AI时代的教育应如何变革？

社会企业家欧文：下一代需要学习人工智能无法效仿的人类技能：创造力，创新，弹性，处理冲突、模棱两可和不确定性的能力等等。我们没有为此做好准备。

牛津大学(Oxford University)最近的一项研究预测，在未来20年，美国近一半工作岗位将面临自动化技术和计算机技术的威胁。尽管自工业革命以来，先进技术一直对人类的工作岗位虎视眈眈，但这次，被称为第四次工业革命的人工智能不仅仅针对体力工作，还有可能改变专业性工作的形态。

例如，法律科技现在已经可以用于整理和分析法律文件，其速度远远快于初级律师，成本却低得多。同样，日常的会计工作也逐渐让位于人工智能，导致更多初级员工失业。

不过，这种变化本身也创造了更多、更好的工作机会。保罗•德雷舍勒(Paul Drechsler)目前是英国工商业联合会(CBI)主席，同时也是招募高级人才从事教育行业的“先教书吧（Teach First）”组织的董事长。他对未来充满激情：就生产率和竞争力而言，“第四次工业革命是这个国家几十年内实现跨越式发展的最佳时机”。但他告诫称，“这种变化的速度将远远超过教育体系”。

人工智能时代要求我们的下一代掌握一套全新的技能才能获得最基本的生存，但这仍然不足以让他们在那样的一个世界出人头地。读写能力、计算能力、理科知识和外语都很重要，但它们有一个共同点：电脑在处理这些形式的显性知识方面将远远优于人类。

风险在于，教育体系培养出的人比二流电脑强不了多少，如果教育的重点仍然放在给下一代传播显性知识上，就会出现很多问题。

我们不否认，面对来自人工智能的挑战，我们需要培养更多掌握人工智能和电脑技术的专家，但我们同时需要培育人工智能无法效仿的技能，比如团队合作能力、领导能力、倾听能力、保持积极心态的能力、人际交往能力以及危机公关和冲突解决能力。

上述的这些技能都以隐性知识（而非显性知识）的形式影响着我们的日常生活。它们属于诀窍技能（know-how skills），而不是事实技能(know-what skills)。事实技能很容易传给下一代，而且容易衡量。诀窍技能则很难传递，也很难以某一种标准去衡量。

在雇主眼中雇员的就业能力差距很大，而人工智能只会扩大这种差距。麦肯锡公司(McKinsey)的一项调查发现，在解释公司里初级职位的空缺时，40%的雇主将缺乏技能列为理由。60%的雇主表示，就连高校毕业生也没有为职场做好准备。

英国目前对这些问题的回应力度不足以应对挑战。前教育大臣贝克勋爵(Lord Baker)一手设计的大学技术学院着重培养学生的就业能力，重点培养未来的工程师、技术员和科学家。在上一学年，只有1955名18岁的青年从这类学校毕业；相比英国总计77万的18岁人口，这只是九牛一毛。

与大学技术学院性质类似的“工作室学校”于2010年出现，旨在将工作经验融入职业教育和学术教育之中。在已开办的50所学校中，有16所已宣布计划关闭。这两种办学模式都与传统学校有显著不同，这使它们难以获得认可。

因此，我们不能指望脱离主流教育体系的新式学校引领变革。变革的力量必须来自于主流院校的内部，而且这种变革必须覆盖全部的学生，而不只是希望未来从事技术工作的那一部分。

由投行瑞银(UBS)、咨询公司普华永道(PwC)和超市Waitrose等雇主支持的慈善组织Enabling Enterprise，力求从低龄开始把就业能力技能纳入教学大纲。例如，5岁的孩子就可以学习诸如分享、按照顺序轮流做事等简单的团队合作，以完成简单任务。尽管该慈善组织表示结果看上去大有希望，但迄今只有275所学校选择与该组织合作。

教学质量评估和院校排名是教育变革的障碍。在商业领域，你衡量何种指标，你就会收获何种能力，在教育领域亦是如此。不管目前的学校问责机制如何变化，它始终以学校传授事实技能的能力（尤其是英语和数学）为衡量标准。评估学生8个科目成绩的Progress 8框架，并不直接衡量学生的就业能力。

Enabling Enterprise行政总裁汤姆•雷文斯克罗夫特(Tom Ravenscroft)对这种评估方式提出挑战：“我们正在强化这样一种观念：只要我们让孩子们学习到了一些知识，然后在考试中以某种方式一字不差地答了出来，似乎这样就能够帮助他们走向人生巅峰了。”

人工智能时代的成功需要我们让下一代学习甚至连人工智能都无法效仿的人类技能：创造力；创新；弹性；正确处理冲突、模糊性和不确定性。我们没有为此做好准备。我们甚至还没有开始做准备。

约•欧文(Jo Owen)是领导能力作者、演讲人和社会企业家。他是8家慈善组织的创始人，包括Teach First。

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