李斌：双向进化，拒绝温和走进AI时代

一种前所未有的共识，正在全球绝大多数顶尖科学家、未来学家、商业领袖、社会学者之间达成——“人类文明正站在有史以来最大的转折路口。”

——2045年前后，“奇点时刻”降临，AI智能全面超越未经强化的普通人类；人类借助云端大脑与AI深度结合，智能增幅高达百万倍；

——未来十年，人类有望攻克绝大多数疾病，寿命延长至甚至突破150岁；

——未来十年，重复性工作将被人工智能与机器人彻底取代；

——未来十年，绝大多数组织都将经历深度重塑，仿若影视剧组般以项目制运作，每个人都需要成为掌握独门绝技的独立专家；

——未来十年，太空星系将化作人类获取生存资源与孕育创新发明的全新疆域；

——未来十年，中国将由制造强国蜕变为全球文化与生活方式输出的主导者......

当下，地球宛如一台同时播放两个频道的收音机，一方是充斥着对AI的恐惧、灾难冲突与资源争夺的嘈杂，另一方则是觉醒、机遇与构建新秩序的乐章。不同的人依据各自的频率，自动切换至不同频道，从而获得各异的人生感悟、生命形态与行动能量。

我们不得不迈入人类文明一个全新的繁荣期，亦或是全新的脆弱期：AI将接管绝大部分原本的工作，甚至在诸多领域胜过人类，物质将极度充裕，生命将突破百岁，昔日棘手的全球难题将迅速被攻克......与此同时，更棘手的全球新难题也会迅速蔓延，新的文明冲突将在更多维的维度上演。

必须清醒地看到，人类社会正经历着史诗级的战略转移。以教育为例：未来某天，当每个学子在学习中都能拥有一位爱因斯坦级别的AI导师，我们的教育还存留什么？我的观点及蒲公英教育智库的研究表明，学校与社会迫切需要一场教育生态的跃升，育人宗旨的重构：从海量刷题应试，转向海量因材施教。我们必须学会构建过去难以企及的“超级生态”，助推每个人在伟大的时代，于更广阔多元的价值目标中，激发生命潜能，化身“超级个体”，构建“超级联盟”。

这正是本届理事会年会探讨的核心——“双向进化”：AI与技术向着更懂人、助人、联人的方向演进；教书育人向着更具主体性、创造力、情感及意义感的方向蜕变。

一切正如康德所醒目标注的：人类不仅生存于受因果逻辑支配的物质世界，更栖息于由目的、价值与责任构建的意义世界。当“万物皆可转化为数据”，人如何才能成为目的本身？

这是我在2025年底写给自己的一句箴言：不要温顺地走进这个时代，要学会躬身践行，凿开通途，引导便利，战胜困难。

在人类文明去留的十字路口，教育工作者的价值与责任指向我们必须战胜的目标：躬身入局，主动作为，让技术升级与学习升级并行；智能接管与生命超越并行；科学精进与人文厚重并行；向外明晰与向内通透并行......

当趋势性的力量日益磅礴，征兆性的现象便会遍地涌现。

2026年3月，杭州吉利集团推出“跨时代人才跃迁计划”，大规模招聘高中生，甄选有天赋但不适应应试教育的学生，入选者将进入吉利新能源、人工智能、低空飞行、低轨卫星等核心战略领域的实战岗位，享受企业、学术、AI三位导师的培养，边工作边学习，毕业后直接留用。

特别值得关注的是，此次招聘重点考察高中生以下四个方面的素质：

热爱与志向

逻辑与解题

意志力与坚毅

协作与共情

此类计划，华为、腾讯、字节跳动等国内顶尖企业，也纷纷不约而同地推进。

其中真正需要关注的是，对技术进化与人机协作可能性的研判，成为企业人才需求转移的根本动力。企业家们愈发认识到，即便未经专业培训，若一个人具备优良的思维品质，依然能够解决复杂的专业难题。

非专业人士如何借助AI挑战世界级难题？OpenAI有一位核心成员杨天润，主修金融，完全不懂编程，但不久前他指挥的AI智能体军团，以惊人的速度，跻身全球排名前20的AI项目。

二十天前，海外科技界与医学界同时被一则新闻刷屏。一位毫无生物学背景的澳洲大叔，利用两款AI软件为濒死的宠物狗研制癌症疫苗，成功救活。这一操作让科学家们大吃一惊：一个门外汉加AI，在极短时间内完成了专业团队未必能成的研发任务；也让医药界发生剧烈震荡：那道严严实实的临床医学旧秩序，被AI撬开了一道无法弥补的裂痕。

