具有“美感”将成为Ai时代的核心竞争力

如果用一句话概括未来二三十年的职业结构变化，大概是：

"AI 把计算力、知识力、流水线式技能变成了一种廉价、普惠的基础设施，人真正的差异，正在从'会不会'转移到'美不美'、'想不想得到'、'值不值得做'。"

下面尝试从几个层面，把你提出的这个判断拆开来分析。

一、AI正在悄悄"抹平"的四种老门槛

过去决定一个人"值钱不值钱"的核心门槛，大致有四个：

学历门槛：名校学历是一种"筛选器"，代表你曾经通过了高强度筛选和训练。
信息与知识门槛：谁掌握专业知识、行业信息，谁就有优势。
技能门槛：会不会写代码、会不会写报告、会不会做设计、剪视频、做表格。
经验门槛：某一行业里"干过十年""见过无数类似案例"的直觉判断力。

而这一切，正在被 AI 大幅稀释。

大模型已经可以辅助写报告、写代码、起草合同、做 PPT、分析数据；麦肯锡的研究显示，生成式 AI 能自动化的知识型工作任务，已经从几年前的 30% 左右大幅提高，他们估计未来 2030--2060 年之间，多达一半的现有工作活动可以被自动化[1][2]。
企业调查中，大量知识工作者认为，未来两年内，至少 30% 的日常工作会被 GenAI 改变，尤其是那些报告撰写、模版化分析、例行决策类的任务[3]。
世界经济论坛的白皮书也指出，大模型对需要批量信息处理、标准化输出 的岗位影响最大，而人类的优势正在向复杂问题解决、批判性思维和创造性工作转移[4]。

简而言之：

过去"高薪"的一大部分，本质上是在卖脑力劳动中的机械部分 ------快速阅读、归纳、写作、编码、排版、算数。

现在，AI 把这一块变成"水电煤"一样的基础设施：人人可用、成本极低、边际成本几乎为零。

这意味着：

单纯靠"会写代码""会写文案""会写策划案""会做财务模型"的门槛，在迅速塌陷。
单纯靠"背知识""记专业细节"的优势，被云端模型一键碾压。
单纯靠"年头久、见得多"的经验，也在被 AI 的语料与案例库替代或弱化。

学历、脑力、技能、经验，并不会完全没用，但它们不再是"决定性差异"，而是开始被视为"默认配置"。

二、在一个"人人都有外挂大脑"的世界里，什么还稀缺？

当人人身边都挂着一台"外接大脑"、一个"无限知识库"的时候，真正稀缺的东西会变化成什么？

可以从三个维度来看：审美、哲学视角、创意 imagination。

1. 审美：从"好不好看"到"好不好活"

很多人以为"审美"只是"这个配色好不好看""这个 logo 漂不漂亮"。

在 AI 时代，审美其实变成了更广义的"生活与世界的品味选择权"。

内容海啸时代：生成式 AI 令内容产量爆炸，MIT 的研究就指出，GenAI 会持续推高内容供给，让图片、短视频、营销素材的生成成本趋近于零[5]。问题不在"有没有内容"，而是"有没有好内容 ""有没有被看见的内容"。
创意行业研究显示：AI 最多可以自动化 20--30% 左右的艺术、设计、媒体等行业任务，但真正高价值的部分却越来越集中在概念、风格与品味判断上[6]。
设计教育者指出：在 AI 时代，构图、色彩、叙事张力、用户体验的判断力，反而更重要，因为它们决定了你能否驾驭 AI 工具，而不是被工具牵着走[7][8]。

当"生成一千张图"不再难，人和人之间的差异，就不再是"能不能产出"，而是：

你到底觉得什么是好的？

你能不能识别"真正有力量的东西"？

这背后是一整套：

对美感的敏锐度
对人性与情绪的洞察
对时代气质的捕捉

它决定了：

哪家公司能做出真正打动人的产品，而不是堆功能的垃圾 app；
哪个创作者能在内容洪流中拥有稳定受众，而不是一次性爆款；
哪个城市、哪种生活方式，会被人追随、模仿和向往。

