嘿，我是吉祥，三个男孩的爸爸。

孩子们都睡觉了，我习惯性地刷了刷科技圈的新闻。

一份来自Stanford（斯坦福）的重磅现场录像让我停了下来。

这是斯坦福大学工程学院百年校庆的闭幕式。

台上坐着的，是谷歌联合创始人谢尔盖·布林（Sergey Brin），旁边是斯坦福大学校长Jonathan Levin和工程学院院长Jennifer Widom。

这原本应该是一场回顾历史的“致敬局”，毕竟布林改变了全球信息的获取方式。 

但他却像个刚拿到新玩具的极客，兴奋地告诉台下的学生：我最近每天都在写代码（Coding every day）。

他甚至毫不掩饰地分享，自己正在用谷歌最新的Gemini 3.0 Pro疯狂输出： “这东西太强了，我甚至亲自去调试模型的训练细节。写代码的感觉完全变了。”

看着视频里那个眉飞色舞的中年人，我心里突然跳了一下。 第一反应是：违和。第二反应是：警醒。

很多人可能会说：“人家是有钱烧的，玩票而已。” 但我看到的不是“玩票”，而是一个顶级猎手对风向的本能反应。

当住在山顶别墅的人都开始拼命造船（写代码/做具体业务）时，住在山脚下的我们，难道还要教孩子怎么“优雅地排队”吗？

这份访谈里藏着的，或许是我们在AI时代最稀缺的教育真相。

01. 管理在贬值，手艺在复兴

在很长一段时间里，我们的教育逻辑是这样的。

好好读书 -> 考个好大学 -> 进大厂或考公 -> 熬资历做管理-> 脱离具体事务-> 上岸。

但Sergey Brin的回归，狠狠地打碎了这个滤镜。

他在访谈中盛赞Gemini 3.0 Pro给编程带来的颠覆性体验。

以前写代码要处理枯燥的语法、繁琐的调试，而现在，强大的AI帮你处理所有“脏活累活”，留给你的是纯粹的逻辑构建。

这意味着什么？

这意味着中间商正在消失。

以前，如果你有一个好点子，你需要组团队、招人、管人；现在，你只需要你+AI。

布林回归一线，是因为他发现：在这个时代，直接挥舞锤子的人，比指挥别人挥锤子的人，离上帝更近。

当工具强到一定程度，护城河就不再是“知识密度”，而是“使用者的想象力”。

不管你是写代码、写文章，手感将重新成为最昂贵的资产。

因为AI可以生成一万份平庸的方案，但只有那个有“手感”的人，知道哪一份是灵魂。

02. 承认“搞砸了”

访谈里还有一个瞬间特别触动我。

当被问到谷歌早期模型生成“纳粹士兵”的翻车丑闻时，Brin没有用公关话术甩锅。

他非常坦诚地说：“我们确实搞砸了（We definitely messed up）。”

但他紧接着补了一句：“如果你完全没搞砸过，那说明你尝试得还不够（If you're not messing up, you're not trying hard enough）。”

这句话，让我反思，是否平时也把这种焦虑传导给了孩子：不能做错题，不能走弯路。

但在AI时代，这种“完美主义”可能就是墓志铭。

AI本身就是一个概率模型，它天生就是不确定的，它会产生幻觉，它会胡说八道。

连Sergey Brin都在庆祝“搞砸了”，我们凭什么要求孩子直接做对？

在这个剧变的时代，速度比正确更重要，迭代比完美更重要。

那些敢于发布半成品、敢于在混乱中修正的人，将远远甩开那些还在等待“万全之策”的人。

03. 既然没有地图，那就给孩子一个指南针

有学生问Brin：AI会如何影响经济？

Brin挠了挠头，笑着说：“我不知道（I don't know）。这是一场疯狂的旅程（Wild ride），很难预测。”

这是一个巨大的反差。

我们普通家长最焦虑的是什么？是看不清未来。我们拼命想给孩子找一张“地图”：学什么专业最稳？考什么证最保值？

但现在，连造出AI的人都告诉你：对不起，没有地图。

如果连千亿富翁都不知道明天会怎样，我们这些普通人又何必为了“规划”而焦虑得睡不着觉？

既然没有地图，那我们能给孩子什么？

Brin给了答案：好奇心（Curiosity）。

他回Google不是为了赚钱，是因为他觉得AI的技术曲线太迷人了，他不想错过这场盛宴。

我们没有Brin的财富，我们无法像他那样毫无后顾之忧。

但AI工具，对他是平等的，对我们也是平等的。

以前，要像Google一样做产品，你需要几百个工程师（这是富人的游戏）。

现在，Brin一个人加AI在做，我们的孩子一个人加AI也能做。

工具的门槛在归零，唯一的门槛，就是你敢不敢动手。

04. 这个寒假，我决定带老大做个实验

看完访谈，我想做个决定。

我虽然达不到布林的高度，但我可以抄他的作业。寒假来了，我也不准备买什么《Python从入门到精通》的教材。

我计划花几周的时间，带孩子用AI做一个“野生”实践。

为什么不看书？ 因为我发现，以前那种“给他一本教程，从第一章看到最后一章”的学习方式，效率太低了。

书看完了，脑子还是空的，手还是生的。

在这个AI时代，学习的逻辑变了。

以前是“先学完再做”，现在是在做中学，在错中学。

我的计划很简单：

1. 1. 不设大纲：直接设定一个好玩的小目标。
2. 2. 不许“听课”：遇到不懂的问题，直接问AI。
3. 3. 鼓励“报错”：我希望他写出的程序全是 Bug。

因为布林说了：“如果你没搞砸过，说明你尝试得还不够。”

我要让他看着满屏的红色报错，然后学会如何把错误代码复制给AI，看AI怎么分析，怎么修正，然后他再运行，再报错，再修正。

这才是真实的探索。

这种“基于问题（Problem-Based）”的学习，比记一百个Python语法都有用。

我要让他明白：AI不是帮你偷懒的工具，它是那个能陪你从泥坑里爬出来的“超级家教”。

写在最后

我没有丰厚的家底，也给不了孩子们啥康庄大道。

但我能留给他们的，有在成长路上一次次真诚的对话、共同面对问题的思考，以及一颗始终愿意探索的心。

这个周末，我会启动带老大的AI自学实践。 

我会把我们父子俩如何选题、如何借助AI学习、甚至是如何报错翻车的全过程，都原汁原味地记录在星球里。

如果你也想围观这场实验，欢迎扫码加我，来朋友圈当“监工”。

我们给不了孩子所有的答案，但至少可以陪他们保持好奇，睁眼看看全新的世界。