在不同历史阶段，教育的侧重点各有不同。古希腊的通识教育聚焦贵族政治与文化能力培养，与大众生活关联不大。到了古罗马，通识教育实用性显著提升。进入现代，普鲁士义务教育制度成了培养劳动者技能的模板。而在AGI时代，教育变革迫在眉睫，要将专才教育转变为通识教育，既传承古希腊注重知识与思辨的传统，又融入现代科技与跨学科思维，实现实用性与思想性的平衡，加入全球化与文化多样性视角。
研究：提出正确问题
管理学家彼得·德鲁克指出，问错问题比答错问题更严重。在AI时代，对于智能本质的探讨十分关键。国内部分教育工作者认为智能本质是记忆，而联结主义AI研究者辛顿则提出，智能的本质是学习，即让计算机模拟人脑信息处理机制。人工神经网络的发展，就是不断增强AI学习能力的过程。比如1958年的感知机，通过模拟大脑突触强化过程，实现了权重自动调整。提出正确问题，依赖基于阅读和批判的研究能力，这种能力还可迁移到生活各领域。
统计：探寻万事万物之间的关系
如今，“社交情绪＋大数据”的量化交易模式重塑金融市场。古人通过《易经》探寻规律，与现代大数据思维相似。在现代社会，统计是探索世界的关键方法，还影响着我们理解世界的方式和人工智能的未来。大数据的4V特性决定了大数据人才需具备数据思维，包括数据驱动决策、模式识别、因果推理和数据价值最大化。
逻辑：从已知推演未知
远古智人通过归纳推理解决肉保存问题，但人类成为万物之灵，是因为将归纳推理知识总结成“IF – AND -THEN”的演绎推理形式。演绎推理使人类从环境产物变为环境营造者，从第一性原理出发的思维模式需要U形思考，这比单纯学习运算和规则更重要。
心理：理解自己，洞悉他人
人本主义心理学家马斯洛提出的“约拿情结”，揭示了人们害怕成功的心理。在视频生成领域，OpenAI的年轻人没有这种情结，他们追求社会幸福感，为“计算和人类的未来”而创新，这也是他们幸福感的来源。
修辞：说服他人，引领革新
修辞在古希腊通识教育中就占据核心地位，它不仅是表达技巧，更是一种思维方式。在当今社会，修辞能促进共识形成，产生共识溢价。在AGI时代，AI可高效实现更广泛的共识，修辞学也需向“数字修辞”延伸，通过技术将分析结果转化为动人的表达，推动全球性共识的建立。
