夜雨聆风
AI做不到而你能做到的
导语：问你一个问题：如果你自己根本不算专家，你用AI产出的那点东西，凭什么觉得公司看不穿？又凭什么觉得，公司不能直接用算力替代你？
因为工具让自己的思考量减少了，对大多数人来讲肯定不是个好事。
而大多数人的问题，从来就是少数人的机会。
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工具越来越强，门槛越来越低，产出越来越像模像样——但恰恰是这种像模像样，正在批量制造看起来什么都会，实际上什么都不精的伪专家。
而发现这个秘密并始终将自己定义为不可替代的人，不会因为工具的进步减少自己的思考和成长。
关于AI技术最近的进步，我既没有养小龙虾，也没有玩蒸馏人。
因为现阶段工作领域里暂时用不着它们，等哪天真用得上了，以我手头掌握的信息量，半天到两天，足够做到一定程度的落地应用。
我现在日常开着五到八个通用AI一起用，有的喜欢胡编乱造，有的喜欢生搬硬套，它们中的大多数，当作智能搜索引擎还不错；但无论是当搜索引擎，还是当知识库梳理工具，一做起真正的专业工作来，效果都在平庸到差强人意之间。
如果要策划一个策略——不管是个人成长方向，还是专业领域的深度方案——最终那道关卡，必须由自己来把守。
在一个专业领域，只有你自己真正精通了，AI才能成为称手的兵器。如果你自己啥也不懂，AI基本帮不了你精准、深刻地解决任何真正的问题。
当然，如果你啥也不懂，AI给出的学习建议倒是能让你快速入门。
但有一句话叫做：不要用你的业余，去挑战别人吃饭的本事。
如果你没有在一个领域深耕成专家，AI在你的手里，就绝不可能变成屠龙刀、倚天剑那样的王炸。
当自己已经成为熟手，建立起自己的专业直觉之后，的确可以不必每次都重复耗神的苦劳。但对于一个新手来说，重复才是学习之母。
而人性的弱点，就是喜欢偷懒，喜欢省事。正因为如此，才有了科技的进步。AI，也的确精准地抓住了我们这个弱点。
于是，一个残酷的推论浮现了：大部分人，将不再有机会成为任何领域的专家。
在任何领域，如果你想成为专家，在成长过程中就必须有意识地戒除对偷懒的依赖。任何事物都是相对的，别人不擅长的，你能擅长，那就是你的机会。
工具越强大，就需要使用者具备越强大的筛选和把关能力。而这种把关和监督能力，只可能来自一个地方——你自己曾经亲手做过的、那些最笨拙、最扎实的苦活。
你使用AI，是想更快地输出专家级的成果，但讽刺的是：如果你本身就还不是专家，那么你用AI越多，你就离专家越远。这是一个无解的死循环。
对AI的依赖如此，对手机的依赖如此，当年对电脑的依赖也是如此。
但电脑和AI还不一样。
电脑普及后，它只是个工具，你可以借它来打字、画图、建模，但思考这件事依然发生在你的脑子里。
而当人过度依赖AI，连思考都外包出去时，你就再也不可能在那些不熟悉的领域里长出自己的骨骼了。
在这种情况下，企业为什么不直接购买算力，而要继续购买你的劳动力？你用AI应付出来的那些工作产出，难道就真的不会被公司轻易发现？
如果你在某个领域已经是专家，你当然可以用AI来为自己提速——因为你具备评判AI产出优劣的能力，你是它的大脑，它是你的手脚。
这背后的法则，冰冷而公平：强者恒强，弱者愈弱。
而那个弱者所能获取的爽感是用上AI的自己比以前产出更多了，仅此而已。
实际上那些产出在熟手和专家看来，还是有些许关键的问题的。
换个角度看，你不一定需要擅长到能打败AI。
但如果你和AI的组合，能碾压“别人+AI”，这就足够了。
之前看到过一位大佬讲的故事：
他在学生时代开发过一款能自动生成网络小说的软件脚本。当他向一位当时顶尖的小说网站当红写手推销时，那位后来名满天下的网络作家当时尚在成长中，却一针见血地指出了这种软件的商业模式天花板：
“如果这种软件真的能超越专业水平，那么最终用它的，将不会是个人写手，而是大型商业资本和平台。以后，就是平台加软件之间的PK，而不再是作家和作家之间的比拼。稳态不会是昂贵的‘签约作家+软件’，只会是‘平台+软件’。
但如果这类软件水平根本达不到专业，那决定性因素就依然是人。到头来，还是人和人之间的对撞与磨砺。
如果是这样，我继续提升自己的思想境界和文笔就行了。等到工具软件成为写手标配时，我再用，一样不会落后。”
那位顶流写手最终没有掏钱购买。或许，正是这种选择和判断，反过来磨砺了他的能力，成就了他后来的高度。
再把目光拉到企业层面，在暂时走在前沿的欧美市场调查数据显示：大约70%的企业已在主动使用AI，但超过80%的企业表示，AI对生产率还没有产生明显的影响。
