前段时间受邀参加了 GOSIM 大会，听了很多国内外 AI 方面大牛的分享。

很多大牛从 AI 对教育影响、AI 对职业的影响、AI Coding、AI 智能体业务经验等方面分享了超多干货。

本文摘录部分有意思的内容。

文末免费获取大会所有 AI 分享的 PPT 材料（无任何套路）和我听的部分 AI 会议录制的文字稿。

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AI 对教育和工程师的影响

我这里选择两份 AI 对教育对工程师影响的材料，给大家简单展示一下主要内容。

上海交大工研院执行院长王佳梁做了《AI 时代的教育》主题分享。

他提到：AI 时代，90% 的白领工作将被 AI 取代。

AI 时代，99% 的人是自由职业者。

鸡娃、卷名校将没有任何意义。

他甚至宣称“我的孩子不用上大学”。

他提到 “情绪价值，是 AI 时代最大的商业价值”。

他认为，AI 时代的培养目标，是培养三类人。

第一类是： AI 原住民。

拥有应用 AI 的意识，能够熟练使用 AI 工具，具备批判性思维和信息素养。

第二类是：未知探险家。

拥有终身学习的意识与能力，拥有对问题的发现与重构能力，能够敏捷实践与系统迭代。

第三类是：独特创造者。

他们能够保持思维独立性，能够进行独特的创造，具有人文关怀与责任担当。

他提倡人机协作新范式。

人和 AI 的协作不再是人单向的向 AI 提问，而是通过“让 AI 提问”激发人类的深度思考。

通过录音、记录讨论过程等，构建清晰的上下文背景，将这些信息整合到人机协作的流程中。

人类承担战略思考、创意发散和价值判断，AI 负责数据处理、效率提升和辅助执行等。

将学习场景从教室延伸到现实社会与产业环境中，让学生通过解决真实问题、参与实际项目、创造有价值的成果来驱动知识获取和能力成长。

这种模式强调“做中学”（Learning by Doing），而非被动接受课本知识

传统教育以标准化的知识灌输为主（如课本内容、应试技巧）。

“生命影响生命”的教育模式更注重人与人之间真实的情感联结与精神共鸣。

他强调：AI 时代，学生不再是消费者，而是创造者。

这种理念颠覆了“输入 - 存储 - 输出”的线性模型，主张在于 AI 的动态加护中实现知识的价值增值。

要求学生具备批判性思维、实践能力和创新思维。

巴黎先贤祠-阿萨斯大学大学数据和人工智能院系总负责人 Salim Nahle，也谈到了 AI 对职业的影响。

文字工作者、内容创作者、数据录入工作者，涉及重复性、规则性较强的任务，面临被 AI 自动化取代的巨大风险。

市场营销、编程、教育工作，这类职业不会消失，但是会发生显著变化。他们需要学会与 AI 协同，利用 AI 提升效率和创新。

AI 伦理官、提示词工程师、人工智能训练师、数据审计员等全新的岗位应运而生，但是需要学习专门的技能和知识。

他还提到了 AI 对工程师工作的影响。

制图和文档编写 这些重复性、标准化的任务正在被AI自动化。

人工智能和机器学习专家、数据治理和网络安全专家、可持续发展专家的工作机会将增多。

软件工程师，从编写代码，到监督、测试和审查代码。

数据工程师，从构建数据，到专注于数据治理、质量控制和 AI 评估。

系统工程师，从机械系统为主，到 AI 安全、系统集成和伦理考量。

AI 时代的工程师，需要：拥抱终身学习、发展软技能、保持敏捷性、专业化发展。

关键洞察： AI不会取代工程师，但是擅长使用 AI 的工程师会取代哪些不擅长的人。

需要加强三类技能：

• 硬技能： 数据科学、AI素养、MLOps、网络安全、系统思维

• 认知技能： 批判性思维、问题框架化、创造力、适应性

• 专业技能： 伦理道德、沟通协作、团队合作、终身学习

对教育的启示：大学必须预见这些变化，立即将其融入到课程中。

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其他典型 AI 分享

扣子技术负责人王新盟，分享了《扣子，用 Agnet 重塑生产力》。

分享了扣子的方方面面。

华为高级工程师陈双瑞，分享了《如何用 AI 制造 AI，智能体如何落地真实企业》。

全面分析了智能体在企业落地中的瓶颈，并结合一些真实案例，提供了一些解决方案。

还有很多类似的 AI 分享，这里就不一一列举了，拿到材料，大家根据自己的需要来学习。

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总结

AI 时代最可怕的是：不擅长使用 AI 的人，不知道自己不擅长。

AI 时代属于能够快速学习、愿意终身学习的人、拥有批判性思维的人。

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我的近期文章：

• 《院士给我们颁发了浙江省人工智能专家聘书，提出了 3 点希望》
• 《从大厂后端成功转型AI 应用工程师并成为人工智能专家，这两年我干了什么？》
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• 《AI 浪潮席卷 GOSIM 大会：我被哪些创新观点所震撼？》

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悟鸣，浙江省人工智能专家、大厂 AI 应用工程师、人工智能训练师、高级架构师。
用 AI 解决真实问题的实战派，不聊虚的，只分享“有用”的 AI 经验。

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