無(wú)需恐懼技術(shù)迭代，核心突圍關(guān)鍵在于跳出被動(dòng)執(zhí)行思維。

來(lái)源|筆記俠

人人都在焦慮 AI 搶飯碗，“AI 教母” 李飛飛最新訪談直接戳破時(shí)代真相：

十年后職場(chǎng)只會(huì)留存兩類人，不上不下的中間平庸者，生存空間將持續(xù)收縮。

當(dāng)下行業(yè)瘋傳 “智能成本趨近于零”，她直言這是極具誤導(dǎo)性的片面論斷，人類獨(dú)有的感知、共情、空間與身體協(xié)同智能，歷經(jīng)億萬(wàn)年演化，遠(yuǎn)非大模型所能復(fù)刻。

多數(shù)企業(yè)陷入三大自動(dòng)化思維陷阱：

把 AI 當(dāng)作裁員替代工具、堆砌工具便視作數(shù)字化落地、粗暴下達(dá)全面 AI 部署指令引發(fā)員工恐慌。

真正的 AI 變革，從來(lái)不是淘汰人力，而是抬升人的價(jià)值。

文章拋出扎心 “杠鈴效應(yīng)”：

一端是深耕領(lǐng)域的前 1% 頂尖專家，借 AI 剝離重復(fù)工作，專注不可替代的深度判斷；

另一端是主動(dòng)重構(gòu)工作流的復(fù)合型通才，自主駕馭工具、搭建專屬業(yè)務(wù)系統(tǒng)。

普通人無(wú)需恐懼技術(shù)迭代，核心突圍關(guān)鍵在于跳出被動(dòng)執(zhí)行思維。

以下，Enjoy：

01

“智能成本歸零”，是一個(gè)誤解

AI行業(yè)最近流行一句話：智能的成本正在趨近于零。

李飛飛直接回應(yīng)了這句話：

體力勞動(dòng)、認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)、情感勞動(dòng)，人類的活動(dòng)和人類智能深刻地交織在一起。

人類智能對(duì)大自然來(lái)說(shuō)，至今仍然是一個(gè)未解之謎。

我們并不真的清楚人類智能的深度和細(xì)微之處。

所以，任何在外面聲稱“智能成本趨近于零”的人，那都是不負(fù)責(zé)任的說(shuō)法。

緊接著她給了第二條理由。

即便單看語(yǔ)言智能，大語(yǔ)言模型確實(shí)強(qiáng)大，“它們?cè)趲椭虡I(yè)智能、幫助軟件工程、幫助演繹邏輯推理甚至更深入的任務(wù)上，都已經(jīng)顯現(xiàn)出威力”。

但除了我們比較熟悉的語(yǔ)言智能，我們還有感知智能、空間智能、身體智能、情感智能。

我們對(duì)創(chuàng)造力到底從哪里來(lái)都還沒(méi)搞明白。每個(gè)人的創(chuàng)造力，來(lái)自他們大腦的不同部位，也來(lái)自他們?nèi)咳松?jīng)歷的不同部分。

比如：

一個(gè)老師判斷學(xué)生為什么學(xué)不會(huì)，靠的不只是文本分析，是觀察表情、語(yǔ)氣、猶豫的瞬間。

一個(gè)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人在關(guān)鍵客戶面前決定要不要說(shuō)出那句話，沒(méi)有算法能替他做判斷。

“智能成本歸零”如果被當(dāng)成管理決策的前提，它漏掉的，恰恰是人最貴的那部分。

02

三種做法，暴露了自動(dòng)化思維

李飛飛在訪談里反復(fù)重申同一個(gè)立場(chǎng)：

我真心相信它是一種技術(shù)，也就是說(shuō)，它只是一個(gè)極其強(qiáng)大的工具。

但這個(gè)工具是人類可以用起來(lái)，讓事情變得更好的。

同時(shí)，怎么使用這個(gè)工具，我們也必須非常警惕。

她接著補(bǔ)了更重要的一句：“我們教孩子們?cè)趺从没稹⒂玫叮俚接没ヂ?lián)網(wǎng)。現(xiàn)在，作為一個(gè)物種，一個(gè)社會(huì)，我們必須學(xué)會(huì)（ 怎么用AI ）這件事。”

