年初，美国南加州大学通过官网宣布了一个令人震惊的消息：2024秋季学期关闭部分计算机科学硕士专业。

随之而来的讨论是：AI时代，有没有必要学习编程？孩子现在学什么长大后才不至于被AI取代？

当大部分家长茫然不知所措的时候，李江更坚定了自己的想法。

这位国内AI领域的顶尖科学家是技术革命的受益者，面对汹涌而来的AI浪潮，他为两个孩子做了明确的规划：除了运动，All in AI！

12岁的儿子 用AI做了一款游戏

李江是国内一家上市公司的AI负责人，同时是中国美术学院视觉中国协同创新中心客座教授，主要负责中心AIGC视觉艺术创新方向的研究。

他有两个孩子，12岁的儿子李吉深和14岁的女儿李吉涵。

“这个是减速的”“这里是加分的”……最近，儿子李吉深兴致勃勃地向李江夫妇展示自己刚设计制作的一款游戏，并演示了测试过程。

这款叫“躲避蓝猫”的游戏，做出来的效果让李江感到了一丝惊艳。

这不是儿子用代码一行行敲出来的。实际上，李吉深没有系统学习过编程。他的设计创作过程借助了一款叫GPT generate Python的AI大模型工具，通过对大模型提出指令就完成了游戏框架的搭建、游戏规则的制定。

平时不赞成两个孩子玩游戏的李江，并不反对他们用AI工具自己上手创作游戏。

他说，游戏设计和制作过程考验的是设计者的逻辑思维和策略，原本需要设计者用编程软件一个代码一个代码敲出来，但有了AI工具，编程所需知识和经验被封装进大模型。创作一款新的游戏，现在需要的是创意和实现策略，并通过自然语言指挥大模型进行代码生成，快速完成游戏制作流程。

在制作这款游戏的过程中，李江发现儿子在深入了解游戏的运行机制后，渐渐对其他游戏失去了兴趣。

鼓励孩子用AI写作文和发朋友圈

能用AI做一款游戏，说明李吉深平时对AI工具有了深入的了解和掌握。从ChatGPT横空出世以来，李江对两个孩子和AI的态度大胆且激进：除了打网球，不管是生活还是学习，能用AI就多用AI。

这事到了什么程度？

正在上初一的李吉深有一篇语文单元作文，就是和AI共创完成的。

用AI写作文会不会“机器感”很重？万一让老师发现不是本人写的怎么办？可能很多家长有这样或那样的担忧，李江却认为，用AI写好一篇初中作文不仅需要策略，也考验作者对AI的了解，是个费时费力的过程。

比如内容要符合初一这个年龄段的语言习惯和知识体量，不能过于生硬或优美，也不能让老师看出破绽，还能打出80分左右的分数。这些细节是一个反复使用提示词，再由AI大模型进行预测和生成的过程。

除了写作文，AI已经成为姐弟俩生活里的超级助手。和老师聊天用AI，发朋友圈之前试着先用AI生成文案，直到满意后再发布，点赞量确实得到了大大提升。

学会和AI共存，用AI参与的方式做大部分事情，这是父亲李江的教育理念，因为他认为“现在不学习，以后就要被教育”。

接下来孩子到底该学什么？怎么学？

如果要问14岁的李吉涵长大了想做什么，她每次的答案都很坚定：成为一名顶级职业网球运动员。

事实上，年纪轻轻的她已经在成为顶级网球运动员的路上一路狂奔。今年1月，未满14周岁的她参加了世界锦标赛（ITF青少年巡回赛），并获ITF斯里兰卡站女双亚军。

目前，她的ITF Junior国际排名在13岁中国籍选手中位列第三。今年，小姑娘的计划是参加14场全球范围的世界青少年锦标赛。

李吉涵的网球职业运动员路线，也是李江对姐弟俩未来规划的一部分。

对未知的未来，我们的孩子到底应该学什么？研究AI出身的李江，将姐弟俩的日常学习和生活分解为四个维度：学术、外语、运动和AI。

女儿最喜欢的网球，其实也是非常烧脑的脑力活动。

“像李娜这样的顶级运动员，每一次挥拍，大脑就做了1000次的计算和决策。”李江说，所以高水平网球运动员所具备的不仅仅是体魄，还有专注力，以及处理复杂策略的能力。大家常说的藤校，就是美国大学常春藤体育联盟学校的简称。

学术，也可以理解为课内的基础知识。不过相对于追求单科知识的成绩，李江认为，接下来AI的时代，多学科基础知识形成交叉知识的能力更为重要。

对于要不要学习外语，李江的回答是肯定的。掌握了一门外语，并不是为了考一个高分，甚至也不是为了交流的方便，更为重要的作用是可以激发大脑，让思维变得更复杂和更加聪明。

李江说，人脑就像ChatGPT，输入的文字量越大，单词越多，大脑突触建立的链接就越多，人脑越聪明，“这也是美国一些私立学校要求学习三门语言的原因”。

未来淘汰你的不是AI

而是熟练使用AI的人

“随着AI进入千行百业，接下来很多知识型的岗位，会逐渐被AI取代。因为对企业来说，投入成本是一次性的，使用AI员工的边际成本接近于0。”去年以来，李江看到国内很多企业开始拥抱AI，越来越多岗位被AI替代，许多基础岗位的人员面临转型。

他表示，人类历史上经历了三次重要的AI革命：机器学习、深度学习以及现在的生成式人工智能时代。“前两次不像现在这一次，对人类的就业造成如此广泛的影响。”

机器学习时代，影响主要集中在高端制造业。“比如芯片制造，属于严格保密的行业，能使用技术的人本身就很少，所以对普通人的影响并不大。”

2000年左右开始的深度学习，应用最广的是人脸识别、车牌识别以及安防领域，这些技术大大方便了大家的生活和出行。但到了生成式人工智能时代，从一开始对文字的生成处理、代码的生成处理，到图片生成和视频三维生成，出现了之前很难实现的类人的能力，对人类工作的影响是颠覆式的。

但有一种人很难被AI替代，就是会处理复杂人际关系和做出复杂策略的人。“这是AI短期很难做到的。”李江说，这也是他对两个孩子培养的重要方向。

“未来淘汰一部分人类的不是AI，而是熟练使用AI的人。”李江说，“这背后是时代的变迁，因为底层逻辑已经完全变了。”