（關(guān)注公眾號(hào)設(shè)為標(biāo)，獲取AI深度洞察）

全文 4,000字 | 閱讀約23分鐘

（視頻為：微軟 CTO Kevin Scott采訪）

最近微軟 CTO Kevin Scott采訪時(shí)候分享一個(gè)有趣故事：幾周前，正開車回家，突然收到女兒的短信：“Dad，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)怎么運(yùn)作？”

她才10年級(jí)，卻在斯坦福參與心外科實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，要用圖像分割模型預(yù)測血氧飽和度。Kevin 沒法解釋，就在手機(jī)上用 AI 工具發(fā)起提問——短短5分鐘，AI 找出23篇醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)，還寫了能直接運(yùn)行的代碼。

Kevin 驚呆了：這不是在替代誰，而是在放大人的能力。

只要你能準(zhǔn)確提問，AI 就能像專家一樣解決問題。

過去我們拼的是技術(shù)棧，現(xiàn)在拼的是問題意識(shí)和轉(zhuǎn)化能力。

Kevin 用這次“父女對(duì)話”，帶我們走進(jìn)手工工坊、醫(yī)療前線、開發(fā)者世界與材料實(shí)驗(yàn)室。他說：

AI 真正改變的，不是工作流程，而是你理解世界的方式。

一、女兒問 CNN，他看到了“下一個(gè)時(shí)代”

那天晚上，Kevin Scott 和妻子吃完晚飯正開車回家，手機(jī)突然震動(dòng)了一下，是女兒發(fā)來的消息：

“Dad，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是怎么運(yùn)作的？”

他一邊開車一邊愣住了。這不是那種“數(shù)學(xué)題不會(huì)寫”的日常求助，而是個(gè)讓許多研究生都頭疼的問題。女兒才 10 年級(jí)，為什么會(huì)問到這個(gè)？

原來，她正參與斯坦福的一項(xiàng)科研項(xiàng)目，課題是用視網(wǎng)膜圖像預(yù)測血氧飽和度，為外科手術(shù)提供更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)。項(xiàng)目涉及醫(yī)學(xué)圖像處理，要用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行圖像分割。她急需搞懂卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理。

Kevin 沒法一邊開車一邊給她講清楚技術(shù)細(xì)節(jié)。他打開了一個(gè)微軟內(nèi)部的 AI 工具 Deep Research，把問題輸進(jìn)去。AI 立刻追問了一連串澄清問題，然后調(diào)取了 23 篇高質(zhì)量醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)，生成了可讀性很強(qiáng)的摘要，并直接寫出了一段可運(yùn)行的圖像分割代碼。

短短五分鐘，女兒得到了她想要的——甚至比一個(gè)博士生都可能更快。

Kevin 感嘆道：

“要是在我讀研究生時(shí)做同樣的事，可能要花上一周時(shí)間查文獻(xiàn)、理解代碼、寫腳本測試。現(xiàn)在只需要一次提問。”

這個(gè)故事里有兩個(gè)“下一個(gè)時(shí)代”的信號(hào)：

• 第一，AI 的知識(shí)調(diào)度與問題解決能力，已經(jīng)遠(yuǎn)超過去的“搜索引擎+動(dòng)手能力”組合。

• 第二，它正在“解鎖”一批原本不具備專業(yè)背景的人，賦予他們科研、開發(fā)與探索的能力。

Kevin 并沒有被“AI 會(huì)不會(huì)替代我”這種老話題困擾。他更關(guān)心的是：

當(dāng)一個(gè)中學(xué)生因?yàn)?AI 能理解 CNN，那我們該如何重新定義“知識(shí)”？ 當(dāng)科研的門檻被技術(shù)抹平，誰才是下一個(gè)可以參與創(chuàng)新的人？

這不是未來的趨勢，這是正在發(fā)生的現(xiàn)實(shí)。而這，可能才是 AI 真正劃時(shí)代的意義。

二、陶藝工坊與編程，本質(zhì)是一回事

Kevin Scott 有個(gè)特別的愛好：做陶藝。

這次采訪，不是在微軟總部某個(gè)冷冰冰的會(huì)議室進(jìn)行的，而是在他親手打造的“創(chuàng)客工作室”里完成的。這里不是高科技感十足的實(shí)驗(yàn)室，而是一個(gè)“手作空間”：木工臺(tái)、縫紉區(qū)、機(jī)械加工區(qū)，還有他最愛的陶瓷角落。

主持人開玩笑說，這像是一種“現(xiàn)代禪修”。

Kevin 微笑著回應(yīng)：“其實(shí)，不管是編程、木工、做家具，還是陶藝，它們本質(zhì)上是一樣的。”