工具到底是用來(lái)替人的，還是用來(lái)抬人的，不取決于技術(shù)，取決于部署它的人。

訪談里三種做法，對(duì)應(yīng)著三種自動(dòng)化思維的慣性。

第一種，把AI當(dāng)人頭替代器。

李飛飛舉了產(chǎn)品經(jīng)理的例子。

十年前的標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品經(jīng)理更像是指揮——

他們不需要寫(xiě)代碼，通常不是軟件工程師。

要原型，找設(shè)計(jì)師。要開(kāi)發(fā)，等工程師。拿到原型，發(fā)用戶，等反饋，再整合。

那一條產(chǎn)品管理的生命周期，在一家典型的公司里可能要花上幾個(gè)月。

現(xiàn)在呢？

很多產(chǎn)品經(jīng)理現(xiàn)在自己寫(xiě)代碼了。

他們不需要等一個(gè)團(tuán)隊(duì)來(lái)做原型，他們可以用AI來(lái)幫忙設(shè)計(jì)一些非常簡(jiǎn)單的東西，進(jìn)行“氛圍編程”。

這一下子就把周期縮短了。

但這不意味著我們?cè)撍Φ粼O(shè)計(jì)師和軟件工程師，只是省下了時(shí)間，讓他們可以去做更復(fù)雜的那部分工作。

AI沒(méi)有替代任何人，它把每個(gè)人往上推了一個(gè)臺(tái)階。

產(chǎn)品經(jīng)理從“指揮”變成了“動(dòng)手者”。設(shè)計(jì)師和工程師從“執(zhí)行者”變成了“專攻最難問(wèn)題的人”。

自動(dòng)化思維的管理者看到這個(gè)例子，第一反應(yīng)很可能是“那以后可以少招兩個(gè)工程師”。

同一個(gè)事實(shí)，同一種工具，完全不同的結(jié)論。

區(qū)別不在技術(shù)，在怎么理解技術(shù)。

第二種，把“上工具了”等同于“做對(duì)了”。

買工具、開(kāi)培訓(xùn)、教員工寫(xiě)Prompt，教完就算任務(wù)完成。

李飛飛在訪談里說(shuō)了一段關(guān)于教育的判斷：

教育的目標(biāo)不是閉卷考試還是開(kāi)卷考試，也不是標(biāo)準(zhǔn)化考試的成績(jī)。

教育的目標(biāo)是培養(yǎng)人，讓每個(gè)人成為他所在社群和社會(huì)的有意義的貢獻(xiàn)者，并過(guò)上一種有意義的生活。

AI不應(yīng)該剝奪這些基本目標(biāo)中的任何一個(gè)。

但AI應(yīng)該幫助更好、更有效地達(dá)成這些目標(biāo)。

把“教育”換成“管理”，把“學(xué)生”換成“團(tuán)隊(duì)”，每句話都成立。

引入AI的目標(biāo)不是“把工具裝上了”，是你到底在用AI重新設(shè)計(jì)什么。

羅吉爾不是技術(shù)出身，但他講了一件自己正在做的事：

我發(fā)現(xiàn)自己用的多數(shù)應(yīng)用都是我自己構(gòu)建出來(lái)的，用Claude Code或者Cursor建的。

我的CEO工具棧全是我自己做的應(yīng)用。

就連我的效率應(yīng)用、我的待辦清單應(yīng)用也是我自己構(gòu)建的。

做一個(gè)應(yīng)用的成本，已經(jīng)從幾個(gè)月縮短到一個(gè)周末了。

他不是在秀技術(shù)，他是在演示：AI時(shí)代優(yōu)秀的人，不是“更會(huì)執(zhí)行任務(wù)的人”，是“更會(huì)設(shè)計(jì)工作系統(tǒng)的人”。

