注：本文为 "AI 快时代生存与突围" 相关合辑。
略作重排，如有内容异常，请看原文。
苹果员工放弃百万年薪创业半年崩塌：世界转得太快了
不懂经也叔的 Rust 不懂经 2025 年 5 月 19 日 00:28 河南
苹果员工辞掉年薪 20 万美元的工作去追逐梦想，做自己的应用，还没发布就发现了两个一模一样的竞品，直接破防到怀疑人生。
"现在的世界似乎转得太快了。几乎每天都有一个新的 app、一个新的创作者，另一个"我"。曾经让我感到特别的东西......现在却显得如此普通。"
AI 的时代，你做的任何东西，都可能被别人复制和抄袭，白嫖者遍地都是，复制成本接近于 0。仅仅有产品，已经构不成任何有意义的生意上的护城河了。
所以，不要想着做一个牛逼的产品一炮而红，也不要费心苦恼别人的抄袭，认清现实，改变自己的思维模式和操作路径，是新时代创业者必备的自我修养。
标题：
我辞掉了在 Apple 年薪 20 万美元的工作去开发梦想中的应用。现在看到两个竞品上线，我感到崩溃了。
正文：
大家好，我是新来的。潜水很久了，但今天我真的需要发个贴。
我辞去了 Apple 工程经理的工作，当时年薪大约是 25 万美元（还不包括股票）。这是一个稳定、令人艳羡的职位，几乎是每个人都梦寐以求的那种工作。
但我心中有一个梦想。有一个让我夜不能寐的应用想法。问题是，在 Apple 工作时，我不能发布自己的 app。于是我选择离开，放弃了一切。
过去几个月，我从零开始构建这个应用。我自学了所有内容，亲手设计、编码、打磨它，倾注了我的热情与执着。它像是我自己的一部分，是独特的，是有意义的。
然而 ......就在距离上线只剩几天的时候，我发现有两个应用已经上线了，做的事情几乎一样。
它们已经发布、已经运营、界面精致。
我感到崩溃。
我知道竞争是游戏的一部分，但它还是打击到了我。现在的世界似乎转得太快了。
几乎每天都有一个新的 app、一个新的创作者，另一个"我"。
曾经让我感到特别的东西 ......现在却显得如此普通。
在这个似乎在飞速超越我的世界里，我该如何守住心中的那团火？
你们会怎么应对这种沉重打击？
我真的很希望能听到那些曾有类似经历的人的声音。
AI 对我们当前认知的信息经济带来几个根本性的颠覆：
一、复制成品的成本趋近于零
任何可以被数字化的东西，在 AI 时代都将无限接近于"免费复制"。
这意味着：技术功能本身不再是护城河，创新会瞬间被抄袭、迭代。软件产品已经开始商品化（commoditization），也就是"卷功能"的价值正在减弱。
所有技术最终都会被平价化，只有对"如何收费"与"向谁收费"的认知才是不可复制的。
二、注意力和信任成为核心稀缺资源
用户不是缺工具，而是缺可信的选择、情绪的共鸣与行动的理由。因此，谁能持续抓住注意力，建立情绪连接，谁就能赢得市场。
未来的产品必须是"模因 + 工具"的混合体。工具只是解决问题，模因（Memes 即造梗）才能传播思想与文化。
一个产品要被人看见，硬功能不再重要，重要的是创造某种思想标签、用户身份认同或文化立场。
三、 分发力 > 产品力
在信息过载的时代，有用≠ 有人用。
产品再好，如果没有被发现或触达正确人群，也毫无意义。这也是为什么"受众、品牌、社区、产品"这样的顺序，反而更加符合今天的商业逻辑。
这要求我们必须从"功能护城河"进阶"关系护城河"。产品不再是交付一次就完事的"成品"，而是一个动态成长的服务系统。这背后隐含着用户反馈---产品迭代---内容更新---品牌深化的连续循环，而非单向单次的交付。
我一直觉得， AI 带来一种返祖现象。 例如，AI 最先替代的工作和技能，是在人类文明中出现得最晚的、距离我们最近的，比如与计算机有关的、处理信息的工作。
所以， AI 的时代，一切都要反着来，逆向思维，赢面会更大。就像老芒格所说，反着来，总是要反着来。
如今，你做的产品或东西，可能有上百个应用在做同样的。要想脱颖而出，你必须和别人想得不一样。
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别急着做产品，先建立受众与影响力，再做产品落地
在 AI 时代，产品只是起点，信任和注意力才是货币。真正的顺序是：先积累一批关注你的人，再逐步塑造个人或品牌形象，形成认同感，最后才推出产品。
这样做，不仅更容易获得早期用户，还能形成自然传播效应。"先造声量，再造产品"，是当前产品创业的新范式。
尽早开始，今天就开始，就是赢在起点。
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极致聚焦小众市场，从无人区切入
不要一开始就试图覆盖广泛用户。选择一个极度细分的领域切入，避开"红海"竞争。大厂和通用产品做"广"，你做"深"和"专"，这样更容易形成差异化。
比如，做一个只为某类自由职业者服务的 AI 工具，而不是试图服务"所有人"。
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产品体验不只是功能要完整，更要有"情绪"感染力
在功能同质化严重的时代，仅仅"能用"已经不够。产品的 UI/UX 应该有温度，从按钮到错误提示，从欢迎页面到确认邮件，都应充满品牌个性。
用户不只是用你的产品，还在感受你的态度和美学。
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内容是新时期的产品组成部分，媒体能力是核心竞争力
现在内容不仅仅是营销工具，它本身就是产品的一部分。你产出的内容是你影响力的延伸，内容越多样、传播越强，产品被接受的概率越高。
优秀的创作者已经变成了优秀的创业者，反之亦然。发布新功能很重要，持续发布新内容更重要。
注意力就是货币。
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构建用户自增长机制，而不是依赖砸钱买流量
不要只靠广告获取用户，优秀的产品应该内置增长机制，比如推荐返佣、邀请激励、自动分享路径等。
让每个用户都能带来下一个用户，形成闭环，这是可持续增长的关键。此外，与其他产品/平台做分发型合作，也能让用户"自动流入"。
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商业模式要大胆试验， 不能死守一种
在竞争如此激烈的时代，定价方式本身也是一种创新。可以探索基于结果付费、按使用量计费、免费+增值等新模式。甚至可以通过提供内容、数据、API 接口、联盟合作等方式变现，不能只盯着"卖软件"。此外，一个强转化的销售漏斗也非常关键，应持续测试和迭代。
