前美国奥数队金牌教练罗博深：AI将全面超过人类，培养“高级工具人”没有出路

看点前不久，AI成功挑战IMO，且逼近金牌水平的消息，引发关注。AI在复杂数学推理、抽象思维上的发展速度之快，令人乍舌。前美国奥数队教练、华裔数学家罗博深坦言，在AI时代，我们的教育已经落后。缺乏创造性和利他心态的“高级工具人”，将没有未来。

文丨周滢滢 编丨Jennifer

前不久，谷歌DeepMind公司研发的超级数学模型AlphaProof和AlphaGeometry2，向今年的国际奥林匹克竞赛试题发起挑战，成功解答出4道题目，拿下28分（满分42分），达到银牌获得者的水平，离金牌水平（29分）仅一分之差。

谷歌DeepMind科学家鸣锣庆祝

图源纽约时报

这是AI选手首次迎战奥赛。

一直以来，奥数级别的难题，会被认为是AI难以跨越的高山。可不到两年时间里， AI已经展现出在复杂数学推理、抽象思维能力上的强大潜能。

“这意味着，哪怕孩子们的数学成绩，已经卷到了IMO水平，我们依然是拼不过AI的。它会比我们任何人都更会做题。”

前美国奥数总教练、卡内基梅隆大学数学系教授罗博深，充满危机感地表示，在AI面前，传统教育已经大大落后了。

罗博深

作为一位时刻关注教育前沿动态的数学家，罗博深也是最早深度接触AI的教育者之一。去年，他测试AI的解题能力，不过才是小学四年级水平，“没想到发展如此之快”。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

如今，罗博深不仅关注AI和人类学生在思维能力上的差距，也对学生未来的就业和发展竞争力充满担忧。

当人工智能的能力变得如此强大，且使用成本极低，普通个体的未来出路在哪里？什么样的人，将会走在AI的前面？

最近，外滩君和这位老朋友，刚结束加拿大巡回演讲的罗教授，线上畅聊了他这些年的观察、实践和感悟。

看着AI在高级思维能力上一路狂奔，罗教授提醒我们要重新思考数学学习、竞赛的意义、以及教育未来的方向。

这几年他还改变了自己的工作重心——从推广数学教育理念，走向提倡直面AI时代的人生观教育。

罗博深

图源Quanta Magazine

AI直逼奥数金牌水平

我们的教育已经大大落后

罗博深被大家熟知的一面，可能更多是在IMO国际奥林匹克竞赛上留下的传奇。

执掌美国奥数队的十年间（2014-2023），他改写了美国队在国际奥赛中21年无金牌的历史，且4次问鼎团体冠军。

可以说，罗博深开启了美国在IMO赛场上的辉煌新篇。

前不久落幕的IMO，美国队再度以总分第一的成绩，获得团体冠军，而中国队以2分之差，位于第二。

本次赛事中有一道排列组合题（第五题），在网上引起了讨论。有意思的是，这一题，连强大的AI都没有算出来，美国队得分在这一题上却碾压了中国队。

这背后有何玄机吗？罗博深有自己的看法。

今年，罗博深虽然不再担任领队，却受美国数学协会邀请，继续负责美国奥数夏季集训。不同于传统的赛前刷题和培训，他更愿意将这场集训夏令营，看作是一场数学爱好者的聚会。

集训的授课内容，不拘泥于IMO的试题：想教什么，就教什么。在罗教授为我们展示的课程表上，我们能看到，其中既有大学里学的线性代数，也有和计算机相关的最前沿的课程......

2024美国队夏季集训课程截图

而让中国队折戟的第五题，恰恰是一道有别于IMO常规试题，看上去有点儿奇怪的题目，“因为很多学生没看过”。

罗博深表示，美国队学生可能已经习惯了去思考那些奇奇怪怪、从来没看过的题目。所以当这样的题目出现，他们能突破常规思维，更快地找到解题方法，也就不奇怪了。

这一次，AlphaProof和AlphaGeometry2的出现，也让一直深耕数学教育的罗博深重新思考，奥数考试系统规划培训的价值。

”参与竞赛，一方面是为了让孩子接触更复杂、更有趣、更能挑战思维能力的数学题目；另一方面，是培养孩子思考和解决问题的勇气，在挑战难题的过程中，得到真正的成就感和满足感。这才将长远有益于学生。“