工具買再多，如果團(tuán)隊(duì)沒(méi)有設(shè)計(jì)思維，工具只會(huì)變成電子化的舊流程。

第三種，以為“全面部署AI”是一個(gè)技術(shù)指令。

發(fā)一個(gè)通知說(shuō)“公司要全面部署AI”，員工聽(tīng)到的是“要砍人了”。

坐下來(lái)跟他說(shuō)“來(lái)看看你能用AI做什么以前做不了的事”，員工聽(tīng)到的是“可以變得更強(qiáng)”。

這是一個(gè)很有意思的現(xiàn)象，員工一開(kāi)始猶豫，不是因?yàn)椴粫?huì)用工具，是因?yàn)椴恢拦芾碚叩降紫胗肁I做什么。是替掉他們，還是托起他們。

同一個(gè)工具，同一個(gè)預(yù)算，同一個(gè)人。前提條件不同，結(jié)果完全不同。

李飛飛會(huì)在訪談后半段，主持人問(wèn)她一個(gè)完全不知道從哪開(kāi)始的人最簡(jiǎn)單的AI入門方式是什么時(shí)，給出了這樣的回答：

去找一個(gè)年輕人。你的孩子、侄子侄女，只要是25歲以下的，他們當(dāng)中絕大部分人已經(jīng)在用AI了。

帶著一份純粹的好奇，去請(qǐng)他們給你看看，他們平時(shí)是怎么用的，用AI在做些什么。

等你真的了解了它是什么，那個(gè)世界就沒(méi)那么可怕了。

03

未來(lái)10年，職場(chǎng)只剩2類人

跳出自動(dòng)化思維的陷阱之后，再看羅吉爾描述的職場(chǎng)結(jié)構(gòu)，杠鈴的兩個(gè)端點(diǎn)就有了完全不同的含義。

羅吉爾在訪談里說(shuō)：

我的一個(gè)假設(shè)是，你會(huì)看到一個(gè)杠鈴效應(yīng)的出現(xiàn)。有一批人正在成為真正的專家。

一個(gè)還湊合的文案撰稿，現(xiàn)在任何人用一個(gè)大語(yǔ)言模型都能做得不錯(cuò)。

但如果我是世界上最好的文案，或者在前1%，那你就沒(méi)法輕易打敗我。

而我們看到的另一個(gè)角色，是高主動(dòng)性的通才。

他們能做很多不同的事情，在判斷力和主動(dòng)性方面有很強(qiáng)的技能。

杠鈴兩端，一端是前1%的頂尖專家，另一端是能同時(shí)駕馭多件事的高主動(dòng)性通才。中間那些“還湊合”的人，空間正在被壓縮。

李飛飛同意這個(gè)判斷，加了一層分析：

不管你在專家那一側(cè)還是通才那一側(cè)，你都需要有主動(dòng)性，你都應(yīng)該能夠以一種獨(dú)特的、有創(chuàng)造力的、深入的方式去使用工具。

