摘要：当人工智能能快速生成答案、处理复杂运算时，人类的核心竞争力该往哪里去？刘嘉教授在《全球教育观》中提出的五大能力——研究、统计、逻辑、心理、修辞，或许正是答案。这些能力既承接了古希腊以来的教育智慧，又融入了现代文明的积淀，成为AGI时代不可替代的生存技能。

当人工智能能快速生成答案、处理复杂运算时，人类的核心竞争力该往哪里去？刘嘉教授在《全球教育观》中提出的五大能力——研究、统计、逻辑、心理、修辞，或许正是答案。这些能力既承接了古希腊以来的教育智慧，又融入了现代文明的积淀，成为AGI时代不可替代的生存技能。

研究：提出问题比找到答案更重要

管理学家彼得・德鲁克曾说：“最严重的错误不是错误的答案，而是错误的问题。”在AI能轻松给出答案的时代，提出正确问题的能力变得尤为关键。当年联结主义AI研究者辛顿的突破，正源于他跳出符号主义的框架，提出“如何让计算机模拟人脑学习”这一核心问题。这种能力并非科研专属，买学区房时分析政策风险、看病时判断医院诊疗合理性，本质上都是“研究”——通过海量信息收集（文献综述）和批判性思考，找到问题的核心。正如OpenAICEO萨姆・奥尔特曼所言：“未来，提出问题的能力比答案本身更重要。”

统计：从数据中看见规律

如今的量化基金能通过分析社交媒体情绪预测市场，网飞靠用户数据定制《纸牌屋》收获百万订阅——统计能力早已从“工具”升级为“认知方式”。它的核心不是复杂的计算，而是数据思维：用数据代替直觉做决策（如星巴克靠人流数据选址），从杂乱中发现模式（如PayPal识别欺诈交易），区分相关与因果（避免幸存者偏差）。就连古人的《易经》，也是通过观察变化寻找规律，与现代大数据思维异曲同工。在万物互联的时代，能从海量信息中抓本质的人，才能把握先机。

逻辑：从根本上解决问题

智人之所以能成为“万物之灵”，关键在于掌握了“IF-AND-THEN”的演绎推理——从“物体穿孔可悬挂”的基本原理，推导出“用绳子挂肉防偷吃”的解决方案。亚里士多德将这称为“第一性原理”，马斯克则用它创造了电动汽车和火箭回收的奇迹。这种思维要求我们跳出“直接找答案”的惯性，像剥洋葱一样拆解问题核心。比如面对产品滞销，不急于促销，而是先思考“用户真的需要它吗”——这就是逻辑带来的颠覆性力量。

这三大能力，加上理解自我与他人的“心理”、影响他人的“修辞”，共同构成了AGI时代的核心竞争力。它们的共同点是“不可被AI替代”：AI能计算，但不会提出突破性问题；能处理数据，但不会建立认知框架；能推理，但不会从0到1重构逻辑。未来的教育，或许不必执着于知识记忆，而应聚焦这些“让人之所以为人”的能力——毕竟，在工具越来越强大的时代，人的独特性才是最珍贵的资产。

来源：财经圈子一点号