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最终比拼的不是产品做得多好，而是你到底为谁而做
你的产品再完美，也总有人抄袭、模仿、甚至抄得更快。但他们永远不是你，他们不了解你服务的那群人。
真正的护城河是你和用户之间的情感连接、价值共识和持续服务能力。竞争的焦点不是"谁做了什么"，而是"谁最了解用户的痛点并坚持陪伴他们成长"。
总之， AI 时代不是比谁造得快、堆得多，而是比谁：
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定义问题更准（为谁而造）
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构建信任更稳（人情味和社群）
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获取注意力更持久（媒体基因）
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价值交换更聪明（商业模型设计）
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系统更新更敏捷（构建闭环系统）
从注意力到影响力到信用力，产品或 IP 只是入口，生态才是终局。
AI 将职业保质期压缩到 18 个月，奥特曼建议模仿一种意想不到的行业
不懂经也叔的 Rust 不懂经 2025 年 8 月 10 日 23:47 河南
"软件正在进入一个'快时尚'的时代。"
这不是 某 个时尚博主的感言，而是 OpenAI 创始人山姆·奥特曼 最近发的一条 推文 。
这句话他没有具体解释，根据马斯克的 Grok AI 的解释，Sam Altman 的话表明 SaaS 将模仿快时尚：人工智能能够快速、低成本地创建流行的软件应用程序，从而导致市场饱和、快速迭代和一次性产品，即优先考虑速度而不是持久的质量。
但是， Grok 没有说出的另一半是，快时尚是很容易过时的，它们的保鲜度基本只有半年，转瞬即逝。软件服务如果沦为快时尚行业，那么对其中的从业者来说，绝对是一种根本性的颠覆。
奥特曼的这句话，其实不是预言，而是揭示了一个令人细思恐极的现实：我们已经被卷入了一场"职业快时尚化"的风暴。
AI 爆发的时间不长，所以我们有机会见证，由它一手创造的职业的兴起，然后又被它一手杀死。
2023 年，《华尔街日报》还在热烈报道一个新兴的"黄金职业"------提示工程师（Prompt Engineer），说它年薪高达 20 万美金，无数人趋之若鹜。
然而，仅仅一年多后，到了 2025 年的春天，同一份报纸又宣告：这份工作"已经过时"。现在，大家讨论的不再是提示词工程，而是上下文工程了。
这个职业的整个兴衰周期，被压缩到了惊人的 18 个月。
有一位顶尖的提示工程师，迈克尔·泰勒，写过关于提示词工程的权威著作，还创办了相关的 AI 公司，他很清楚这份工作的价值。但是，最近在社交媒体上承认，自己的这份专长，大概还有不到五年的寿命。
而一位刚转型为"AI 运营主管"的博主写道，"这是人工智能经济中职业生涯的'鞭打效应'，整个学科的兴衰更迭，被迅速整合到知识工作者的技能栈中，速度快到你来不及更新自己的领英简介。要说我心里不慌，那是骗人的。"
其实，我个人从去年就有一个和奥特曼类似的感觉，我觉得应该研究下时尚哲学了。
随着 AI 生成能力和质量都将无限提升，所有的数字产品，不管是软件，还是文章、视频、课程等各种 IP，都可以在极端的时间内大量创作出来，而且也很可能迅速过时。那么，作为创作者该如何生存呢？
答案可能藏在一个我们最意想不到的、和科技风马牛不相及地方，那就奢侈品时尚业，一个始终在处理两难悖论的行业，一个将"快速过时"玩弄于股掌之间，却又创造了无数"永恒神话"的行业。
要避免被 AI 的职业快时尚化风暴所淹没，重新认识时尚行业、学习奢侈品品牌很有必要。
真正的破局，不是破局，而是做局。因为，破的局始终是别人做的局。学习各种技能，可以成为破局的工具，但是，打造自己的品牌，才是最终的做局和做庄。
一、从"快时尚"的鼻祖那里寻找反常识的生存秘诀
首先，让我们思考一个极其反常识的悖论。
时尚产业，堪称"计划性淘汰"的鼻祖。它依靠季节性的更迭为生，每年发布春夏、秋冬两季新品，然后毫不留情地告诉你"去年的款式已经过时了"。它本质上就是一个不断制造欲望、又不断让欲望失效的巨大引擎。
但诡异的是，也正是在这个鼓吹"短暂"与"易逝"的行业里，诞生了香奈儿、爱马仕、路易威登这些象征着"永恒"、"不朽"与"传世"的奢侈品品牌。
它们的产品明明在不断过时，为什么品牌本身却能永不过时，甚至让无数人为之痴迷，愿意花费天价去拥有一件终将"过季"的商品？
这背后，隐藏着一套深刻的、足以指导我们穿越 AI 迷雾的底层逻辑。
洞见一：奢侈品贩卖的不是产品，而是一个稳定且充满渴望的 "意义系统"。
当你购买一件香奈儿的外套时，你买的真的是那件斜纹软呢外套本身吗？不。你购买的是一个资格，一张进入"香奈儿世界"的门票。
这个世界由创始人的传奇故事、双 C 标志、山茶花、No.5 香水、精湛的工艺和一种优雅反叛的精神共同构成。这是一个稳定、永恒、令人向往的"意义系统"。
而那个"202X 秋冬新款"，只是让你参与这个系统的一张"动态门票"。
产品的"过时"，非但不是品牌的弱点，反而是维持品牌"不过时"的必要燃料。品牌通过不断推出新的、会过时的产品，来持续讲述那个永恒的核心故事，从而强化品牌核心符号的神圣性。它就像一场"可控的革命"，用源源不断的新奇感，来巩固那个不变的王权。
洞见二：奢侈品操控着人类最矛盾的两种深层需求： "融入"与"区隔"。
德国社会学家格奥尔格 ·齐美尔早就看穿了这一切。他指出，时尚满足了人类两种相互矛盾的渴望：融入一个社会群体的需求（模仿），以及彰显个人独特性的需求（区分）。
一个新的潮流出现，让早期采纳者得以将自己与大众区分开来。一旦这个潮流被大众所模仿，它的"区分"功能就消失了，这就催生出更新的潮流来满足新一轮的"区分"需求。这个永不停止的循环，正是时尚"易逝"的根本引擎。
奢侈品牌正是这个循环的顶级操盘手。它们通过发布令人惊叹的"潮流款"来引领风向，制造区隔；再通过更容易获得的"季节款"让更多人参与模仿；而这一切，都围绕着那些永不改变的"经典款"和品牌 DNA。
法国哲学家罗兰·巴特则更进一步，他认为时尚是一个符号系统。品牌的核心理念和标志性设计是这套系统的"语法"，而季节性的新产品，则是不断被创造出来的"新词汇"。
