许多人知道，我在@NYUStern的AI与艺术课程要求MBA学生使用AI。虽然课程还剩三分之一，但我在使用AI教学中逐渐浮现出一些早期的经验教训：👇 1）学生们发现AI并不是为他们创造，而是反映他们。提示的质量、框架和好奇心决定了他们得到的结果的质量。他们了解到，创造力现在在于对话，而不仅仅是输出。 2）当AI能够瞬间草图、写作、作曲、插图或编码时，学生们面临一个非常不舒服的真相：单靠技术掌握已不再使他们与众不同。他们必须找到意义、品味和概念深度：这些都是抵抗机器的人类元素。 3）学生们开始将作者身份视为选择、框架和意图，而不是原始生产。他们会问，当任何东西都可以瞬间制作时，什么是值得制作的。他们变成了编辑/哲学家，而不是作家。 4）他们学习在放任机器与切断机器之间的协作技巧。AI奖励好奇心、怀疑和迭代。 5）最深刻的教训可能是存在主义的：当学生们看到一切都可以自动化时，他们定义了什么是不能自动化的。在课堂上，我发现AI的边界成为了人类创造力的镜子。 👀 在另一篇文章中，我将分享教授们的经验教训，以及在学生可以自由使用AI时布置论文的挑战。这是我和我的学生们在这里探索的一个勇敢的新世界。💫