来源:市场资讯
(来源:陆向谦)
作者:赵老师
2026年5月,斯坦福商学院「View From the Top」讲座现场座无虚席。
台上站着的,是Anthropic联合创始人兼总裁Daniela Amodei。这家公司刚刚宣布年化营收突破300亿美金,正在以超过9000亿美金估值筹备新一轮融资,其在链上Pre-IPO市场的隐含估值竟然已经飙升至 1.2 万亿美元,是人类历史上增长最快的科技公司——Salesforce花了20年才做到300亿营收,Anthropic只用了不到3年。
但真正让全场安静的,不是这些数字。
主持人问了最后一个快问快答:「如果重新回到大学,你会选什么专业?」
Daniela想了一下,说:「我会再学一次英语文学(literature)。我知道这听起来很疯狂。但我就是喜欢读书。」
你没听错。全球最强AI公司的女掌门人,不是计算机科学家,不是工程师,不是数学博士。她本科读的是英语文学、政治学和音乐,毕业于加州大学圣克鲁兹分校(UCSC),2009年毕业。
她自嘲说:「拿着一个文学学位,没有任何技能,谁会雇我?」
家长圈看到这里肯定炸了。有人会问:「文科生怎么可能做AI?」也有人质疑:「这是不是个特例?」更多人焦虑的是:「那我孩子到底该学什么?」
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但你有没有想过一个更深层的问题:当全球最顶尖AI公司的联合创始人,明确告诉你她最看重的不是技术能力时——我们还在拼命把孩子往编程班、奥数班里塞,这到底是在帮孩子,还是在害孩子?
Daniela Amodei是谁?
先说说这个人的分量。
2025年,Fortune评选「全球最有权势女性」榜单,Daniela排名第一她和弟弟Dario Amodei(Anthropic CEO)在2021年带领7人团队从OpenAI离开,创立AnthropicAnthropic开发的Claude,是目前全球企业使用最广泛的AI模型之一。2025年初年化营收10亿美金,2026年4月已经突破300亿美金,15个月增长30倍公司估值从2021年创立时的几十亿美金,到2026年接近9000亿美金
这样一个人站在斯坦福的讲台上,说的不是技术趋势,不是商业策略,而是反复谈好奇心、谈人际能力、谈怎么用AI学习而不是用AI偷懒。
这些话,每一句都值得家长仔细听。
「通才优势」:被严重低估的AI时代生存模式
Daniela在演讲中反复用了一个词来形容自己:generalist(通才)。
什么是通才?
她原话是这么说的:「如果你翻我的简历,你可能会想——这位女士到底擅长什么?她没有法律学位,不是计算机科学家。但我认为有一种能力被严重低估了,那就是:跨领域学习的好奇心,加上无论在哪个领域都想要产生影响力的驱动力。」
看看她的职业路径:
2009年大学毕业 → 国际发展领域(全球健康项目)国会山政治助理 → 竞选团队2013年加入Stripe(当时只有40人的支付创业公司,现在估值950亿美金)在Stripe待了近6年,从招聘管理做到风控运营2018年加入OpenAI,担任安全与政策副总裁2021年联合创立Anthropic
文学→国际发展→政治→支付公司→AI研究→AI创业。
没有一条是直线。没有一步是「规划」出来的。
Daniela自己说得很清楚:「用『计划』这个词来形容我的路径,太抬举我了。我就是在每个阶段追着最让我兴奋、最可能产生影响力的事情跑。」
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为什么这很重要?
因为这条路径背后有一个规律:每一次「跨界」都在积累一种别人不具备的能力组合。
在Stripe,她学会了如何在高速增长的科技公司里做管理和运营。在国会山,她学会了如何在复杂的人际博弈中推动事情发生。在OpenAI,她第一次接触AI研究——但她的角色不是写代码,而是管人、管安全、管政策。
这些能力叠加在一起,让她成为了Anthropic不可替代的联合创始人。弟弟Dario负责技术方向,她负责一切技术之外的事情——团队管理、融资、安全政策、商业化。
硅谷教父马克·安德森也谈过类似的观点,他说未来要在至少两个领域很深,要做E型人才。Daniela在三个领域都很深——人际管理、商业运营和AI安全政策。这三个能力单拿出来都有人会,但组合在一起,全世界找不出第二个。
好奇心:AI时代唯一不会贬值的「硬通货」
Daniela加入OpenAI的时候,周围的人天天谈的是神经网络、Transformer架构、Scaling Laws。
她一句也听不懂。怎么办?
