为什么物质丰富的现代，人们生存并没有变得容易，反而感觉越来越难了？
为探究这一问题，我们需要回顾历史，看看过去和今天有什么不同？
历史上，人类经历了多次工业革命。在每一次革命中，新工具的出现都对劳动力市场产生了结构性的冲击，迫使人们不得不调整自己的知识体系，以适应市场的新需求，而个体对新知识的学习速度，也直接决定了人们在每一次变革中所需承担的代价。
简要回顾一下，在前两次工业革命中「社会发生了什么变革」「个体的知识体系又被迫做出了哪些转型」。
在人类历史的大部分时期，生产效率的提升都十分平缓。但到了1760年至1840年这段时期，各类蒸汽机和纺织机纷纷问世。这些机器的效率远远超过了传统手工，并且机器的操作也不需要纺织技能，任何人都能很快学会。这导致很多传统手艺人失业，也催生了大量童工现象。
尽管当时的人们曾试图抵制机器的普及，但最终，传统手工还是被机械化生产所取代，大部分体力劳动也开始贬值，人们被迫去学习更偏重脑力的新知识，而没能及时重塑知识体系的个体被无情地淘汰。
「现代教育」的前身——「普鲁士教育制度」也正诞生于这样的时期。
大约30年后，从19世纪70年代到20世纪初，电力和内燃机的普及，将大规模生产线和专业化分工推向了新的高度。工人不必再掌握全面的技能，只需要精通某个环节的专业知识即可。这样的分工极大地提升了生产效率，使工厂商品变得更加亲民，走进了广大家庭，也改变了人类的生活模式，吸引人们纷纷涌入城市，在工厂谋求工作。但随着生产流程的日益机械化和专业化，对劳动者的知识要求也逐渐提高。
为了让人们快速实现知识体系的重塑，给工业化改造提供充足的劳动力，各国纷纷开始模仿普鲁士教育制度，建立自己的学校体系，渐渐让人们习惯了“先集中接受教育，再终身从事固定工作”的模式。与此同时，由于专业知识在生产过程中的重要性日益增强，工人获得了更多的议价权，进而催生出了大量的中产阶级。
随着20世纪60年代的到来，计算机和互联网技术逐渐崭露头角，开启了人类的信息时代。这些技术提供了前所未有的数据存储、处理和通信能力，不仅替代了传统的纸质媒介，还重塑了全人类的沟通与协作方式，因而又迅速将人类推向了智能时代，也就是我们今天所处的时代。面对新一轮的变革，人们同样不得不重塑自己的知识体系。
然而，在这一轮的变革中，却出现了一系列人类从未经历过的挑战，如「信息过载」「技术更新过快」以及「某些脑力工作贬值」等问题。若不妥善应对，工人们很可能会逐渐丧失由专业知识所赋予的议价能力，导致中产阶级数量的倒退，贫富差距增大。
首先是信息过载。高速的信息存储和通信，促成了信息的爆炸式增长，可也使人们每天都被无数的新闻、社交媒体、文章和视频所包围，无时无刻不受虚假信息和误导性内容的干扰。互联网也变成了一个暗藏危机的“数字丛林”。
很多人感到迷茫和焦虑，因为仅凭感觉，已经无法在这片“数字汪洋”中，准确找到自己所需的信息了，哪怕是24小时不间断地阅读，也无法处理这么多的信息。人们迫切需要一种新的办法，来甄别和筛选这些信息。
其次是技术的高速迭代。得益于高效的通信和协作方式，社会的发展速度突飞猛进，可也使学校的专业设置和所授的知识越来越落后于市场的真实需求，让高校毕业生面临更大的就业挑战。同时也意味着，更多的岗位会因技术迭代而面临淘汰风险，让不少中年工作者时刻承受着被裁员的压力。
在这样的背景下，终身学习已经不再是一个口号或建议，而是在这个时代中生存的必备能力。为了不被淘汰，人们必须持续地更新自己的知识体系。然而，传统的学习方式已经难以跟进工具的更新速度，尤其是对于学习能力和时间精力都大不如前的中年人而言，“用勤奋来补足效率”的学习策略已不再奏效。因此，人们亟需更科学的学习方式和更便捷的学习工具，来加快自己更新知识体系的速率。
最后是部分脑力劳动的贬值。人工智能技术的发展，让更多的脑力工作可以由AI所完成。不懂绘画的人，依靠AI可以生成漂亮的画作；不会编程的人，依靠AI可以生成合格的程序。这些对社会而言无疑是巨大的进步，可对不少工人来说，却意味着他们的赖以维生的工作正在贬值。
