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下午即兴做了一本AI通识课的学习手册：

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又基于这个手册，总结了一套理论——AI是经验提炼为模型（理论）的推手：

过去教写作、教画画、教作曲，“会做”本身就是稀缺能力，所以教学目标天然落在技能上。生成式 AI 把执行成本压到接近零之后，一个四年级学生可以在 30 秒内得到一首形似七律的东西。此时“会不会做”不再构成教学目标——因为答案是“谁都会”。

真正变得稀缺的是两件事：知道自己在做什么（意图是否清晰、是否值得做），以及判断做出来的东西好不好（审美与事实核查）。所以 AI 通识课的目标必须从“操作层”上移到“意图层 + 判断层”。这是造物螺旋的第一性问题，也是它为什么把“作者声明”和“发现错误”做成硬性关卡的根本原因。

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昨天晚上熊璋教授在讲座中把信息素养做了升级，构建了人工智能素养的四大维度：

我以为人工智能素养的基础是人机协同能力，这个能力至少包含三项基本功：提问力（从问中厘清需求、引导深度）、批判力（从批判中辨别真伪、反思偏见）、整合力（从整合中连接碎片、构建新知）。这些能力在7个造物任务中可以得以磨练。

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上述成果，也可以打包为Skill，上传至https://skill-ms.cn/skills。

如图所言，AI不仅是理论转化为实践的桥梁，也是经验提炼为模型的推手。