当下的AI究竟进化至何种地步？未来3-5年又将如何演进？结合多方研究信息，我们观察到了五个方面的趋势：

1、从“统计智能”迈向“世界模型”

能否读懂文本，与能否读懂世界，这是两个代际差距的AI能力层级。

当下我们经历的生成式AI革命，本质上仍基于海量文本的统计关联。但未来3-5年，技术演进迈向世界模型的成熟应用，AI不再仅处理符号与语言，而是能像人一样理解物理规律、因果逻辑、时间延续与空间结构。

对教育而言，这意昧着知识传授的底层逻辑被颠覆。当AI能像一位拥有常识的物理学家、历史学家、心理学家那样演示世界的因果时，学生将不再依赖大量习题强化规律，而是直接与懂世界的智能体对话、质疑、假设、验证，学习重心将从“记忆理解规律”转向“设计真实实验”。

2、从“对话式助手”进化为“自主智能体”

今天人们熟悉的豆包、DeepSeek、ChatGPT本质上是被动的：你问它答，你不问它不动。未来3-5年，以“龙虾”为代表的自主智能体将进一步成熟，不仅能对话，还能设定目标、拆解任务、调用工具、执行行动，并在过程中自我纠错，多个智能体亦可彼此协作：一个负责搜集，一个负责批判，一个负责整合......

这对教育的冲击极为深刻。当AI能完整执行一个任务链时，“项目式学习”将被重新定义：学生不再仅是项目执行者，而更多将成为项目定义者、目标设定者、价值选择者。学生需学会的不仅是“怎么做”，更是“定义做什么”及“为何值得做”。

3、从“虚拟智能”迈向“具身智能”

未来5-10年，具身智能大规模涌入物理世界——机器人、智能设备、可穿戴设备不再执行固定程序，而是成为具备环境感知、自主推理、自我迭代与行动能力的智能体。

对教育而言，这将从根本改变动手实践、劳动教育、艺术创作等领域的形态。当机器人能搭建结构、调配颜料、甚至演奏乐器时，学生动手的意义何在？答案在于：动手操作并非为了高效产出，而是为了体验“意图-行动-反馈”这一完整认知闭环。“人需通过身体思考”这一哲学论断，将在具身智能时代被重新发现——技术越能替代肢体劳动，教育越需保护那些“必须由身体完成”的学习。

4、从“单一智能”演进为“认知生态”

可感知的技术进化方向，并非某个超级AI一统天下，而是构建一个异构、分布、协作的认知生态。你的手机上可能运行着十几个不同的小模型：一个专门处理语音，一个管理日程，一个做情感分析，一个做道德推理。它们之间可互相调用、辩论、整合。

在教育场景中，这意味着每个学生将拥有一个终身相伴的认知镜像——一个从小学到高中始终跟随、不断适应学生思维风格、由多个小模型构成的AI学伴。它知晓你在哪些概念上易混淆，知晓你何时注意力下降，知晓用何种比喻最助理解。

5、从“拥抱技术进步的可能”到“警惕精神主权的撤退”

当算法比我们更精准地读懂学生、预测可能、重构学习、判断是非......学校教育者似乎必然经历一场“育人阵地甚至精神主权的撤退”。

但我们必须坚信：技术进化带来的结果，从来非命中注定。“万物皆可数据化”并非照此演绎的“剧本”，人类在整个文明史中，也从未成为按部就班坐在台下的“观众”。

技术进化的方向，取决于数十亿次人类的选择：研究人员选择研究什么，企业选择开发什么，用户选择使用什么，而教育者——选择培养何种人以及如何培养。若我们不主动参与过程塑造，技术便会按效率最优的默认方向进化，并大概率与人的进化背道而驰。

我们当然不愿将生命解释权全数让渡给技术，不愿让“算法之神”将人类文明带入那个无比平庸、猥琐、极度“小写”的人类新时代，甚至带入自我终结的文明黄昏。我们不能仅对技术进化做被动回应，而需主动、刻意地“逆向操作”：技术越快，我们越要慢思；技术越通用，我们越要追问独特性；技术越智能，我们越要锤炼人之为人判断与主张。技术进化，必须同步甚至首要考虑“人的主体性进化”。

天使翩翩起舞，魔鬼亦会降临，21世纪的人类开启一场史无前例的自我再造之旅——人类文明进化的上半场，我们越来越懂世界；人类文明进化的下半场，我们要越来越懂自己。

从“征服世界”到“理解自己”