奢侈品的玩法确实高端。它用不断变化的"词汇"（新产品）让你保持新鲜感和追逐的欲望，但它真正的价值，在于那套稳定不变的"语法"（品牌价值）。你永远在追逐，但又永远感觉自己归属于一个永恒的俱乐部。
相比之下，科技圈的宅男和 nerd 对文化和人性的理解，就不在一个层次。
大多数人在 AI 时代犯下的致命错误，就是错把自己的"季节款技能"（比如某种特定的提示工程技巧、某个软件的操作），当成了"品牌本身"。
如果你围绕一个注定会在 18 个月内过时的技能，来构建你的专业认同和安全感，那就好像一个香奈儿的工匠，认为自己的价值仅仅在于缝制今年秋冬款的某一个口袋。当这个口袋的款式不再流行，他的世界就崩塌了。
这种认知的错位，正导致很多人疲于奔命，永无停歇。
二、从快时尚打工人，进阶个人奢侈品牌
要避免被 AI 快时尚化， 真正的破局之道，不是去寻找一件 "永不过时"的技能单品 ， 它很可能并不存在。而是要彻底转变思维，将自己从一个追逐潮流的 "快时尚打工人"，升级为一个拥有核心 DNA 的"个人奢侈品牌"。
要避免被淘汰，首先要自我淘汰。淘汰的不是你的能力，而是那个脆弱的、依附于短期技能的身份认同。每个打工人，都应该从现在开始，进行一场彻底的"品牌重塑"。
如何操作？我总结了奢侈品运营的三条根本策略，供大家参考。
策略一：找到你的 "品牌 DNA "------定义永恒的核心问题，而非短暂的解决方案。
奢侈品牌从不把自己定义为"卖衣服的"或者"卖包的"。香奈儿代表的是一种女性的独立与优雅，爱马仕代表的是对极致工艺的传承。
同样，你必须停止这样介绍自己："我是一个会用 Midjourney 画图的人"或"我是一个精通 XXX 模型的提示工程师"。
你应该问自己：我到底在解决什么更本质、更持久的问题？
以迈克尔·泰勒为例，他没有把自己锁死在"提示工程师"这个头衔上。他的"个人品牌 DNA"是"从复杂的、非结构化的数据中，为企业提取精准商业洞见的人"。今天，实现这个价值的"季节款工具"是提示工程；明天，可能是模型微调（fine-tuning）；后天，可能是一种我们今天还无法想象的技术。
工具会变，但他解决的核心问题不变。他的价值，就建立在这块永恒的基石上。
现在就审视你自己。你的工作，剥去所有工具和软件的外壳，剩下的那个最硬的内核是什么？是"连接不同团队，消除沟通阻力"？是"将复杂的技术概念，转化为普通人能懂的语言"？还是"在混乱的信息中，发现被忽视的商业模式"？
这个问题的答案，就是你的"品牌 DNA"。它是你的压舱石，是你的 Chanel No.5，是你的铂金包轮廓。
策略二：塑造你的 "品牌美学"------你的品味、 风格 和独特的 "个人 上下文 "。
在 AI 时代，工具的门槛会越来越低。人人都能用上 Claude、ChatGPT 或 DeepSeek，就像人人都能买得起快时尚。当技术本身变得唾手可得，什么东西会变得稀缺？
是品味。
是那种知道"好"与"更好"之间微妙区别的判断力。是那种能为 AI 提供它无法自行想象的、独特而精准的语境的洞察力。
任何人都能学会使用工具，但很少有人能培养出判断力，懂得何时输出的内容是好的，以及如何让它变得更好。这种辨识力，随着模型变得越复杂，就愈发珍贵。
你的"品牌美学"就藏在这里。它来自哪里？来自你那些看似与技术无关的"个人上下文"。
你是一个有人文社科背景的程序员？太好了，你对人性的理解，就是你为 AI 注入灵魂的独特养料。你是一个懂市场营销的 AI 运营？完美，你的商业直觉，能让 AI 的产出从"技术正确"走向"商业有效"。你是一个有编辑经验的产品经理？恭喜，你对文字的苛刻标准和叙事能力，正是 AI 最欠缺的"品味"。
领域知识的保质期，远远长于技术技能。不要再为你"非技术"的背景感到自卑。在 AI 将技术门槛不断拉低的未来，那些你以为是无关紧要的过往经验、独特品味和审美标准，恰恰是你最难以被复制的"品牌美学"，是你独一无二的斜纹软呢。
策略三：成为 "品牌主理人"------把事情做到极致，彻底逃离"杂活区"。
伟大的奢侈品牌，都有一个如同灵魂人物般的"创意总监"或"品牌主理人"，比如香奈儿的前创意总监卡尔·拉格斐（Karl Lagerfeld）。
他的工作，不是简单地设计几件衣服，而是作为品牌的"历史学家"和"策展人"，用当代的语言，重新激活和诠释品牌的核心 DNA，并以近乎偏执的标准，确保每一件产品的品质都无懈可击。
你也需要成为自己的 "品牌主理人"。 昨天，硅谷创投教父、 YC 创始人保罗 ·格雷厄姆 发了一条推文，与本文思路有异曲同工之处。
格雷厄姆说，AI 并不会取代所有工作，它取代的，是那些他称之为"杂活"（Scutwork）"的工作。什么是杂活？就是那些"基础性的、可被标准化的、缺乏创造性判断的"任务。他直言不讳："底层的程序员岗位正在消失。"
如何保护自己？格雷厄姆的答案简单而深刻："把事情做得极好（exceptionally well），远远高于 AI 擅长的那种基础性杂活水平。"
要把一件事做到极致，前提是什么？
"如果你对某件事没有真正的兴趣，"格雷厄姆 说， "你是很难把它做到极致的。"
这就是成为 "品牌主理人"的最后一块拼图：热情。
你必须在你定义的"核心问题"上，投入巨大的热情，以主理人的心态，去打磨每一个细节，建立远高于行业基准的个人标准。当 AI 能完成 80 分的基础工作时，你的目标，就是交付一个从 95 分到 99 分的、充满你个人印记的卓越成果。
这个过程，就是你作为"主理人"，在为你的"个人奢侈品牌"设计当季的潮流款和经典款。你不再是一个被动的执行者，而是一个创造者，一个标准的定义者。
事实上，也只有当你在为自己工作时，才会有如此程度的投入和效果。
三、不是终身学习，而是构建品牌
最后，再回到奥特曼所说的这种趋势，如果一个产品甚至一个职业的黄金周期真的只有 18 个月，我们该如何应对？
传统的答案可能是"拥抱变化"，是"终身学习"。这当然没错，但它隐含着一个被动的、追赶的姿态。它会无形中制造焦虑，让我们疲于奔命，而且永远赶不上时代。
奢侈品行业背后的发展哲学，为我们摆脱这种两难境地提供了 更深刻的启示： 真正的破局，不是去追逐每一场热点，而是将每一场热点都为我所用。
构建你的"个人奢侈品牌"，不是一次性的产品发布，不是一个流行的爆款，而是持续地创作和发布，不断制造流行和热点的复利过程。你每天要投入的，重点不是学习新技能的时间，而是对三样核心资产的持续浇灌：
你的品味： 你在每一次选择、每一次判断、每一次对 AI 输出结果的修正中，都在积累和塑造你独特的审美与标准。
