【新一轮AI来了】梦秋对谈点猫科技李天驰：编程教育就是在培养新AI时代的人才

编者按

AIGC爆火出圈引发了一系列关于新一轮AI技术的讨论，有人兴奋于底层大模型技术迭代带来的生产力大幅提升，有人担心会因为AIGC强大的生成能力失去工作，甚至，还有关于人类未来是否会被AI替代的恐慌。清流资本认为，新AI技术的出现是令人兴奋的，但是，技术真正落地到实际场景也需要时间，与其对未知的未来过度反应，不如冷静地坐下来看看，新一轮 AI 技术到底给人类带来了什么。

清流资本推出【新一轮AI来了】对谈栏目，由清流资本创始合伙人王梦秋1v1对谈清流投资的科技企业创始人，探讨新一轮AI技术的进展、时间节奏、可能的应用场景，以及，随着我们进入新AI时代，与AI共存的人类会是什么样的？

嘉宾简介：

李天驰是点猫科技创始人兼CEO，致力于科技教育普及事业。2013年毕业于山东大学，先后就读于巴黎十一大、柏林工业大学。2015年，与合伙人留学回国创办了点猫科技，累计已为40000余所学校提供服务，企业自研的图形化编程教育软件为多省市自治区的中小学编程教育教材提供了支持。李天驰曾荣登“福布斯亚洲30岁以下精英榜”，《财富》“40位40岁以下商界精英”榜单，获评《麻省理工科技评论》35位35岁以下青年科技创新者，获授“深圳青年五四奖章”。2019年，李天驰先后被聘为全国信息技术标准化委员会专家、中国青少年科技辅导协会第七届理事会理事、中国人工智能学会中小学工委会副秘书长、深圳市南山区青年企业家协会常务副会长。2020年，李天驰获“十大深圳好青年”称号，2021年，荣获深圳青年科技奖。2022年，荣获吴文俊人工智能科学技术奖。

点猫科技始终致力于为国产操作系统构建面向未来和独立自主的创新应用生态，致力于为每一所学校、每一个学生及家庭提供简单高效的编程创作体验和专业服务，让机构、学校可以更加高效、高质开展编程及人工智能素质教育，让个人创作变得更加轻松、快乐，专注教育创新，践行教育使命。

AICG降低了小朋友学习编程的门槛

王梦秋：Hello，大家好，我是梦秋，这里是清流资本的播客节目【新一轮AI来了】。今天我对谈的嘉宾是点猫科技的创始人李天驰，我们将探讨新一轮 AI技术的进展，AI将如何reshape我们的工作流程和人才模型。尤其是随着我们进入新的AI时代，未来与 AI 共存的人类将需要什么样的能力和素质。

李天驰：哈喽，大家好，我是点猫科技创始人兼 CEO李天驰。点猫科技是2015年成立的一家科技公司，旗下教育品牌叫编程猫，2015年我从欧洲回来创立这个品牌，到现在我们都是围绕着青少年的科技教育开展业务。最近ChatGPT、OpenAI等这些 AIGC的生成式人工智能技术引起了大家新一轮关注，很多人也在跟我们交流，在这样一个人工智能时代之下，我们的教育要何去何从？今天也特别开心能跟梦秋总、跟大家一起去分享，探讨一下未来的教育应该怎样去做。

王梦秋：你怎么看待这一轮AI的技术进展？跟咱们公司业务有什么关系？

李天驰：我觉得这一轮AI跟上一轮AI很重大的区别就是——AI学会创造了。上一波AI AlphaGo在2016年就已经引起了社会上很大的轰动。但那个时候AI 能做的主流的事情还是进行一些策略分析、个性化推送的技术，包括视频的安防、声音的识别等，它更多的可能还是比较底层的一些技能。今天我们看到AI可以去作图、作曲、写文本，会自我创造。

对我们最大的影响从两个层面来讲。第一个层面，我们公司的slogan叫“让孩子享受创造的乐趣”，我们教小孩子编程，其实很大程度上在做两个事情：一个是激发他们对创造的兴趣、好奇心、探求欲，另一个是培养他们利用数字化的手段去解决问题的能力，这两个都让孩子拥有了更先进的工具和武器来去升级。

另一个层面，原来这些孩子用编程，不管是做小程序，还是做游戏产品，其实小朋友能做的东西是比较粗糙的。但今天在这样一个AIGC的工具应用可能性之下，他们能做的产品的丰富度非常非常的大。原来比如说他想做一个飞机大战这种游戏，你让他去画一个飞机、画一个炮弹出来，其实是很难的。但今天，小朋友只要很简单地说，我要一个黄色的飞机，他可能长成一个鸟的样子，或者长成一只猫的样子，长成whatever，电脑就可以给他这样的一个工具自动生成的素材。在代码上他也可以得到一定的辅助。比如说这个小朋友写了一个脚本，运行时会经常碰到障碍，那这个障碍出现在什么地方原来我们是通过老师去给他进行反馈，那今天（我们用了AI以后）整个的效率就会大大地提升。所以在这个层面上来说，小朋友的创作门槛进一步拉低了，他的创作的丰富度和深度可以进一步打开，从而更好地激发他的好奇心和探求欲。我一直觉得，原来对他们来说学编程最大的（难点）还是在准入门槛上。

