面对大模型技术汹涌而来、AGI时代逐步成型，我们每个人都被迫回答一个根本问题：在这个技术无限逼近智能边界的时代，普通人如何变得不可替代？
在腾讯新闻直播中，清华大学心理与认知科学系主任刘嘉教授结合其新书《通用人工智能》，对这一问题进行了深入探讨。
刘嘉教授与腾讯科技主编郑可君围绕人类价值的重估、不可替代的能力，以及与AI共生的新路径展开探讨，本期主要分享内容：
1、第一次工业革命解放了“身体”，人得以从土地与机械中脱身，做更广阔的事。现在AI的到来，解放的是“技能”。
2、AI真正面临的两道坎：没有“0到1”的创造力，也没有像人类一样的自驱力。
3、大模型本身就是“知识密集体”，最先被替代的必然是白领，尤其是知识密集型岗位。
以下为本次分享的观点实录，经腾讯科技编辑整理：
AGI时代，人类的价值定位是什么？
腾讯科技：在AGI浪潮席卷全球的2025年，人工智能正以指数级速度重构着人类文明的底层逻辑。AI的进化轨迹既令人叹为观止，却又催生出我们深层的存在性焦虑——AGI时代，作为一个普通人，什么才是真正不可被替代的？
因此，腾讯科技特邀清华大学心理与认知科学系主任、人工智能学院兼职教授刘嘉教授展开深度对话。刘嘉教授在其新著《通用人工智能：认知、教育与生存方式的重构》中提出"双重进化"理论，认为人类正站在文明史的奇点上：既要驾驭AI的演进逻辑，更要完成认知范式的自我革命。
我们从第一个问题开始：AGI时代，人类的价值在哪里？刘老师，你曾说“AI不是替代人类的对手，而是照见人类价值的显微镜”。这句话让我印象深刻，它揭示了AI如何区分机械重复与真正的智慧。能否展开讲讲这句话的含义？
刘嘉：年初有媒体曾采访我的时候，问我：这几年最大的感受是什么？我的回答是：“没有被这个时代落下”。
技术演进太快，大模型领域甚至流传“72小时半衰期”的说法——三天不读论文就可能落伍。那么，在这台“永远追不上的跑步机”上，我们该如何自处？唯一能抓住的，是那些不变的底层价值。守住它们，才能保持本色，不被甩出局。
这并非新问题。早在第一次工业革命，纺织工人因技术替代陷入失业，不少人甚至砸毁机器以示抗议。但从今天回看，工业革命推动了人均GDP和人口的非线性增长，技术恐慌的背后往往隐藏着结构性进步。
我曾在2023年年初提过，未来95%的教师会因大模型而失业，这个观点当时备受质疑。如今来看，教师、律师、程序员、会计、设计等知识密集型行业，都在经历不同程度的冲击。
我们现在的处境，正像极了当年的纺织工。第一次工业革命解放了“身体”，AI时代则正在解放“技能”。过去学绘画、编程要花五到十年，如今AI几秒就能完成。这让我们必须重新思考：真正属于自己的价值是什么？
AI不是替代者，而是照见人类价值的显微镜。我们焦虑的，从来不是AI会不会取代我们，而是我们是否清楚自己真正热爱什么、擅长什么。现代社会最可怕的，不是“AI抢饭碗”，而是你根本不知道自己想要什么。
腾讯科技：我们过往的教育体系强调标准答案，一切都是为了考高分和上好大学，这导致很多人到了二三十岁，甚至更年长时，仍然不知道自己真正热爱的是什么。AI时代已经到来，我们也更有必要讨论：我们到底应该如何找到热爱之事？如果被AI替代了，我们应该去做什么？如何与AI走出碳基与硅基的不同路径？这些话题，我们都会在接下来的对话中进行探讨。
刘嘉老师，您曾将2022年11月，ChatGPT的发布时间视为AI发展的分界线。现在已过去近三年，你怎么看待这三年的发展，以及此刻我们所处的节点？