她的原话:「我就不停地问问题。问到我能听懂为止。关键是不要害怕技术。那些术语和行话一开始会让你头皮发麻,但如果你身边有足够耐心的人——我很幸运有这样的人——你就一直问,一直问,直到搞明白。」
然后她说了一句更关键的话:「同时,我很清楚自己的赛道在哪,他们的赛道在哪。我确实训练不出GPT-2或GPT-3,但我能做他们做不了的事。」
这里面有两层意思,每一层都值得家长记住。
第一层:好奇心是可以后天训练的。
Daniela不是天才,不是神童,没有从小学编程。她是一个英语文学专业的毕业生,靠着「不停问问题」这一个方法,在全世界最顶尖的AI研究实验室里站稳了脚跟。
她在Stripe的经历也说明了同样的道理——加入的时候这个公司只有40个人,没有人听说过。她国会山的朋友们都不理解:「你要去做什么?支付?」但她就是觉得这件事有意思,有影响力,就去了。
第二层:知道自己「不会什么」,比「会什么」更重要。
Daniela说的「know my lane(知道自己的赛道)」,本质上是一种元认知能力——我知道我能做什么,我知道我不能做什么,我知道怎么跟能做那些事的人合作。
这种能力,在AI时代会变得无比重要。因为AI什么都「会」一点,但AI不知道自己该做什么、不该做什么。能够判断方向、分配资源、做出取舍的人,才是真正稀缺的。
「好奇心是什么?就是你对世界有一种发自内心的『想知道』。这个东西不是考出来的,是从小保护出来的。你每次跟孩子说『别问了,好好做题』的时候,就在杀死这种好奇心。」
「认知惰性」:AI时代最大的隐形陷阱
Daniela在演讲中透露了一个数据,值得每个家长警惕。
Anthropic做了一项迄今为止全球最大规模的AI使用定性调研,访谈了81000人,包括Claude用户和其他AI工具用户。
调研发现了一个令人不安的现象——
很多人说AI让他们做到了以前做不到的事。Daniela举了自己的例子:「我用Claude搭了一个网站,过去我可能得花一年,而且会非常丑。」
但也有人描述了一种全新的感受。
Daniela的原话:「没有一个专门的词来形容它,但我觉得未来某种语言里可能会出现这个词。这种感觉是——『我不需要动脑了』。不是刷手机那种麻木,而是『我明明可以自己想清楚这个问题,我明明可以自己去查、去研究、去搞明白,但因为AI给答案太容易了,我就直接信了』。」
她接着说了一段我反复看了好几遍的话:
「我认为这才是人们对AI焦虑的真正来源。人类天生有一种对学习和探索的渴望。AI在某种程度上可以放大这种渴望,但如果使用不当,也会把它关掉。就好像你有一块肌肉,你可以锻炼它让它更强,也可以完全不用它让它萎缩。」
这是什么概念?连AI公司的总裁都在警告:AI可能会「关掉」你的大脑。
这就是我为什么一直强调,不是要不要让孩子用AI的问题,而是怎么用的问题。会出题的人是掌舵者,等答案的人是被淘汰者。
我见过太多这样的孩子了。你问他什么,他第一反应不是想,而是去搜。搜出来的答案他也不质疑,直接就用。长此以往,他的判断力、思考力会全面退化。10年后,这种孩子和那些从小保持独立思考习惯的孩子之间的差距,会是天壤之别。
学习模式 vs 作弊模式:用AI的两种截然不同的方式
认知惰性的问题怎么破?Daniela给了一个特别具体的解决方案。
她说Anthropic跟很多大学合作,发现学生使用AI有两种截然不同的方式——
第一种:作弊模式。
「你把作业扔进ChatGPT,它直接给你答案。这有个词来形容——叫作弊(cheating)。你觉得很爽,但你什么都没学到。」
第二种:学习模式。
「你用Claude的learning mode(学习模式),你说『我卡住了,这篇论文有个地方总觉得不对,但我说不清楚哪里不对』。Claude不会直接告诉你答案,它会像一个耐心的私人导师一样——了解你是谁,理解你为什么在学这门课——然后说,『我们要不要一起回去重新读那一段?换个角度讨论一下?』」
Daniela的判断非常明确:「第一种方式关掉你的大脑。第二种方式让你变得更聪明。我希望我们整个行业会选择做第二种,而不是第一种。」
这跟马克·安德森讲的「AI导师革命」是一回事,但Daniela说得更具体——关键不在于AI有多强,而在于你让AI扮演什么角色。
是直接给你答案的答题机?还是引导你思考的苏格拉底?
陆向谦实验室也一直在实践这个理念:「我们的学生遇到问题,不会让他们直接问AI『怎么做』,而是让他们先自己想10分钟,想出一个思路,哪怕是错的,然后再跟AI讨论『我这个思路哪里有问题』。这个区别看起来很小,但养成习惯之后,差距是巨大的。」
「所以家长们,从今天开始,教孩子一件事:拿到AI的回答之后,先问三个问题——这个对吗?为什么?有没有别的可能?这三个问题问习惯了,AI就是你的加速器。问不出来,AI就是你的拐杖,而且你永远扔不掉。」
Daniela自己就是这么用Claude的。她说她把自己下属多年的绩效反馈都上传到Claude里,让Claude帮她找规律:「Claude有时候会非常客气地跟我说,『你在这件事上好像过去一年都没有进步,也许你需要额外的辅导。』」
连千亿公司的总裁都在用AI给自己找缺点。这才是AI正确的打开方式。
人际能力升值5倍:AI时代什么才真正值钱?