2. 哲学视角：你到底在解决什么问题？

AI 可以很快回答"怎么做"，但极不擅长回答"为什么要做"和"该不该做"。

多份关于知识工作的研究都强调：随着 AI 承接更多机械任务，人类的价值会越发集中到问题定义、目标设定与价值判断上[9][4]。

这其实就是"哲学视角"的应用化：

你如何理解"什么是好生活"？
你如何看待效率、快感、意义之间的关系？
你如何看待个体与集体、短期收益与长期结构的取舍？
你在面对技术能力时，有没有底线、边界感与伦理自觉？

在企业里，这体现为：

谁来决定 AI 用在哪些场景、用到什么程度？
谁来平衡"短期利润"和"长期信任、品牌与制度"的冲突？
谁能在"自动化一切"的诱惑前，保留必要的人性空间？

在个人层面，这体现为：

你是否把 AI 只当"刷题外挂"，还是能用它重新设计自己的人生实验？
你是在被算法推着走，还是能利用算法去探索更深的自我与世界？

哲学视角，并不等于学会几本哲学史，而是：
在高度自动化的世界里，仍然能清醒地回答------"我是谁，我在干什么，我凭什么这样干"。

3. 脑洞与创意：AI 是工厂，人是导演

许多对创意行业的观察指出：AI 不会替代创意，但会让没有创意的人更加边缘化。因为 AI 能极大提高"创意执行"的效率，腾出更多时间给真正会创新的人[10][11]。

可以把未来的创作/工作过程想象成这样一种分工：

AI 负责：
- 快速产出 100 个版本
- 帮你做技术实现、排版、渲染、剪辑、代码实现
- 检索、整理、结构化已有的知识与样板
人类负责：
- 提出"完全不在模板里的问题"；
- 打破行业默认设定，构造新玩法；
- 设计叙事、设定世界观、定义角色与冲突；
- 从 100 个版本中选出"真正有意义的一个"，并不断迭代。

一些面向创意工作者的分析已经指出：

真正有价值的，是原始想法 、个人风格 、直觉性洞察，这些目前都难以被 AI 从数据中直接"算"出来[10]。
越是熟练掌握艺术与设计基础的人，在 AI 时代反而越有优势，因为他们知道如何引导 AI 走向某种风格或叙事意图[8]。

于是，创造力从"会不会做"变成了"你敢不敢想，你想不想得到，你坚持不坚持得下去"。

三、当"技能平权"之后，社会将如何重新分层？

如果把 AI 看作一种巨大的"脑力平权机器"，其长远后果其实是：
传统的"技能---学历---经验---岗位"分层会被动摇，取而代之的是一套新的分层逻辑：价值观---审美---创造力---人格张力。

1. 教育：从教答案转向教"提问与品味"

目前的学校教育，大量时间仍用在"传授知识""训练解题"。但在 AI 可以秒级给出解法与讲解之后，这种模式的边际价值会迅速降低。
越来越多对未来工作的研究都提出：批判性思维、创造力、沟通力、跨学科协作会变成最关键的人类能力[12][13]。
设计与创意教育圈里也在强调：好奇心、实验精神、观察力、反思力，才是 AI 时代真正的"底层能力"[7]。

未来真正有竞争力的教育，很可能会更接近：

帮学生建立独特而清醒的世界观；
训练他们敏锐地感受好坏优劣（审美与品味）；
让他们频繁实践"从零搭建一个小世界"的能力（项目制、创作、创业、游戏创作等）；
教他们如何与 AI、与他人协作，把"脑洞"落地成现实。

2. 企业：组织要的不是"可替代劳动力"，而是"世界观供给者"