在罗博深看来，数学最本质的意义是思考和逻辑。如果一个孩子参与数学竞赛，只是为了熟悉题目和技巧，进行重复性训练和套用答题技巧，那这只是无意义的内卷。

享受数学，在解决没看过的数学难题中，锻炼思维、提升创造力——这是罗博深一直坚持的数学学习理念。

反观很多传统的数学教育，一股脑将知识点、解题套路灌给学生，再大量刷题，提高正确率。这样的数学学习，不仅没有锻炼到思维能力，也极大消磨兴趣和热情。

当AI时代来临，传统教育模式的弊端，再也藏不住了。

“在刷题中卷成功的孩子，未来将更容易被AI替代。”罗博深表示，未来的学术研究也会发生巨变。

极强的学术技能将不再是一人独有的硬核技术，拥有能够认识未来世界的全局的洞察力和应变力，将变得至关重要。

且在迅猛发展的人工智能时代，没有什么岗位一成不变、可以一劳永逸，所有的机会，都要靠自己去创造。

因此，当下的学习观念迫切需要改革——从大量刷题计算中解放出来，走向主动的思维锻炼。

比如，在日常学习中，多琢磨那些自己从没见过的题目，尝试用自己的方法推导，举一反三。尤其是那些竞赛中的题目，都是很好的思维锻炼工具。

简单来说，就是“玩”的心态和方法来学习。

在他小时候，父母没有让他刷更多的题，而是另辟蹊径，让他去做一些奇奇怪怪的题目，类似于“用6根火柴棒拼出4个三角形”。母亲则会全程陪伴他一起讨论，尽管半小时都没有思路，但是他却不觉得累，反而感觉很有趣。

童年罗博深（左）和妹妹、弟弟

不追求做题的数量和速度，而是追求思维上的锻炼，是罗博深始终坚持的学习方法。

“随着AI越来越强大，提升我们人类的智能就越来越重要。如果一个孩子，在过去的成长经历中，压根没有锻炼真正的思考能力，学习兴趣和探索热情也消磨殆尽，他们的未来注定会陷入被动。”

零和竞争思维

只会让孩子输掉未来

除了思维训练，罗博深还坚信，“有共同热爱数学的朋友，比数学成绩更重要”。而这样一种互助学习模式，恰恰能培养AI时代所需要的核心素养。

在一篇回忆文章里，罗博深曾提到，对自己学习成长影响颇深的经历。

中学时期，有位同学家长自发辅导学校的数学队。他其实是一位工程师，但数学基础非常强，也很擅长激励学生。每个周日，他会带着8-10名学生一起解决数学问题，所有人都乐在其中。罗博深就是其中之一。

这位教练会让学生自己想办法解决问题，再由他主持小组讨论，让已经想出解决办法的同学向小组其他人解释自己的思路。在没人能想出解决办法时，他再做讲解，并且会鼓励每个学生解释自己的思路，即便那道题同样的方法已经有人讲过。

这位教练积极向上、充满幽默感，特别鼓励孩子享受攻克数学难题的过程。“我们当时学到的不仅仅是如何解决问题，还有学会倾听，以及如何向一群人解释清楚复杂的数学概念。”

最让罗博深难忘的，还有小组学习的氛围。“我并不觉得自己是在和其他同学竞争，而是一起试图做到最好。”

他很庆幸在人生较早的时刻，有机会专注于学习本身的乐趣，为日后的人生发展奠定了基础。

罗博深也观察到，美国很多学校都有类似的兴趣小组、俱乐部，为感兴趣的孩子们提供团体学习的机会；还有AoPS Online、brillian.org等在线学习平台，则聚集了一帮爱好数学的孩子。

包括他的女儿Vivian，也经历了这样的学习过程。比起一个人闷头解题，她更喜欢在网上找一些同样喜欢数学的朋友，一起开脑洞。

受此启发，罗博深也曾搭建了一个汇集数学爱好者的在线互动论坛expii.com，学生可以发布学习困惑，向老师和伙伴寻求帮助，也可以解答别人留下的难题，有点类似于“数学版的知乎”。

