"คำตอบที่ถูกต้อง" มากกว่า "วิธีการเรียนรู้" : "การเรียนรู้วิธีการเรียนรู้" จะกลายเป็นทักษะที่แข็งแกร่งที่สุด — ในโลกที่ AI พัฒนาเป็นรายสัปดาห์ คนควรฝึกฝนอะไร

ยุคที่การ "เรียนรู้วิธีการเรียนรู้" กลายเป็นอาวุธ — ข้อเสนอของฮาซาบิสที่เจาะลึกถึงแก่นแท้ของ "จุดแข็งของมนุษย์"

ที่เชิงอะโครโพลิสในเอเธนส์ โรงละครโรมันโบราณ ที่นั่นซีอีโอของ Google DeepMind, เดมิส ฮาซาบิส กล่าวว่าทักษะที่จำเป็นที่สุดสำหรับคนรุ่นต่อไปคือ "การเรียนรู้วิธีการเรียนรู้ (learning how to learn)" ในยุคที่ AI พัฒนาอย่างรวดเร็วและเปลี่ยนแปลงความรู้พื้นฐานในทุกสัปดาห์ การพึ่งพาทักษะเฉพาะทางเพียงอย่างเดียวจะหมดอายุอย่างรวดเร็ว นั่นคือเหตุผลที่ "พลังในการเรียนรู้ซ้ำ" กลายเป็นประกันสำหรับอาชีพและเป็นการเพิ่มโอกาส — เขาเน้นย้ำAP News

ฮาซาบิสกล่าวถึงความเป็นไปได้ที่ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) จะมาถึงภายใน10 ปีและมองว่าอาชีพและการศึกษาจะถูกออกแบบใหม่ตั้งแต่พื้นฐาน สิ่งที่จำเป็นคือ "เมตาสกิล" ที่ข้ามขอบเขตของวิชาคณิตศาสตร์และมนุษยศาสตร์ ความสามารถในการออกแบบกระบวนการเรียนรู้ที่เหมาะสมที่สุดด้วยตนเองเมื่อเข้าสู่หัวข้อใหม่และการปรับตัวซ้ำ ๆ — นี่คือพลังขับเคลื่อนที่ทำให้มนุษย์ก้าวไปข้างหน้าใน "ยุคแห่งการเปลี่ยนแปลง"AP News

ในทางกลับกัน หากประโยชน์ที่เกิดจากการเปลี่ยนแปลงไม่กระจายอย่างยุติธรรมในสังคม จะเกิดการต่อต้านและความแตกแยกอย่างรุนแรง นายกรัฐมนตรีมิตโซทาคิสของกรีซเตือนในที่เดียวกันว่า "ความมั่งคั่งของเทคโนโลยีขนาดใหญ่ที่กระจุกตัวอยู่ในบางส่วนจะกลายเป็นแหล่งเพาะพันธุ์ของความไม่สงบในสังคม" การนำ AI ไปใช้ในสังคมเป็นทั้ง "ปัญหาทางเทคโนโลยี" และ "ปัญหาทางระบบและการกระจาย"AP News

รางวัลโนเบลสาขาเคมีที่แสดงถึง "การถ่ายโอนการเรียนรู้"

ในปี 2024 ฮาซาบิสได้รับรางวัลโนเบลสาขาเคมีร่วมกับเพื่อนร่วมงาน จอห์น จัมเปอร์ และเดวิด เบเกอร์ เหตุผลในการได้รับรางวัลคือการพยากรณ์โครงสร้างโปรตีนโดย AI (AlphaFold) ความรู้ในด้านการคำนวณและการเรียนรู้ของเครื่องที่สร้างผลลัพธ์ข้ามสาขาวิทยาศาสตร์ชีวภาพ — นี่คือหลักฐานของการที่ "การเรียนรู้วิธีการเรียนรู้" ข้ามขอบเขตและถ่ายโอนAP NewsGoogle

ทำไม "การเรียนรู้วิธีการเรียนรู้" ถึงสำคัญในตอนนี้

• ครึ่งชีวิตของทักษะ: เมื่อ AI สร้างสรรค์ทำหน้าที่ค้นหา สรุป และสร้างต้นแบบของความรู้ ค่าในขั้นตอนที่ตายตัวจะลดลง ค่าเปลี่ยนไปอยู่ที่การกำหนดปัญหา การออกแบบเกณฑ์การประเมิน และการหมุนเวียนของวงจรการเรียนรู้ที่รวดเร็วAP News

• ความไม่สามารถคาดการณ์ได้: ตามที่ฮาซาบิสชี้ว่า "ไม่เพียงแต่ 10 ปีข้างหน้า แต่แม้แต่ไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้าก็ยากที่จะคาดการณ์" แผนการในอนาคตจะถูกแทนที่ด้วย "กลยุทธ์การเรียนรู้" แทนที่จะเป็น "สถานการณ์ที่แน่นอน"AP News

ข้อเสนอแนะสำหรับการศึกษาและองค์กร

1. หลักสูตร→เมตาหลักสูตร
   ไม่เพียงแค่การเรียนรู้เนื้อหา แต่ยังต้องระบุว่า "จะค้นหาอย่างไร ตั้งสมมติฐานอย่างไร และตรวจสอบอย่างไร" การประเมินไม่เพียงแค่ความถูกต้อง แต่ยังต้องให้ความสำคัญกับการมองเห็นกระบวนการเรียนรู้และคุณภาพของการตอบกลับตนเองAP News