你的声誉： 你在每一个项目中交付的卓越成果，每一次超越"杂活"水平的创造性贡献，都在为你个人这个"品牌"积累信誉。
你的认知： 你基于自己独特的"非技术背景"，对核心问题形成的独到见解，是你最坚固的护城河。
在这个复利模型里，那些不断涌现的新技能、新工具、新风口，扮演着什么样的角色？
它们不是你的新身份，而是你的新杠杆。它们不是你要追逐的浪潮，而是你用来放大自身价值的跳板。
一个伟大的音乐家，不会因为一款新合成器的问世就抛弃自己的音乐灵魂。他会问："这个新乐器，如何能更好地服务于我的音乐表达？"
一个成熟的投资者，不会因为某个概念股的爆火就清空自己的核心持仓。他会分析："这个热点，是否能作为一种策略性配置，来增强我整体投资组合的收益？"
我们每个人 也应该如此。 意味着不要再被动地问 "下一个风口是什么，我该学什么？"，而是主动地问：
"这个新出现的 AI 工具，如何能帮助我更高效地解决我一直关注的哪些核心问题？"
"这个所谓的热门技能，能否成为一个杠杆，将我已有的品牌 DNA 放大，触达更广的人群？"
"学习这项技术，是一次对我核心价值的有效投资，还是一次会让我偏离主航道的精力消耗？"
只有这样，才能在这个瞬息万变的世界里把握主动权。那些不断变化的技能和工具，就像奢侈品牌每季推出的"季节款"。它们是必要的，它们能带来新意，能让你保持在场，能为你创造话题。
但你必须清楚，它们存在的唯一目的，是为了服务和彰显你那个永恒不变的"经典款"------你的核心价值、你的品味与声誉。
所以，"18 个月就被淘汰"的，那只是技能的生命周期，而不是你个人的。技能是流动的资产，而你的品牌 ， 将是 那个 不断增长 的价值本身。
年轻人失业飙升只是序幕，我们正在亲历"公司工作"的消亡
不懂经也叔的 Rust 不懂经 2025 年 9 月 18 日 22:50 安徽
官方的就业市场 说辞 ，终于赶上了残酷 的现实 。
许多求职者早就抱怨过 ------ 对我、对朋友、对宠物，甚至对任何愿意听的人 ， 说找工作远比数据看起来要难。
这是华尔街日报最新一篇文章的开头，说的当然是美国的状况。
上周，美国政府下调了过去 12 个月的就业增长估算。本周三，美联储又宣布降息。这些消息印证了很多人的直觉：劳动力市场比表面上更疲软。劳工统计局现在承认，美国在那段时间新增的就业岗位，不到最初报告的一半。
东大这边的情况当然不遑多让。根据财新的最新数据，八月份，不含在校生的 16-24 岁青年失业率，攀升至 18.9%，创下有数据以来的新高。
未来的职场会是什么样，没有人能说清。
但在周二《华尔街日报》领导力研究院的科技理事会峰会上，有科技领袖们明确表示，"我们必须对整个公司重新布线。每个岗位都要重新思考：他们做什么？未来的劳动力是什么样？我相信，80%的岗位会因 AI 至少发生 20%的变化；而 20%的岗位会被 AI 改变多达 80%。"
很多人将这一场 "优化" 归结为又一轮的经济周期阵痛。 然而，真相更可能是： 这并非阵痛，而是一场结构性 "死亡"的开端 。
大家感受到的求职压力、工作中的空虚、对未来的迷茫，并非是个人的失败，而是我们脚下那块名为"公司"的大陆板块，正在无可挽回地沉入海底，走向消亡。
这一代的白领或知识型工作者，正经历前所未有的处境。我们接受教育时，这些岗位尚存在，可还没等我们退休，甚至还没毕业，它们就消失了。我们被训练去追求稳定，却生在颠覆年代。
我们这一代人，或许将是历史上第一代，完整经历"公司工作制"（The Corporate Job）从神坛跌落，直至消亡的见证者。求职的艰辛，失业率的数字，不过是这场巨大葬礼上飘下的一片哀乐。
一、现代白领工作，一场无意义的大型伪装
某主流媒体记者最近写道，上周，他和一位在大型咨询公司工作的朋友喝咖啡。朋友花了二十分钟解释自己的工作。不是因为复杂，而是因为她在努力说服自己它确实存在，并且有意义。
"我负责推动跨部门工作流中的利益相关方对齐。"她说完后笑了："其实我自己都不知道这句话什么意思。"
她不是个例。很多人用从不会在日常生活里说的词来描述工作。他们参加的会议是为了开更多会议。他们制作的 PPT 没人看，被附在没人打开的邮件里，衍生出根本不需要完成的任务。
最奇怪的是：大家都心知肚明。下班后，或在酒桌上，稍微卸下伪装，他们就会承认：工作不过是种精致的行为艺术。他们是专业的邮件转发员，是系统与系统之间的人形中间件，而这些系统本可以直接对话。
某银行的朋友说，他每天早 8 点到公司，晚 8 点才走。当记者问他十二小时具体做了什么时，他愣住了："我推动决策。"然后停顿了一下，"不过这到底是什么意思呢？"
经济学家 大卫 ·格雷伯（ David Graeber ）称这些为" 狗屎 工作 "（ bullshit jobs ） ， 就 连做的人都怀疑 它 毫无意义。
如今，五十岁的人花了几十年在虚无的狗屎工作上，想转型已太晚，想退休又太早。
二十几岁的人则纷纷躺平，他们目睹这一切，没办法再相信上班这件事。"父母觉得我没野心，因为我不想往上爬。可我为什么要爬向更大的虚无呢？"
三四十岁的人最尴尬：看穿了一切，但有房贷、学费和责任，无法抽身。
转变已经开始，只是还很缓慢，大多数人还没有意识到。
公司工作制不会轰然崩塌，而是像宗教一样逐渐失去信仰。教堂还在，仪式还在，但信念在消散。
办公楼依旧闪亮，会议依旧不断，邮件依旧往来。但人们对这一切背后意义的信仰------即它是否值得耗费生命的时间------正在蒸发。
接下来会出现什么，还不清楚。也许是某种平行经济，也许是全新事物。但这种无意义的假装，正在被拆穿。
二、水管工的凡尔赛：每天 2500 英镑
就在知识工作者们为一份毫无意义的报告耗尽心神时，在他们看不起的体力劳动世界里，正在上演截然不同的剧情。
一位英国博主，最近分享了一个让他崩溃的亲身经历。他想给家里装一个空气源热泵，花了整整六个月，一个合格的安装工都找不到。
原因简单得令人嫉妒：不是技术有多难，而是根本没人有空。大多数水管工的订单，早已排到了半年后。少数有资质的工匠，则牢牢掌握了定价权。他收到的一份报价是：每天 2500 英镑 。
这个故事像一个响亮的耳光， 甩 在 "万般皆下品，惟有读书高"的古老信念上。它 揭示了一个残忍 的现实：
公司工作可以无限扩展，一个 AI 模型就能取代一千名分析师。但物理现实无法扩展。
每一个坏掉的锅炉，每一根故障的电线，都需要一双真实的人手去修复（至少目前还是）。与此同时，科技公司拿到天量的投资，大部分都砸向了那个即将取代知识工作者的东西------AI 。
人类工作正在分化成两类：
