前两天刷到个视频号，教医学生用AI写文章，吃上DeepSeek的第一波红利。大部分逻辑是同意的，正如在上一篇所说，AI特别适合做Meta分析。但是我比较不同意的是，视频里说不要浪费时间学传统方法论，这些AI都可以一键生成。
过年期间，家中就职于教育系统的长辈，忧心忡忡评论：教育模式必须要变了，现在教师们拿到论文，根本无从分辨学生是在自己思考，还是做了AI小抄。
无独有偶，之前对接项目的某院校领导，也在烦恼数字化技术趋势下，牙科教育多大程度还要延续过往的传统项目。
当年口腔机器人出来，有惊叹体标题写道：牙医要被取代了。实际上，这只意味着牙医的“技能包”将与之前不同。
好比有了计算机固然可以淘汰了算盘，但依然要学习数学规则，这是运算的基础。隐适美早期推广中甩不掉的争议，即是未经正畸系统培训的牙医，完全依赖数字化方案，在临床造成的各种问题。
种植发展上也有类似现象。（静态）导板手术最早于欧洲出现，如今发展速度却落后于中国，除常规的国内起步晚、接受新技术快、规模化效应等原因，还有个因素是他们有心理阴影：导板刚面世时，大家都认为新技术可熨平学习曲线，结果因临床状况多变（如翻瓣/不翻瓣的高度差），引入导板失败率反而提升——种植老手情况不对，果断换自由手；新手经验不足，加之无从判断“叫停点”，犯下各种昂贵错误。
很多人都同意，面对AI，你要有提问的能力。同样的信息，不同的组合和侧重，答案就千差万别。
同时，不管什么行业，有明确的方向很重要，这点什么技术都取代不了。
畅销书作者Simon Sinek有个精妙的比喻：
想象某天早上，你看到隔壁邻居往车上搬行李，显然准备出门。
你问他：去哪？
他说：度假。
你问：哪里？
他说：度假。
……
Simon Sinek原义是说，很多公司致力于“增长”，却没有“愿景”，就好似开车没有目的地。
该比喻在技术上同样成立。包括AI在内的各种技术，可辅助我们更快达成工作。但这就像是“交通工具”，而非“目的地”。
未来，当AI编造趋向于无成本，伪造水平、与日俱增，批判性思考、价值判断变得更加重要。
我甚至觉得，未来大家都依赖AI，还愿意花点笨功夫钻研基础，配合技术的工具，才更有前途。
正如当年google风靡，理论上知识离大家更近，其实普及的是知识碎片。学习要从储存信息，转为构建框架。
当AI成为触手可得的“答案之书”，学习的意义便从寻找解法，到维护主体性：在算法的茧房里保有思想的野性，在即时的诱惑中找到批判的锋芒。
海德格尔说技术的本质是“解蔽”，而人，才是最大的“不可计算对象”。
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