人类文明进化的方向始终是两个字：征服。征服火、征服水、征服距离、征服重力、征服信息、征服基因序列——从第一把石斧到今日的量子计算机，人类几乎全部的智慧都在回答同一个问题：这个世界是如何运转的？

我们用了数千年，将向外探索做到极致。然而“破山中贼易，破心中贼难”。你今日问一人：“你是谁？你真正想要什么？”他多半没有真正像样的答案。因为进入近现代世界，人类几乎从未认真对待过“向内探索”一事。

我们通过数理化、文史哲来解释物质、宇宙、文明，但有什么学科来理解“自己”？心理学将人拆解为变量，脑科学将人还原为神经信号......这非知识缺陷，而是“文明的结构性偏科”——理解世界太过庞大、紧迫、具生存压力，于是它吞噬了几乎全部文明资源。“认识你自己”虽知其重要，但真实情况是，“我们每个人都一直没空”。

理解世界是信息处理问题，理解自己是意义体验问题。信息可被计算，意义不可。AI与机器能到达的最远处，恰是人类必须独自起步的地方。

500年前，王阳明被贬至贵州龙场，一处瘴气弥漫的荒蛮之地。他失去官职、声望、师友、健康，所有外部定义一夜之间被剥夺殆尽。一个曾拥有全部社会标签的人，突然只剩下一个赤裸问题：剥去这一切，我到底是谁？

他没有向外求。在那个除生死外一无所有的石棺里，他向内走，一层层剥开自己，最终看见了一个改变整个东亚思想史的结论：“心即理”，内在世界决定外在世界。

今日，时代洪流中的每个人都在经历相似的“微型龙场”。AI正一项项接管你的外部能力，我们的优势被卸下，标签失效。当这些枯叶被风吹雨打零落成泥后，我们还剩下什么？

也许，真正智慧的发力方向，便是“向内求”，通过探索自己来驾驭世界，通过帮助自己及孩子，在底层建立“一套认识自己的基础设施”，用一套同样严肃的认知升维、身心挖潜、内在世界重建，来升级“自己”这一系统。

我想，这就是智能文明时代教育强国的终极含义：AI竞赛的终点，不在算力突破，而在谁最先度过文明最危险的失控时刻；全球竞争的领跑者，不仅取决于“AI大模型是否跑分最高”，更取决于谁率先实现“工具升级与人类升级的再次对齐”。

从“大脑计算”到“具身心智”

有一本认知科学界的名著——《具身心智》，被誉为“认知科学史上的分水岭”，提出了一个划时代的结论：认知非大脑内部符号计算，而是身体与环境持续互动的产物；心智非对客观世界被动映射，而是在行动中产生的锚点与意义。

斯坦福大学有一个同样影响深远的实验。科学家测量了人们坐姿与行走时的创造力表现，结论是：行走时人在创造性思维力方面，平均比坐姿者提升81%。行走提高创造力，如今已成认知科学常识。其实更早时期尼采便说过：所有伟大思想皆在行走中产生。

众所周知，人类大脑由数百万年丛林生活进化而来，这是一个运动过程，我们的认知功能与运动功能耦合在一起，几乎所有抽象概念皆用身体经验构建——如用“热与冷”理解情感，“上与下”理解地位，“轻与重”理解重要性......

各位教育同仁，我们及每一位学生，非仅用大脑思考，而是用整个身体感知与思考；身心健康与感知能力的进化，决定了生命与认知的进化。故不难理解，教育为何越走向科学规律，便越走到“健康第一”。

从“智人”到“意义人”

智能文明时代，人类必须从以知识理性为标志的“智人”，进化为以价值判断与意义创造为标志的“意义人”。

这非退守，而是一次更高维度的跃迁。

未来十年，当AI能完成越来越多“高效、准确、无情绪”的工作，人类社会将前所未有地需要那些敢于面对“强大算法”，提问追问质疑、敏感深究不满、受挫失败再出发、差异独特甚至刻意相反、承受不确定性并在破碎中重建意义的人。

人类最不可或缺的价值，是我们必须成为“人类文明自有意义”的守护者。

何为“人类文明自有的意义”？它非最大效率、最大产出、最优解。而是这件事值得做，即使不划算；这个人值得爱，即使不完美；这个问题值得追问，即使无答案。而教育使命，恰是助每个学生在技术洪流中，长出在每领域回答此问题的能力。

