大家好，没想到一眨眼就第十期了！
今天我请到的嘉宾是教育科技领域的多面手周弋涵。周老师的经历横跨多个行业，包括留学咨询、教育科技和AI，在每个领域都取得了显著成就，有着深刻的思考。
他是三士渡教育的创始人之一，这是一家年收入达8000万人民币的成功留学中介公司。现在，他正在开启一个新的创业项目，致力于评估人类驾驭AI的能力。这种从传统教育到AI前沿的跨界，让我很好奇他对教育未来的前瞻性思考。
和周一涵老师聊天，可谓是酣畅淋漓，脑力和脑洞同时大开。我们的对话从佛学聊到维特根斯坦，从符号学聊到declarative programming，从显隐性知识聊到建模，从一人公司到去中心化生产。这次交流让我深刻感受到了跨学科、跨认知的知识魅力。
在本期节目中，我们将深入探讨以下话题：
- AI如何重塑教育landscape：从新型评估体系到人机协作
- AI教育产品设计的哲学：提示词工程和人类驾驭AI的能力培养
- 隐性知识vs显性知识：AI时代的知识管理与学习策略
- 自然语言对世界的建模：AI时代的核心认知能力
- 教育创业的挑战与机遇：从留学中介到AI评估的转型之路
周老师想要做人类使用AI的能力评估，我看到了他扎根很深的知识与系统思考。同时，这也引发了一个深刻的问题：如果AI能做到这么多知识的整合，为什么我们还需要学习，投资自己作为一个信息整合的独立个体呢？我认为，这是每个人都需要思考的问题。
无论您是对AI教育感兴趣的教育工作者，还是寻求创新的科技从业者，这期节目都将为您带来深刻的洞察和实用的建议。我们将探讨AI如何改变教育评估方式，如何培养适应AI时代的核心能力，以及如何在人机协作时代重新定义组织结构和知识管理。
Timestamps:
00:01:26 引言与嘉宾介绍
- 横跨多个行业，每个领域都有深刻思考
00:03:26 新AI项目介绍与创业动机
- 选择不明确但潜力巨大的方向
- 长期对自然语言处理的兴趣，AI技术终于ready
- AI时代第一波创业者可能失败，但最终成功者已在行动
00:13:37 AI评估项目的具体方法
- 评估人类驾驭AI的能力
- 利用AI难以解决的问题，关注解题过程
- 人机协同在prompt engineering中的应用
00:21:26 AI时代的教育与评估
- 提出"自然语言对世界的建模"概念
- 批判现有评估体系（如高考、SAT）的局限性
- 某些看似被AI取代的能力（如写作）可能更加重要
- AI在教育中的应用，如自动记录和反馈教学过程
00:30:04 隐性知识vs显性知识的讨论
- 区分显性知识和隐性知识，认为AI可以处理显性知识
- 自然语言的局限性
- 如何通过AI捕捉和表达隐性知识
00:41:21 个人哲学与知识分享
- 将创业比作"自愿克服困难"的游戏
- 通过"法上且何况非法"讨论seeking attention
- 写作作为思考工具，维持社交网络的重要性
- 个人IP和流量的价值，超越商业层面的考量
00:52:02 AI对组织结构的影响
- 大型组织在AI时代的必要性
- 一人公司和分布式生产模式的兴起
- 组织知识和持续学习在AI时代的重要性
- AI如何改变组织内部的沟通和知识传递方式
-------------------------关于伊伊子------------------------
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-------------------------拓展阅读------------------------
AI素养 (AI Literacy)
AI素养指个人理解、使用和批判性评估AI技术的能力。它包括基本的AI概念知识、使用AI工具的技能、理解AI的局限性和潜在影响的能力等。随着AI在日常生活和工作中的普及，AI素养正成为21世纪的必备技能。提高AI素养有助于个人更好地适应AI驱动的世界，做出明智决策，并有效利用AI技术。
提示词工程 (Prompt Engineering)
提示词工程是设计和优化用于与AI模型（尤其是大型语言模型）交互的文本提示的技术。它涉及创建有效的指令或问题，以引导AI生成所需的输出。好的提示词可以显著提高AI输出的质量、相关性和准确性。这项技能在AI应用开发、内容创作、问题解决等领域变得越来越重要，是充分利用AI能力的关键。
模型基准测试(Model Benchmark)
Model Benchmark是用于评估和比较不同AI模型性能的标准化测试集。这些benchmark通常包含一系列特定任务或问题，用来测试模型在各种能力上的表现，如语言理解、推理、知识应用等。通过使用统一的benchmark，研究者和开发者可以客观地比较不同模型的优劣，推动AI技术的进步和标准化。
人机协同 (Human-AI Collaboration)
人机协同是指人类与AI系统共同工作以完成任务的过程。这种协作模式利用了人类和AI各自的优势：AI可以处理大量数据、执行重复任务，而人类则擅长创造性思维、情感理解和复杂决策。在医疗诊断、科学研究、艺术创作等领域，人机协同已经显示出巨大潜力，能够产生比单独工作更好的结果。
隐性知识 (Tacit Knowledge)
隐性知识是指难以用语言明确表达或编码化的知识和技能。它通常通过经验、观察和实践获得，而不是通过正式学习。例如，骑自行车的平衡感、艺术家的创作直觉等都属于隐性知识。这种知识对个人和组织都非常重要，但由于其难以传递的特性，管理和利用隐性知识成为知识管理领域的一大挑战。
显性知识 (Explicit Knowledge)
