正好在七年前，2017年年底，郝景芳率领的一个研究团队和陈老宇率领的中国职业研究所团队，大家在一起认真展望和讨论了马上就要来临的AI时代的就业和教育，并形成了以下报告：

  AI对就业的影响目前存在两个极端观点的争论。一个极端是机器会取代大多数的人，代表人物是以色列历史学家尤瓦尔·赫拉利。另一个极端认为人工智能根本不会大规模影响人类，代表人物王飞跃。他根据哥德尔不完备定律进行推理，数学是不完备的，不可能穷尽所有的东西。人工智能摆脱不了 010101（算法），算法覆盖的领域达不到语言文字覆盖的领域，而语言文字覆盖的领域又无法超越思维想象覆盖的领域。因此，这种 AI 永远不可能超越人类，它承担的工作是解放人类。如果这种人工智能对人类构成危险或者威胁，那只是操纵控制这种人工智能的人对其他人的危险和威胁。所以，需要警惕的是这些人，而不是 AI。

  从中短期来看，人工智能仍然只是一种工具，它有可能充分取代人类的必要劳动，而在人类能够摆脱过去不得不从事的必要劳动之后，人类的自由劳动应该得到更大的扩展。人类自身的自由度会促进扩大。我们对AI将为人类社会带来的前景，表示审慎的乐观。

  人类社会从“农耕社会”转变到“工业社会”再转变到“未来社会/智能社会/信息社会”，我们目前就处在第二个转变的过渡期。在过渡期，现行的社会劳动力结构不会大规模崩溃，因为一系列新的产业要形成规模，整个基础设施都需要改造，这些工作仍然需要依靠大量技能型劳动者完成，而且这一改造至少需要一代人的时间。从工业社会到未来社会，肯定是人类文明的一次跳跃，但其行进的过程仍然是连续的，不会把现在的一切都推倒重来。当前的人才结构在过渡期不会有根本性颠覆，作为现在社会劳动力主体的技能劳动者至少在十年二十年的过渡期仍会有大量的工作。

  人工智能不是今天才发生的，最简单的人工智能“可编程控制管理系统 PLC”30 年前就已经应用于钢铁行业。钢铁行业在全行业到底替代了多少人？产量变化和人力使用变化具体数据可以参照钢铁行业每年的统计。

  不同行业都存在类似现象。20 年前，数控机械只有少数很前沿的企业使用。最早在这个岗位工作的是硕士生，逐步降为本科生，目前这个岗位基本是职业教育所培养的中职和高职的学生。今天对于大多数制造业企业，传统的机加工设施只出现在维修车间了，不会出现在生产车间。生产全部被数字控制机床承担。这个变化非常大。这使得传统机加工时代的顶配水平的人才——技师由于不懂数控就全部被淘汰了。但是，通过职业教育系统的大规模训练，培养出一批掌握了数字控制机床的职业技能人才，他们能够很快替代高学历人才。

  这种变革在以往的历史中产生过，且一直在人的控制之下。所有的变革都是在替代人的一部分劳动，在替代的同时发展人的一部分劳动。当你从繁重的体力劳动中解放出来，人类的劳动并没有减少。实际上，每一次人类劳动的替代，都增加了人类的劳动，我们现在的生活节奏之所以如此迅速，任何一个人都感到自己的时间不够用，也正是这种替代的结果。

  AI 的巨大影响一定会反馈到教育领域。应对智能时代的就业问题，我们应该回到教育问题、回到学习系统来观察。人工智能以及有关技术发展在学习层面上具体表现在以下几个方面：

  ①知识积累和分享方式正在开始发生颠覆性变革。依靠自身记忆的部分会被人工智能及有关技术替代。AI会导致教育基础的变化，因为传统的教育是从记忆开始的。随着人工智能的发展，人类知识的积累和分享必然会出现新的形式。

  ②学术搜索方式正在快速变化。过去我们的学术搜索表现为大师、大牛的个人记忆和检索（如陈寅恪、钱钟书）。但传统的搜索能量再大也只是靠个人阅读和卡片、笔记等辅助，而今天我们大家可以借助人工智能进行学术搜索。轻易就超越了过去一切“大师”的能力。AI 对人类这种学习方式的替代，影响会非常非常大。