为什么？
因为显而易见的是：AI更有价值的用法是让10个人干出20个人的活，但现在普遍现象是把原来10个人的活让3个人去干。
这是在降本，不是在提效。
让AI处理文字、数据，完成代码草稿，确实能省下你个人的时间，但这只是个人感受。
从组织效率的角度看，个人层面省下的那10分钟、半小时，要真正转化为组织效率，还必须穿透层层壁垒：
审批流程有没有变短？
交接环节有没有减少？
责任边界有没有变得清晰？
在没有AI的时候，一个项目推进得慢，难道是PPT做得慢吗？
准备汇报确实要花些时间，但真正的黑洞是——等待评审、反复修改、层层决策，把方案和细节推倒重来三五遍甚至几十遍。这些种种在项目进度上的进程消耗，可远比做PPT大得多。
只要这些底层环节不发生结构性变化，个人觉得AI顺手了，对公司来说，就只是在降本，远谈不上真正的提效。
总不能写个规则脚本，就来代替人类完成评审和决策吧？
为什么西方发明电脑几十年了，他们的ZZ选举流程，至今没有实现彻底的数字化、信息化？
其实早在爱迪生时代，自动投票器就被发明出来了，但有政客直截了当地告诉他：你太幼稚了。ZZ过程，就是要用来博弈、用来拖延、用来等待出牌和应对变数的，怎么可能让一个按钮直接把结果变得不可博弈？
你觉得那是效率，组织和组织之间要的是博弈空间。
所以，个人觉得好用和组织真正变得更快，这根本就是两码事。
规则之内，可以加快。规则之外，无法加速。而规则的制定，是由人和人的博弈决定的，这些才是最复杂的。
正因为如此，AI做不到的事情远比你想象的多得多：
除了会妨碍大多数新手成为专家，除了过度依赖会废掉新手的思考能力之外——那些流程层面必须由人来做、必须由人来合作、以及必须由人来负责（背锅）的环节，一个都省不了。
你可以把AI理解成，给一部分员工额外装了一个马达。但一家公司要真正提速，不能光盯着那几个突突转的马达，还得看整条传送带、看上下游的衔接、看最后验收签字的那个人，有没有一起联动。
对于组织，AI能让它在某些点位快一点，可真正卡脖子的那部分，根本没被动到。就像那些被ETC取代的高速收费员，他们离开了，收费快了些许，但高速公路的堵点，从来就不是那个收费窗口。
很多人都渴望成为高认知的人。但无论在哪个时代，有一句兵法要义永远不变：
先求不败，再求胜。
防御，永远比进攻简单。
如果一个人连让自己“不败”的方法都不愿去寻找，或者根本找不到，那他就不配去谈进攻，也不可能进攻得手。至于什么“进攻就是最好的防御”——那是打游戏，输了也没代价；或者像某个资源贫瘠的岛国，不剑走偏锋赌一把，就只能坐等自然衰落。
但凡你身上还背着一针一线，你就必须首先学会防止堕落。因为防御，确实比进攻容易做到。
认知的真正作用是什么？
是让你靠自己努力斩获成就之后，不至于再轻易地从那个阶层滑落下去。
有一个冷酷的事实概率：超过90%的暴发户都会在短短一二十年内跌回原形，这运气甚至撑不过他的后半生，更别说传到下一代。
回到40年前计算机时代来临的时候，电脑的出现同样没有改变人们在社会上的相对排序。因为它在加速效率的同时，也会不断衍生出更多更复杂的审批流程、交接环节和责任边界。
那AI呢？
AI的未来，无非是重复同样的剧本：要么像电脑一样，在加速很多事物的同时，制造出更多新的冗余；要么，它根本就碰不到那些核心的、卡脖子的地方。
同样地，如果用AI来偷懒，会从根本上摧毁新手长成熟手、专家的可能。而可悲的是，人类这个物种，就是喜欢偷懒。
四十年前，电脑时代已经把这一切上演过一遍了。
技术，从来不会自动变成效率。
历史不会简单重复，但一定压着相同的韵脚。
而以上这一切——从个人成长的陷阱到组织效率的谎言再到历史韵律的重演，就是你作为个体和你所在的公司最真实的机会所在。
每一轮技术演变都在重新分配社会生产力里“不可替代”这部分的权重和形式。
不拒绝新的杠杆，不放弃长出自己的力量。
先求不败，保护好你的下限；再求胜，一寸寸去触摸你的上限。
AI不可能生成一切，你也要活成一个不可被生成的人。
（正文结束）
暖核（WarmCore）
一面是灵按摩师，生活军师带吐槽，情感树洞包售后，还能和你从玄学唠到金刚经，专治各种想不开，还学过上千本医书哦～\(^o^)/
另一面秒变汽车界钢铁侠，修电路、聊智能、盘市场，研发市场疑难杂症通通变送分题！
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