线上配资网站清华教授钱颖一多年前的警示：AI将会一点点抹平中国教育的最大优势

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“死记硬背、大量做题正是我们目前培养学生的通常做法。一个很可能发生的情况是：未来的人工智能会让我们的教育制度下培养学生的优势荡然无存。”

这话是清华大学经济管理学院教授钱颖一在几年前做出的判断。当时没多少人当真，但如今回头再看，AI正在一条条验证他的判断。而这段话像一记耳光，打在每一个还在逼孩子刷题的家长脸上。

中国教育的“均值高”，

是工业时代的遗产

钱颖一没有否定中国教育。他说，中国教育的特色在于投入大、覆盖面广，“中国学生对基本知识的掌握呈现‘均值高’的特点。”

“均值高”是什么意思？就是绝大多数学生都能在标准化考试中拿到不错的分数。这套体系运行了几十年，培养了一代又一代在考试中游刃有余的学生。

这套体系为什么在过去有效？因为过去几十年，中国处在工业化追赶期，需要的是大批量、标准化、有一定知识储备的劳动力。“均值高”恰好匹配了这种需求。工厂需要的是执行标准流程的工人，流水线不会问“你觉得这个零件还可以怎么改进”。

但现在不一样了。AI的均值比人类更高、更稳、更快。当一个AI可以瞬间调用人类几千年积累的知识，并且以远超人类的精度完成标准化任务时，“大多数人都会”这件事本身就不再值钱了。中国教育的“均值高”优势，正在被AI直接清零。

钱颖一认为，中国教育的最大问题，是我们“把教育等同于知识，并局限在知识上。”教师传授知识是本职工作，学生学习知识是分内之事，高考也是考知识，“知识就几乎成了教育的全部内容。”

当教育把全部重心都压在“获取知识”上，学生自然被训练成“知识容器”。而AI最擅长的，恰恰就是做“知识容器”。

AI正在精准替代“刷题”培养出来的能力

钱颖一的判断基于一个简单的逻辑：AI的工作方式，就是大量识别和记忆已有的知识积累。“它可以替代甚至超越那些通过死记硬背、大量做题而掌握知识的人脑。”而“死记硬背、大量做题”正是中国学生最擅长的。

就比如人工智能机器人参加高考数学考试，得分分别是134分和105分（满分150分），但这还只是开始。

AI能考高分这件事本身不算新闻，真正致命的是AI擅长的是标准化、存量、解题、记忆这些能力恰好和刷题训练出来的能力高度重合。而AI不擅长的是创新、跨界、价值判断、未知探索，而这恰好是目前教育体系最不重视的部分。

当AI面对高考数学试卷能考134分时，靠刷题培养出来的学生还剩什么呢？

近几年学历通胀在加速。2026年，中国高校毕业生人数预计达1179万人。本科生不再是竞争优势，硕士、名校硕士才可以申请很多岗位。

但学历通胀的根本原因不是“人太多”，而是“岗位变了”。过去，大量工作需要的正是“标准化知识劳动力”，只需要按照流程完成任务、执行已知方案。这类工作曾经支撑起庞大的中产群体。

如今，AI正在系统性地替代这些岗位。当社会不再需要那么多“知识型打工人”时，学历的含金量自然随之下降。这不是周期性的就业波动，而是结构性的价值重构，存量知识的溢价正在被AI归零。

教育必须超越知识：

AI无法替代的，才是真正的竞争力

钱颖一没有只抛出问题。他也给出了方向。

他认为，创新人才的教育仅仅靠知识积累是不够的，“教育必须超越知识。”他提出了一个完整的公式：

创造性思维 = 知识 ×（好奇心 + 想象力）× 价值取向

这个公式的关键在于乘号。它不是相加，是相乘，这就意味着任何一个因子趋近于零，创造力就趋近于零。

正规教育往往在增加知识的同时，压抑了好奇心和想象力。因为知识都是有框架的，而好奇心和想象力往往会挑战这些框架，绝大多数情况下挑战是错的，“因此受到打击和否定，客观上便压制了你的好奇心和想象力。”

刷题训练的就是“在框架内找到唯一正确答案”。而好奇心来自“这个框架是不是有问题”，想象力来自“有没有别的框架”。这两种能力在应试体系里不仅不被鼓励，反而被反复打击。每一次“别想那些没用的，把这道题做对”都在削弱创造力的乘数。钱颖一引用了爱因斯坦那句著名感叹：“好奇心、想象力能在正规教育中幸存下来，简直就是一个奇迹。”

公式的第三个因子，“价值取向”同样关键，也是多数讨论中最容易被忽略的部分。“当我们讨论创新人才教育时，它不仅是一个知识和能力的问题，也是一个价值观的问题。”短期功利主义的人会选最容易出成果的方向，而不是最有突破价值的方向。创新恰恰需要忍受不确定性、需要承担失败风险、需要不满足于“够用了”。

旧有优势正在被AI替代，但符合这个公式的人才却不能轻易被AI追平。因为AI可以无限堆叠知识、无限复刻标准答案、无限精进刷题能力，完美拉满创造力公式里的知识维度，却永远无法拥有人类的好奇心、想象力与长远价值追求。