为了增加实时互动性，他又和一群志同道合的朋友们，琢磨开发了一个全新的“数学解题游戏”：学生每5人分成一组，在线解题通关，可以实时求助。罗博深透露，这个“GAME”网站也即将上线。

有意思的是，网站只有“点赞数”排行榜，而非“分数”排行榜。这背后源于罗博深对孩子的心理洞察。

他解释，如果按分数排名，那些经常在榜单前列的孩子，感到缺乏挑战，容易傲慢和自负；那些排在榜单末尾的孩子，更丧失学习数学的自信。

而按点赞数排名，就会产生正向激励：鼓励数学水平高的孩子，耐心解决别人的困惑。

解决问题越难、解答过程越清晰，帮助到越多的人，获赞也就越多；那些数学薄弱的孩子，也可以不断提升自己，寻找帮助他人的机会......

一句话就是，帮助别人，可以让自己学得更好。

罗博深强调，“我们需要摆脱过去狭隘的竞争观，走向合作共赢。那些愿意帮助别人，有合作意识的孩子，才会拥有更多的机会。”

他提醒，相比AI，人最大的竞争力，在于同理心。人工智能善于解答一切有标准答案、非黑即白的问题，但是人类可以理解不同人的需求和痛点，解决那些没有标准答案的问题。

他建议，如果有条件，不妨为孩子创造一些团体学习的机会，参加一些比拼团体成绩、而非个人成绩的比赛。

比如MATHCOUNTS就是这样的竞赛，并在美国初中生群体中风靡，获胜团队有机会在白宫被接见；而竞赛学生几乎人手一本的竞赛书《Competition Math》，也被罗博深推荐多次，“只要具备基本运算概念的孩子，就可以用它来锻炼思维。”

MATHCOUNTS 比赛现场‍‍

最后一轮冠军赛会被电视直播

如今，罗博深也在身体力行，探索基础教育的创新。

他为9-13岁中小学生打造了一个在线教育平台Live，并从全美顶尖高中，聘请那些极具数学才华和情商素质的高中生，担任“小老师”进行直播教学——以思维启发为主，学生可以随时发弹幕，提出问题，参与讨论。

选拔“老师”的方式很特别，不仅会看学生的数学竞赛成绩，也会现场面试。罗教授会出一道学生没见过的题，观察候选人的现场解题和思考能力，还会通过不同角度的面试问题，洞察候选人真正的梦想和热情所在。

“只要和一个中学生聊半小时，聊他对什么感兴趣，未来想做什么，就能看出，他是一个只想着自己能否在竞争中取胜的孩子，还是一个富有同理心、积极主动、更懂得合作和利他的人。”

为了让“小老师们”的课堂更有感染力，罗博深还邀请专业的戏剧演员进行培训，确保讲课内容、形式、甚至表情都能吸引到学生，课堂充满活力，而不是让学生昏昏欲睡。

罗博深的女儿Vivian，在今年高中毕业前，一直是LIVE项目的一位“小老师”。他发现，女儿在教授和影响别人的同时，自己的表达能力、领导力，乃至情商，都得到了很大的提升。而后者，也是AI时代人才更需要的品质。

注重人生观、价值观塑造

而不是培养“工具人”

这几年，罗博深也开始思考AI时代的就业问题，它也是教育最终的出口。

因为经常参与一些国际教育大会，接触到来自科技前沿的企业家，罗博深也先人一步，了解到有关AI取代传统就业岗位的现状和趋势。

比如，AI读取百万字文本的成本，现在只要2美元。同样的工作量，雇佣人工成本可能是它的500倍；

美国科技公司的程序员，被期待能够借助AI，加快编程速度，优化更多的岗位；

未来3-15年之内，会诞生能够胜任90%现有普通白领工作的人工智能，各行各业都需要更善于利用AI......