刘嘉：大概一个月前，OpenAI CEO 山姆·奥特曼在官网发了一篇博文，标题是《温和的奇点》（The Gentle Singularity）。这里先解释“奇点”这个概念，它最早由未来学家库兹韦尔提出，指的是AI超越人类智能、社会发展轨迹因此断裂的那个点。2005年他在《奇点临近》一书中预测AI将在2029年通过图灵测试。当时大家觉得这个预测很疯狂，毕竟连智能手机都还没普及。但实际上，我们在2024年已经提前实现了。图灵测试本质上是判断AI是否能伪装成人类。现在GPT的表现，基本已经达到这个水平。所以我认为2022年11月30日是一个清晰的历史分界线：此前AI是工具，之后则成为“新物种”。
奥特曼在文中表达了两个观点。第一，奇点已经到来；第二，这是“温和的”奇点。也就是说，AI不是毁灭人类，而是在与人类共进化。我们看起来似乎只是多了一个能对话的模型，但实际上，它的变化远比我们表面感受到的深刻得多。
腾讯科技：奥特曼是个非常成功的商业奇才。他说“温和的奇点”这句话，让我联想到一篇论文的观点：AI取代人类并不是一瞬间发生的，而是缓慢发生、难以察觉，就像“温水煮青蛙”。比如近期，Google又悄悄上线了一个小功能——可以通过对话直接设置日程。这些变化看起来微不足道，但它们积累起来，终将改变整个世界。
刘嘉：这就是“温和”。
腾讯科技：也正因为如此，反而更令人不安。那想请你接着谈谈，既然图灵测试已通过，“温和的奇点”也到来了，AGI时代真正意味着什么？
刘嘉：我认为，这意味着我们每一个人都必须认真思考一个问题：我的使命是什么？也就是我真正想要的东西是什么。过去我们不需要思考这个问题。比如上大学，意味着能落户城市、有份工作，有碗饭吃。那时生活目标很简单，生存就是全部。很多人怀念上世纪八十年代，就是因为那时活得单纯，只要能吃饱就好。
但现在，吃饭早已不是最紧要的问题。有家长来问我，说孩子想学生命科学，他劝孩子转学人工智能，担心“找不到饭吃”。我反问他：“你们家缺孩子养活自己这口饭吗？”他说不缺。我说，那你应该鼓励孩子去做自己真正想做的事。
AI正迫使我们认真面对：我到底想干什么。这并不容易。现在大学生中抑郁的比例远高于我当年，甚至小学生也开始出现问题。这是因为他们失去了方向感。
过去我们明确知道为什么要读书、为什么要工作——为了生计。但现在，不上大学也能找工作，不工作也不至于饿死，那么“我活着是为了什么”这个问题就成了巨大的心理负担。
而AI进一步冲击的是技能价值：你会绘画，AI也会；你学音乐，它也能作曲；你写代码，它写得更快。这时候你就会开始怀疑：那我的价值是什么？
这正是AI带来的最重要的问题。它既是挑战，也是机会。它让我们必须在二三十岁时就开始思考：我的天赋是什么？我热爱的事情是什么？我要如何用AI来放大它？
越早思考越好。思考这个问题比以往任何时候都更迫切。
腾讯科技：聊完上面的话题，我觉得可能以后我们不再需要真人主持人了，只需要一个AI版主持人和数字人刘嘉老师，把书喂给它，它就能自动回答各种问题了。
刘嘉：这是我刚才提到的第一个点，AI正在对人类原有的价值产生冲击。第二，AI能帮助我们找到自己真正有价值的东西。
前段时间和小柯（《北京欢迎你》音乐人）聊，他说AI冲击了音乐界，但反常的是，AI的流行反而让他的单价上涨。打个比方，以前1万块接的活，现在要2万。为什么？因为AI影响的是初学者，作品高度同质化。如果你有一部电影，想要它的音乐更出彩，找小柯帮忙，他会让AI生成一堆音乐，然后自己反其道而行之，最终写出和这些AI音乐完全不同的作品。这就是“人味”，AI能生成音乐，但没有“人味”。
你做数字主播，我做数字专家，虽然我们能精准回答问题，但总感觉少了点什么，那就是“人味儿”。在线交流也一样，虽然有很多人在看，但他们的体验比现场要差，因为少了“人气”和“气味”。这是机器无法替代的，反映了我们人类最珍贵的价值。
