AI讲解的逻辑也不只是AI本身进化的逻辑，也能理解为一个系统进化的逻辑，就是反馈机制和考核标准，这也很好的解释了中美基础教育的走势差异。 容易考核的标准比较会强调，不容易考核的标准经常会被无视。 对于中国而言，成绩和录取率是最重要的指标，对学校，对家长都是如此，所以教育一直为了提升成绩而强化，但少年们的身心健康是不容易被量化的，特别是心理健康，所以就出现了只要卷不死，就往死里卷的趋势。大量心理问题都只能是等着成年后爆发了。 而美国则相反，他们的考核更关注投诉率，美国家长，特别是非裔，拉美裔的，本身对学习没要求，就是见不得孩子吃亏，成绩不好也是学校的错，拿不到奖励也是学校的错，为了迎合所谓的家长满意，无投诉，他们更愿意息事宁人，降低考核标准，提高所谓多样化奖励，导致年轻人各个都觉得自负的很，成年之后连基础科学素养都没有，最近这些年基础数学能力还在继续滑坡。 我们搭建一个系统，或者说一个管理模式，往往需要有考核标准，但这里就存在这个问题，容易被量化的标准会被过度强化，从而带偏整个方向，这种问题其实一直存在，只是一直被无视。 比如搜索引擎，以前说过的点击提权，就是一个典型。