可以看出，AI作为劳动力的成本不仅低廉，而且进化迭代速度极快，普通个体不可避免遇到失业问题，亟须重塑自身价值。

今年年初，来自英国伦敦的算法交易金融科技公司XTX Markets，还启动了一个价值1000万美金的挑战基金，即AIMO（人工智能数学奥林匹克奖）。首个在AIMO比赛中达到IMO金牌标准的开源AI模型，奖励500万美元奖金。

AIMO邀请罗博深，还有菲尔兹奖得主、英国皇家科学学会院士Timothy Gowers，物理学家和人工智能研究专家Dan Roberts，前IMO主席Geoff Smith，以及华裔数学家陶哲轩等，共同担任项目顾问。

图源AIMO官网‍‍‍‍‍

“这一项目的发起，是为了激励大家对AI模型的研究和共享。因为现在在人工智能研究上比较领先的公司，如谷歌、Open AI等，并没将AI训练模型对外开放。”罗博深表示。

不过，比起如何让AI变得更强，他最感兴趣的是，当AI越来越强之后，人可以做些什么？

这些年，在北美乃至全球巡回演讲中，罗博深也发现了一些耐人寻味的现象。比如，越是那些成绩优异的学区、学校，越有拥抱新事物的热情。

华尔街日报曾报道罗博深的线下演讲‍‍‍‍

比如，在纽约州的长岛，他的演讲吸引了很多数学老师，他们非常关心教育界和科技界的前沿消息，也会积极求教如何改进自己的教学。不仅如此，当地的教育官员也非常关注AI和教育的碰撞。

罗博深表示，那些已经有很多学生创新研究成果的学校，老师的思维都很开放，他们迫切希望借助AI培养更适应未来的顶尖人才。

但是也有一些学校，依然期望罗博深能多聊一聊如何备战竞赛、如何拿到更高的分数。“如果我讲的内容和考试无关，他们会兴趣索然，觉得浪费时间。有学生甚至会拿出本子来，埋头做自己的功课。”

罗博深很能理解，在现有的教育评价体系里，拿到高分、超过别人，依然是很多孩子的目标。但是他也希望，学校和家庭对孩子能有一些高瞻远瞩的引导：

比如，从单一的竞争意识，走向合作共赢；

给孩子多一些时间，思考自己的独特价值在哪里，如何为他人提供帮助；

未来希望以什么样的方式，给社会带来一些改变....

这也是为什么，这十年里，罗博深越来越从一位“数学教育推广人”，变成“人生观教育的引领者”。

在无数次巡回演讲中，他提醒，AI时代，不能再将人生目标定位在获取一份高薪职业，满足于成为一个“高级打工人”或“大厂工具人”，而是要赋予自己更多的创造性，去连接和服务他人。

教育也需要更大胆转变，不能再仅仅以分数和升学目标为核心。分数不等于能力，即使是名校学历，也不再保证能有一份稳定的好工作。

未来，学习的资源极大丰富，学习的发生也不仅限于课堂和学校。那些善于利用资源、有学习内驱力的孩子，将有无数自我成长的机会，关键是有什么样的人生目标，为了什么而学。

这就涉及到人生观和价值观的问题。在过去的教育中，人生观和价值观培养，一直处于教育系统的边缘，让位于知识和分数。

然而今天，AI在倒逼我们必须思考这个被忽略的重要问题。

罗博深说，相比孩子上什么样的学校，未来能赚多少钱，自己更在乎的是他们在成长过程中，有什么样的人生观、价值观。

“如果我的孩子说，未来想当医生，因为可以多赚钱，那我会为她感到担忧，因为所有的岗位都很容易被替代。

但如果她想当医生，是为了去帮助更多人，那么AI再怎么发展，她都有机会去实现这个目标。”

他一直希望传递给孩子的两个基本观念是：

第一，努力的根本是好玩。想要在任何领域有持久的热情，归根结底，是享受其中；

第二，帮助别人，让自己感到快乐；帮助更多人，让自己更快乐。

而人工智能时代的出路，属于那些找到了人生目标和奋斗意义的孩子。‍‍

他们不仅能快速学习、自我迭代，善于利用和整合资源，发现和解决问题；更重要的是，知道自己为什么而学，渴望为社会和他人创造价值。

最近，我们和罗教授做了一场直播对话‍‍

聊AI对数学、教育和就业的影响‍

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