本文來自微信公衆號：劉知趣，作者：劉知趣，題圖來自：AI生成
十年後，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豔亮相，緊接着，被稱作“國運級”的國產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——福田區上線70名“AI 數智硅基員工”，公文處理效率提升90%，準確率更是高達95%以上。
在隨後召開的民營企業座談會上，除了任正非、雷軍、馬雲等一衆商業“老前輩”一如既往地出席了以外，諸如王興興、梁文峯、陳天石等科技與文化領域的“新生代”也開始陸續上桌。
我們不僅低估了AI發展的速度，似乎也錯判了它所影響到的深度與廣度。現如今，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週期。
於是一羣人在焦慮中投身AI學習的浪潮中生怕被淘汰，結果在不經意間主動伸向鐮刀被割了韭菜；另一羣人則依然在質疑並反對AI應用到的具體場景，即便無人駕駛的出租車早已遍佈了西雅圖的大街小巷。
當然，在社會生產工具迭代史上，人類也從未停止過這樣的“恐新”。
回望十九世紀初，處於第一次工業革命浪潮中的英國，機器生產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技能更爲重要的事。
AI很厲害，但不必過於焦慮
在1936年上映的電影《摩登時代》裏，工業流水線上的卓別林就告訴過後來人：
當擰螺絲的動作被機器精準復刻時，工人勢必會淪爲流水線上的冗餘配件。
起初，人們也誤以爲AI只會取代藍領人羣接管那些簡單的重複性勞動，比如去年在武漢街頭出現的無人駕駛“蘿蔔快跑”，以及今年在杭州、長沙等城市的加油站爲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着高薪的白領程序員，也同樣難逃被挑戰的命運：大家曾經引以爲傲的“技術護城河”，恰好也是AI最易攻破的陣地。
有數據研究顯示：用DeepSeek自動生成的Python代碼，錯誤率要遠低於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羣體，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，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來總結文檔、寫週報、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餘20%的創造性思考。
與此同時，我也認爲普通人沒有必要爲此過於焦慮。因爲事物的發展總是螺旋性上升，並非一蹴而就，每一次工業革命的時間都花了大幾十年，這中間仍然會不斷地迸發出新的產業機會。
還記得20多年前，計算機剛剛普及的時候，年輕人也曾着急忙慌地去學打字、背五筆輸入法字根，這多少跟現在去學習如何向AI提問有幾分相似。但回過頭去看，似乎用處又並沒有想象中的那麼大。
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鬆上手。遙想18世紀，那些不會操作蒸汽機的農民，後來也成爲了第一代產業工人。
至於說那些想要藉着AI喫到紅利的人，比如按照網上教你的用AI批量生成視頻做網紅，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。
AI時代沒有一勞永逸
AI時代，一切的變化都非常之快，執着於追求過去某種所謂的穩定生活或許不再現實。
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將DeepSeek接入政務系統，這就意味着客服性質的崗位將首當其衝受到衝擊。
在過去很長一段時間裏，我們都已經習慣了依賴某條路徑或某個系統，孜孜不倦地追求着鐵飯碗的穩定。這種躺在“功勞簿”上一勞永逸的行爲，本質上是一種陋習，卻又被奉爲了真理。
那麼接下來，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，對於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生活的人，如果歲數再大一點，恐怕將會是一個不小的挑戰。
很多時候，我們總是自信地認爲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典臺詞：
我單槍匹馬走到現在，任何人都不是我的靠山。苦我喫了，委屈我嚥了，傷痕累累走到現在，流言蜚語又能奈我何？
是的，任何人或者系統都不會是我們的靠山，大家只能靠自力更生變得強大。
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 並沒有可比性。家長們瘋狂內卷“少兒編程”，但Python從入門到過時可能只需要3年。
我們現階段培養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 已經掀翻了牌桌，我們就不能執着於尋找標準答案。
我一直有一個觀點：無論是自我職業規劃還是培養下一代，都沒必要非得死磕“應試”這一條路，因爲這條路上本身就只有極少數人才能拿到結果。
養孩子和種莊稼一樣，要因地制宜。學習是有天賦的，尤其是數理化這些能夠推動世界產生非意識形態改變的學科，你和天才之間的距離，是一種喫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，因爲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。
因此，與其把孩子培養成一個世俗意義上“成功”的人（這本身也充滿了不確定性），不如引導孩子成爲一個能自力更生、在任何環境下都有能力幸福的人。
這就又迴歸到了我們教育體系中常常被忽視掉的“通識教育”（General Education）——旨在培養學生全面發展，提升思想道德水平、文化素養、社會責任感和創新能力，從而適應社會的多樣化需求，幫助實現個人的終身發展。通識教育所涵蓋的人文藝術、道德倫理、文化社科等課程，恰恰是AI所不擅長的領域。
還記得1930年，經濟學家凱恩斯就曾預言“2030年，人類每週只需工作15小時”。他預判了技術進步的速度，卻低估了人類發明新需求的能力——我們永遠會在喫飽穿暖後，繼續追問美、意義與愛。而這也是硅基生物與碳基生物最本質的區別。
本文來自微信公衆號：劉知趣，作者：劉知趣
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