莫唯书Mark: AI淘汰的不是工作，而是你的“伪聪明” 回望历史，一个追问始终萦绕：当工具日益强大，人的不可替代性究竟何在？今天，AI将这个问题再次推到了我们每个人的面前。 你视作壁垒的多年经验，在AI看来可能只是几组待调参数。你熬夜打磨的方案，或许是它数据库中一次基础的排列组合。那种“多年功夫被瞬间碾压”的失重感，正是这个古老问题在当下的尖锐回响。 英伟达的黄仁勋道破了本质：传统那些可量化、可重复的“高技术”，已沦为“大宗商品”。AI首先瞄准的，就是这类可被标准化、无限复制的“技能货架”。 所以，别再焦虑该学哪款新工具。真正的危机在于：AI淘汰的从来不是岗位，而是困在系统里、将自身“工具化”的那种“伪聪明”。 这就好比，以前你苦练的是“如何更快地打算盘”，并以此为傲；但当计算器出现后，真正的价值不再是“拨打珠子的熟练度”，而在于“你想用计算器解决什么新问题”。 你的挫折感，并非因为计算器太强，而是因为你发现自己大半生都在优化一个即将被重新定义的动作。 这意味着游戏规则已悄然重写。曾被大厂奉为圭臬的“产品、设计、研发”铁三角，可能正被一个懂审美的程序员借助AI工具单挑。技术门槛的消失，瓦解的将是整个“流水线分工”的旧逻辑。 那么，当执行变得廉价，什么才真正昂贵？ 答案是判断力。这才是你避免沦为“系统零件”的底线，也是创造独特价值的真正来源。 未来的核心分野，不是你“会做什么”，而是你“能决定什么”。你必须从“执行者”转向“终审编辑”——在AI生成的众多方案中，快速锁定最有效的一个，并清晰知晓为何是它。 这意味着你得先接纳一个事实：AI是一个偶尔“会犯错”的合伙人。要求它像传统软件般绝对精准，犹如要求水必须是固体。它的“不确定性”并非缺陷，而是其作为“概率引擎”的根本特性。 聪明人的做法是建立一套精要的验证规则，用你的判断为其校准方向；而困顿者，则会在追求“绝对可靠”的执念中空转。 这也让所有“技术套壳”黯然失色。当两个工程师用一个周末便能复现你的核心功能时，任何虚设的“技术壁垒”都不堪一击。真正的护城河，从来不是“我能做”，而是“我提供的，你找不到平替”。 如何让人离不开？要么，你像水电一样，融入用户每日工作的核心流程，成为那个“无感存在，缺失则卡”的默认项；要么，你拥有独特、持续累积的交互数据，让AI越用越懂他，形成活的屏障。 在此消彼长中，大公司沉重、追求确定性的架构，可能反成桎梏；而轻盈的团队，若能更敏锐地感知、更果决地行动，或能赢得弯道超车的机会。 你真正的底牌，是那份AI永远无法复刻、甚至难以理解的“私人算法”。它源自你吃过的亏、磨出来的行业手感，以及对人事的细微体察。它让你能嗅出哪个方案直指人心，哪组数据暗藏机遇，在何时值得全力投入。 因此，请停止盲目追逐那些易被模仿的“AI技能”。所有能被简单传授、可标准化复制的能力，都在急剧贬值。 现在，请你做一个关键的自查： 回想上周你最耗时的“按流程操作”任务，比如整理数据、搜集素材。诚实地问自己：若有一个足够聪明的AI助手，你能否用一两句清晰的指令，让它完成这件事八成的框架？ 如果你的答案是“能”，那么你感受到的危机，根源或许并非AI，而是你对自己“决策与指令”这项核心能力的长期投资不足。 你真正需要投资的，是锤炼自己的“决策肌肉”。下次当AI抛给你一堆结果时，逼自己快速抉择；当众人追捧某个新功能时，冷静反问：“它究竟解决了一个怎样真实、具体且棘手的麻烦？” 未来几年，一场深刻的洗牌在所难免。被出清的，将是那些只会调用接口的应用、那些仅堆砌提示词的“表面功夫”，以及所有没有扎实判断力支撑的“技术模仿秀”。 能够穿越周期的，永远是那些践行“AI划桨，我掌舵”的个人与团队。你最重要的任务，是握紧自己心中那个无法被夺走的内在导航——你的价值罗盘。 当技术如空气般寻常易得，洞察、抉择及付诸行动的勇气，将成为唯一的硬通货。 AI可以处理海量数据，但世界最终珍视的，永远是那种能从混沌中厘清方向、并将愿景坚决落地的——人的眼光。 归根结底，这是在算法时代对自我的一次终极定义：是甘为零件，还是成为决策的主体。 你的每一次判断，就是你的回答。这，就是你最坚实的立足之地。