  ③数据分析的规模化程度得到了前所未有的发展。原来数据分析单纯靠大脑的逻辑推演，今天逻辑推演的过程和速度已经远远超越了我们单个的人脑能达到的水平。混沌技术对数据分析的影响也正在慢慢的变大，基于人类行为的数据分析慢慢的开始影响人类的活动范围和程度。

  ④学术交流空间已发生天翻地覆的变化。以前我们只可以面对面的进行交流讨论，今天我们大家可以不见面就进行交流，交流的空间无时无刻不在。还能够和任何陌生人交流。

  平衡这种颠覆性技术的影响，肯定不是中止技术发展的步伐，而是应当回到教育体系，通过个性化使人类变得更强大和智慧。通过学习使人变得个性化，就是要回归基础。基础就是人的两大精神，即科学精神和艺术精神，这是人类探索未知世界的两个基本途径。如何通过学习使每一个人成为不同的人，变成个性化的人，就必须要回到人最本源的东西上寻找人类在新时代下与技术的平衡。事实上到目前为止，人能被替代的是人类的那些通过知识积累、记忆、检索所产生的结果，而人的个性化的东西是不可能被替代的。如果教育的主要目标是使人不同于机器，那就要使人完全地个性化。而为此，现行的教育将不得已作出根本的改变。教育系统到底怎么做，才能使教育实现每个人的个性化？教育如何回归基础？核心就是教育如何使人获得科学精神和艺术精神。

  在科学和艺术精神上，机器不可能取代人。如果机器取代人，那也是人给了 AI 一定的套路。如果一个事件是有套路的，机器就能学习。关键是你一定是要有套路。

  所以，我们用两个维度来划分劳动：一个是体力劳动和智力劳动；另一个规则劳动和非规则的劳动。规则性体力劳动和规则性智力劳动都是可以被机器取代的。而人类所掌握的机器所不能取代的是：非规则体力劳动和非规则智力劳动（无套路的劳动）。今天教育的一部分内容是要被 AI 替代的，因此我们主张发展艺术和科学精神，来平衡 AI 和人工的因素。

  我们不太担心职业替代，但并不是说职业替代不会发生，而是一定会发生，只是节奏问题。我们大家可以把社会的产业简单的分成生产业和服务业。后工业化时代的产业形态是生产业发展的综合化，比如一条生产线生产若干型号产品（柔性生产线）；而服务业则朝着精细化、个性化的方向发展。但这实际上有反人性的倾向，因为人是一个整体，服务的专业化不能真正满足人的整体性。由于 AI 的出现，在完成规则性任务时会带来正好相反的发展趋势，就是生产业的定制化，服务业综合化。变化的原因主要在于工业产品本身就具有服务性。原来工业产品转化为生活品的一部分，中间需要有服务业的参与，而今天则不需要服务业参与。比如 3D 打印，过去只有熟练工人才能做出来的复杂镂空工艺，现在 3D 打印可以在极短的时间内完成。以前的数控技术包括设计、工艺、加工三个流程，工艺流程就是要修正设计师所想象出来的东西，使后端能够加工。也就是说，设计师想象出来的加工端不一定能做得出来。而现在只要能想象出来，就一定能做得出来。

  这样的变化使人的劳动形式将发生很大的变化。具体表现形式很难预测，但这会导致社会分工变化。我们在每个时代都经历过这样的一个过程，只是在某些领域的表现形式不同。所以不需要过多的担心人类会无事可做。

  教育系统如何辅助结构性变化顺利完成？一个关键词就是“迁移”，能力迁移——从一个职业向另一个职业迁移，从一个时期向另一个新的时期迁移。以前大家都不太认同的“核心能力”现在已经写入十九大报告，也称为“核心素养”，在职业领域中，我们叫做“核心技能”，我们在上世纪 90 年代就已经提出并引入职业教育和培训领域。我们要回到基础，基础已不再是人类积累起来的知识，而是人的思维，是科学精神和艺术精神。艺术是人类创新的重要源泉，也是促进人的个性化的重要途径。