他繼續(xù)解釋：優(yōu)秀的創(chuàng)作者，無論是寫代碼還是做手工，都有三個(gè)共性：

• 對(duì)細(xì)節(jié)的高度敏感，愿意花時(shí)間打磨作品；

• 對(duì)結(jié)構(gòu)的天然好奇，樂于理解事物的底層邏輯；

• 對(duì)復(fù)雜問題的組合能力，喜歡把分散的東西變成系統(tǒng)。

而這些，正是 AI 暫時(shí)還不具備的“創(chuàng)造力”。

在陶藝工作坊里，Kevin 發(fā)現(xiàn)自己對(duì)“造物”的熱情和在 IDE（集成開發(fā)環(huán)境）里寫代碼的感覺，竟然非常相似。那種從無到有的快感，那種解決問題時(shí)“啊哈一聲”的頓悟，跨越了媒介和技術(shù)的邊界。

他說了一句很值得摘抄的話：

“創(chuàng)造的本質(zhì)，不在于你動(dòng)了什么手，而在于你愿不愿意去‘解決一個(gè)真實(shí)的問題’。”

在 AI 能力飛漲的今天，這段話顯得尤其重要。人類的價(jià)值，正在從“會(huì)不會(huì)操作”轉(zhuǎn)向“能不能定義問題”。

陶藝不是技術(shù)，編程也不是技術(shù)，它們都是一種“結(jié)構(gòu)化創(chuàng)造”的方式。而 AI，只是讓這套方式變得更容易復(fù)制與放大。

所以，真正值得訓(xùn)練的，不是技術(shù)，而是創(chuàng)造性認(rèn)知本身。

三、AI 與人的“認(rèn)知差距”正在放大

在很多人眼里，AI 正在“替代”我們。

但 Kevin Scott 看到的是另一種更隱秘、更危險(xiǎn)的現(xiàn)象：不是 AI 太快，而是人類太慢。

他說：

“過去六個(gè)月，AI 的能力提升遠(yuǎn)超預(yù)期。但真正讓人震驚的是——我們對(duì)它的使用，并沒有跟上它的發(fā)展。甚至差距反而在擴(kuò)大。”

什么意思？

他舉了一個(gè)真實(shí)的企業(yè)例子：某團(tuán)隊(duì)引入 AI 工具已半年，但員工依舊沿用過去的工作流，AI 成為“工具欄上的圖標(biāo)”，而不是“思維方式的一部分”。自動(dòng)化流程沒有啟動(dòng)，文檔生成依舊靠手打，代碼協(xié)作仍在原地踏步。

工具已經(jīng)變了，但組織的心智模型沒變。

這也是為什么 Kevin 一直強(qiáng)調(diào)“認(rèn)知差距”的概念。AI 給了人類“看見未來的顯微鏡”，但很多人還在用它當(dāng)“放大鏡”看表格。

在他看來，這種認(rèn)知錯(cuò)位背后有三種表現(xiàn)：

• 技術(shù)焦慮替代了主動(dòng)試錯(cuò)：很多人怕 AI 取代自己，卻不敢先動(dòng)手嘗試。

• 工具崇拜遮蔽了結(jié)構(gòu)理解：覺得某個(gè)模型厲害，卻不清楚它如何與業(yè)務(wù)連接。

• 組織慣性壓住了個(gè)人創(chuàng)新：AI 能加速，但如果流程還是 3 個(gè)月開一次會(huì)，就永遠(yuǎn)落后。

Kevin 用一句話總結(jié)這一代人的挑戰(zhàn)：

“AI 并不稀缺，能用 AI 創(chuàng)造價(jià)值的能力才稀缺。”

所以，真正的問題不是“AI 會(huì)不會(huì)干掉我”，而是：

你有沒有更新自己的認(rèn)知架構(gòu)？

你是否已經(jīng)學(xué)會(huì)了用新的方式——去看問題、定義任務(wù)、協(xié)調(diào)資源、接受反饋？

AI 從不是重點(diǎn)，重點(diǎn)是我們有沒有隨著它一起迭代。

四、開發(fā)者的角色，正在被 AI 升維

Kevin Scott 今年 53 歲，寫代碼已經(jīng)整整 41 年。他從 12 歲開始編程，從磁帶機(jī)和匯編語言一路寫到如今的云原生、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

“在這 40 多年里，”他說，“軟件工程這份工作從未停止過自我重塑。”