1.实用型：修理物理事物
2.人本型：提供真实的人类连接
除此之外，庞大的知识工作中间地带，都处在危险之中。
我们这一代人，被鼓励、被训练去从事"抽象的工作"，却发现，现实世界的需求，正以一种蛮横的姿态，宣告着实体技能的回归和胜利。当硕士毕业生们为一份起薪微薄、朝不保夕的"入门岗"挤破头时，电工学徒的起薪可能已经超过了他们 。
这种巨大的反差背后，是一个更深层次的剧变：公司工作制，这个在过去一个世纪里定义了成功、稳定和中产阶级生活方式的体系，正在从根基上瓦解。
三、"公司"之死：AI 只是刽子手，体制本身已病入膏肓
在《华尔街日报》的峰会上，科技领袖们毫不讳言：企业正在经历一场"重新布线"。
金融服务机构 TIAA 的首席运营官萨斯特里·杜尔瓦苏拉（Sastry Durvasula）预测："80%的岗位会因 AI 至少发生 20%的变化；而 20%的岗位会被 AI 改变多达 80%。" 。
传统的 "金字塔"式企业架构正在崩塌，取而代之的是一种"杠铃"形态 。一端是少数顶层领导，另一端是大量的"个体贡献者"------那些真正动手干活的人 。
而中间那层厚厚的、负责"管理""协调""汇报"的中层管理者，正在被 AI 无情地削平。英伟达 CEO 黄仁勋直接管理超过 50 人，这在过去是不可想象的，却是未来组织形态的预演 。
企业甚至开始在"多招一个工程师"还是"多买一块 GPU"之间做真实的选择 。但 AI 只是加速了这场死亡，并非根本原因。公司工作制早已百病缠身，其内在的荒谬性，才是真正的病灶。
一项普通的公司决策往往这样展开的：
有人发现一个"机会"（通常是伪问题）→ 分析师分析 → 顾问咨询 → 中层管理者负责管理咨询与分析 → 开研讨会 → 启动"利益相关方沟通" → 出 PPT。
几个月后，或许会发生点事。但通常只是一个常识性的小调整，完全可以在下午由任何人拍板。
所有人都心知肚明。分析师知道模型大多是拍脑袋，顾问知道框架只是常识表格化，经理知道研讨会不过是戏剧。可大家彼此需要，来维持幻象。
这就像现代版的"皇帝的新衣"。所有人都看见皇帝没穿衣服，大家也都知道别人看见了，但因为还有房贷要还，所有人只好继续夸赞"衣服真华丽"。
一名科技公司的副总裁坦言："我管理着一个十二人的团队，他们为其他团队创建文档，而那些团队又为从不阅读文档的高层领导创建文档。我年薪 15 万英镑。这完全是荒谬的，我打算一边尽力维持这份工作，一边在旁边打造一些真实的东西。" 。
这种建立在集体沉默和共同利益之上的"空转"，才是公司工作制最致命的顽疾。AI 的到来，不过是戳破了这个巨大脓包的利器，让那些本就价值模糊的岗位，第一个被冲上沙滩。
正如 Moderna 摩德纳的首席人力与数字技术官 Tracey Franklin 所指出的，"如果你想想 HR，以前他们做传统的人力规划，关注的是人。而 IT 和数字团队则负责系统。其实这都是关于'工作是如何完成的'。所以我们开始做一种新的东西，叫做'工作规划。"
摩德纳正在根据员工的技能和能力来重组团队，同时也要考虑哪些部分可以交给 AI 工具完成。Franklin 说，"你会不断看到这种演变：人们在适应，创造新东西，调整角色。AI 的快速进步就是催化剂，它推动人、机器和机器人全面融合。"
四、 个体的应对之道------先"寄生"再创生
我们都困在同一个没有希望的系统里。现在，至少你可以不再假装相信。
如果你在这篇文章里看到了自己的影子，感到一种因认知失调而产生的疯狂，请记住："疯狂的不是你，而是那个要求你假装转发邮件就是一份事业的系统。" 。
那么，出路在哪里？不是去报更多的班，考更多的证，也不是盲目地辞职去追求虚无缥缈的"意义"。
第一步，拿回你的"伪装豁免权"
这是你的许可单：你可以停止假装你的工作岗位是真实的了。你可以照常上班，参加会议，但你不必再将你的身份与你的邮件签名绑定在一起。你周围的人，很可能也早就停止相信了，他们只是在等别人先承认这一点。
第二步，重新定义你的工作：从"身份认同"转向"基础设施"
一个有趣的新现象正在出现：人们不再辞职，而是利用公司作为平台，建立能够创造实际价值的"并行系统" ，即真正属于自己的一份事业。
他们利用公司稳定的薪水、笔记本电脑和安稳的环境，作为孵化自己真正事业的"资金来源" 。
你的公司工作不需要提供意义，它需要的是有用。对你培养技能有用，为你的真实项目提供资金有用，为你弄清楚什么对自己重要而争取时间有用。
当你停止相信公司的神话时，你才能真正开始利用它。你可以寄生在它的基建之上，去创造自己的生态系统。
第三步，投资 AI 永远无法取代的终极技能：自我认知。
学校教我们追逐声望，遵循模板，追求人人都想要的东西。但它从未教我们理解自身的构造。过去，我们不需要。因为道路清晰，晋升线性，期望明确。
公司工作的消亡，揭示了一个我们早该明白的事实：如果只追逐外部的成功指标，而忽视内在驱动，结局必然糟糕。只是我们以为，还能再多撑几年。
在一个加速变化的图景中，当下最关键的能力，不是写代码，不是学提示工程，而是足够清晰地理解自我，以便在一个比任何职业指南更新都快的世界里航行。
你需要理解哪些你身上的人类元素是无法被自动化的。你需要分辨，什么是你真正擅长的，而什么只是你为了迎合系统而强迫自己学习的。你需要知道，什么样的工作才真正适合你大脑的运作方式。
多数人其实从未真正弄清自己适合什么。过去不需要，因为道路清晰，晋升线性，期待明确。可如今，一切皆不确定。
而在不确定中，自我认知就是绝对的必修课。
会收 2500 英镑一天的水管工，不需要思考下一步。但那些看着岗位消失的知识工作者，需要。
旧世界正在沉没，但一个新的、更个性化的、也更需要你诚实面对自己的世界，正在海平面上缓缓升起。你的船，需要你自己来造。
专访中欧王安智：大厂逼员工用 AI，成了一种形式主义？
知危编辑部 知危 2026 年 5 月 1 日 16:42 浙江
可能是为了裁员，有大厂把员工变成 AI 的对照组了。
某大厂员工润生（ 化名 ） 对知危表示，" 公司现有项目被分成两组，一组是用 AI 的，一组是不用 AI 的。不用 AI 的是正 常工作量，用 AI 的会安排 140% 的工作量，之后还会逐渐增加。"
他有些担忧地向我们表示：" 感觉公司就是想看 AI 到底能提效多少，然后可能就要裁员了。"
如今，AI 提效正在成为大厂员工必须面对的一个话题。一边是大厂们正在强制所有人都要拥抱 AI，另一边是员工为了应付 AI 考核，开始用 "魔法战胜魔法"。