这种现象与第一次工业革命时期惊人的相似。当时机器取代了大部分体力劳动，人们被迫转向脑力劳动。如今很多脑力劳动也正被机器所取代，但棘手的是，这次人们不知道该转向哪类工作了，因为仅凭“体力”和“脑力”的工作划分，已经无法判断哪些工作更安全、更不容易被替代了。人们需要一种新的分类框架，对「脑力劳动」做更加精细的层次划分，来指导自己的职业选择。
总结一下，智能时代的至少有：「信息筛选困难」「需终身学习」「学习速度跟不上技术迭代」「部分脑力劳动贬值」等新挑战，导致人们难以再靠感觉来解决。
在前两次工业革命中，各国根据普鲁士教育制度演变而来的「现代教育」，对人们的知识体系重塑，提供了巨大的帮助。那么它能否帮助人们实现新时代下的「个人知识体系转型」？
恐怕「现代教育」在很多层面上都无法助力人们的新转型，甚至在特定情况下会成为束缚人们适应智能时代的枷锁。因为「现代教育」是针对前两次工业革命而设计的，对教育做出了特定的取舍。这些取舍适合过去，却不再适合当下。我们可以从以下三点进行简要分析：
为塑造学生的服从性，这套系统需要将学生从小置于一个不敢质疑老师、长辈和学校的环境中。虽然得到了“听话的孩子”，但久而久之也让其丧失了独立思考和验证结论的习惯，抑制了其批判性思维的发展。被这样培养出来的孩子，在当代可能更容易被职场PUA，忍受着不合理的安排和待遇却不敢发声，在人生大事上没有主见，过分依赖父母和权威，当然也更容易被伪装成权威的互联网信息所欺骗。
为节约教育普及的成本，这套系统需要将学生限制在教育大纲固定好的范围内进行评价，用统一的考试分数将学生分为优等和差等，忽略了学生在大纲之外的能力。虽然经济实惠地实现了人才的批量化生产，但久而久之也抑制了学生的多样性思维和创新能力。这样培养出来的孩子，由于较难看到其他路径，在当代更容易陷入“内卷”，追求广大人群都追逐的，但实际回报并不高的职业路径。
为高效地完成教学目标，这套系统需要按照统一的大纲和课表进行教授。虽会在短时间内得到明显的提升，但经历了长达十多年的被动灌输，学生的自主学习能力难免会退化。这实际上是一种“以渔换鱼”的做法。被这样培养出来的孩子，对学习的认识容易变得狭隘，被局限在校园和书本上，误以为学习就是“听讲和记忆老师的话”，认为所有知识都来自名为“科学”的权威组织，不知道如何从实践中创造知识，适应变化的能力也较为薄弱。
就拿该视频为例，很多人都会觉得，视频中提到的“学习能力”跟自己无关，因为自己已经离开学校，无需考试了。他们没意识到的是：练习开车是学习，在工作中磨练技能是学习，从生活中吸取教训也是学习，哪怕是玩游戏同样需要学习。只要我们与环境产生交互，学习就始终伴随着我们。学习的最终意义也不是学生所以为的考高分，而是为了更好的适应环境、更好的生存。
你会发现，被「现代教育」取舍掉的「批判性思维」「创新能力」和「自主学习能力」，恰恰就是适应智能时代所需要的能力。
但这并不意味着「现代教育」本身有错。事实上，「现代教育」在工业革命时期为各国的工业化进程做出了不可磨灭的贡献。考虑到当时的社会资源有限，想要广泛普及教育，流水线式的教育模式可能是最优选择。同时，工业化的早期，也需要大批“专业且服从”的工人，而对于当时的工人来说，基本上都可以靠一份工作维持终身，无需过多的创新能力和批判性思维就能很好地生存。从这个角度来看，现代教育非常契合那个时代的需求，只是并不完全适应今天的环境。
这就好比，尽管已经灭绝的猛犸象无法适应今天的地球，但在冰河时期却是演化得非常成功的一个物种。
可以将「整个社会」比作「一个人体」，把「社会中的个体」比作「人体内的干细胞」。那么现代教育就好比细胞的“单次特化培养”：使每个干细胞（类比每个人）都经过有选择的激发，特化为心脏细胞、神经细胞或骨骼细胞等，分配到所需的位置，而每个细胞的特化机会只有一次。考虑到以往社会的变化相对较缓，单次特化后的细胞，基本都可以在固定的位置工作至生命结束，因此现代教育适合当时的社会。
但在智能时代，市场和工具的变化异常迅猛，没有什么技能可以让一个人终生满足市场的需求，每个人都可能经历多次的转岗或转行。为此，就不得不需要一种全新的”细胞培养模式“，将每个干细胞（类比每个人）培养成「能够不断适应变化、可以持续学习」的“全能细胞”。
