“我们不会没有工作可做，因为人类总有解决不完的问题” 。
印度企业家 Nikhil Kamath 采访 LeCun 教授的播客最后谈到了两个有意义的话题：
未来人类应该学什么以及什么是智慧？
关于“智慧”，LeCun 总结了三点：首先你已经拥有了一些列技能，有解决问题和完成任务的经验；然后能通过几次尝试很快地学习新任务；再下一步就是再无需学习新知识的情况下解决新问题，就像 AI 模型的 Zero-Shot 能力🤔
有很多事情不用我们自己来做了，因此我们的学习要转向决定做什么和弄清楚要做什么的能力。也就是抽象思维、决策和提问的能力，这样才能带来更高级别的创造力，我在「智变时代」一文中表达了和 LeCun 教授完全一样的观点。
AI 在掌握某些技能或知识的同时，也能使人类更容易学习这项技能或知识。随着技术的进步，AI 必定能做到 – “学习人类如何学习”，并以适合不同个体的方式来呈现它所学到的知识，让人们更好地吸收。
过去的一种观点是，随着世界知识量的快速增加，人们普遍认为将会越来越专业化。但现在 AI 让知识自动化的技术不断进步，让我们看到了另一种可能性正在清晰可见：实现“整合”而不是专业化，人们在更高的层次上工作，为 AI 提供方向并作出合适的选择。这是一种充分利用人类潜能的最佳方式：让我们集中精力制定“策略”，而把具体的执行细节交给更擅长的自动化系统来处理。
但这也不意味着不用再培养基础认知了，因为人类之间还有竞争！我们可以利用 AI 来加速认知的提升，用它们来指导学习，让生物大脑和机器智能一同进化，这样我们才有更多的时间来做高阶思维的锻炼，例如计划，评估，决策、抽象和创造，从而培养出达到更高理解水平所需的直觉。