但這一次不同。

以往，開發(fā)者的技能迭代是“從底層到高層”的進(jìn)化： 從匯編到C語言，從腳本語言到面向?qū)ο螅瑥谋镜鼐幊痰椒植际较到y(tǒng)。

而現(xiàn)在，AI 的到來，正在拉升一個(gè)全新的抽象層：

• 過去：你得知道怎么寫；

• 現(xiàn)在：你只要知道想做什么，它就能寫出來。

這意味著，開發(fā)者的核心價(jià)值，不再是“寫代碼”，而是“定義問題 + 驅(qū)動(dòng)AI完成復(fù)雜目標(biāo)”。

Kevin Scott 認(rèn)為，那些最成功的程序員，未來會(huì)擁有三種“升維能力”：

1. 快速掌握新工具的能力：AI 的生態(tài)變幻極快，你得像游泳一樣學(xué)會(huì)在浪里前進(jìn)，而不是站在岸上觀望。

2. 對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的理解與建模能力：你要能在多個(gè)抽象層級(jí)之間切換，用更高層的語言組織低層結(jié)構(gòu)。

3. 跨學(xué)科的合作能力：未來的項(xiàng)目會(huì)越來越多跨界元素，軟件工程師不再孤軍作戰(zhàn)，而是要和科學(xué)家、設(shè)計(jì)師、AI 模型協(xié)作者一起共創(chuàng)。

他說了一句很有力量的話：

“AI 不會(huì)讓開發(fā)者失業(yè)，只會(huì)讓不會(huì)升級(jí)認(rèn)知的開發(fā)者落伍。”

這個(gè)判斷，也適用于一切知識(shí)工作者：

• 寫文案的、做分析的、做產(chǎn)品的，未來的競爭不再是“誰更努力”，而是“誰更能與 AI 共創(chuàng)”。

• 如果你還把 AI 當(dāng)作“加速器”，那你可能低估了它的價(jià)值。

• 它真正帶來的，是一種“從0到1”的可能性躍遷。

“很多人問我，AI 會(huì)不會(huì)讓人變得無用？”

Kevin Scott 沒有正面回答，而是講了一個(gè)讓他激動(dòng)不已的方向——科學(xué)發(fā)現(xiàn)與醫(yī)療變革。

他回顧歷史：每一次技術(shù)革命真正造福人類，都不是因?yàn)樾侍嵘硕嗌伲且驗(yàn)樗蚱屏恕百Y源稀缺”的邊界。

“醫(yī)療資源一直是零和博弈，因?yàn)獒t(yī)生、護(hù)士、設(shè)備、醫(yī)保預(yù)算總是有限。

如果你能用 AI，幫助這些資源更高效分配，甚至用新方式產(chǎn)生，那我們就有機(jī)會(huì)把‘零和游戲’變成‘正和共贏’。”

他提到了微軟研究院的項(xiàng)目：用 AI 生成新材料、研發(fā)新電池、設(shè)計(jì)生物燃料、合成碳捕獲催化劑……

甚至是通過視網(wǎng)膜圖像預(yù)測血氧飽和度、通過蛋白質(zhì)建模探索新型藥物分子。

這不是“幻想”，是正在發(fā)生的現(xiàn)實(shí)。

而在這些科研場景中，AI 的角色并不是“替代科學(xué)家”，而是擴(kuò)展科學(xué)家的能力邊界。

他說了一句特別值得記下的話：

“AI 最強(qiáng)大的地方，不是它自己能做什么，而是它能讓原本做不到的人，做成那些本來只屬于專家的事。”

就像他的女兒——一個(gè)高中生，因?yàn)?AI 的幫助，可以跳過編程門檻，參與前沿醫(yī)療實(shí)驗(yàn)。

這不僅是技術(shù)的勝利，更是能力公平的信號(hào)。

而從宏觀來看，這也是 Kevin 心中最重要的命題之一：

“我們這一代人，面對(duì)的不是信息不夠多，而是‘能不能用技術(shù)讓更多人參與解決關(guān)鍵問題’。”

AI，是這個(gè)答案的起點(diǎn)。

六、微軟的真正戰(zhàn)略，是“共創(chuàng)平臺(tái)”

“微軟過去 50 年，從來就不是一家‘產(chǎn)品公司’。”

Kevin Scott 一開口，就回到了微軟最本質(zhì)的定位：平臺(tái)型公司。

他解釋，微軟無論在個(gè)人電腦時(shí)代、互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，還是云計(jì)算時(shí)代，都不是靠“自己做什么”成功的，而是靠“別人在我平臺(tái)上做成了什么”成功的。

今天，這套思維被完整遷移到了 AI 時(shí)代。

他說，現(xiàn)在微軟最激動(dòng)人心的戰(zhàn)略，就是“Copilot 堆棧”（Copilot Stack）——

這不只是一個(gè)“聊天機(jī)器人”，而是一整套能讓開發(fā)者、科學(xué)家、醫(yī)生、企業(yè)用戶與 AI 深度協(xié)作的系統(tǒng)級(jí)平臺(tái)：