知危发现有些员工干脆用 AI 来写公司要求的 " AI 使用心得"，还有人故意让 AI 去 GitHub 上面看上万行代码的项目来消耗 Token。这种通过 AI 去刷公司 AI 考核数据的行为，正在成为这场席卷全球的生产力革命中的某种形式主义奇观。
但是，不管是管理者还是员工，其实都应该考虑一个问题： AI 提效了，然后呢？
效率提升的红利是否真正转化为组织成长与员工福祉？还是仅仅成为了压缩人力、推高 KPI 的工具？或者甚至是干脆成了自己骗自己的形式主义呢？
为了探究这些问题，知危编辑部与中欧国际工商学院管理学副教授王安智在线上对话了两小时，以下是对话的主要内容。
注：为方便阅读，对话进行了部分不改变原意的修改。本访谈在小宇宙和抖音分别有播客版和视频版，在相关平台搜索 " 知危 " 即可。
知危 ：现在很多大厂面对 AI 的迅猛发展，怕自己被落下，他们都是强制员工去使用 AI 的，甚至把 AI 的一些指标作为考核的标准或者说和绩效绑定，比如要求用 AI 写的代码占比多少、甚至是调用的 AI 的 Token 消耗量是多少。那您觉得这种指标是好的指标吗？
王安智：这个要回到一个蛮基础的逻辑，就是你用 AI 到底在用什么东西？我觉得这些现象基本上都是基于 " 我要用 AI 来降本、来提效 " 的逻辑建构出来的。可是，我们真的要用 AI 做这个事吗？
2025 年的时候，斯坦福大学有一个研究，它最后的结论是这样子的：表现平庸的人，把 AI 当工具，但表现杰出的人，其实是把 AI 当队友。
那什么叫做当工具，什么叫做当队友？简单来讲，如果你是希望 AI 给你答案，那就叫做当工具，如果你是希望 AI 帮助你变得更好、让你可以产出更好的答案，那就是当队友。（ 编者注：王教授提到当对手和当队友是对于使用者来说的，因为管理者更在乎的是工作结果，这就形成了某种目的性上的不一致，作为打工人，应该在这波浪潮里更多的关注个人借助 AI 的提升。）
MIT 的媒体实验室，里面有一位负责的人叫科斯米娜，她做了一个写作的实验：把人分三组，有一组是用 ChatGPT 来写作的，有一组是用 Google 搜索来写作的， 还有一组只能靠自己写作。然后，她把人摆到 MRI 或者是脑电仪里头去，看你头脑里面被激活的部分是多还是少。
结果是，用 ChatGPT 写作的人，他脑部激活是最少的，最多的是靠自己写作的，用 Google 搜索来辅助的人他的激活程度也还算高。
接下来还有一个反转实验，我觉得特别有趣。就是让本来靠 ChatGPT 写作的人把 ChatGPT 关掉，叫他变成要靠自己写作，另外一组是让原本靠自己写作的人开始用 ChatGPT 辅助写作。
这个实验最后发现，原本靠自己写作的人，就算现在有 ChatGPT 可以使用，脑部激活的部分还是比较多，而原本依赖 ChatGPT 写作的人，让他靠自己写作时，他的脑部激活部分仍然不高。
意思就是说我们人脑有种特性： " 一旦养成任务可以外包出去的习惯，它就会觉得这件事就不归我管了 "。
那个 ChatGPT 写作组，其实他就是把 AI 当工具的人，那个先靠自己写作再拿东西去辅助自己的人，他其实就是把 AI 当作队友的人。那谁是表现平庸的人？答案是当工具的人是平庸的人。
所以我会觉得，降本提效是跟工具连接在一起的，所以当今天你以组织架构的立场要求我们大家使用 AI 去做降本提效的时候，你本质上就是在告诉你的员工说 " 我希望你把这件事情外包出去 "。
那当员工觉得这件事我可以外包出去的**时候，**员工就失去主人翁意识了。
知危：所以您觉得，把某些 AI 相关的指标作为考核指标的话，这只是体现了 AI 作为一种工具的方式，长远来讲益处不大是吗？
王安智 ：是的，我觉得在 AI 时代，最终人还是要想一件事情：AI 时代，何以为人？人到底要在这 AI 时代里面做什么事情？
作为人的头脑做的事情，我们在心理学上把这种东西叫做 " 序列处理 "，跟序列处理相对的另外一个极端叫 " 同时处理 "。你今天如果把作业丢给 AI 做，对 AI 来说 所有东西在同个时间内全部进来，都用一样多时间，这样叫同时处理。你觉得同时处理比较厉害？还是序列处理比较厉害？
知危：同时处理吧。
王安智 ：是的，但是很抱歉，人类的头脑是序列处理的，人类头脑设计出来的应用模式是这样子的，我们的注意力资源很有限，很多时候一次只能做一件事。
有一些东西虽然很耗费资源像你一开始学游泳，手要怎么划、脚要怎么踩、什么时候要换气之类的，都很耗注意力的资源。但我们可以通过刻意练习达到熟能生巧，熟能生巧之后，我们大脑就会把这一整件事情比如说游泳打包，之后把这件事自动化。
按照刚才我们说的这个人脑的原理，把任务随意外包这件事情，就变得非常的危险。
因为要把一个东西自动化的关键在于练习很多次、刻意练习到熟能生巧的程度，但如果你一开始就外包了，那这件事情就永远不会被自动化，它永远对你来说都是一个新的作业，它永远需要耗用你的注意力资源。
所以你会发现，有一些人到了 AI 时代，即便有很多 AI 可以帮助他，他好像也没有变得比较轻松，因为他把很多东西都外包出去，那件事情他从来没有熟能生巧。
所以如果单纯地拿 AI 当工具，人类的头脑会失去一种很宝贵的东西，就是一直不断地、刻意练习。这样下去的话，你那个所谓的敏感度、所谓的灵感、所谓的那神来一笔、顿悟的感觉全部都不会再出现。
所以人类的头脑虽然好像跟能同时处理的 AI 比起来很糟糕、没有效率，但序列处理有它独特的优势，无论 AI 多厉害，顶多只能做到触类旁通，没有办法无中生有。
知危：但现状是，作为一个管理者，他可能在短期内会发现只要让员工去用 AI，肯定是能产生效率的提高的，这样他可能根本就不会去考虑太长远的问题。这就有了员工个人成长和管理者对效率的追求这两方的目的性的差异，该怎么处理这么矛盾呢？
王安智：你会观察到一个很有很有趣的现象，就是 AI 可以帮助一个个人提效 不止 5 倍 10 倍，那理论上企业应该要产值提升 5 倍、10 倍，但我们好像没有看到这种组织对不对？
也就是说，AI 给个人工作带来的效率提升和组织的效率提升中出现了一个 gap（ 差距 ），这是一个 ongoing （ 正在进行 ）当中的研究课题，我们还没有非常明确的学术上的答案。
但，我们可以来思考下，我会觉得人类世界的阶层性的组织架构，你除了把它想象成是一个信息传递系统之外，它也可以是创造活动的轨迹。所以一个组织、一个企业的老大，如果没有办法往上看，他就只能往下看，去降本增效，那这个企业的未来的格局，就很可能不会往上提升了。
如果我要让一家能够提效 10 倍的组织出现，你得把那个组织的天花板往上扩到 10 倍。在那个天花板还没有上去之前，是不会出现这种事情的。所以，我们要做的事，不是从这里省一点、那里省一点，聘 1 个人做 10 个人的事情然后裁掉另外 9 个人，这样是创造不出一个伟大的组织的。