举个例子，偏微分方程，ChatGPT一秒就能给出答案，而我可能要解半天。文献调研也是，AI几分钟就能完成，但它无法替代的是什么？是“感性”。
感性有两个层面：第一个是“situatedness”，即“身临”，你必须亲身在场。看珠穆朗玛峰的照片和纪录片远不如亲自站在山脚下的震撼。第二是“embodiment”，即“具身体验”。不是打卡式地跑景点，而是站着让风吹脸，享受夕阳照射的感觉。这是人类的独特体验，AI无法触及。
以前我们花太多时间做PPT、写代码、记笔记，而这些现在AI都能帮我们完成。剩下的时间，我们可以去理解用户的感受，体验产品带来的情感和欢乐，而不仅仅是提升效率。比如一款游戏，如果能让玩家为英雄倒下而动容，这已经超出了AI的范畴。
所以，我认为AI让我们重新发掘“感性”，逼着我们重新成为“人”，而不是像机器那样活着。
腾讯科技：这个观点和我们未发布的KK对谈很一致。我们问KK未来人类最重要的能力是什么，他说：“就是做人。”人本身就是社会。如果像《头号玩家》那种设定，你进入虚拟世界，背后的数字人其实是程序，你会觉得很虚无，虽然感官上有刺激，但你知道背后是数字化的存在。真正有价值的，是人类。
刘嘉：这是第二点。第三点更重要，假设我们能时空穿越，把一个婴儿送回6000年前的原始部落，这个婴儿会比当时的部落孩子更聪明吗？答案是不会。6000年是人类进化的沧海一粟，神经结构和基因几乎没变化。但如果是现在的你穿越回去呢？你就像个神一样，懂天文地理，甚至物理、数学都能秒杀当地的智者。
这种差距来自哪里？来自后天的教育。
AI的最大帮助就是它是我们的外挂。就像游戏中的外挂，能让你更强。我记不住所有的手机号码，但我的手机帮我存下了所有。这就是AI的作用，它把世界的知识压缩成权重，等于你随时带着超级专家。
今天的问题不再是AI能否取代人，而是会用AI的人会取代不会用的人。像ChatGPT有三个版本：免费版、20美元的Plus版、200美元的Pro版，200美元版用户会碾压20美元版，20美元又会碾压免费版。
AI给我们前所未有的机会，扩大我们的“视界”，去触达世界的每个角落。
我每天和AI待的时间远超和人的时间，虽然不写模型代码，但它确实推动我思考。现在没有人比AI思考得更深更快。
腾讯科技：我想挑战一下刘老师的观点，刚才你鼓励我们多和人接触，但你自己却花这么多时间跟AI接触。
刘嘉：所以我觉得工作和生活不一样。
工作中，AI是你打开世界的一把钥匙，一个忠实助手。生活中，它不能成为全部。我常用一个比喻，健康的生活就像一座房子，中间有根大柱子支撑屋顶，四周有四根小柱子。中柱倒了，小柱子可以撑住，给你时间修复它。如果你只有中柱，那一倒房子就塌了。中柱代表你最想要的东西，比如工作或生活，四根小柱子则是朋友、兴趣等。生活要平衡，不可只有工作或一个支柱。你刚才的挑战很好，促使我总结一下观点：
第一，人类的生活必须有人味，不能被AI“占满”；
第二，我们要感性地体验世界；
第三，工作上要大量接触AI。
腾讯科技：刚才刘老师提到心理学的比喻，我也想问个问题。AI现在开始模拟人脑机制，但和人类还是有差距。我们看到它偶尔像人在思考，打破知识的死角，难道未来AI不会像人类一样学习、思考，走向发展的另一条路径吗？
刘嘉：这是个好问题。AI目前的两个坎：首先是创造力，AI还没有“0到1”的创新能力。它能做传统模式下的创新，但不能像爱因斯坦那样，脱离牛顿力学创造广义相对论。如果你只给大模型看传统绘画，它只能模仿传统画风，但不会创造像梵高那样的作品。第二个问题是AI的学习是人类强加的，它没有自驱力。人类有强烈的自驱力，因为我们有死亡意识，这是人类进步的动力。AI没有自驱力，它只会做你给它设定的任务。