  人工智能给人力资源带来的问题，最终不是总量性问题，而是结构性问题。那种认为人类将在总量上大大过剩，多数人将沦为无用阶级，甚至只能沦为机器的宠物的观点，带有马尔萨斯思想的色彩，但是，已被证明是站不住脚的。人类历史上，在预测未来上，有两个非常有影响的思潮，一个是人类总量过剩思潮（以马尔萨斯为代表）；一个是资源总量枯竭思潮（以罗马俱乐部为代表）都曾极大地影响过社会，也起过一定的非消极作用。但是，总的看来，这两个思潮都被以往的历史证明是错误的，没有正真获得任何有效的事实证据支持。

  就目前情况看，不仅在劳动力总量上不可能会出现问题。现在在劳动力结构上，甚至都看不到大变化的前景。在可预见的未来，10-20 年之内，社会劳动和职业结构仍然会是教科文组织（UNESCO）所定义的四级结构：

  第一层是精神领袖、思想领袖和科学家、发明家，他们探索真理、发现规律，建立基础性自然科学或者社会科学。指引人类发展大方向。

  第二层是设计师、工程师和管理师，包括企业家等，他们把基础科学提示的规律和法则变成商业模式或可操作性的方案，通过创造新型产品和新型服务使新的规律和法则得到实现。

  第三层是技术师和工艺师，包括我们叫做的技术员和技师。他们把商业模式和可操作性的方案转化为具体的技术和技能，使之通过工人的活动得到实现。

  第四层是操作工人或生产工人。他们在生产和服务的第一线，最终直接完成产品和服务。但是，现在他们大量的规则性、规范性、执行性、操作性可重复的劳动活动，正在迅速被各种各样的机器人和人工智能设备所取代。

  20 年之后，也可能是 30-50 年之后，人类社会将进入到这样一个结构，第四层操作工人、生产工人完全消失或者只剩一点点。未来有几率会从现在这个正金字塔，变化成为一个倒金字塔。但是，在最近 10-20年内，不会发生这种变化。因为，最近 10-20年，人类需要为未来的生产方式建立全新的基础设施。包括适应未来的新型能源、新型建筑、新型交通、新型网络、新型通信、新型环境的建设。目前这样的劳动力框架结构是能适应最近 10-20 年基础设施建设需要的。

  既然社会的劳动力结构不发生根本变化，那么过去我们建立的与之相适应的教育结构也是大体适当的。

  第三层：技术师、工艺师、技师，由高等职业院校、专业院校和高级技师学院来培养。

  所以，就目前情况看，教育的问题，主要也不在总量和结构上。主体问题还是在内容和方法上。对于面向未来的，面向孩子的一个好的教育的核心出发点是：我们不再想把孩子培养成机器了。我们最重要的是要把孩子们培养成和过去的人不同的人，和今天的机器不同的人，培养成具有人的全部优势，机器所不可能拥有的优势的人。或是说完全体现自身个性的人，那么，应思考包括以下十点：

  ①游玩：自由地充分地玩和做游戏。越是小的孩子，越是需要玩和游戏。幼儿园和小学的孩子，需要大量的玩和游戏的时间。但不等于说，大一些的孩子就不需要这些了。包括中学和大学，现代教育都应当有意识地安排孩子的自由地玩和游戏。注意，我反复提玩和游戏，说明这两者是不一样的。“玩”有更强烈的个人性、随意性和自我表达性。而游戏有更强烈的群体性和设计感。“玩”是一个人认识自己、发现了自己、塑造自己、创造自己和升华自己的重要方法。实际上，在“玩”中，孩子最容易发现了自己真正的才华和兴趣在啥地方。我现在发现，许多孩子到了高中毕业、甚至大学毕业了，都不清楚自己到底擅长什么、喜欢什么。这就是从小“玩”得不够造成的。

  ②对话：自由的、充分的无拘无束的对话。每一个孩子都需要别人、特别是同伴、家长、老师和他不断的交谈，不断的交流，不断的对话。这是孩子成长过程中最重要的环节之一。人们其实一辈子都需要对话的伙伴。就像爱因斯坦在老年时还要和哥德尔对话一样。但是，对话在孩子小时候、在他生长的过程中格外重要，决定了语言掌握的程度，思维深化的程度，以及信息处理能力的强弱。而这种重要性始终没有被提到教育的高度上。

  ③跨界：多元的、多样的、跨界的生活环境。孩子的生活环境不能太单一，应当有和各种不同的小朋友接触和生活的体验。一个小学、一所中学应该和周围的社区融合，学校应当开放。要给孩子们创造条件接触社会，接触不同的人。