技术追求效率，我们追求意义；技术追求最优解，我们追问“何为对解”；技术追求无摩擦流畅，我们保护那些有价值的卡顿、困惑与失败。

这非反技术，而是在技术加速时代，坚定地、清醒地、有策略地，将人之为人能力同步向前推进。

AI时代“人之为人”需放大的八种能力

从今至明，人类正被AI逼出一个更高维能力空间。过去能力仍管用，但以下八种能力，我们必须学会将其放大到极致。

AI天生有迎合倾向，可通过选择性呈现你想看部分真像，屏蔽让你不舒服事实，不断帮你寻找自我合理性。

所以当人类处须靠AI行动时空，我们将越来越不自知。老子云“知人者智，自知者明”，在AI时代此事变无比重要——自知非修养，乃生存能力。在自我认知无锚点状态下，人与AI对话必致妄想；锚点若存，同样对话便成认知进化、能力升级加速器。

“自知之明”人人皆有，只是强弱有别。未来，当AI可给出近乎完美答案时，每人最应强化的是对自己认知框架的觉察力；要学会判断何时我可，何时我与AI共可，何时应疑AI，何时应疑己。

人类天生有认知偏见，这恰是我们的优势——我们知有偏见，方能有意识寻与自己观点相反证据，方能质疑第一反应，方能采纳让自己不舒服立场......这种主动自我认知纠偏，是批判性思维最高形态。

生而为人，我们都有一独特能力：向无人区迈步，向未知挺进，在困惑中停留，在难题中忍耐，在无答案时工作创造。今日，我们需极度放大此能力——在不确定性中探索创造，是未来100年人类基本生存状态。实则古往今来，所有重大科学突破、艺术创作、哲学思考，皆由最能耐受困惑与不确定性之人，给出最创造性答案。

哲学家迈克尔·波兰尼云：“我们知的，远比能说的多。”工匠手感，运动员节奏感，教师对课堂气氛直觉，医生“觉不对劲”临床判断——这些非计算结果，乃身体在长期实践中形成非语言智慧。未来，当所有可编码知识皆被AI掌握，恰是这些“说不出来”的默会能力，将成为人类最珍贵资产。

爱是一种更高维宇宙语言。

蓬勃情感与深刻理性，是人类精神两大支柱。

当理性越被机器习得，情感须如水流淌，方能滋润生命与文明。

AI可识别情绪、生成共情语句，但它无真正情感体验。人类情感共鸣非“识别+回应”算法，乃两个身体间共振——心跳同步、瞳孔变化、微表情、语调微妙波动，所有这些在面对面交流中，形成一种AI无法介入情感通道，在算法时代将远超技术带来心灵与行动价值。

审美非特征识别。当一人说“此画令我感动”，非说“构图合黄金分割、色彩搭配和谐”；说的是某种无法还原为特征、整体性、身体性感受。

康德称此判断为“无概念的普遍性”——你无法用语言完全解释为何觉美，但你确信其非纯粹客观。这种超越规则、超越计算审美直觉，是人类创造力深层源泉。

人类联想力有一种AI无法复制特质：将两个看似无关领域，在完全非逻辑层面连接。爱因斯坦曾想象自己骑在光上——非逻辑推理，乃视觉化、隐喻性、甚至“疯狂”跳跃；毕加索将非洲面具几何形式塞入欧洲绘画——非风格融合，乃对“何为绘画”跨领域想象。这种打破范畴、重构框架想象力，AI在可预见未来无法做到。

AI擅长在已有框架内生成新内容，但无法创造从未存在框架。

人类可以——基于跨领域超时空联想力，可想象并创造更好社会制度、从未有艺术形式、从未发现并解决科学难题。这种无中生有创造力非组合、非类比、非迁移，乃人类智能最神秘、最不可替代部分。

一人选择结婚、参军、从教、成为宇航员、站在历史关头某一边——皆关乎承诺。做出承诺意昧：知或有更好选择，仍选此；知未来或不如预期，仍投入；知或失败，但失败亦为我一部分。