杠鈴左端的頂尖專家，是把增強(qiáng)用到極致的人。

AI幫他們篩掉90%的重復(fù)工作，把精力集中在最需要人類判斷力的那10%上。

他的價(jià)值不是被壓縮了，是被釋放了。

杠鈴右端的通才，是主動(dòng)發(fā)起增強(qiáng)的人。

自己上手，自己造工具，自己定義工作流。

他們不是在等一個(gè)被增強(qiáng)的未來(lái)，他們自己就是增強(qiáng)的起點(diǎn)。

中間層的問(wèn)題不是技能問(wèn)題，是姿勢(shì)問(wèn)題。

AI把執(zhí)行層面的“還不錯(cuò)”拉到了極高的水平線，停留在“能執(zhí)行”這個(gè)層面的人，不管做什么，都會(huì)被追平。

但只要從“等著被安排怎么用AI”切換到“我自己上手看看能干什么”，中間層就有機(jī)會(huì)把自己推到杠鈴的任何一端。

李飛飛也專門講了這個(gè)切換，她說(shuō)：“創(chuàng)業(yè)者”這個(gè)詞，在很大程度上就是“主動(dòng)性”的同義詞。

04

為什么增強(qiáng)不是一廂情愿？

有人會(huì)問(wèn)：萬(wàn)一技術(shù)再往前走，人類的判斷力、創(chuàng)造力、情感智能，全都被自動(dòng)化了呢？

李飛飛在訪談里花了一大段講同一個(gè)問(wèn)題的科學(xué)版本。

她的公司和研究方向是空間智能。

空間智能就是四件事：理解、推理、生成、交互。

它涵蓋了我們?nèi)祟惤裉煸?D（ 三維立體 ）環(huán)境里展現(xiàn)出來(lái)的好幾種能力。

第一，我們能理解正在發(fā)生什么；

第二，我們能推理；

第三，我們能生成；

第四，最后但同樣重要的是交互。

李飛飛舉了投籃的例子：

連投籃這個(gè)動(dòng)作本身，也是一個(gè)高度復(fù)雜的智能時(shí)刻，語(yǔ)言推理是參與其中的。

因?yàn)槟阕鳛橐粋€(gè)運(yùn)動(dòng)員，你會(huì)敏銳地意識(shí)到這球進(jìn)了還是沒(méi)進(jìn)，它對(duì)比賽、對(duì)那個(gè)時(shí)刻意味著什么。

與此同時(shí)，看到整個(gè)球場(chǎng)，看到其他球員的位置，瞄準(zhǔn)籃筐，這是深度空間性的。

然后調(diào)整你的身體，知道怎么做出那個(gè)動(dòng)作，這又是深度物理性的。

三種智能，語(yǔ)言、空間、身體，在投籃的一瞬間同時(shí)工作，互相協(xié)同，不是“先語(yǔ)言、再空間、再身體”的流水線。

而我們生活中做的絕大多數(shù)事情，其實(shí)是語(yǔ)言智能、空間智能和身體智能的混合。它們是高度互補(bǔ)的，一起協(xié)同工作。

然后李飛飛給了一個(gè)進(jìn)化論層面的判斷：

進(jìn)化花了超過(guò)5億年才讓空間智能成熟起來(lái)，語(yǔ)言智能花的時(shí)間比這短得多。

所以這是一種非常深層、古老、根本性的智能能力，動(dòng)物和人類都有。

這些判斷放在一起，指向同一件事——

今天AI真正能加速的，是語(yǔ)言層面的任務(wù)：寫(xiě)報(bào)告、查資料、做數(shù)據(jù)分析、寫(xiě)代碼、生成圖片。

它讓人有更多時(shí)間和精力，去做語(yǔ)言之外的事：判斷、創(chuàng)造、共情、在模糊地帶做決策、在壓力下保持冷靜、在各種信號(hào)矛盾的時(shí)候盯住最重要的那一個(gè)。

增強(qiáng)不是一種愿望，不是一種價(jià)值觀選擇——

它是在技術(shù)發(fā)展的這個(gè)階段，一個(gè)科學(xué)判斷：人還有大把AI追不上的東西。

用增強(qiáng)的框架，省下的是重復(fù)勞動(dòng)，得到的是被釋放的專業(yè)判斷。

李飛飛在訪談里說(shuō)過(guò)一句話，可以作為所有AI管理決策的試金石：

我們教孩子們?cè)趺从没稹⒂玫叮俚接没ヂ?lián)網(wǎng)。

現(xiàn)在，作為一個(gè)物種，一個(gè)社會(huì)，我們必須學(xué)會(huì)怎么用AI這件事。

關(guān)鍵詞不是“學(xué)會(huì)”，是“我們”。

不是讓員工自己去學(xué)，不是讓IT部門去部署，是管理者和團(tuán)隊(duì)一起，把AI當(dāng)成一個(gè)需要共同搞明白的東西，用它把每個(gè)人往上推一層。

文章來(lái)源：

“AI教母”李飛飛和MasterClass創(chuàng)始人兼CEO大衛(wèi)·羅吉爾在播客《Silicon Valley Girl》的訪談對(duì)話

· END ·

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