  ④阅读：自由自在的、充分地阅读。养成阅读习惯，并在阅读中激发兴趣、感受乐趣。培养起孩子自己从阅读中吸取营养、获得信息的能力。美国著名中学教师雷夫·艾斯奎斯说：我要我的学生爱上阅读。阅读不是一门科目，它是生活的基石，是所有和世界接轨的人们乐此不疲的一项活动。要让孩子在长大后成为与众不同的成人——能考虑他人的观点、心胸开阔、拥有和他人讨论伟大想法的能力——热爱阅读是一个必要的基础。（第 56 号教室的奇迹）

  ⑤讨论：参与讨论、争论和辩论。真理在许多时候是一定要通过争论来确立的；真相在许多时候是一定要通过对矛盾的事实的陈述才能梳理出来的。争论、碰撞、交锋，对培养小孩子的批判性、思辨性思维有非常大的好处。要培养小孩子全情投入、热情参加对问题的讨论和辩论。以掌握审辩方法和熟悉讨论问题的规则。

  ⑥主讲：让每一个孩子都有机会主讲一个项目、传授一个知识、教会别人做一件事。事实上，这才是学习最有效率、最有成就的方法。现在提倡的翻转课堂也是这个意思，是一个好的形式。

  ⑦制作：要让孩子亲手制作一个产品。动手能力很重要，人类思维发展的过程，就是从手到脑、从脑到手的交互过程。从小就要让孩子不能只是习惯抽象思维，而且要把自己的思维形象化。制作产品的过程在开始时一定是要通过手工劳动完成，慢慢地发展到可以用机加工、或者用电子、用数码的方式完成。

  ⑧团队：学校一定要组织团队活动，让每一个孩子理解团队、适应团队、融入团队。通过团队合作来完成目标。简洁有效的方式是通过团队型的体育和音乐活动的形式把大家组织在团队中。中国学校通常并不理解体育和音乐、以及其他艺术活动的特殊重要性。这一点要从根本上加以改变。未来机器人最难以取代的人类能力，其中艺术能力很可能是最重要的。

  ⑨竞赛：组织孩子们参与各种竞赛活动。竞赛对人的激励作用特别强烈。我赞同要格外的注意保护和发扬每一个孩子的长处和优势，力争让每一个孩子寻找自我擅长的东西。并在他的长项都能获得一些优胜的机会，以让他能体验胜利的喜悦。但是，如果让孩子同时也能体验失败，同样是很有意义的事情。特别是对高年级的孩子。我认为，竞赛能够使孩子更多地了解真实的社会。在学校中，最接近职场的地方就是球场。

  ⑩领导：给每一个孩子学习当领导的机会，让他能体会组织、管理、指挥、带领某个集体、某个团队或者某项活动。让他有机会体验更高的精神和更高的人格要求是什么。

  你仔细看看这个学习金字塔，以上十条，就是符合这个学习金字塔的学生生活，符合这个学习金字塔的学习过程。这就是探究式的学习，个性化的学习。只有这种方式才能培养出适应未来的人。这种新学习方式，应该完全取代现在的这种传统课堂。而根据这个学习金字塔，现在学校传统授课效率特别低，因为老师用现在这种满堂讲课的方式，学生最多只能接受 10%到20%。

  要勇于否定现行的教学模式，现行的不合理的课程教学体系，以及现行的不适当的测量、评价和考试体系。当然，由于教育创新的困难性，它不得不采取自上而下的方式。但是，学习的创新能采用自下而上的方式。所以，你们可以通过推动学习的创新，实现教育的变革。

  就教育改革而言，自上而下的体制改革和自下而上的学习创新同等重要。教育领域的核心问题是：如何通过制度安排保证教育家办学？什么样的权利必须还给学校？在我们的学校里，校长实际上没有一点权利。比如，教师专业培训的课程和老师在课堂上需要的技能没有必然的联系，因为教师专业培训的课程不是由校长决定的，是由教育局决定。而老师需要的技能只有校长了解，但并没有人真的征求校长的意见。再如，怎么让教育界所提倡的东西进入课堂，这就要改造教师队伍，做改造最大的动力就来自校长，而校长没这个权利，是教育行政部门在管理这样一个专业的问题。我们从始至终在说教育家办学，但是教育家包括校长在内没有这样的权利。校长在某一些程度上就是教育家，只要他有想法，理论上就应该能在学校推动，但实际上他做不到。