• 有“記憶能力”的代理模型（agents），能幫你做完一個(gè)完整任務(wù)，而不是問一句答一句；

• 有“推理鏈條”與“工具調(diào)用能力”，能自己搜索資料、調(diào)用 API、生成代碼并驗(yàn)證；

• 有專為科研打造的模型接口，可以模擬化學(xué)反應(yīng)、材料結(jié)構(gòu)、藥物合成路徑。

Kevin 說了一句點(diǎn)題的話：

“我們不是在構(gòu)建一個(gè)更聰明的回答器，而是在打造一個(gè)能干實(shí)事的 AI 合作者。”

而最關(guān)鍵的是——這個(gè)合作者，不只是微軟自己的。

Build 開發(fā)者大會(huì)上，微軟將會(huì)開放更多接口與工具鏈，讓成千上萬的開發(fā)者與企業(yè)，可以在這個(gè)平臺(tái)上，共同構(gòu)建自己的“AI 助手”“AI 科學(xué)家”“AI 運(yùn)營官”。

AI 時(shí)代的價(jià)值分配邏輯在變——

拿走數(shù)據(jù)和算力的人，不一定贏； 讓別人能創(chuàng)造價(jià)值的人，一定贏。

這，就是微軟的底層戰(zhàn)略：打造一個(gè)“共創(chuàng)操作系統(tǒng)”。

你不是微軟的用戶，你是它能力的“合伙人”。

而真正的未來，不是微軟一個(gè)人定義的，而是全球數(shù)億開發(fā)者、創(chuàng)業(yè)者、研究者，與 AI 一起寫下的。

七、AI 不只是改寫工具，而是重塑人類信心

采訪的最后，主持人對(duì) Kevin 說了一句話：

“你講 AI 的方式，總讓人覺得既鼓舞又冷靜。聽你講完，我更有信心去理解它、使用它，而不是被它嚇到。”

Kevin 沒有否認(rèn)。他說：

“我理解人們的恐懼，但更應(yīng)該意識(shí)到：我們正處在一個(gè)‘能力被重新分配’的時(shí)代。 AI 的真正力量，不在于它能做什么，而在于——你愿不愿意開始，讓它幫你做什么。”

這是一個(gè)值得記下來的判斷：

• AI 不只是加快了“工具的進(jìn)化”，它正在改寫個(gè)體的成長路徑；

• 它讓一個(gè)高中生參與科學(xué)研究，讓沒有編程背景的人設(shè)計(jì)醫(yī)療算法，讓一家公司在能源材料上取得突破；

• 更重要的是，它正在悄悄重塑我們對(duì)“人類能力”的認(rèn)知邊界——讓更多人相信：我可以做到。

這也是 Kevin Scott 想說的重點(diǎn)。

不是每個(gè)人都需要成為 AI 工程師，但每個(gè)人都需要學(xué)會(huì)與 AI 共處、共創(chuàng)、共成長。

不是每家公司都要開發(fā) AI 模型，但每家公司都需要重構(gòu)自己的組織結(jié)構(gòu)與認(rèn)知節(jié)奏，才能接住這場技術(shù)洪流。

不是技術(shù)決定未來，而是你如何看待技術(shù)，決定你能不能成為未來的一部分。

當(dāng)一個(gè) CTO 回到陶藝工作室談“創(chuàng)造力”，當(dāng)一個(gè)爸爸通過 AI 回答女兒的問題，當(dāng)一個(gè)科技巨頭選擇做“共創(chuàng)平臺(tái)”而不是“控制中心”——你會(huì)發(fā)現(xiàn)：

AI 不是“終點(diǎn)”，它更像是一次能力的重啟。 真正被改變的不是工作，不是工具，而是——你對(duì)自己可能性的定義。

： 你有沒有類似的瞬間？你是如何定義自己與AI的關(guān)系的？歡迎留言

本文由AI深度研究院出品，聚焦全球 AI 創(chuàng)新浪潮中的企業(yè)轉(zhuǎn)型策略。

星標(biāo)公眾號(hào)， 點(diǎn)這里 1. 點(diǎn)擊右上角 2. 點(diǎn)擊"設(shè)為星標(biāo)" ← AI深度研究員 ? ← 設(shè)為星標(biāo)

原文鏈接：https://www.youtube.com/watch?v=GclIFNftjzA&t=473s

來源：官方媒體/網(wǎng)絡(luò)新聞

排版：Atlas

編輯：深思

主編：圖靈