也就是，需要将「以教授既有知识为主」的教育模式，转换为「以教授自学能力为主」的教育模式。
既然如此，那我们不就可以通过推行这样的教育，来助力人们完成知识体系的转型了吗？就如同「普鲁士教育制度」在前两次工业革命中助力人们完成知识体系的转型那样。
实际上，人们早就意识到要教育改革了，近些年也一直在进行着改革，每次的大方向基本都是注重「批判性思维」「创新能力」「自主学习能力」，但成效有限。存在的障碍主要有两点：
第一点：人们还未能清晰地描述怎么改革。你可能觉得疑惑，前面不是已经描绘说“未来教育要注重批判思维、创新能力和学习能力” 了吗？这样改不就好了吗？但其实这些词汇都是非常模糊的概念。人人都在谈论它们，但每个人的理解都不相同。在没有明确定义的情况下，“创新”、“自主学习”都只是空洞的大词，并不是一个可以改革的具体方案。
拿“创新”一词来说。
苹果手机是创新吗？微信是创新吗？有人认为“对已有技术的组合”算“创新”。但也有人认为只有“创造全新的事物”才算“创新”。如果按照后者的定义，那「生成式AI」也能创造全新的事物，但我们的目标是去培养「AI替代不了的创新能力」，那该如何和「AI的创新」相区分呢？如何确保改革后所培养的是人类独特的创新，而不是机器的创新呢？
如果不能明确描述「要培养的创新」是什么，又怎么培养呢？
就拿“学习”一词来说。
如果一个人从未接触过专业教学，仅凭多次尝试，能够写小说，这是否可称为“学习”？
人们普遍认为记忆和模仿都是“学习”，例如，“记忆九九乘法表”“记忆古诗”都被归为“学习”。但为什么一个能够完成记忆任何内容的计算机不被普遍视为是在“学习”呢?还是说，只有人类的行为才能被称为学习？若是如此，那“能够学会作曲、绘画、写代码的机器学习”又算是什么？
再者，做题算“学习”吗？如果算，那同样能够做题的生成式AI，为何不被认为在学习？
更进一步，学习是否意味着必须记住所学的内容？如果某人阅读了英语语法，一条语法规则都没记住，但从此却能阅读英文句子了。这是否算作“学习”？反过来，如果某人背诵了所有的英语语法规则，却不能读懂英语句子，那他的行为还能否被视为“学习”？有些人可能会提出，真正的学习在于理解，那什么又是“理解”？上述的哪些行为算作“理解”呢？
你会发现，如果没有明确的理论依据来区分各种行为，我们甚至连「某个教学行为是不是要培养的学习」都判断不了，更别说培养“自学能力”和“终身学习”能力了。
第二点：既有利益运作模式会抵制规则的改动。
教育制度所影响的并非只有学生就业，它是一个关乎到学校、教师、家长等多方角色的庞大系统。该系统经过这么多年的沉淀，已经形成了一套相对稳定的利益模式。任何较大的规则变动，都可能因对现有平衡造成冲击，而受到阻力。
从学校和老师这边来看，教育制度的重大改革意味着教师需要重新接受培训、调整教学方法和课件，不仅会增加工作负担，还可能让多年经验和努力积累起来的优势被弱化。同时也意味着学校需要重新投入资源，对教材和配套设施进行更新，无疑会给学校的运营带来挑战。所以许多学校和教师面对改革都会持有一种谨慎，甚至是抵触的态度。
从家长和学生这边来看，教育系统一直都是实现阶级上升的一种重要途经，对改革也容易持怀疑或担忧的态度，更愿意走自己所熟悉和能够理解的老路。更何况，很多家长和学生已经为现有升学制度付出了巨大的努力和投入，难免会担心在新制度下失去已经积累的竞争优势。
因此，我们不能期望教育改革会在短时间内带来显著的成效。或许，只有当面临严重的青年就业困境和经济增长放缓的压力时，改革才得以真正步入快车道。这也暗示了一个现实：对于那些希望自己或孩子能够超越现有教育框架的家庭，还需要依靠自身的主动改变，不能单纯等待着制度的变革。
总结一下：
1、今天的人们需要更多知识在市场中生存，但随着市场变化的加速，传统的“单次特化”培养模式，已经不足以支撑个体适应新技术的需求，因此个体的生存也会愈加困难。
2、要根本性地应对这一问题，需要社会改变对个体的培养模式，但这种系统性改变往往需要很长时间，因此，在当前，个体只能依赖于自身的主动改变，设法加快自己对新知识的吸收效率，以适应飞速变化的环境。
YJango：感谢大家观看