所以如果AI能突破这些限制，它的能力就会超越人类。
腾讯科技：我们现在进入第三部分，也就是实操层面的问题。现在的孩子，他们未来还需要学英语吗？
刘嘉：从理论上讲，完全不需要了。
为什么这么说？我们原来学英语，其实经历了三个阶段：
第一个阶段，英语是专业技能，只有少数人掌握，他们把大量英文资料翻译成中文，成为一种职业。
第二阶段，人人都要学英语，这样我们可以自己看懂国外的材料，不用等翻译出版了，也能自由交流。这是知识获取的主动性，不用靠“二道贩子”来传递知识。我们能看到一本英文原版书、直接去读，这是一种重要的能力。
但到了第三阶段，也就是现在，就完全不需要了。因为包括英语、法语、德语在内的大模型翻译已经非常成熟。现在我只要戴上耳机，和说德语的人交流，他听到的是德语，我说的是中文；他说的是德语，我听到的是中文。人与人之间的语言壁垒已经被AI彻底打破。
我举个例子，我刚去MIT读书的时候，老师一节课布置50到100页英文文献，我大部分单词都不认识，只能拿词典查，一个小时可能看一段。旁边的美国同学一小时读完50页，还拉我去喝啤酒。他说：“你GRE不是比我高很多吗？”我说：“那只是考试。”这就是差距。
但现在我一天能看几十篇英文论文。怎么做到的？第一，不看英文了，先让AI帮我翻译成中文。虽然我英文还不错，但看中文效率更高。第二，让AI朗读并总结要点，然后我继续追问讨论。
所以我可以说，哪怕我学了几十年英语，现在也基本不看了。这就意味着，以后孩子再去学英语，其实是没有必要的。
同理，我们也不需要再学那么多数学，但背后的逻辑能力仍然要掌握。文科训练的是非形式逻辑，理科训练的是形式逻辑。比如我们以前死记硬背“切比雪夫不等式”，其实那只是一个高中必考的不等式，但现在更重要的是理解它代表的思维模式。教育的重点应该从知识本身，转向思维训练。
腾讯科技：刚才活动开始前，我和刘嘉老师也聊了一个话题：到底是蓝领更快被取代，还是白领？我们很快达成共识，答案是——一定是白领，特别是初级白领。
现在很多大模型已经具备了一些办公功能，甚至一些研究型任务，AI的效率和逻辑性都比我强。
我在想，未来教育到底应该怎么做？比如15年、18年后可能根本没有高考了。一位哲学家张啸宇曾跟我们说，未来是AI面试人类，跟你聊10分钟就知道你适合干什么，比如去互联网公司、养动物、送外卖……甚至是否适合开车。AI来判断人类能做什么，应该做什么。
所以我也在想，是不是我现在就该去学一门手艺？比如理发。毕竟灵巧手的发展还处于非常初级的阶段，视觉大模型也还早。我自己、包括我孩子的教育规划，究竟应该怎么走？
刘嘉：2023年1月，大模型刚出现不久，有媒体采访我，我当时就说：“95%的老师会被替代。”我也跟我的学生讲：“你们现在要么成为顶尖研究者，要么就退学去送外卖，因为送外卖一时半会儿还不会被AI取代。”
不过，现在我要修正那句话了。能送外卖的机器人，大概三五年内就会出现，不会更久。甚至像战场上的机器人战士、养老机器人、施工机器人、下水道机器人，也会在三五年内出现。
现在我们还看不到机器人满街走动，是因为它们还比较“弱智”。但你回头看看，十年前谁会天天带智能手机出门？那时候你不带手机也没事。现在出门不带手机，简直像少了半条命。
所以技术进步比我们想象得快得多，甚至每天都在发生天翻地覆的变化，只是我们没意识到。
因此，大模型本身就是“知识密集体”，最先被替代的必然是白领，尤其是知识密集型岗位。下一步就是大模型和机器人结合，进入“具身智能”时代。这条路走通需要解决两个问题：