王梦秋：所以现在咱们教小朋友编程的这些课程或者软件平台里面，已经集成了AIGC的这些工具了吗？比如你刚才说的生成素材、用AIGC来补齐代码等，这些工具已经有了吗？

李天驰：今年其实我们的平台都已经有了，但是它迭代到课程我们还在进一步研究，从一个创作工具怎样变成一个课程体系，这个是我们跟业界一直探讨的。原来少儿编程更多的是依据数据结构和算法这个体系在发展，那我觉得（AI）这种新的东西出来以后，它必然要往人工智能的体验、使用、创造这个角度去发展。所以在今天来看，我觉得我们面临一个非常大的机遇和挑战都并存的地方其实是，AIGC来了，小朋友的很多的可能性打开了，我们应该怎么样去设计这些课程，能让他更好地对学习感兴趣。 

新AI时代的人才需要具备批判性思维

王梦秋：如果coding这件事情本身，尤其是比较标准的这些东西已经很大程度上由AI来替代了，那小朋友们在编程过程中学习的到底是什么？他未来学习的重点是什么？

李天驰：您这个问题特别好。从儿童编程、青少年编程诞生之初，一直到现在，业界一直在探讨。编程教育的核心是教小朋友computational thinking，也就是计算思维。那计算思维的核心就是把问题抽象出来，怎么样去为抽象起来的问题去设计一些解决的算法和路径。在我们看来，要更好地培养孩子的好奇心，同时也要培养他们利用数字化手段去解决问题的能力。创业这8年来，我们一直强调编程教育最重要的不是教孩子编程，而是教他怎么样去利用今天有的算力工具、数字化手段，怎么样拆解问题、抽象问题、解决问题——这是最核心的。

王梦秋：未来编程教育更会focus在小朋友去思考、去设计、去梳理逻辑的这个角度，而不是说去学习 know how这件事情，比如怎么能写一段正确的代码。未来的重点是怎么描述一个正确的逻辑。比如说我想做一个游戏，怎么去创造中间的游戏逻辑、游戏画面才是最重要的。

李天驰：对，今天这个时间点之下，计算思维的重要性进一步提升了。因为利用这些手段去解决问题和不利用这些手段去解决问题，二者的效率差距太大了。今天在我们的工作领域已经是这样了，未来更可预见，能很好地利用这一波工具红利去进行工作的人在职场上会如虎添翼。对于小朋友来说也是一样，能借助这些东西去提升学习兴趣，提升解决问题的能力，对他们的整个人生也会有非常不一样的改变。

王梦秋：其实今天最核心就是想跟你聊这个问题。这一波 AI 起来之后，这个社会需要的人的能力跟现在有什么不一样？刚才已经说了，编程教育在这一波AI技术的加持下，未来的教育重点会更focus在本来就想帮小朋友们建立的世界观、逻辑观。但回归日常的教育，尤其是咱们中国的教育，其实很大程度上强调小孩们要先记住很多东西，考试的内容也全都是这些。在这方面，你觉得未来会有很大的变化吗？

李天驰：我觉得原来所谓的优秀人才的模板，基本上还是古时候说的“博闻强识”。看的很多，能记住很多。其实跟电脑很像，比如我是个硬盘，能存储很多的材料。那今天已经是云盘时代了，不是硬盘时代了。很大的挑战来自于，怎么去把知识的应用场景从“学以做题”切换到“学以致用”，真正能把这些知识用起来，实现创新性人才的培养。

我觉得两点特别重要，一个是质疑的能力、犯错误的能力，要敢于去犯错误，他要有勇气和智慧去犯错误。原来所有的教育是关于成功的，关于怎么做对题的。今天在很多先进技术之下，很多创始人，无论是OpenAI的Sam Altman，还是Elon Musk，还是其他人，他们身上的特点（都很一致）。前不久Elon Musk的大火箭爆炸了，发射失败了，Elon Musk发了个Twitter说“We learned a lot.”——我们从中学到了很多东西。就是要从这一次次的失败里去迭代我们的东西。原来强调做题的准确率，这个是要去改过来的，要从对100分的无限的渴求和追求，过渡到去欣赏一些失败，去鼓励孩子敢于失败。

