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“未來取代你的不是AI，而是會(huì)用AI的人”——這句話在AI熱潮中被廣泛傳播，但作者通過三個(gè)月的觀察和思考，發(fā)現(xiàn)這可能是一個(gè)“溫柔的陷阱”。文章深入探討了“會(huì)用AI”背后的真相，揭示了AI工具使用者可能面臨的困境，以及在AI普及化趨勢(shì)下，真正難以被取代的能力是什么。

還記得在前一陣子中，被網(wǎng)上的各大AI博主刷屏了一句話：

“未來取代你的不是 AI，而是會(huì)用 AI 的人?！?/p>

相信只要是在了解或者接觸AI的人，99%的人或多或少都從線上線上聽到過，包括我自己也是一樣，深信不疑。

因?yàn)槭紫茸约汉芸春肁I的發(fā)展趨勢(shì)，無論是在數(shù)學(xué)編程、文學(xué)藝術(shù)、還是在視頻設(shè)計(jì)、分析報(bào)告等等方面上，都展現(xiàn)出了AI驚人的學(xué)習(xí)力和創(chuàng)造力。

更何況一眾AI大佬為了大家多使用AI，也經(jīng)常把這句話掛在嘴邊，更不用說之前那些賣AI課的機(jī)構(gòu)和公司了。

甚至我自己也收到好幾次電話，剛接通就和我說要加我微信給我發(fā)個(gè)免費(fèi)的AI學(xué)習(xí)課，還說可以教會(huì)我怎么怎么樣。

所以我后面開始思考，AI現(xiàn)在熱到這個(gè)程度了嗎？去年只是全網(wǎng)都在瘋狂賣教你使用AI的課程，而今年都到了主動(dòng)給你打電話教你AI的層面了。

我感覺事出反常必有妖，于是自己開始仔細(xì)琢磨為什么大部分人都在拼命的吹捧AI？其背后的底層邏輯是什么？

（當(dāng)然今天才發(fā)對(duì)這個(gè)觀點(diǎn)的質(zhì)疑不是為了蹭熱點(diǎn)，而是在現(xiàn)在AI焦慮的熱點(diǎn)降下來時(shí)，想著和大家理想探討下）

其實(shí)“未來取代你的不是 AI，而是會(huì)用 AI 的人”這句話，它精準(zhǔn)地調(diào)動(dòng)了我們潛意識(shí)的兩層焦慮——被淘汰與技能不足。

在社交媒體的傳播學(xué)公式里，這種「把復(fù)雜問題極簡(jiǎn) + 再貼上行動(dòng)號(hào)召」的句式天然易轉(zhuǎn)發(fā)；在心理學(xué)里，「損失厭惡」讓我們對(duì)“取代”兩個(gè)字的情緒優(yōu)先級(jí)瞬間拉滿。

因?yàn)槿藗兲烊粚?duì)“失去”更敏感（損失厭惡），這是人的天性導(dǎo)致的

首先我們來思考個(gè)問題，目前有多少人覺得自己已經(jīng)使用AI很熟練的了，是能夠通過AI大幅提高工作效率的。

這個(gè)問題，與字節(jié)跳動(dòng)CEO梁汝波在2025年2月13日All Hands全員會(huì)上對(duì)“豆包”的評(píng)價(jià)不謀而合。

他是這樣描述的：自家大模型“豆包”并沒有因?yàn)橛脩袅勘┰龆霸接迷胶谩?。原因很殘酷?strong>多數(shù)提問高度同質(zhì)、缺乏深度，無法真正反哺模型。

畢竟字節(jié)跳動(dòng)可是以其世界頂尖的推薦算法聞名，該算法的核心優(yōu)勢(shì)正在于能夠利用海量用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代優(yōu)化。

那為何這一“數(shù)據(jù)飛輪”效應(yīng)在豆包（也包括其他大廠研發(fā)的AI）上似乎“失靈”了？

答案其實(shí)是，驅(qū)動(dòng)字節(jié)經(jīng)典產(chǎn)品的推薦算法與支撐豆包這類生成式AI的大模型算法，在底層邏輯上存在著根本性的不同。

首先推薦算法的核心是：基于用戶行為的協(xié)同過濾與個(gè)性化

而AI大模型的機(jī)制是：預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)，而非實(shí)時(shí)“學(xué)習(xí)”

在這里呢，和大家簡(jiǎn)單提了一下推薦算法與AI算法的區(qū)別。

當(dāng)然，作為普通人的我們或許也不需要那么深度的了解AI技術(shù)和原理，我們更關(guān)心自己究竟會(huì)不會(huì)被那些會(huì)AI的人所淘汰？要不要都all in去付費(fèi)學(xué)習(xí)AI？

越是在AI焦慮的熱潮中，越是需要學(xué)會(huì)如何保持理性思考比盲目跟風(fēng)更重要。

首先咱們先來討論一個(gè)最本質(zhì)的問題：什么叫”會(huì)用AI”？

可能大部分人理解的”會(huì)用AI”其實(shí)是指會(huì)使用ChatGPT、DeepSeek這些工具進(jìn)行對(duì)話然后一鍵實(shí)現(xiàn)幫自己寫作、畫圖、編程等等的功能。