这种信息不完备下做出不可逆决策，并承担全部后果能力，是人之为人核心。AI可计算概率，但概率永远不能替代选择；AI可模拟结果，但模拟永远不能替代承担。

以上八种能力，构成完整、递进AI时代“人之为人”需重点发展能力谱系：

元认知（边界觉察、认知纠偏、耐受困惑）是人类对自身思维操作系统；

体验性（默会认知、情感共鸣、审美感知）是人类通过身体与情感与世界连接方式；

创造性（超时空联想、从无到有）是人类突破现有框架、创造新可能性引擎；

行动性（做出承诺并承担责任）是人类在真实世界留下痕迹唯一途径。

这就是“双向进化”中，作为人这一端越来越清晰图景：非被动守卫什么，乃主动成为AI永远无法成为存在。

蒲公英教育智库组织生态与用人方式，有三大特征：高度专业分工、深度嵌套协作、复杂任务主理人制。其中包含两个基本思考：

1.何种组织生态能更好推动团队成员成长？

2.当AI将专业壁垒推平后，到底何种人不能被替代？

我们今日回答后者问题。第一类即少数真正顶级专家。AI虽能推平许多井，但永远推不平最深那几口。因这些人拥有远超人类一般水平的专业功底，AI亦达不到；更为重要的是，他们拥有“从零到一”创造性能力，这些创造不在人类已有知识范围内，故这些人将永远稀缺，且AI越强他们越强。

第二类，我将其称为复合连接型人。要求团队成员通过大量真实经历，在学校与社会、社会与时代、时代与人生、学科与学科、学科与生活、学科与育人、课程与场景、场景与技术、技术与学习之间获得连接。

何为复合连接能力？简单说即驾驭并推动复杂工作能力。以学校校长为例，即要学会把学校目标与生态、课程内容与学习方式、学校空间与场景、技术实施与平台、教师起点与状态、学生心理与情绪、社会趋势与结构......放在一起看，然后从中提出新思考与行动框架。考验的是我们有无在不同层面间建立结构性联系能力——从点到线，从线到面，从面到框架，从框架到行动、从行动到结果，我将其称为触类旁通复合连接能力。

学生学习亦如此，培养解决复杂问题人，必以能建立复合连接学习任务为前提。在此认识基础上，蒲公英教育智库提出“好的教育是森林样子”主张，并以此为目标，确立学习进化设计目标：

1

学习目标再进阶：

从记忆、答题、应用、理解，到提问、验证、创造、反思、迭代；

2

教学设计再进化：

推动“教-学-创合一”，实现“以创为中心”学习；

3

课程设计任务化：

全任务链式课程，全学科式任务；

4

学习关系三元化：

从“师-生”二元结构，走向“师-生-AI”三元结构；

5

教师角色主理化：

从学科教研组走向任务链主理群；

6

学习评价挑战化：

少评价结果，多评价过程、思路、元认知、独创性、伦理决策；设计“抗AI评价系统”，如通关式评价、创展式评价、口头答辩、过程档案、跨情境迁移任务等。

学校功能进化：

从“传授确定性”到“管理不确定性”

过去学校以“标准答案”为终点，未来学校应以“持续探索”为常态。此类学校应成“安全冒险区”：在此可提不成熟想法，可被AI驳倒，可在错误中重建认知。

学校结构进化：

拆墙、混龄、项目化

学科之墙：全学科教学成新一代未来学校标配；

学段之墙：任务式、学程式混龄学习成未来学校基本培养模式；

空间之墙：教室成可配置学习工作室、AI协作区、沉默阅读角、辩论场；

时间之墙：打破45分钟标准课时，让深度学习、长周期项目成为可能；

角色之墙：教师、学生、AI、社区专家共同组成学习网络。

学校制度进化：

评价、课表、师生关系再设计

评价进化：不再只问“你得了多少分”，而是问“你提出了什么好问题”、“你如何与AI协作又保持独立思考”、“你为同伴贡献了什么”。

课表进化：设置“AI增强型学习”和“无AI深度工作”两种模式交替进行，前者用于拓展思维边界，后者用于内化与沉淀。

师生关系进化：当AI能解答大部分知识性问题，教师权威源自何处？源自对学生独特性识别、源自困境中陪伴、源自对“值得做的事”共同坚守。

学校技术进化：

在软件层面重构工具生态

我们需要关注如何搭建可复用工具生态，教育技术将迎来重构周期。软件重构，学校系统或被重新拆解为数据层、工具层及Agent层，这将是未来十年教育技术最大结构性变化。

校长进化：

从管理者到“双向进化的策展人”

校长要同时理解技术可能与人性边界。校长核心工作非采购AI系统，而是组织全校对“我们要成为什么样的人”展开持续对话。

教育领导者责任，即在AI加速奔跑时代，坚定地、清醒地、有策略地，将人之为人能力同步向前推进。