做，依然能判断什么是对的，依然有勇气走那条更难的路。当一个人达到这种状态，他就从外部奖惩的绝对服从当中解放出来。教育完成了对人性的超越——不是毁灭人性，而是驯化人性当中的短板短视，释放人性当中的真性与善意。

这就是为什么我四十年一直在做同一件事情，不是教人更聪明去解决问题，而是帮人建立一套内在的评价体系，让他成为那个决定做什么的人。这才是定义问题的真正含义——不是技术层面找问题，是价值观层面做选择。

彼得·赫夫曼说，AI从未取代人类，但使用AI的人会取代不使用AI的人。这句话是对的，但他只说对了一半。更完整的是：用AI解决问题的人，和定义问题然后让AI去解决的人，之间还有另外一个时代。后者才是我们要培养的人。他们知道为什么要用AI，知道什么时候不用AI，他们不是工具的附庸，是工具的主人。

今天在座的各位年轻的教育者、研究者，或者是未来教育的研究者。也许你们会想：我没有四十年的积累，我能做什么？我的建议很简单，在下一次教学当中，试着把"这个问题怎么解"换成"这个问题从哪里来？我们为什么非解不可？"。如果你坚持这么做，你就在同时践行三层第一性原理。你在尊重人性，激活好奇心；你在实践教育，用反问替代灌输；你在培养人才，训练定义问题的能力。至于我，我的四十年，不过用了一生的时间把一件事情做了三遍。

最后我想用一个问题结束，也许留给我自己，留给每一位，留给我未来十年、二十年的教育探索者。当AI能替人类完成几乎所有脑力劳动的时候，我们到底要培养什么样的人？我的答案是：培养一个决定让AI做什么的人。而"决定"这两个字不是技术动作，它的背后是人性的复苏——因为你有非如此不可的冲动；是教育的唤醒——因为有人用反问点亮了你的火种；是定义的勇气——因为你敢于把一个不合时宜的问题变成现实。这三者缺一不可，这三者就是全部的答案。

谢谢大家！