在大规模采用 AI 的企业里，最有价值的人，很可能具备这样的特征：

能够重写业务流程，把 AI 嵌入其中；
能够从用户、市场和文化角度，重新定义产品应该是什么；
能够代表某种清晰的审美取向与价值方向（某种"品牌气质"的具象化）；
能够在不确定环境中，做出决策并为之负责。

换句话说，组织越来越不需要很多"执行型脑力" ，这些 AI + 少部分人就够了；

组织更需要少量"有审美、有判断、有脑洞，且能带队的人"，成为新一代的"创意---战略---技术"混合体。

3. 个人职业路径：从"职位"走向"风格化个体"

AI 时代的职业路径，大概率会发生几个变化：

传统的"从基层做起、逐级往上爬"的线性路径被打断，因为大量"基层岗位"被自动化后，"练级场"消失[1]。
更有可能出现的是：
- 一个人早期就依靠 AI 放大个人能力，直接做小型项目、自由职业或创业实验；
- 通过社交媒体、作品集、开源项目等，形成人格化的"风格标签"；
- 以"审美 + 思想 + 作品"而不是"简历 + 年限"被组织发现和吸纳。

这会使"会用 AI 做事"从一个技能，变成默认基础；

而真正被看中的，是：你这个人本身是不是一个独特的"作品"。

四、审美与哲学，如何转化为现实世界的"赢面"？

听上去"审美""哲学"都很虚，但在高度 AI 化的社会里，它们反而是最硬核的竞争力之一，因为它们直指"你能不能做出别人抄不走的东西"。

1. 品牌与产品：从功能战争到"气质战争"

AI 可以帮助任何人做到"功能合格"：写代码、做 UI、做性能优化、做 A/B 测试。
但很难帮助一个团队自然长出"真正有灵魂的一致审美"和"长期一贯的价值观"。

所以有可能发生的是：

产品的"基础功能差异"越来越小，任何功能都可以被迅速抄袭和复刻；
真正形成长期护城河的，是那一层：
- 整体审美与设计语言
- 产品背后的价值立场
- 用户在其中感受到的情绪、安全感、归属感

这些，恰恰无法通过简单 prompt 复制，因为它们来自于一个团队/创始人的深层世界观 与持久选择。

2. 城市与生活方式：审美成为"吸引力法则"

未来的城市竞争，也会越来越像"审美与哲学"的竞争：

这座城市鼓励什么样的生活方式？
它如何处理效率与人文、商业与公共空间的关系？
它是在追求"最大化流量"，还是在追求"让人活得更好"？

在远程工作、数字游牧、虚拟协作越来越常见的情况下，人对"物理空间"的选择，很大程度上会取决于：

这里的美学是否让我舒服？

这里倡导的价值观，是不是我认同的？

于是，"会造一座有美感、有哲学的城市"，也会变成极少数人才能做到的重要能力。

3. 个人 IP：人格与世界观的不可替代性

当任何内容形式都可以被 AI 复刻时，唯一无法被复制的，是你作为一个人：

你的经历、伤痕、执念、喜好、笑点、愤怒
你看问题的角度，你做选择的风格
你对世界"应该变成什么样"的那种执拗

这就是"哲学 + 审美 + 脑洞"汇聚在一个人身上的最终形态。

也是未来很多创作者、专家、领导者真正的护城河。

五、AI 时代的个人修行：如何训练"审美 + 哲学 + 脑洞"？

如果接受你一开始的判断：
未来赢面更大的是那些有审美、有哲学视角、有脑洞和创意的人 ，

那么现实问题是：这些东西能不能被"刻意练习"？能。

可以从三条线索入手：

1. 审美：从"看很多"到"看得懂"，再到"做得出"

大量暴露：有意识地接触高质量作品（建筑、电影、插画、产品设计、音乐等），而不是被算法喂随机流行内容。
拆解结构 ：尝试回答：
- 这东西为什么好看？
- 构图/节奏/比例/留白/用色有什么规律？
- 它在营造怎样的情绪与叙事？
跟练与改写：用 AI 或其他工具临摹、改写、混搭已有风格，从"复制"开始，再慢慢长出个人偏好与风格判断。
获得反馈：把作品拿出去，在小社群中持续获得真实的反馈，而不是只刷"点赞数"。