第二点，对这个时代的孩子来说，批判性思维变得特别重要。AIGC的能力特别强，也带来一个后果。前不久我在跟一个科普领域的网红博主聊，他们最近在做科普打假，辨别网上有哪些视频、动物是P出来的，哪些植物是不存在的。因为网上有很多这种素材，例如说观音又播撒种子了这东西是假的。

王梦秋：种下一只编程猫就会长出来10个编程猫。

李天驰：但今天这个工作变得特别难，因为AI生成的东西已经以假乱真了。这背后反映的是一个群体的批判性思维的缺失。对这一代的孩子来说，AIGC是个很好的工具，但是它会带来信息的冗余。

王梦秋：你需要更有能力去辨别真假。

李天驰：是的。互联网时代已经带来足够多的冗余信息了，在这个时代之下更是几何倍数的增加。那么，怎么样在信息里去筛选、寻找到有用的信息、进而把它引入知识库，让自己得到更好的发展。对这一代的儿童、青少年、职场人来说，这是AI技术带来的必然挑战，也是我们要去适应的。

未来学习知识一定是兴趣驱动

王梦秋：你认为怎么才能够去培养未来人才的challenging的思维和辨别真伪的能力？未来，眼见不一定为实了，甚至很多现在可以在法律上成为证据的东西，未来也不成立了。很多时候AI没有intensively输出虚假信息，但它自己也辨别不了幻觉，这个问题恐怕很难解决。

李天驰：对，要解决的话肯定是个非常长时间的事情，但怎么促进这个事情？我们从三个方面来看，一个是家庭层面，一个是学校层面，一个是社会层面。

在家庭的层面，在培养敢于质疑的精神，包括批判性思维这几点上，家长需要转变自身观念，适应当下社会。

在学校的层面，当前我们国家很多学校在进行探索，无论是跨学科学习、学科融合，还是项目式学习等，他们也很想去做这个事情。最大的挑战在于老师。我们每年大概培训15万名老师，老师是最核心的抓手，毕竟只有老师认可了这样的理念和方向，并在教学里去执行，学生才有更大的可能被改变，学校是非常重要的一环。

社会层面，主要涉及政策法规的制定，这个是在慢慢完善的过程中。综合这三个层面，在1-2年间，整体变化肯定不大，但是5-10年，我还是相信它会往好的方向去发展。

王梦秋：那你觉得未来的人类具备知识这件事情还是必要的吗？

李天驰：对，这也就是我们刚刚谈的那个事情：有了云盘以后，硬盘还要这么大吗？我认为知识要区分开来，怎样去使用云盘也是一个非常好的知识。只不过我们原来强调“博闻强识”。就像在计算器诞生之前，速算的能力、心算的能力、打算盘的能力非常重要。但（计算器）诞生以后，这些能力就没有那么重要了。我怀疑Elon Musk和Sam Altman可能在算那个（算九九乘法表可能也不太行）。

王梦秋：但是这中间有一个分区，死记硬背应该不太重要。刚才你提到一个很好的点，就是要具备 challenge的能力，但是challenge的前提是能够提出make sense的问题，对吧？

李天驰：对。

王梦秋：能提出make sense的问题的前提仍然是要具备知识，甚至更进一步应该要有常识，这个常识并不一定需要记住，但是通过学习这些东西，能建立起来。比如，Elon Musk和Sam Altman算四则运算未必更快。但是他们对数字是敏感的，对数字的敏感性通过学习的过程去建立。可能最后得到的结果并不是能够很快地算出来一道算数题，但是看到这个东西的时候能判断这个数字是正确还是不正确。 

李天驰：我觉得培养模式会发生变化，原来所谓的“博闻强识”更像是拿着戒尺赶着你去读、去写，因为那个知识很枯燥。他们不是因为不聪明或者对知识不感兴趣，而是觉得这东西有什么用？就是doesn’t make sense。背乘法表有什么意义？

跟我们业务有点关系，你看他们俩（Elon Musk 和Sam Altman）很小就开始编程。本质上他们对数字的敏感是从兴趣出发的。将来知识一定是非常重要的，但是学习知识的方法一定会发生很大的迭代。逼着去做题是做不出这种人的。所以我们培养不起来这样的一些天才，肯定要从兴趣出发。将来学习知识一定是越来越由兴趣去驱动，而不再是像以前一样死记硬背，拿着扫帚去打孩子，去逼着他做题，培养出来的。

王梦秋：对，像小孩学编程其实是一个很好的建立所谓的comment sense（的方式 ）。因为每个小孩都受兴趣驱动去创造，想去创造东西是人类的天性。因此后天的引导非常重要：是去遏制创造天性，还是说是用一种很好的方法（加以引导）。编程其实是一个不错的引导孩子的方法和途径。

