有了 DeepSeek 还需要学习吗？

一种声音：有问题问就可以了，抛给deepseek、ChatGPT4o、Grok3等全球顶级大模型，根本不需要学习了。“有问题抛给大模型就好”是我们的思维惯性，这确实是一种高效的方式，但前提是我们得知道“抛什么问题”和“如何用答案”。这恰恰需要学习的积累

一种声音：有问题问就可以了，抛给deepseek、ChatGPT4o、Grok3等全球顶级大模型，根本不需要学习了。

但，我最近持续一段时间的深度思考后的结果是：系统化学习的能力不能少。

为什么呢？

1. 大模型是工具，而非智慧的替代品

像 DeepSeek 这样的大模型，确实能在瞬间提供海量信息、分析问题，甚至给出深思熟虑的建议。

但它们本质上是工具，依赖于已有数据的训练和算法的设计。模型可以帮我们快速解答“是什么”（what）和“怎么做”（how），但无法完全替代我们去理解“为什么”（why）和“如何连接”（how it connects）。

系统化学习的价值在于，它让我们建立起知识的框架，培养批判性思维和内在的逻辑体系。这种能力是提问的前提——如果我们不知道该问什么，再强大的模型也无法帮我们真正进步。

比如，我们问 DeepSeek，“有了 DeepSeek 还需要学习吗？”它当然可以直接秒送回答，但如果我们没有系统化学习的积累，可能连这个问题背后的意义都无法深入挖掘。 

系统化的学习赋予我们提问的质量，而提问的质量决定了答案的价值。  

2 系统化学习培养自主性和创造力

大模型擅长提供现成的答案，但创造新事物、解决未见过的问题时，人类的自主性和创造力仍然无可替代。  

系统化学习不仅仅是记住事实，而是训练我们如何将零散的信息整合成一个完整的体系，如何在没有现成答案时推导结论。
 
例如，科学史上的伟大突破，往往不是靠“问别人”，而是靠研究者多年积累的知识和洞察力。AI 可以加速这个过程，但无法取代我们主动构建知识的过程。
 
大模型自己虽然能分析网络帖子、搜索网页、甚至处理复杂内容，但大模型的输出始终基于已有数据和模式。如果我们想超越这些模式，创造属于自己的东西，系统化学习是我们绕不过去的基石。

3. 被动依赖的隐患

如果完全依赖大模型解决问题，可能会导致一种“认知惰性”。
 
短期内，我们可能觉得效率很高，但长期来看，我们可能会失去独立思考和解决问题的能力。
 
举个例子，今天我们问大模型一个问题，大模型回答了；明天我们遇到类似问题，又来问大模型。久而久之，我们可能变成一个只会“提需求”的人，而无法成为一个“解决问题”的人。

系统化学习则让我们拥有内在的“引擎”，即使没有外部工具，我们依然能运转。

4. 大模型的角色定位——辅助而非主导

deepseek 也好， Grok 3 也好，他们的目标是辅助我们，而不是取代我们。
 
大模型可以帮我们验证想法、提供信息、分析数据，但最终的判断和决策还得必须是我们自己的。
 
系统化学习让我们有能力驾驭大模型工具，而不是被工具牵着走。
 

“有问题抛给大模型就好”是我们的思维惯性，这确实是一种高效的方式，但前提是我们得知道“抛什么问题”和“如何用答案”。这恰恰需要学习的积累。