1、感知能力：也就是多模态感知
2、行动能力：即机器人动作控制
中间的推理能力，大模型已经搞定了。只要把“感知”和“行动”打通，机器人就能走上街头，成为我们身边的新劳动力。
奥特曼就说过一个很有意思的预测：将来你不是买硬件送软件，而是订阅大模型软件，我们送你一个机器人。所以我相信，具身智能的发展速度一定比我们想象的快，3~5年内就能落地。
腾讯科技：那我们是不是该培养孩子的“情商”了？
刘嘉：我觉得，应该培养孩子的思维能力。如果由我来规划，我会强调——让孩子尽早接触AI。这跟玩平板、手机完全不同。平板电脑只是工具，孩子可能上网玩游戏、刷不良信息。但AI不一样，它能真正打开孩子的世界与视野。
腾讯科技：如果一个孩子原本面对一个问题时，还可能会不断发问，比如连问五个“为什么”，从而慢慢接近答案。但现在AI的回答太快、太完美，孩子甚至不需要自己思考了。这样真的对他的智力或逻辑能力是有帮助的吗？
刘嘉：这个问题很简单。我之前就说过，我们这个时代会淘汰的，不是不会用AI的人，而是不用AI的人。
比如，现在很多老师担心学生在写作业、写作文时直接调用AI完成。所以不少学校明令禁止使用AI。但我在清华的课上反而鼓励所有人使用AI。你写论文、查资料、构思框架，都可以用AI，我甚至教学生怎么用得更好。
为什么？因为AI可以把所有人的基础水平拉到一个新高度。原来有的作业得0分，有的得20分，现在大家在AI辅助下都能到80分。AI给了我们这个“基础分”，但80分以上的部分，是人的创意、批判性思维、表达能力，这才是人与人的差距。
所以我不怕孩子用AI写作文。他们可以用AI写，但最终真正能打动人、能触及人性的东西，还得靠孩子自己去思考、去表达。就像我写科研文章，以前学生写完初稿交给我，我得花一个月修改，要自己查文献、反复打磨。现在有了AI，我可以在两天内完成整个过程。
腾讯科技：但这样你怎么知道学生真的学到了东西？他们可能只是借助AI，表面看起来会了，其实并没有真正掌握。
刘嘉：没错，这就回到刚才的说法。AI能帮你达到80分，但我要求学生要做到85分、90分。这部分得靠自己努力。
腾讯科技：你会要求他们交上来的文章，看不出是AI写的吗？
刘嘉：不会。我不在乎是不是AI写的，现在很多大模型生成的内容已经分辨不出来了。我要看的不是是不是AI生成，而是——“你在班里是不是最差的那几个人？”如果是，我就要找你谈话，看看是不是你连AI都不会用。
腾讯科技：你会不会发现现在很多作业都千篇一律？这怎么办？
刘嘉：不会了。因为一旦发现雷同，我就直接给0分。学生也知道这一点。现在的关键在于：AI只能帮你打个“底”，比如搭建文章的框架，这一块AI不擅长，需要人来构思。AI擅长的是在你已有的结构上“填肉”，丰富内容。但这只是第一步。
第二步，是和AI反复互动，不断打磨文章、改进细节。这就像你有个导师坐在旁边，不断跟你讨论哪里需要修改。最终你完成的，是一个真正属于你自己的作品。
你不能说这叫作弊，这是用AI提升了你原本的能力。反倒是过去那种直接花钱买一篇文章、交上去的方式才是真正的问题。现在人人都能用AI，区别在于你能不能在AI的基础上做出自己的东西。
所以我们不能禁止学生用AI，而是要让他们在达到80分的基础上，展现出属于自己的那10分差异，这才是真正的能力。
腾讯科技：明白了，不过刚才你提到“培养孩子能力”还只说了第一点，要不要继续说完？
刘嘉：好的，我接着说。我刚才说的第一点就是要打开孩子的“视界”。现在北上广深的孩子相比内地的孩子，天然视野就更宽。这不是因为智力不同，而是环境、信息密度不同。
