（今天文末有久違的一張圖總結）

大家好，我是很帥的狐貍

最近我一直在思考：AI的日益普及，是否會讓我們放棄主動思考？

前幾天刷到OpenAI創始人Sam Altman的一個分享，讓我更加確信這種擔憂并非杞人憂天……

他觀察到，年紀大的人會把AI當搜索引擎用，二三十歲的年輕人則會把AI作為人生導師，而大學生會把它當做一個操作系統——會把文件都放在AI那。

AI也順帶知道了用戶更多的背景信息，會給到更適合他們的答案，這讓用戶更傾向于用AI來做人生選擇。

Altman可能是想自我吹噓，但對我來說這卻很可怕——

就像我們的觀點會被平臺的算法繭房所操控，如果我們凡事都問AI，那么我們的自由意志還存在嗎？

Part 1開始放棄思考的人們

現實中，已經開始有人在放棄思考，比如下面這個視頻——

因為學生都用AI寫作業，這個教授當場抓狂。

根據《新周刊》對美國高校老師的采訪，有的學生會直接復制粘貼ChatGPT的回答，甚至連「作為AI的看法」（As an AI）等明顯字眼也忘了刪掉。

而畢業后的人們，在工作中也越來越多開始使用AI。

前段時間我跟麥肯錫前同事吃飯，他提到，他老板有天很驚訝地說：「我有個哥們的下屬，用AI半天就搞定了本來要一個月才能完成的活，而剩下的時間居然都在摸魚！」

當時他心里默默地吐槽：「其實我沒告訴你，私底下你的每個下屬都是這么干的……」

甚至有同事會直接把老板回復的反饋郵件轉給AI，讓AI直接根據反饋來修改。

AI的出現，似乎正在量產「放棄思考的一代」。

除了植根人本性里的懶惰，更多的年輕人正在思考——

思考還有用嗎？

Part 2思考還有用嗎？

既然讓AI代替我寫作業、寫報告可以省下時間，而且做得分分鐘比我還更好，那我的思考還有意義嗎？

OK，你說思考的過程中可以讓我「提升能力」，但我提升的這些能力隨時都可以被AI取代，我再強能比得過他們嗎？

普林斯頓大學的歷史教授Burnett在紐約客的一篇文章里預警了人文學科的消亡。

他感慨說，作為一個讀書人、寫書人，辦公室擺著幾千本學術著作，但它們現在顯得像是考古文物。

通過翻閱這些書來做研究非常低效。

甚至，我們隨時可以通過提示詞，讓AI重新構建我們最想要的、博士級別的「書」。

他寫道，這已經不是我們還愿不愿意寫這些書的問題，而是我們還愿不愿意看這些書的問題。

醫學生們也很焦慮——

迪拜胸腔科醫師Fawzi Katranji發的一段視頻在TikTok上爆火，他對著一張X光片說，他花了二十年掌握了「看一眼就知道有沒有肺炎」的技能，但現在AI花一秒鐘就能做到同樣的事。

