不久前，Google DeepMind 的首席执行员 Demis Hassabis 在一次公开场合中提醒年轻人，未来最重要的技能不是某个具体的专业，而是“学习如何学习”。这句话听来简单，却道出了人工智能浪潮下最深刻的挑战与出路。在一个变化越来越快，未来越来越难以预测的时代，真正决定一个人能否生存与突围的，不是掌握多少现成知识，而是能否快速更新自己，不断学习新事物。
人工智能的崛起，已经让世界看见了技能的保质期如何急速缩短。以翻译与写作为例，过去需要数年训练的功夫，如今一部生成式AI便能在几秒钟内完成初稿。客服岗位、基础编程，甚至新闻摘要，也正一步步被自动化取代。是的，传统的职业路径已经不再稳固，那种学一门手艺吃一辈子饭的时代已经一去不复返。今天在大学课堂上习的知识，可能在毕业几年后就被新科技淘汰。换句话说，竞争力不再来自于一次性的学历文凭，而是来自于持续学习的能力。
然而，回看国内的教育与职场环境，我们似乎尚未真正准备好迎接这种转变。长期以来，我们的教育制度以考试为主，学生被训练成答题机器，擅长背诵与应试，却缺乏独立探索和批判思维。大学课程也大多按部就班，鼓励学生遵循标准答案，却鲜少培养他们在未知中摸索的勇气。
等到毕业进入职场，许多人便把学习停留在领到文凭的那一刻，缺乏持续进修的动力。企业方面，培训制度往往流于形式，愿意真正投资员工再培训的雇主并不多。结果，这种氛围造成年轻人就业竞争力不足，企业人才难求，形成恶性循环。
所谓学习力，并不等于死记硬背，而是一种能够主动吸收、筛选、并应用新知识的能力。这是一种“元技能”（meta-skill），意味著它可以放大所有其他技能的效用。具备学习力的人，不但能掌握新工具，更能跨领域迁移，把人工智能运用到金融、医疗、教育或创意产业之中，也能在面对信息爆炸时辨别真伪，做出独立判断。换句话说，学习力就是面对未知的底气。
当然，学习力的培养不能只停留在口号层面。政策上，政府需要检视现有的培训基金，例如HRDF，是否能够灵活支持终身学习与跨领域再培训。教育体系则必须从中学到大学逐步改革，减少过度依赖考试的文化，让学生在课堂之外有更多自主探索的空间。企业也必须改变心态，不再把培训视为开支，而是视为投资。
若没有系统性的推动，所谓的终身学习很可能只是一纸空谈。更重要的是，学习机会必须公平，因为城乡差距与收入差异，都会决定一个人能否接触到新科技与新知识。如果这一层面被忽视，AI时代的数字鸿沟只会越来越大。
当然，除了宏观的政策与教育改革，我们在个人层面也能从日常生活开始培养学习力。例如，每天花一点时间阅读，哪怕只是几页书本或报纸，都能让大脑保持敏锐；不要害怕新工具，试著把AI当作助手，学习如何善用它。我们也可以刻意跨出舒适圈，尝试接触与自己专业无关的知识，这种跨界训练往往能激发新的想法。学习也不能只是被动吸收，必须通过写作、讲述或小项目来输出，把知识内化。与此同时，大家也不妨加入一些积极的学习社群或读书会，与家人、朋友或同事分享知识资源，让学习变得更有动力和乐趣。
人工智能不是洪水猛兽，它更像是一面镜子，放大了人与人之间的差距。粗浅来说，会学习的人，AI 会让他更强大；不会学习的人，AI则会让他更快被淘汰。与其追逐一时的热门技能，不如培养自己持续学习的能力。因为在AI时代，最终的竞争力很大程度将取决于学习力。
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