这波AI出来之后，你们有观察到，越来越多的家长更加重视编程了吗？

李天驰：更多的家长倾向于认为AI出来了，孩子要赶紧去适应它、去学习一下，但其实也有少数不同的声音，比如这个东西出来了我们还学编程干什么？两面的声音都会有，从我们的角度，我们可以去给他解释计算思维、创造力的培养等。

但任何一个新的东西出来，都会同时为这个产业带来机遇和挑战。但是家长有时候是很无助的，他陷在周边的传言圈里，身边有个小圈子，大家怎么说就更倾向于去做那个决策，因为大部分家长其实并不具备critical thinking的能力。

王梦秋：那咱们会做什么？

李天驰：其实我们在很多四五线的地方去做这种（普及科技教育）工作，它是一个非常长期的工作。不是说今天技术来了，你们要去接受它，它不是这么一个过程，而是一个很漫长的过程。我们能做的就是在商业闭环里为家长普及科技对未来的改变和对孩子未来成长的重要性，这本身就是我们商业闭环的一部分。我们基于商业闭环的能力下，完成对家长观念的一点一点的输入。我们其实只能做输入。

王梦秋：明白，在科教兴国的大主题下，编程猫一直在做科普，只是原来的科普行为大多是针对儿童的，现在可能需要花更多精力为家长做一些事情。

李天驰：对，这是我们的商业闭环里边是必须要去对家长做的。

王梦秋：之前我有很多朋友不是我们这个行业的，但是一旦给他们show，比如说midjourney能够做什么了、ChatGPT能做什么了，他们都非常震惊，甚至眼里出现了恐慌。其实让他们知道这件事情已经很重要了，比如很多四五线城市的家长根本不知道这个事情。第一步就是让他们更加了解现在AI的能力已经远超之前的固有印象。

我们刚刚聊了个未来的人才的模型，核心有两点，一个是通识教育仍然是非常重要的，它用来培养小孩的、未来人才的常识。常识是具备challenging问题的基础，能提出challenging的问题是创造的基础。

AI技术的迭代还不够快

王梦秋：你刚才提到，AI工具能够显著提升公司的运作效率。它现在在咱们的课程制作上还有什么用途吗？

李天驰：现在所有的公司应该都发现了，（AI工具）在设计上是非常好用的，比如海报的生成等。对我们来说，在海报生成之外AI还涉及课程的制作。

比如在剧本和文本的生成。我们是游戏化教育，在小孩子看来每一节课都是看一个故事。原来每个人生成的故事的质量即剧本的质量参差不齐。这种小剧本其实是非常标品、非常结构化的：一开始几个人物出场，然后他们发生了一些事情、遇到了一些问题，之后是通过数字化的手段怎么样去解决，最后有一个结尾。它是非常结构化的设计，所以剧本的创作可以大量应用（AI工具）。

剧本出来了以后，相应的场景、素材我们原来是原画师在画。像这种素材，AI今天其实是做得非常好的，虽然没有完全替代原画师的工作，但是AI可以为他们提供很多灵感、很多帮助，让他们把原始的东西出产得非常方便。包括数字人录播的生成与制造，AI在全环节内做了很多。

王梦秋：现在编程猫负责讲课的老师们使用AI工具了吗？

李天驰：在。讲课的老师其实是用它帮助自己做非常高频的工作——批改编程。

王梦秋：OK，那就copilot了。哈哈哈。

李天驰：原来老师们最多的时间主要花费在帮助小朋友debug。今天AIGC给他们的工作带来了很大帮助。我看可汗学院的Khanmigo基于OpenAI去做了一个，能把一个问题分拆成很多的步骤来教小孩子学数学的东西，我们最近也在探索这一块。今天我们是让它帮助老师改代码、debug，但有没有可能当知道这个错误了之后，再沿着这个错误去找知识图谱，把知识点给孩子发过去，一步一步地引领它跟孩子对话。（如果可以实现）接下来必然是人均服务半径的大幅扩增，由此带来商业效率的显著提升。

王梦秋：这波AI我们现在看到每天都有一些新的技术迭代在发生，比我们之前观察到的任何一次技术浪潮的迭代速度都要快，你会worry发展下去会出现什么比较差的情况吗？

李天驰：对企业的经营者来说，我们是嫌它不够快，AI很多技术（迭代）都非常的快，但我们用的时候又发现还不够快、还不够好，（实际使用效果）还差挺远的。但长远来看，它肯定会非常非常快速地迭代。

我始终对AI的治理有很强的信心。我们有非常多的出色的专家学者，无论海内外都在共同去探讨这个问题。并且，全世界范围来讲，我们的国家机器、法律等等还会起到很重要的干预作用。所以我对整个大方向的前进没有太强的焦虑，还是相信它能够把事情指向一个正确的方向。

王梦秋：OK，我今天想聊的就是这些，多谢天驰。

李天驰：好，谢谢梦秋。