「我快要失業了……我很快就要去申請麥當勞的工作了，希望那里還有空缺。」

像前面說的，大學生之所以用AI做作業，更多的只是因為通過作業能提高的能力，在他們看來已經沒用了。

寫作等人文學科不可或缺的技巧，甚至胸腔科醫生幾十年積累的，正在逐漸向珠算等非遺技藝靠齊。

而學生可能只是比教授們更敏銳地注意到了，大學體系還沒能及時適應技術的巨大變化。

但是，思考真的沒有用了嗎？

寫作、寫代碼等任務都可以丟給AI，但親自完成它們，除了鍛煉寫作能力和代碼能力，也可以鍛煉我們的研究能力和邏輯推理能力。

而這些更底層的能力，是可以往更寬廣的領域遷移的。

退一萬步說，就算我們之后把所有的任務都丟給了AI，那些研究能力和邏輯推理能力更強的人，寫出來的提示詞也肯定可以讓AI得到更好的產出。

不過，就算公司里的培訓比較能與時俱進，但教育改革肯定沒法一蹴而就，不可避免的是，多少我們還是會學到很多即將過時的知識或技能。

那么，我們應該怎么使用AI，才能把握好使用的程度，才能找到那些真正值得自己認真思考、可以真正提升能力的任務呢？

Part 3

用投資的方式使用AI

能力提升這件事情，也可以用投資來類比。

投資收益的多少，一般取決于四個要素——

• 本金：對應的是用于產生收益的能力發展程度，一般用你的知識深度/技能熟練度來衡量

• 投資時間：在能力提升上，對應的是這個能力后續你會用到的時間（工作技能的話，一般是從現在到退休前）

• 市場平均收益（β）：beta，比如A股的β就是滬深300的收益率；對應的是這個能力的「持續性」（是否能不被AI或其他技術替代）

• 超額收益（α）：alpha，跑贏市場的那部分（比如滬深300的年化收益率是3%，你是4%，那么α就是1%）；在學習上，對應的是該能力在你從事工作領域的相關度

所以要判斷一個任務的AI參與程度，我們也可以從這四個維度來看——

①本金（能力發展程度）

針對完成某個任務所能提升的能力，如果你擁有的知識深度或技能熟練度已經很高了，這種情況你再自己去手搓，提高的程度也相當有限。

這時候你可以把AI當做下屬。

比如你是個資深程序員，登錄功能你可能已經寫過無數次了，這時候也可以直接讓Cursor/Lovable代勞。

像我做相關性分析、圖表分析等簡單的分析任務，也都會直接讓AI來完成。

②投資時間（能力應用時間）

一般認知里，會覺得越年輕越應該把「提升能力」的優先級放在最高位。

這是因為，越年輕的話，往后會有越多的工作時間，讓我們可以應用這些被提升的能力。

或者說，提高的能力在未來會有更高的復利回報。

這也是為什么，針對「濫用AI導致沒法提升能力」的討論，多數集中在大學生身上。

Anyway，當你覺得通過某個任務能提升的能力還能用挺久的話，這時候你可以把AI當做導師（mentor）。

你可以用AI來建立對某些任務的初步理解（比如用我開發的，可以幫你快速熟悉某個行業的術語）。

也可以讓AI給你的論文或報告進行逐段反饋。

還可以讓AI挑戰你的觀點，這可以開拓思考維度（蘇格拉底式對話），比如下面這段提示詞（來自OpenAI）——

「我正在寫一篇關于XXX的論文（我會把作業要求和評分標準粘貼在下面）。請先閱讀這些指導要求，然后通過一系列有針對性的問題（一次一個）采訪我，引導我完成以下任務： - 制定一個清晰、有爭議性的論文論點，符合作業要求 - 融入反對觀點，考慮多元視角 - 將我最初的想法與新的見解整合起來，使我的論證更加細致、深刻」

③市場平均收益（能力持續性）

即將過時的能力，未來能帶來的收益自然是很有限的。

比如三十年前，厲害的司機可以把所有地圖都記腦海里；而現在有了導航APP，記住地圖也沒啥幫助（何況北上廣深的地圖真的不是人腦能完全處理的）。

你的字練得很好看，現在除了簽名也很少會用到；加減乘除各種計算練得很飛快，再快也快不過計算器；現在的我們也不大可能用紙筆來搭Excel模型……

Anyway，如果通過完成任務而提升的能力已經過時或將要過時的話，這時候你可以把AI當做工具。

像是寫周報這個任務，其實就是對各種文字進行歸納總結，而總結能力AI確實可以替代人類，這時候完全可以讓AI基于任務記錄、會議紀要、日歷自動生成周報初稿。

又比如基礎編輯工作（貼數據、改參考文獻格式、錯別字檢查），需要大量重復的淺思考，這也可以讓AI代勞。

④超額收益（能力相關度）

術業有專供，社會是分工的，所以我們才需要團隊合作。

如果通過任務能提升的能力，跟你追求的工作發展路徑不大相符，那完全可以交給AI。

這時候你可以把AI當做其他部門的同事。

比如答辯需要做PPT，但你并沒有打算把PPT能力作為自己的特長，這時可以讓Gamma.ai代做。

又比如你需要給一段視頻配樂，但是你又沒打算成為一個作曲家，可以讓Suno AI幫你譜曲。

稍微小結一下——

所以，拿到一個任務后，我們可以通過三個步驟評估任務的AI參與度——

①步驟1：拆解這個任務可以發展出的能力。

②步驟2：針對每項能力，評估它的能力發展程度、能力應用時間、能力持續性、能力相關度。

③步驟3：根據你的評估結果，來決定AI要承擔的角色（下屬/導師/工具/同事），以及你自主思考的程度。

所以我也讓AI寫了個工具——AdoptAI。

只要你輸入你的任務、你的職業、大致年齡、以及預計退休年齡（或是不再需要執行該類任務的年齡），AI就會自動幫你分析該任務需要哪些能力，針對每個能力該如何使用AI，AI的參與度需要多少。