演讲中,主持人问了一个所有家长都关心的问题:「AI时代,什么人类技能会变得更重要?」
Daniela没有说编程,没有说数学,没有说任何一个具体的技术方向。
她说的是:「人喜欢跟人在一起。我们是社会性动物。」
然后她举了一个医生的例子,我觉得这是整场演讲最有价值的一段——
「今天我们雇医生,核心看他的诊断能力——『你告诉我哪里出了问题,什么最可能是原因,需要做什么检查』。但AI很快就会在诊断方面超过大多数医生。」
「到那时候,真正重要的是什么?是医生能不能看着你的眼睛,理解你的感受,让你觉得有人在真正关心你。有大量医学研究表明,跟医生关系好的病人,临床效果明显更好。」
「未来,这种『床边关怀』(bedside manner)的重要性会是现在的5倍。因为你不再需要把它挤在7、8项考核标准里了——诊断交给AI,你就可以全心全意地做一个有温度的好医生。」
这是什么意思?
AI会接管「能力型」工作,但「人与人的连接」会变得越来越值钱。
不只是医生。Daniela提到软件开发也是同样的逻辑——
"CEO们经常在商务会议上悄悄问我:『我女儿在斯坦福读大二,本来要选计算机专业,现在还该选吗?』我的回答是:软件开发者会一直存在,但他们不会再写那么多代码了。很多手动编码的工作会被AI替代。但开发者跟产品经理沟通、理解客户需求、解释技术决策——这些工作反而会扩大。「
普通人加上AI,效率提升2倍。但顶尖人才加上AI,效率提升1000倍。区别不是谁代码写得好,而是谁对人、对需求、对方向的理解更深。
医生、律师、会计、程序员——这些『专业技能型』岗位都会被AI深度改造。但有一类能力永远不会被替代:理解他人、建立信任、在不确定中做出判断。这些能力的培养,必须从小开始,而且只能在真实的人际互动中练出来。补习班教不了这个。
如何培养AI时代真正需要的孩子?
看到这里,很多家长肯定在想:那我现在具体该怎么办?
结合Daniela的分享和陆向谦教授30年的实践,我给出三个可以今天就开始做的事。
第一:保护好奇心,比报任何班都重要。
Daniela的整个职业路径,核心驱动力就一个——好奇心。对国际发展好奇,就去做全球健康。对政治好奇,就去国会山。对技术好奇,就加入Stripe。对AI好奇,就去OpenAI。
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她在Anthropic招人也看这个:「我在科技行业见过的最优秀的人,共同点就是好奇、聪明、想学习、想帮忙。这些品质比任何学位都重要。」
陆教授的实践完全验证了这一点:「我们实验室有个13岁的学生,杭州禁止燃放烟花,她问了一个问题——『我能不能用电子设备做一个电子烟花?』然后她用AI辅助设计,真的把这个东西做出来了,还在比赛中拿了第一。这个孩子赢的不是知识量,而是那个『为什么不行』的好奇心。」
具体怎么做?每天晚饭时间,问孩子一个问题:「今天你最好奇的事情是什么?」不评价对错,不引导方向,就听他说。坚持三个月,你会发现孩子的好奇心在什么地方最旺盛。
那就是他的「玉」。找到了,就保护它、浇灌它、放大它。
第二:用「学习模式」而不是「作弊模式」使用AI,每天至少30分钟。
Daniela已经把答案说得很清楚了——AI可以是最好的私人导师,也可以是最大的大脑杀手。区别就在于你怎么用。
具体操作:
让孩子做完一道题后,把自己的思路讲给AI听,让AI找漏洞。不是让AI做题,是让AI当陪练。
遇到不懂的概念,不要问「这是什么意思」,而要问「能不能用我能理解的例子解释一下?然后出三道题考考我?」
关键指令:做完之后,让孩子问AI一句话——「我刚才的思考过程哪里有问题?下次我应该怎么想才更好?」
这个方法比请家教有效十倍。因为AI不会不好意思、不会嫌你烦、会无限次耐心地陪你把一个概念彻底搞懂。
第三:培养「跟人打交道」的能力,从家庭开始。
Daniela提到,她和弟弟Dario能合作成功,一个重要原因是「我们吵了快40年的架」。从小互相抢玩具,到现在一起管一家估值9000亿美金的公司,他们知道怎么吵架、怎么和好、怎么在分歧中找共识。
她选联合创始人的建议是:「创业之前,先一起去度个假。住同一个房间。如果回来你还想跟这个人在一起,那可以一起干。如果你需要一个假期来恢复这个假期,那大概不是对的人。」
这说明什么?跟人相处的能力不是天生的,是练出来的。
Daniela在演讲最后分享了一个故事。
当年她犹豫要不要离开OpenAI去创业的时候,打电话给一个朋友。朋友听完她的纠结,只说了一句话:
「我觉得你其实不需要跟我打这个电话,你心里已经知道答案了。」
看到这里我想说:
考试考的是别人的问题,人生考的是你自己的。
AI能帮你答别人的题,但帮不了你回答自己的。
教育最该做的事,是让孩子在面对人生选择的时候,心里已经有了方向。
专业会过时,代码会淘汰,学位会贬值。
但一个内心有方向感、有好奇心、有热爱的事的人,走到哪里都能找到路。
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