伟大的组织是从创造活动中来的，而创造活动的本身，跟有没有 AI 不一定有直接的关联性。
知危 ：现在 AI 普遍被认为是一种新的生产力工具，企业或是组织通过行政的手段强迫去大家使用 AI，虽然可能不对，但会不会是技术革命必须经历的阶段？
王安智：如果你回顾历史的话，会发觉工业革命中，本来用的是蒸汽机，后来变电动机了。那这件事情的根源是一个技术上重大的突破对不对？可是真正以电动机为核心实现完全的工厂化，是什么时候呢？是电动机发明出来之后的 30 年后。
就是那个技术已经出现了，我知道电动机比蒸汽机强了很多倍，但我要根据那个电动机去规划一整个工厂的 layout ( 布局 ），然后把人配到工厂的合适的位置上面，让所有人的协作都能够非常精准地咬合在一起，这是需要时间的。
这就好像是把内隐形式的系统输出一个外显形式的系统一样，直到我能够把这个工厂设计出来，电动机才真正发挥了它的效果。所以，工业革命给我们的一个历史上面的一个经验，是一定有一个很聪明的人或一群很聪明的人他把工厂的设计给搞懂了，那电动机才真正发挥效果。
类比来看，AI 出来了，我知道它是一个非常 Powerful ( 强大的 ) 的工具，决胜的关键不是压迫底下的人用 AI 降本提效，而是这些老板里面有一两个特别开窍的人，他决定不要再做这样的事情了。
因为再怎么逼员工也没用，真正的瓶颈出现在老板本人的身上，他要根据 AI 这个新事物去设计新的 " 工厂 "，去看更广阔的其他地方，做开创性的事情、真正提高天花板，那他就撑出了底下的人的空间。
当老板开始往这样的方向去的时候，他才能带来更多的可能性。在公司里面，老板往上看，带来成长路径，那员工就会开始往上面看，当他往下看，告诉员工说要降本增效的时候，员工就也会只往下看，是不会有未来性的。
就像从蒸汽机走到电动机，最后出现一个真正产能巨大扩张的工厂一样，人们花的这 30 年的时间，其实就是一个往上看的历程。
知危 ：我前面的提问，似乎对 " 大厂逼员工用 AI " 是抱有偏见的，默认这么做不对。但其实 20 世纪初，人们全面电脑化的时候，企业也都是强制员工去使用电脑的，它说明强制带来的结果不一定是错的。
现在这些大的组织，因为客观上员工比较多，靠员工自己的自主性去拥抱 AI 是有点难的，那么现在这种强制员工使用的行政手段，会不会是打破这种组织惰性、倒逼员工学习的一个必要的动作呢？
王安智：我觉得这里有一个因果关系，我们要先搞清楚。
我认可的因果关系，是这样子：如果你做很多的创造，那自然的结果就叫做提效，所以因是创造，果是提效。
可是现在有很多企业把这两个东西反过来：我先逼迫你去做各式各样的提效，相信这样也许有人能够创造，它因果关系是反过来的。
所以我们也许要弄清楚，你为什么要逼他？你也没想好，就只能逼他。然后你赌的是做这件事情多了以后，搞不好会捞到一两个人他创造出一个真的有道理的东西来，这个效率并不高。
当你做越多创造的时候，你才会创造出越多商机、越多的可能性，在那个时候提效是自然的结果，甚至可能你不想提效，底下的人也会想要不然我来提效一下好了。
所以我觉得你还是得回到人性面去想这个事情，得先去找到那个创造的方向 ，那个方向有了以后，AI 才能帮助我们走得更快。
知危：其实我们刚才一直都在聊老板和最下面执行的员工，但其实在一个组织里面，除了这两个角色还有很多中层管理者。一方面，他要向对 AI 表现得很狂热的老板汇报，另一方面，他又要应对下面这些执行的员工的不解，那有没有可能这些中层管理者，才是决定企业在 AI 这件事上走向何方的关键的因素？
王安智：如果老板不晓得用 AI 到底是要干什么，相当于舵手没有在喊口号，那中层怎么知道他现在的节奏要怎么带？
高层必须制定出某一种应对的战略或者是公司的文化，中层才能很好的当一个桥梁的角色，把这件事情从一个比较抽象的状态转化成一个很实际的东西，交给底下的人去执行。
中层的人应该能够很清晰地了解 高层到底是什么意思，高层如果自己说不清楚、讲不明白，那这是高层的问题。等高层说清楚、讲明白了，才到中层去想怎么去传递和协调。
知危 ：其实有些员工也跟我讲了偏感性的烦恼，比如有个写代码程序员，他说使用 AI 的过程中，他感觉 AI 剥夺了他写代码的乐趣。这种心理变化，是作为一个领导者需要去关注的东西吗？
王安智 ：我觉得需要，人必须要具有充沛的意义感，才能够很快乐的活着和工作，在任何时代应该都是这样子的。
一旦一个人发觉做事情不再有意义感了，那他就不太有办法可以走得很长、走得很快乐。作为主管，你要帮他创造出来那种来自于实验性开创的意义感。
知危：我看您之前的视频，提到过速度感这个词，你怎么看 AI 时代的速度感？
王安智：我有的课上会跟同学说，速度感是一个很华人的东西，我们很在乎什么事情都要做快一点、高效一点。在这种感觉底下，我们那种被逼迫的焦虑感会比西方人还深。然后我们会发觉，当你的焦虑感高到一个程度的时候，创造力的产出就会明显的掉下来。
当你对提效过于执着的时候，那创造活动是会受到限制的。
知危：我看您之前说过，经济增速放缓的时期，您教 " 以人为本 " 时，老板们会比较听得进去。那现在这一两年 AI 快速发展的背景下，您教这个，学生们还能理解吗？大家好像可能会觉得 " 你不干有的是 AI 干 "。
王安智 ：通常是人在越困顿的时候，反思会越深刻。所以外部机会很充沛的时候、外面的钱赚得非常快的时候 你跟他讲说要反思、要以人为本，他只会告诉你说 " 我就希望先把钱赚到手，以人为本的事我以后再说 "。
今天如果 AI 你觉得是巨大的威胁，那它就会带来很多的反思。如果你觉得我现在在上升阶段，我现在这个牌局一直在赢，那你就比较不会反思，这是人性。
只有你把 AI 当做危机，搞不好连你老大的位置都坐不稳的时候，才会比较沉下心来想你到底要用 AI 做成什么事情。想通了，你就走到 " 创造为因，提效为果 " 的一个路径上，我觉得这样才会有一个比较高的提升。
知危 ：我发现有一些员工，他比较愿意去探索 AI 这种新的东西，秉承着一些比较朴素的社会达尔文主义，认为 " 你们适应不了这些新变化的人，就应该被淘汰 "。你怎么看待这种想法？
王安智：我这里有些高管同学就会有这种想法，觉得 " 你如果做得不好的话，那你就应该被开掉，让我换一个更好的人 "。
但是其实在真实世界里面，把一个人开掉再换一个人有很高的成本，而且现在这个时代，真的能够在职务上面非常能力匹配、其他方面又很合适的人，并不好找。
所以，领导力的主题不是管理，而是点亮。
