（圖/《摩登時代》）

十年后，當人們驀然回首2025年時，或許會感慨：就是在這一年的伊始，時代的潘多拉魔盒悄然被打開。

先是宇樹科技的機器人在春晚上驚艷亮相，緊接著，被稱作「國運級」的國產(chǎn)AI大模型DeepSeek 橫空誕生。很快，DeepSeek 就被應用到了深圳的政務系統(tǒng)——福田區(qū)上線70名「AI 數(shù)智硅基員工」，公文處理效率提升90%，準確率更是高達95%以上。

在隨后召開的民營企業(yè)座談會上，除了任正非、雷軍、馬云等一眾商業(yè)「老前輩」一如既往地出席了以外，諸如王興興、梁文峰、陳天石等科技與文化領域的「新生代」也開始陸續(xù)上桌。

我們不僅低估了AI發(fā)展的速度，似乎也錯判了它所影響到的深度與廣度。現(xiàn)如今，人們不得不承認舊時代的敘事開始瓦解，世界就此進入一個全新的周期。

于是一群人在焦慮中投身AI學習的浪潮中生怕被淘汰，結(jié)果在不經(jīng)意間主動伸向鐮刀被割了韭菜；另一群人則依然在質(zhì)疑并反對AI應用到的具體場景，即便無人駕駛的出租車 早已遍布了西雅圖的大街小巷。

當然，在社會生產(chǎn)工具迭代史上，人類也從未停止過這樣的「恐新」。

回望十九世紀初，處于第一次工業(yè)革命浪潮中的英國，機器生產(chǎn)正日益取代手工勞作，曼徹斯特的「盧德分子」在夜色掩護下潛入工廠砸毀了織襪機，那是彼時工人階級在工業(yè)化進程中自身困境以及對社會變革恐懼的一種極端反抗。

但即便如此，也沒有人能夠阻止技術的進步與社會的向新，盧德運動最終以失敗謝幕。

如此看來，現(xiàn)如今 身處AI變革中的普通人，擁有正確的認知，或許是比掌握某項具體的AI技能更為重要的事。

|01 AI很厲害，但不必過于焦慮

在1936年上映的電影《摩登時代》里，工業(yè)流水線上的卓別林就告訴過后來人：

當擰螺絲的動作被機器精準復刻時，工人勢必會淪為流水線上的冗余配件。

起初，人們也誤以為AI只會取代藍領人群接管那些簡單的重復性勞動，比如去年在武漢街頭出現(xiàn)的無人駕駛「蘿卜快跑」，以及今年在杭州、長沙等城市的加油站為汽車加油的智能機器人。

但事實上，AI能夠完成的事情遠不止此。即便是在黃金賽道上拿著高薪的白領程序員，也同樣難逃被挑戰(zhàn)的命運：大家曾經(jīng)引以為傲的「技術護城河」，恰好也是AI最易攻破的陣地。

有數(shù)據(jù)研究顯示：用Deep Seek自動生成的Python代碼，錯誤率要遠低于人類一個入行三年的程序員。

因此，真正的技術革新從來都不會只是影響某一個群體，而是會無差別地作用到每個人的身上。

所以當下個體首要應該做的，就是正視AI的力量。普通人不需要完全理解技術的細枝末節(jié)，但需要適應其所帶來的各種變化。在日常的生活和工作中，去嘗試使用這些工具，比如用AI來總結(jié)文檔、寫周報、做PPT，處理80%的基礎性工作，目的是把自己從這些事務上解放出來，用省下的時間去做剩余20%的創(chuàng)造性思考。

與此同時，我也認為普通人沒有必要為此過于焦慮。因為事物的發(fā)展總是螺旋形上升，并非一蹴而就，每一次工業(yè)革命的時間都花了大幾十年，這中間仍然會不斷地迸發(fā)出新的產(chǎn)業(yè)機會。

還記得20多年前，計算機剛剛普及的時候，年輕人也曾著急忙慌地去學打字、背五筆輸入法字根，這多少跟現(xiàn)在去學習如何向AI提問有幾分相似。但回過頭去看，似乎用處又并沒有想象中的那么大。

我想無論是智能手機還是AI機器人，好的科技一定是讓普通人都能夠輕松上手。遙想 18世紀，那些不會操作蒸汽機的農(nóng)民，后來也成為了第一代產(chǎn)業(yè)工人。