我自己是重庆涪陵人。如果当年我没离开家乡，我基因不变，但我现在的成就一定不会是今天这个样子，更不可能写出这本书。正是因为去了北京、去了国外，才打开了我的眼界。
现在AI就是打开世界的最好工具。它就像把全世界的图书馆塞进了你家。孩子能随时获取全球最先进的知识，这是非常珍贵的机会。所以第一点，我建议让孩子尽早接触AI，和AI对话、争论、学习。
第二点，是要培养孩子的批判性思维。我们小时候总被教育不要质疑老师，老师说“1+1=2”，你就得信，如果你写“1+1=3”就会被判错。但这恰恰压制了孩子的反思与探索。
大模型则不一样。你可以不停地提问、反问、挑战它，也可以让它反问你。这样可以激发孩子追根溯源的能力，真正形成独立思考。
这其实就是苏格拉底式的“产婆术”——相信真理藏在每个人心中，需要通过反复提问唤醒。AI是一个理想的“产婆”，能配合孩子探索自己对世界的看法。
更现实的是，AI本身也有幻觉，它会胡说八道，甚至网上很多信息都是AI生成的，已经被污染。所以我们更需要培养孩子的洞察力，去辨别真假。这一点至关重要。
第三点，也是我最想强调的，是培养孩子的创造力。
知识可以分三类：
1、已知的已知：比如1+1=2，AI和人都知道，AI做得更好。
2、已知的未知：比如我们知道蛋白质有结构，但还没完全解析。这类工作AI也最擅长，能根据已有规则推演、补全。人类做起来反而效率低。
3、未知的未知：这个领域甚至连问题本身都还没被提出，完全空白，黑暗一片。这才是人类最擅长的部分，也是AI做不到的。
我们不能把孩子困在“已知的未知”里，比如去搞结构生物学这些“人类可以做但做不好”的领域。AI迟早会全盘接手，人类辛苦工作却最终被替代。
相反，我们应该鼓励孩子走进“未知的未知”，去探索尚未被定义的方向。这就是我们说的0到1的创造。
在人工智能领域，有一个概念叫“OOD”，就是“Out-of-Distribution”，即“分布之外”。AI一旦遇到OOD问题，就会从“智能”变成“智障”。而人类最擅长的，恰恰是这种超出训练边界的创新。
所以总结一下，培养孩子的三点能力是：
1、打开“视界”，让他们看到更多、接触更多，AI是一个很好的工具。
2、拥有批判性思维，敢于质疑、敢于提问，不被权威绑架。
3、在未知领域中培养创造力，避免投入到AI很快就能取代的行业中。
未来最危险的是，孩子在明明有AI辅助的情况下，仍然被训练成只会重复、缺乏想象的人。这才是教育真正该反思的问题。
腾讯科技：有网友想了解：现在小孩子适合用哪些大模型？比如文生图、文生视频、图生视频这些都要接触吗？
刘嘉：这个问题分两部分。第一，虽然我说程序员会被淘汰，但孩子还是应该学编程。因为编程训练的是计算思维，就像我们当初学英语，不是为了成为语言学家，而是让我们借此理解世界。学编程不是为了以后去写代码，而是要掌握和计算机、AI打交道的思维方式。
第二，关于推荐哪些大模型，国内的主流大模型都很不错。
至于图像生成、视频生成这些，其实是兴趣培养类工具，对认知发展意义不大。如果真的要推荐两项孩子必须掌握的技能：
第一，学编程；
第二，学会如何与大模型对话，怎么问得具体、清楚、深入。它就像一个知识渊博但有点懒的大师，如果你提的问题模糊，他可能应付一下。但如果你定义得很清楚，它能给出让你震撼的答案。
腾讯科技：好，今天的时间也差不多了，我来简单总结一下刘老师的观点。
第一，就是使劲用AI、反复用AI。不仅要用，还要用得彻底、用得深入。
第二，AI不是让人变“冷”，反而能帮助我们变得更有人味，因为它促使我们反思：人的独特价值到底在哪。
第三，我们要思考下一代该如何与AI共处。既不能完全依赖，也不能完全回避，而是学会更有能力地使用它。