確實(shí)當(dāng)你會(huì)熟練使用AI實(shí)現(xiàn)這些功能時(shí)，是能夠極大的幫你提高工作效率，那是因?yàn)樗軒湍憧焖偻瓿蛇@種標(biāo)準(zhǔn)化、流程化的工作。

但真實(shí)的世界是需要有“價(jià)值”的工作產(chǎn)出，需要你能夠創(chuàng)造出“價(jià)值”，而不是創(chuàng)造一堆看似有用卻無用的“內(nèi)容”。

比如你現(xiàn)在是一家公司的HR，現(xiàn)在有兩個(gè)候選人：

候選人A：非常熟練使用各種AI工具，能夠快速生成招聘文案、面試問題、薪酬分析報(bào)告等，工作效率很高。

候選人B：不怎么會(huì)使用AI，但在過去的工作中建立了廣泛的人脈網(wǎng)絡(luò)，深諳企業(yè)文化和團(tuán)隊(duì)管理，具有出色的溝通能力和情商。

而假設(shè)候選人A和B的學(xué)歷背景、應(yīng)聘的崗位薪資都一樣的情況，你會(huì)選擇讓誰留下來？

或者說在模擬實(shí)際的企業(yè)環(huán)境中，誰對(duì)公司而言更有價(jià)值？

真實(shí)的答案可能并不像前面的口號(hào)所暗示的那么明確，因?yàn)樵诂F(xiàn)代企業(yè)的運(yùn)作，特別是知識(shí)型工作，往往需要大量的跨部門協(xié)作、利益相關(guān)者管理、文化建設(shè)等”軟技能”。

作為求職者而言，最真實(shí)實(shí)際的價(jià)值一定是從現(xiàn)實(shí)生活中產(chǎn)出的：

候選人A看起來他懂得用AI的技術(shù)放大自己的能力，工作產(chǎn)出可以是三四個(gè)人的量，但在AI越來越普及化的趨勢(shì)下，他的這種先發(fā)制人的優(yōu)勢(shì)會(huì)被慢慢削減掉。

而候選人B雖然不懂得AI，并且他在做標(biāo)準(zhǔn)化的工作時(shí)花的時(shí)間也會(huì)更多，但他的價(jià)值是在于不依賴工具，核心是在于溝通與協(xié)調(diào)團(tuán)隊(duì)之間的摩擦，并讓公司的資源更好的轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。

而這些能力短期內(nèi)很難被AI完全替代，也不是簡(jiǎn)單地”會(huì)用AI”就能解決，靠著是你的人情世故、資源鏈接能力。

現(xiàn)在再來討論第二個(gè)問題：要不要all in去付費(fèi)學(xué)習(xí)AI？

還是借用上面候選人的例子，我們把場(chǎng)景再向前推三個(gè)月，讓兩位新人真正落地到同一個(gè)業(yè)務(wù)單元，負(fù)責(zé)一項(xiàng)“校園招聘升級(jí)”項(xiàng)目：

這張對(duì)照表反映了個(gè)事實(shí)：AI 能把“做得到”變成“做得快”，卻無法保證“做得對(duì)”。

A 的優(yōu)勢(shì)在“量產(chǎn)”，B 的壁壘在“洞察”。當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)門檻從“能否產(chǎn)出”提升到“產(chǎn)出是否真的解決問題”時(shí)，軟實(shí)力的復(fù)利會(huì)隨著時(shí)間不斷滾雪球，而工具優(yōu)勢(shì)卻呈現(xiàn)邊際遞減。

要知道目前的AI也只是通用大模型，在你還沒有深入地了解吃透你的行業(yè)時(shí)，再快的效率也跑不過真正的洞察。

并且真正的AI能力培養(yǎng)也并非一蹴而就，少有人是只通過幾堂速成課的學(xué)習(xí)就能掌握的。

就好比前幾年，寫作被吹成通往財(cái)富自由的船票時(shí)，人人搶著報(bào)班上船，卻忘了從小學(xué)到大學(xué)，語文課早已天天啟航。

但我覺得不管是寫作還是AI，兩者都是放大你思想的工具。

如今的AI更是放大鏡：你原本擅長(zhǎng)洞察與連接，它就放大你的影響力；你原本只會(huì)復(fù)制與拼湊，它就加速你被同質(zhì)化。

回歸到最后，僅僅會(huì)使用工具的人，其實(shí)并不能保證你不被淘汰。

真正決定你價(jià)值的，是你要去解決什么樣的問題，其次才考慮你需要用什么樣的工具輔助你創(chuàng)造什么樣的價(jià)值。

以及真正值得我們警惕的，不是AI，而是：當(dāng)我們把注意力全部耗在追逐工具時(shí)，思考能力本身在悄悄退化。

技術(shù)的浪潮總會(huì)裹挾泡沫與噪聲，當(dāng)我們眺望未來，那句“未來取代你的是會(huì)用 AI 的人”其實(shí)還有半句被隱藏：

真正難被取代的，是那些能讓 AI 也學(xué)他們思考的人。

愿你我把注意力從“學(xué)多少工具”轉(zhuǎn)向“塑造怎樣的認(rèn)知底座”，讓 AI 成為思想肌肉的力量訓(xùn)練器，而不是拖著我們奔跑的繩索。