  中国的教育变革一定是自上而下的。与此同时，学习的创新是可以自下而上。一方面，如何让决策层理解到教育变革的重要性；另一方面，在集中式管理的条件下，如何让学习变得更丰富，如何鼓励学校层面的学习创新，就显得更为重要和可贵。我们大家可以简单画一条时间线。十九大告诉我们说，到 2020 年，我国实现全面小康，2035 年我国基本实现现代化，到 2050 年建成富强民主文明和谐美丽的社会主义现代化强国。那么，2017 年如果你的孩子上小学，到 2035 年就是硕士毕业，这时我们基本实现现代化。那么，这 18 年现在的教育能不能够确保这一个孩子在 2035 年参与那个时代新的社会。我们该是以今天的社会规则来规范今天的教育，还是该用 2035 年的社会精神来规划今天的教育？显然，只有后者才能实现目标。如果用今天的社会规则办教育，怎会是让孩子到当时就自然变成那样的人了？如果他不能自然变成那样的人，我们怎么就自然变成那个社会了？谁来推动？

  从技术角度来看，学习评估在发生深刻变革。在职业教育里面，以领英为代表的人力资源系统，实际上已经颠覆今天的职业评估系统，使专业测评朝着自评和他评相结合的社交式评价发展。它依靠大数据而不是专业测评来打分，它依靠行为和工作经历来评价，而不是通过专业化的试题来测评。评价的内容也不是代表某些特征的专业化试题，而是直接根据你的能力有多少人肯定，这种肯定在多大程度上得到认可。专业测评本身也在变化，比如人格测评，已经有专业机构尝试使用社交数据完成人格测评，而且看起来这种社交数据的人格测评甚至变得更准确，更有价值。

  这种评价方式所需要的数据是由机器人来分析，这是 AI 带来的变革。目前很多专业测评都朝着这个方向发展，未来的评价由专业评价向更大范围的社会评价转型，专业化评价本来就是评价社会化的一种方式，但他们还只是停留在专业化，也就是由极少数人来掌控，未来人人都有几率会成为评价者。

  产业形态的变革，决定了社会需求人类的职业能力范围的大小。在传统的工业社会中，后工业时代生产方式制造业朝综合性发展，此时对能力的要求也会朝着综合性发展，而服务业朝着分工精细化发展，所以服务业职业能力范围也会慢慢的变精细。如果判断无误，未来可能会产生颠倒性发展，这会导致职业教育专业训练的部分必须发生颠覆性变革。

  职业教育评估方式，也要随着经济体系的变化发生明显的变化。职业教育面临三个问题：

  中国乡村教育可能是中国社会治理中最大的问题，甚至有可能成为造成社会割裂的原因之一。近二十年，我国的乡村教育不是在成长而是在衰退。我们的乡村教育所产生的问题，会更让人担忧 2035年目标的实现。跟上跟上解决贫困人口问题的根本出路在于发展乡村教育，改善乡村一代人的思维方法，才能真正使他们跟上时代进步的步伐。

  我们正生活在天翻地覆的历史时刻里，我们正行进在迈向科技奇点的传奇征程中。过去七年，人工智能、特别是超级智能机器人的发展之快，影响之大，潜力之强，创新之惊艳，让绝大多数人完全未曾料到。不过，现在回过头来看，这个七年前的报告（当时并未公开发表）并不过时。其中一些观点放在今天似乎也仍然处于引领未来潮流的位置上。所以，我们感觉到很欣慰。更有意思的是：各位明白：郝景芳同学是一位八零后的科幻作家；而陈宇老爷爷则是一位四零后的人力资源开发专家。我们正真看到，这两个人以及他们率领的团队能够无边际、无障碍、非常流畅、相得益彰地交流观点并达到共识，最终形成了这个报告。这说明了人类真正的智慧、认知和知识是完全相通的，不存在任何职域、时间和代际的鸿沟。科技的发展和社会的进步，是一个自然历史过程，它必将不以任何个人或群体的意志为转移，它必将天马行空、勇往直前地奔向宇宙爸爸指引的远方。

  改变教育，从这里开始——校长传媒更名为学人智汇（我们唯一的微信号xzcm888）