就像在戈壁徒步的时候，你们队有一个人，他走的很慢，你绝对不能把他背在你的背上，你再厉害都不行。一旦你把他背到背上去之后，你对这个人的观感就会改变 ，你就会开始想距离终点还有多远、到了营地之后就把那个人拉黑。
真正好的做法是，你能从内在上把那个人点亮，把他点燃。可能在前面的互动里面，你了解到这人比较喜欢吃东西，你就应该开始跟他聊吃的东西。比如聊有这种口味小龙虾、那种口味小龙虾，讲着讲着他就兴奋起来了，然后那个时候就要鼓励他，就是忽悠也要把他忽悠到终点。
这样，你在做的事情就是从内在点亮他。你永远没有办法靠外在的管理去逼迫一个人，那种路走不长远的，如果是短跑也许还可以，可是现在的企业都必须要做长。
现实情况下，有的时候队友是已经确定了的，很可能我们队就这些人了，也没有办法再组成什么更强战队了，那里面就是会有一个人看起来能力上、资历上甚至运气上比较弱的存在。这时候真正的领导力不是说我把他换掉，现实情况下我就这些人可以用，我怎么把这些人都点燃起来，才是领导力的展现。
所以，我觉得不管是不是 AI 时代，深度理解挖掘员工的需求缺口是一个非常关键而重要的能力。为什么要学以人为本？就是这样子。
有一个人在你的企业里面非常纠结，你可以很简单归因说就是他能力不行、要换掉，但你应该要去挖掘他为什么现在表现纠结，有些时候挖掘到最后你会发觉：好像不是他的问题，是谁的问题？是公司的问题。
那其实这个人，是我们公司的贵人。如果你能够基于他的问题，进而发现了公司启动变革的重要因子，那你是再幸运不过的公司了。
知危：我之前也看过黄仁勋的一些关于 AI 的看法，他也提到过那些靠裁员来应对 AI 的领导者可能是因为确实想不到更好的办法了、脑子里没有新的东西，那么您觉得在当前的背景下，是不是老板或者说领导者自己要对 AI 足够的了解，由他带领员工，组织才能完成变革？
王安智 ：作为公司的老大，你应该想这个东西怎么帮客户创造出价值，就算没有 AI 帮助你，你也应该要想清楚，这样你才会在所有的商业环境竞争者中脱颖而出。
而这样的能力，如果有在过去 30 年帮助你脱颖而出，未来 30 年应该也可以帮助到你，这件事情跟 AI 不一定有直接的关联性。
知危：最近一两年。您作为中欧国际工商学院的教授，会接触大量的一线的企业家和管理者，他们会跟您反映一些 对于 AI 的迷茫或者说他们自己的思考吗？
王安智：其实对他们来讲，这是一个非常新的东西，现在来读商学院的高管同学可能是 70 后、 80 后，如果用年轻人的词汇来形容，整班我在教的人都是 " 老登 "。但是你说有没有愿意更开放的去接纳这些事情的老登？我觉得还是有的。
比如说像石化行业，是非常的传统的行业。它的那个控制室，一个人眼睛前面要八个屏、十个屏的，然后所有人应该都很忙碌对不对？现在有了 AI 之后，就可以不是这样了。就实际在厂区里面走的人会非常的少，那些控制室每个人面前的十台屏幕很多事情不需要一个人来处理，这些事情都 AI 去处理了。然后老板说，那你就去喝杯咖啡好了。
后来就说，如果是这样子，你们也不用穿工作服了，穿西服来上班就好了。再过一阵子就会说，如果是这样的话，控制室为什么要摆在工厂旁边？反正都是线上处理的，厂区可能在很偏的地方，但控制室可以放在县城。
他下一步就会在想，那控制室可不可以在上海、在北京？就其实有非常多的应用是现在都已经在做的事情了。
还是有非常多的企业家，他把自己弄得非常清楚，一直不断在吸收全新的东西。
知危：这些企业家应该经历过很多风口的变化，这种变化和现在 AI 带来的变化，在他们看来会是本质上没有很大的区别吗？
王安智 ：有可能，比如说我在课堂上跟他们讨论 AI 带来的变化的时候，通常我们最后会导引到的结论就是，其实如果你要研究 " AI 对这个世界带来什么变化 "，这好像一个很新的题目，可如果你要研究的是 " 变局对管理者所造成的影响 "，那这个我们已经研究很久了，AI 也是一种变局。
知危：您现在会考虑 AI 时代教育产业要怎么去发展和改变吗？
王安智：有，比如说我们学校的 DBA 课程，他读完是有博士学位的，我也拿 AI 训练出一个对话的平台让 DBA 的同学跟 AI 对话，最后 AI 帮助他把他感兴趣的管理现象梳理出来，变成一个可以做的论文的题目。
知危：最后一个问题，假如我们设想未来 AI 已经强大到可以执行大部分我们日常工作的地步，您觉得职场会变成什么样？
王安智：我觉得如果我们就把所谓的 AI 时代再细分成几个阶段。
2022 年到 2024 年，我会说这叫做 MaaS 的时代就是 Model as a Service，我们都在谈要怎么做模型的事情，那个时候 AI 是工具，人是使用者。
2024 到 2026 年的发展，是 SaaS 的时代，AI 是技能的组合，Skills as a Service，这时 AI 是你的协作者，而人类的角色比较像是决策者。
2026 年开始 AI 最终要走向的就是那个 AGI 的时代，那 AGI 的时代 AI 是代理者，它可以取代人类了，那人要干啥？
我觉得我的答案是：在 AI 成为代理者的时候，人应该是探索者。
就是，执行是 AI 的事，AI 同时处理的能力强，它最强的就是执行，而人类的头脑是序列处理的头脑，人类最强的事情就是探索。
人可以进步，人可以不断的触类旁通、无中生有，变成一个不一样存在。其实我觉得真正严格定义上来讲，最底层的电力、算力决定了以后模型是不会无限进步的。所谓 AI 的迭代，是我把底下这些参数改变了提升了，让 AI 可以做更多的事情。
作为人类，你要去创造新的东西、你要去创造新的意义、你要去创造下一个 generation( 一代 ) 的人类应该要往哪一个方向去走。
这些东西 AI 不会做的比我们好的，我很乐观的讲，AI 就是你给定的 Database （ 数据库 ）就这么大，它长不出这个 Database 以外的东西。
它可以很快速的运算、它可以很快速的去做数据的分析跟整理、它可以去做各式各样的对照、差异比较...这些东西都做得比人好太多太多了。
可是 AI 弄不清楚为什么 " 一个难题你先暂时丢下不想而是出去跑步，再回来， 哎，突然你解开了 " 这样的历程， AI 也许永远不会懂这个事情。
这本来就是造物主赋予人类的任务，你应该好好去做这件事情，当所有的人类都专注做探索者的时候，那我们的世界就应该会去到一个你现在无法想象但是更美好的地方。
而这，就是手上有资源、有筹码的人，都应 该要去努力的方向。
（ 访谈全文完 ）
撰文：何必
编辑：大饼、Rick
设计：子曰
reference
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