AI 在这里不是敌人，而是极好的"练习工具"：

你可以疯狂要求它生成各种版本，然后不断地问自己：

在这一堆里，我到底更喜欢什么？为什么？

这个"为什么"，就是审美的生长点。

2. 哲学视角：把人生当成一个不断重写"问题"的过程

哲学视角，不是靠背概念，而是靠生活里的反问一点点练出来的：

做每一个重要决定前，问自己：
- 我真正想要的是什么？
- 这个目标是谁种在我脑子里的？家庭？社会？同龄人？还是我自己？
- 如果完全不考虑面子和比较，我还会这样选吗？
面对 AI 工具时，问自己：
- 我让它做这件事，是为了什么？
- 如果它做得比我强，我还剩下什么价值？
- 有没有一种用法，是能放大我的独特性，而不是让自己成为它的操作员？

长期地做这种反问，本身就是一种"在日常里实践哲学"。

它会慢慢塑造出：

你对成功与失败的重新定义；
你对效率与意义的重新排序；
你对技术、权力、他人、自己之间关系的更清醒理解。

3. 脑洞与创意：从"允许胡思乱想"开始

创意并不是艺术家专属，而是一种"允许自己跳出默认设定"的习惯。

在 AI 时代，训练创意有两个好处：

AI 可以极快帮你把脑洞"具象化"：你想一个设定，它就可以帮你画、写、搭建 demo。
因为成本很低，你可以多次试错和迭代，而不用像过去那样"做一次就要投入巨大资源"。

具体做法可以是：

定期给自己设定一些"没有任何功利目的"的小实验：
- 为一个不存在的品牌做一套完整视觉与故事；
- 设计一座虚构城市的交通系统与生活方式；
- 写一个只存在三幕的短剧、拍一支一分钟微电影；
- 设计一堂"给 10 年后的孩子上的课"。
用 AI 当你的"创意搭档"：
- 让它多给你 50 种脑洞，你从中挑 3 个继续玩下去；
- 让它对你的脑洞提出反对意见，你逐条回应、改写；
- 让它把你的点子展开成更完整的世界观，你再人工删减与修正。

久而久之，你会发现：

真正被训练起来的，其实不是"操作 AI 的技巧"，而是在任何情境下"多想一层、多开一扇窗"的本能。

六、反方视角：如果 AI 也学会审美和创意，人类还有优势吗？

一个常见反驳是：

"AI 也可以通过大数据学审美、学风格、学创意，它迟早会比人更会'美'。"

的确，AI 在模仿风格、组合元素方面会越来越强。很多研究也显示，生成模型在部分任务上已经达到甚至超越人类"平均水平"的审美判断。

但有三个关键点，很难被替代：

源点的诞生 ：
- AI 的"创意"是统计意义上的新颖，是对既有语料的重混。
- 真正改变时代的"脑洞"，往往来自现实世界里的极端体验、矛盾冲突与个人执念------这些很难通过"数据分布"预测。
价值选择与承担 ：
- AI 没有"在乎"的能力，它无法真正为一个立场承担代价。
- 但真正有力量的创作、产品与制度，往往是某种立场和价值观的体现，而不是"中性折中方案"。
关系与信任 ：
- 人与人之间的深度连接，很大一部分来自于：
  - "这个人经历过什么"；
  - "他/她选择了怎样面对这些事"；
  - "我是否愿意把时间和信任交给这个人"。
- AI 可以模拟话语和表情，但很难真正承载这种"共同经历---共同成长"的关系。

所以，更合理的想象是：

AI 会越来越像一个强大的"风格放大器"和"实验工坊"，

而人类真正不可替代的，是那个"做选择、给世界定调的人"。

七、结语：从"比成绩"到"比世界观和美感"