2. ใช้ AI เป็น "โค้ชการเรียนรู้"
   ใช้ AI สร้างแบบฝึกหัดอัตโนมัติ, การจำลองการสอบปากเปล่า, การตอบกลับทันทีเพื่อเพิ่มความเร็วในการทำซ้ำของการเรียนรู้ การออกแบบคำสั่ง (prompt) เองเป็นเป้าหมายการเรียนรู้ เพื่อฝึกฝน "คุณภาพของคำถาม"

3. การเรียนรู้ข้ามขอบเขต
   การผสมผสานงานระหว่างซอฟต์แวร์×ชีววิทยา, การออกแบบ×สถิติ เพื่อฝึกการถ่ายโอนการเรียนรู้ ตัวอย่างของ AlphaFold แสดงให้เห็นว่าการพกพาวิธีการคือกุญแจสำคัญของนวัตกรรมGoogle DeepMind

4. การจัดเตรียม "OS การเรียนรู้"
   ออกแบบการเรียนรู้แบบสปรินต์ที่หมุนเวียน "การรวบรวม→การสรุป→การทดลอง→การทบทวน" ในระดับรายสัปดาห์ เก็บความรู้ในรูปแบบที่ค้นหาได้และการประเมินจะมีสองแกนคือผลลัพธ์＋บันทึกการเรียนรู้

ข้อโต้แย้งและข้อควรระวัง

"การเน้นการเรียนรู้วิธีการเรียนรู้" อาจถูกเข้าใจผิดว่าเป็นการละเลยพื้นฐาน แต่เมตาสกิลไม่ใช่ "ล้อช่วย" ที่อยู่บนพื้นฐานของความรู้พื้นฐาน แต่เป็นเครื่องยนต์ที่เร่งการสร้างพื้นฐานใหม่อย่างรวดเร็ว ควรใช้ AI ในการฝึกฝนการอ่าน การคำนวณ และการรู้เท่าทันข้อมูลใหม่ เพื่อปิดช่องว่างของความเข้าใจทันที นอกจากนี้ หากความกังวลของมิตโซทาคิสเป็นจริง การแบ่งแยกระหว่าง "ผู้ที่สามารถเรียนรู้ใหม่" และ "ผู้ที่ไม่สามารถเรียนรู้ใหม่" จะเพิ่มขึ้น การลงทุนสาธารณะและสื่อการเรียนรู้แบบเปิด และการจัดสรรเวลาเรียนรู้ขององค์กรจะเป็นสิ่งจำเป็นAP News

ปฏิกิริยาบนโซเชียลมีเดีย (สรุป)

• คำชม: "การเรียนรู้วิธีการเรียนรู้สำคัญกว่าการเขียนโค้ด" — อินฟลูเอนเซอร์ด้านเทคโนโลยีและโพสต์จากสื่อท้องถิ่นมีการตอบรับอย่างต่อเนื่อง (เช่น Local 4 WDIV และโพสต์ของ Evan Kirstel) ยิ่ง AI เปลี่ยนแปลงงานมากเท่าไร ความสามารถในการปรับตัวก็ยิ่งมีค่าสูงกว่าทักษะเฉพาะทางX (formerly Twitter)

• การแพร่กระจาย: สื่ออินเดียและบัญชีวิทยาศาสตร์อ้างอิง "การเรียนรู้วิธีการเรียนรู้" และแพร่กระจายออกไป สถานที่จัดงาน (เอเธนส์) และวลี "AI ที่เปลี่ยนแปลงทุกสัปดาห์" ถูกแชร์ซ้ำๆX (formerly Twitter)

• ความสงสัยและความเหนื่อยล้า: มีปฏิกิริยาจากผู้ที่เกี่ยวข้องกับการศึกษาว่า "อีกแล้วหรือ?" ความเหนื่อยล้าจากการที่กลายเป็นคำฮิตและคำถามเกี่ยวกับภาระการนำไปใช้ในห้องเรียนX (formerly Twitter)

• การให้บริบท: กระทู้ของผู้สื่อข่าวเองและโพสต์ข่าวสารที่แสดงแหล่งที่มาและกระตุ้นการอภิปราย ทำหน้าที่เป็นการยืนยันประเด็นสำคัญของบทความต้นฉบับX (formerly Twitter)
  
  

5 ขั้นตอนในการเริ่มต้น "การเรียนรู้วิธีการเรียนรู้" ทันที (คู่มือปฏิบัติย่อ)

1. การปรับปรุงคำถาม: ก่อนเรียนรู้ ให้กำหนด "อะไรที่ถือว่า 'ทำได้' " ในประโยคเดียว

2. การสร้างขนาดเล็ก: ใช้ AI ช่วยสร้าง "ผลิตภัณฑ์ขั้นต่ำที่จำเป็น (MVP)" ภายใน 30 นาที

3. การทดสอบตนเอง: ขอให้ AI สร้างการสอบปากเปล่าและระบุสาเหตุของคำตอบที่ผิด

4. การถ่ายโอน: ใช้ "ขั้นตอนเดียวกัน" กับปัญหาในสาขาอื่นและสังเกตว่ามันล้มเหลวที่ไหน

5. จังหวะรายสัปดาห์: หมุนเวียนการเรียนรู้แบบสปรินต์ (การวางแผน→การทดลอง→