至于說那些想要借著AI吃到紅利的人，比如按照網(wǎng)上教你的用AI批量生成視頻做網(wǎng)紅，那就是另外一件事了。還是那句話，你要謹慎甄別那個販賣焦慮和賣鏟子的是不是同一個人。

|02AI時代沒有一勞永逸

AI時代，一切的變化都非常之快，執(zhí)著于追求過去某種所謂的穩(wěn)定生活或許不再現(xiàn)實。

最近有新聞報道稱，除了深圳以外，北京、廣州、南京、蘇州、贛州等城市目前也都在陸續(xù)將DeepSeek接入政務系統(tǒng)，這就意味著公務員體系中客服性質(zhì)的崗位將首當其沖受到?jīng)_擊，以后說不定能把人的編制就直接給到AI。

這個結(jié)果一方面是源于科技的進步，另一方面也是因為當下的經(jīng)濟形勢難以支撐一個如此龐大的系統(tǒng)。

雖然最近召開了民營 企業(yè)座談會 ，這種積極的信號的確令人振奮。但眾所周知，一個國家或系統(tǒng)的經(jīng)濟發(fā)展，并非僅靠一兩個會議或政策就能解決。

而在過去很長一段時間里，我們都已經(jīng)習慣了依賴某條路徑或某個系統(tǒng)，孜孜不倦地追求著鐵飯碗的穩(wěn)定。這種躺在「功勞簿」上一勞永逸的行為，本質(zhì)上是一種陋習，卻又被奉為了真理。

那么接下來，我們每個人可能都需要重新拾起應對不確定性的能力。當然，對于那些一直在海里撲騰的人而言，這樣的風浪或許早已司空見慣。

但對那些長期依賴系統(tǒng)生活在岸上的人，如果歲數(shù)再大一點，恐怕將會是一個不小的挑戰(zhàn)。

很多時候，我們總是自信地認為這種事情不可能會落到自己的頭上。但想想30 年前的那次重要改革，雖然讓很多人失去了工作，但卻也成就了中國經(jīng)濟的騰飛。

這讓我想起了電影《哪吒2》中，我最喜歡的角色申公豹說過的一句經(jīng)典臺詞：

我單槍匹馬走到現(xiàn)在，任何人都不是我的靠山?？辔页粤?，委屈我咽了，傷痕累累走到現(xiàn)在，流言蜚語又能奈我何？

是的，任何人或者系統(tǒng)都不會是我們的靠山，大家只能靠自力更生變得強大。

|03別再用舊地圖尋找新大陸

正如大家當下所看到的，單論知識儲量級與迭代速度，人腦和AI 并沒有可比性。家長們瘋狂內(nèi)卷「少兒編程」，但Python從入門到過時可能只需要3年。

我們現(xiàn)階段培養(yǎng)孩子學習的那些很具體的技能，可以預見的是有90%在未來都會被淘汰。舊地圖找不到新大陸，AI 已經(jīng)掀翻了牌桌，我們就不能執(zhí)著于尋找標準答案。

我一直有一個觀點：無論是自我職業(yè)規(guī)劃還是培養(yǎng)下一代，都沒必要非得死磕「應試」這一條路，因為這條路上本身就只有極少數(shù)人才能拿到結(jié)果。

養(yǎng)孩子和種莊稼一樣，要因地制宜。學習是有天賦的，尤其是數(shù)理化這些能夠推動世界產(chǎn)生非意識形態(tài)改變的學科，你和天才之間的距離，是一種吃多少苦都難以彌補的差距。

而這種天賦也是達爾文留給普通人翻身的悲憫，因為天才也可能會出生在最底層的家庭。而那種給沒天賦的娃強加補課，孩子痛苦不說，反倒埋沒了真正的天賦型選手。這也是過去國家在教育上吃過的虧，清北生在科技創(chuàng)新上的折戟率太高。

我們的教育體系，根本不愁培養(yǎng)不出會標準答案的社會標件，而這一點AI比人類做得更好。

因此，與其把孩子培養(yǎng)成一個世俗意義上「成功」的人

（這本身也充滿了不確定性）

這就又回歸到了我們教育體系中常常被忽視掉的「通識教育」

（General Education）

還記得1930年，經(jīng)濟學家凱恩斯就曾預言「2030年，人類每周只需工作15小時」。他預判了技術進步的速度，卻低估了人類發(fā)明新需求的能力——我們永遠會在吃飽穿暖后，繼續(xù)追問美、意義與愛。而這也是硅基生物與碳基生物最本質(zhì)的區(qū)別。

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