显性知识是可以用语言、数字或符号清晰表达和记录的知识。它易于编码、存储和传播，如科学定理、操作手册、数据库中的信息等。显性知识可以通过正式教育、培训、文档等方式轻松传递。在组织中，有效管理显性知识对提高效率和创新至关重要。然而，将隐性知识转化为显性知识仍然是知识管理的一个重要课题。
自然语言对世界的建模
自然语言对世界的建模是一个理论概念，它探讨了语言如何塑造和反映我们对世界的理解。这个概念认为，我们使用的语言不仅仅是交流工具，还是我们认知和构建现实的方式。不同的语言可能导致对世界的不同理解和分类。在AI和认知科学领域，这个概念对于理解和改进自然语言处理系统，以及探索人类认知和AI之间的关系有重要意义。
组织学习 (Organizational Learning)
组织学习是指组织通过获取、分享和使用知识来改进其表现的过程。它涉及个体学习、团队学习和整个组织层面的学习。组织学习的目标是提高适应能力、创新能力和整体效率。这个过程可能包括从错误中学习、最佳实践的共享、持续的员工培训等。在快速变化的商业环境中，有效的组织学习能力被视为保持竞争优势的关键。
一人公司 (One-Person Company)
一人公司是由单个个人拥有和经营的企业形式。随着技术的发展，特别是互联网和AI工具的普及，一人公司变得越来越可行和普遍。这种模式允许个人充分利用自己的技能和专长，灵活地开展业务，无需大量的人力资源投入。一人公司常见于咨询、创意产业、技术服务等领域，它们的兴起反映了工作方式和经济结构的变革。
去中心化生产 (Decentralized Production)
去中心化生产是一种生产模式，其中生产活动不再集中在单一的大型组织或地点，而是分散到多个较小的单位或个人。这种模式通常借助互联网和新技术实现协作和资源共享。去中心化生产可以提高灵活性、降低成本，并允许更多的个性化生产。它在制造业、创意产业、软件开发等领域越来越普遍，反映了数字时代生产方式的变革。
共享上下文 (Shared Context)
共享上下文指的是一群人或系统之间共同理解的背景信息、知识基础和交流规则。在组织中，共享上下文对于高效沟通和协作至关重要。它可以减少误解，加速决策过程，并促进创新。在跨文化或跨学科的合作中，建立共享上下文尤为重要。在AI系统设计中，创建和维护共享上下文也是一个关键挑战，影响着AI与人类的有效交互。
交易成本理论 (Transaction Cost Theory)
交易成本理论是一个经济学概念，解释了为什么存在企业，以及企业边界的确定。该理论认为，市场交易涉及成本（如信息搜索、谈判、合同执行等），而企业的存在可以减少这些成本。在某些情况下，将活动内部化比在市场上交易更有效率。这个理论对理解组织结构、企业策略和经济制度有重要影响。
宣告式编程 (Declarative Programming)
宣告式编程是一种编程范式，程序员描述想要的结果，而不是具体的执行步骤。与命令式编程相比，宣告式编程更关注"做什么"而不是"怎么做"。这种方法可以简化复杂系统的开发，提高代码的可读性和可维护性。SQL、HTML和函数式编程语言都采用了宣告式编程的原则。在AI和机器学习领域，宣告式方法也越来越受欢迎。
注意力经济 (Attention Economy)
注意力经济是一个经济学概念，认为在信息过剩的时代，人类的注意力成为了稀缺资源。这个理论认为，吸引和保持注意力的能力变得越来越有价值。在数字营销、内容创作、社交媒体等领域，注意力经济的原则被广泛应用。企业和个人竞相开发策略来捕获用户注意力，这也引发了关于信息质量、隐私和心理健康的讨论。
符号AI (Symbolic AI)
符号AI，也称为"经典AI"或"基于规则的AI"，是人工智能的一个分支，基于逻辑推理和符号操作。这种方法使用明确定义的规则和符号来表示知识和进行推理。符号AI在专家系统、自然语言处理的早期阶段等领域有广泛应用。虽然近年来神经网络和机器学习方法更为流行，但符号AI在某些需要明确推理和解释的领域仍然重要。
维特根斯坦
路德维希·维特根斯坦是20世纪最具影响力的哲学家之一，以其对语言哲学的贡献而闻名。他的工作主要关注语言、逻辑和意义的本质。维特根斯坦的思想对语言学、认知科学、人工智能等领域产生了深远影响。他的"语言游戏"理论和对私人语言的批评，为理解语言和意义的社会性本质提供了重要视角。
强化学习 (Reinforcement Learning)
强化学习是机器学习的一个分支，专注于如何使智能体在特定环境中通过试错学习来最大化某种数值化的奖励信号。这种学习方法模仿了人类和动物通过与环境互动学习的方式。强化学习在游戏AI、机器人控制、自动驾驶等领域有广泛应用。它的特点是能够在复杂、动态的环境中学习最优策略，而无需明确的指导。
转移学习 (Transfer Learning)
转移学习是机器学习的一种方法，其中为一个任务训练的模型被重用或适应于另一个相关任务。这种方法特别有用于数据或计算资源有限的情况下。转移学习可以显著减少训练时间和所需的数据量，同时提高模型在新任务上的性能。在计算机视觉和自然语言处理等领域，转移学习已成为一种常用技术，使得高性能模型可以更容易地应用于各种特定任务。
元学习 (Meta-Learning)
元学习，也称为"学会学习"，是机器学习的一个高级概念，指的是设计能够随着经验自动改善其学习能力的算法。元学习的目标是创建能够快速适应新任务的模型，通过学习学习本身的过程。这种方法特别有用于需要快速适应和泛化的场景，如少样本学习或快速变化的环境。元学习在人工智能研究中越来越重要，因为它提供了创建更灵活、适应性更强的AI系统的可能性。
空空如也