如果用一个人生层面的总结来回应你的立意，可以是这样：

过去几十年，人们活在一个"比谁更会做题、谁学历更好、谁掌握更多专业知识"的世界里。
接下来的几十年，更可能活在一个"比谁更知道自己要什么、谁更有有趣而清醒的世界观、谁更有打动人的美感与创意"的世界里。

AI 不会让每个人都自动成为"审美与哲学的高手"，

它只会把那些本就有这方面倾向、又愿意投入时间打磨的人，一下子推得更远。

所以，对今天的每一个人来说，更现实的问题不是"AI 会不会抢我饭碗"，

而是：

当 AI 把"会不会"这件事变得越来越不重要时，

你还能拿出什么，是任何模型都学不走、抄不掉，只能向你学习、围绕你展开的东西？

如果必须给出一个非常具体的方向，那就是：

把工具学到"顺手"，但不要把一生押注在"会操作工具"这件事上；
把更多精力放在：
- 长期训练自己的审美；
- 反复问清自己的价值观与世界观；
- 大量做小实验，勇于"把脑洞落地到现实世界"。

在这个意义上，未来的赢家，确实会是那些：
有美感、有脑洞、有哲学视角的人。

而 AI，不是他们的对手，而是他们手上最锋利的一把笔。

引用： [1] McKinsey & Schrödinger's AI: The Uncertain Future of the ... - LinkedIn https://www.linkedin.com/pulse/mckinsey-schr%C3%B6dingers-ai-uncertain-future-knowledge-worker-griffiths [2] McKinsey report: generative AI could affect knowledge workers https://www.morningbrew.com/stories/mckinsey-report-genai-affect-knowledge-workers [3] McKinsey report: How AI will change knowledge work in 2 years https://www.linkedin.com/posts/alirity_ai-genai-knowledgework-activity-7376201143896522752-s9NG [4] Generative AI to Enhance Creativity, Automate Routine ... https://www.weforum.org/press/2023/09/generative-ai-to-enhance-creativity-automate-routine-tasks-for-future-jobs/ [5] How GenAI Changes Creative Work - MIT Sloan Management Review https://sloanreview.mit.edu/article/how-genai-changes-creative-work/ [6] How AI is changing professions like design, art, and the media - UOCwww.uoc.edu › news › ai-could-automate-creative-professions https://www.uoc.edu/en/news/2025/ai-could-automate-creative-professions [7] Why AI Makes Design Skills More Valuable Than Ever https://dschool.stanford.edu/stories/creativity-ai-design-skills-more-valuable [8] Why Foundational Art Skills Matter More Than Ever in the ... https://www.dloose.com/why-foundational-art-skills-matter-more-than-ever-in-the-age-of-ai/ [9] The impact generative AI will have on knowledge work (and ... https://www.northernlight.com/blog/the-impact-generative-ai-will-have-on-knowledge-work-and-workers-and-knowledge-management [10] Unleashing Creativity in the AI Era: Essential Skills for ... https://authenticjobs.com/thriving-in-the-ai-revolution-creative-professionals-skills/ [11] For a new generation, AI is freeing up time for creativity https://news.lenovo.com/my-tech-superpower-new-generation-ai-freeing-time-creativity/ [12] 6 essential human skills for thriving in the age of AI https://www.sig.biz/de-de/careers/life-sig/6-essential-human-skills-for-thriving-in-the-age-of-ai [13] 5 skills teams need to thrive in the age of AI (and how to ... https://www.atlassian.com/blog/teamwork/human-skills-for-the-age-of-ai [14] Future of Work with AI: Balancing Automation and Human Creativity https://codimatesolutions.com/blog/future-of-work-with-ai/ [15] McKinsey Report: How AI Is Affecting Knowledge Workers? https://www.youtube.com/watch?v=pvLeXd_f79k