訪問地址（默認模型DeepSeek-v3）

https://adoptai.shuaifox.com/

開源倉庫

https://github.com/raphaelxiao/AdoptAI

比如我在任務里頭填了「打特朗普一耳光」，然后讓AI隨機模擬了條件（職業「出租車司機」，年齡59歲，其他都是默認值）。

結果AI認為要完成這個任務，需要三個能力……

工具好不好用你們試用后可以評價下……

不過……為了不讓AI影響我們思考的自主性，而讓AI替我們決定每個任務要怎么使用AI，想想還挺諷刺的……

在八、九年前，好友Daniel有次跟我分享了一個有意思的觀察——

其實我們都已經是半個機器人了，手機是我們身體的一部分，我們靠著它擁有了順風耳和千里眼，可以隨時獲取千里之外的資訊。

這個趨勢跟其他技術一樣，無法阻擋。

人類會逐漸像離不開手機一樣，也離不開AI。

但，人類因此會徹底停止思考嗎？

Burnett教授在計算機科學系的學生的啟發下開始使用AI，并給學生布置了一個有意思的作業：「跟AI以“注意力的歷史”為主題聊一聊，并把所有對話編輯到4頁紙內」。

在討論作業時，他的一個學生分享說，他感到越來越絕望——「如果AI能把我能做的事情做得更快、更詳細、知道得也更多，那我根本不知道自己的人生該怎么走。」

好在，學生們并沒有停止思考。

另一個學生說：「一開始我也有同樣的反應。但我一直在思考我們讀到的康德關于崇高的概念，它是如何分為兩部分的：首先，你被某種浩瀚而不可理解的事物所淹沒，然后你意識到你的思想能夠理解這種浩瀚。你的意識，你的內心生活，是無限的——這讓你比那些壓倒你的事物更偉大。」

她頓了頓，「人工智能很龐大，就像海嘯一樣。但它不是我。它無法觸及我的“我”。它不知道什么是人，什么是我。」

Burnett教授也提了一個很有意思的點：我們等來的「奇點」，可能不是AI意識的覺醒，而是人類意識的重新覺醒——在這種絕望中的思考，正在讓我們對自我的理解被重構。

而在這個前提條件下，老師不應該（也無法）強迫學生去讀書、去寫作。

而是應該幫他們找到熱愛、找到做想做的事情。

教育的目標，應該變成「非強制性地、重新給學生的欲望排序」。

而人與人之間的差距可能也會逐漸拉開——

只有那些有真正熱愛的人，才有辦法釋放AI的真正潛力。

如果我們的教育體系無法迅速跟上變革，可能會出現真正意義上的「放棄思考的一代」。

最后來個一張圖總結——

P.S.更及時全面的資訊，可以看看我們的另一個公號——

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? 圖文/@狐貍君raphael，曾供職于麥肯錫金融機構組，也在 Google 和 VC 打過雜。華爾街見聞、36氪、新浪財經、南方周末、Linkedin等媒體專欄作者，著有暢銷書《風口上的豬》《無現金時代》。

參考資料/

《AI Shaming: The Silent Stigma among Academic Writers and Researchers - PubMed》《How To Overcome AI Shame While Maintaining Your Brand's Authenticity》《'AI Shame' Affects Three in Ten IT Professionals - ITdaily.》《Generative AI Is Totally Shameless. I Want to Be It | WIRED》《ChatGPT shaming is a thing – and it shouldn't be》《用AI“鉆空子”獲530萬投資：哥大輟學生如何用“作弊工具”賺錢》《A Student’s Guide to Writing with ChatGPT | OpenAI》《Will the Humanities Survive Artificial Intelligence? | The New Yorker》《Guidance for generative AI in education and research | UNESCO》《What Is Age-Appropriate Use of AI? 4 Developmental Stages to Know About》《Underreporting of AI use: The role of social desirability bias by Yier Ling, Alex Imas :: SSRN》《全美高校被AI羞恥攻陷！普林斯頓教授預警：AI必將殺死人文學科》《這屆大學老師，已經快被AI作業逼瘋了》《AI-Detectors Biased Against Non-Native English Writers | Stanford HAI》《AI detectors have a bias against non-native English speakers - Advanced Science News》《The Humanities Will Survive Artificial Intelligence》《Sam Altman: People Use ChatGPT Differently Depending on Their Age - Business Insider》《OpenAI CEO Sam Altman says Gen Z and millennials are using ChatGPT like a 'life advisor'—but college students might be one step ahead | Fortune》《Sam Altman says how people use ChatGPT reflects their age – and college students are relying on it to make ‘life decisions’ | TechRadar》《Rampant AI Cheating Is Ruining Education Alarmingly Fast》

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