离开上一份工作的5个月里，我热衷于各种AI工具的尝试，和AI一起创造“小作品”的过程让我乐此不疲，完全按照三明治模型——我当两片面包（前端定框架、后端做判断），中间夹心执行交给 AI。

越喜欢和越依赖AI，越让我内心升起担忧和恐惧——AI时代，人的价值会越来越低，当然也包括我。

我想尝试回答自己：AI时代，人到底有哪些价值是AI无法替代的？所以我阅读了发表于2026年5月后至今的48篇、总计大约15万字的公众号文章，接下来会陆续写几篇阅读后的深度思考，今天是第一篇，先回答——人的哪些价值是AI当下很难替代的。

我把读到的48 篇文章里所有关于"人类价值"的论述都翻了一遍，最后总结出以下八个完胜AI的人类核心能力。

判断力：在不确定中选对方向

这是出现最多、交叉印证最强的一个人类价值。

当技能门槛被推平后，"把东西做出来"变得廉价，普通人与高手的差距从看得见的技能层转移到看不见的底层能力层（想清楚问题、拆解步骤、明确结果之间的联系）。这里引用腾讯研究院一篇文章说：想不清楚的人，AI 放大他的混乱；想得清楚的人，AI 放大他的价值。

组织形态中对于团队成员的奖励机制也因为贡献归因而发生改变，明略的吴明辉提出人最有贡献价值的三个环节是：谁提idea、谁做实验、谁贡献 taste。

品味（taste）：判断什么更好

虎嗅文章说：某种资源从稀缺变为丰裕，与之互补的资源就更稀缺——AI 让生产力变廉价，判断力、选题能力和审美 taste 就升值；大模型学到的是「平均最优解」，而爆款从来是偏离，所以人类的不可替代性恰恰在于不可预测。

出现的新组织物种OPC，其中一条典型路径就是需求驱动型：没有技术壁垒，靠对某一类人的极致理解或难以复制的审美直觉。与之对应的另外两种OPC路径是：一人极致深耕型（切入产业毛细血管里极度细分的赛道，用 Agent 替代整个执行团队，靠认知壁垒和私有数据吃饭）、精英小队极致效率型（三人产能对标大厂一个垂直部门）。

品味如何形成呢？快刀青衣的硅谷观察给了一个参考：通用模型给了所有人相似的能力，独特经历反而更值钱。金融里值钱的是反共识的判断，科研里伟大的科学家知道什么问题值得研究；这种非共识与品味来自走过的路、见过的人、犯过的错，一个人最有价值的“偏见”经长期验证会变成特质，特质稳定下来就成为品牌。

定义问题：问对比答对更重要

李飞飞访谈说过一句被引用很多的话：会提问，是一切学习的起点。AI能给出答案，但追问的方向永远来自人。这，正是我们被称为“人”的底气。

这句话是源自她在访谈被问到：万一技术再往前走，人引以为傲的判断力、创造力、情感，全都被AI学会了怎么办？李飞飞回答：人类演化数亿年，在漫长岁月里都没有依靠语言交流。但AI恰恰是在语言上先跑起来的，它靠海量数据刷出来的“理解”，底层逻辑和人脑完全是两码事。更重要的是，人类有一项AI永远学不会的底层能力：提问。

AIEC 2026 一场分论坛上，大家给出AI时代入场建议：聚焦人效比最高而非让AI低水平重复的领域，未来人的核心竞争力在于“能否向 AI 输出有效需求”。因为AI 压缩了「从想法到产品」之间那段需求拆解、开发、测试、交付的转译成本，重新变得最稀缺的是专业理解、定义问题的能力和结果责任。

人机协同能力：调度一组智能体

7月23日北京市政府新闻办为「智能体」开了一场发布会，十条政策追问「任务谁来交付」，本质就是北京准备怎么发展智能体。这也是全国首个省级智能体专项政策。

第五条：支持以OPC（一人公司）为代表的创新创业新模式。

深化人机协同，探索培育智能时代创新创业模式。构建分层分类专业服务体系，围绕弹性算力供给、专业孵化、创业辅导、科技金融、知识产权、政策咨询等建设一批公共服务平台，引育一批高水平专业化运营团队，提升专业化服务能力。发挥人工智能创新街区的示范作用，培育智能体新业态新模式，争取国家支持开展创新政策、改革举措和企业服务等先行先试。推动在有条件的区打造一批开放共享、协同创新的OPC 社区，建设 OPC 全周期服务站。结合智能化带来的企业组织模式和管理模式变革，大力发展各类相适配的专业服务。推动大中小企业融通发展，搭建常态化供需对接平台，支持 OPC 等主体与头部企业合作，聚焦细分领域提供定制化解决方案服务。优化 OPC 等新模式注册流程，为 OPC 主体提供一键填报、自动生成规范化公司章程等便利化登记服务。

从第五条可以看到一组AI原生的小组织：一个人或一个小团队带着AI数字员工，也可能完成过去几十个人的工作。未来的组织形态是以Agent 为核心拆分任务、成员自行认领、按 token 消耗与交付结果等多维度评估贡献；当产出与工时脱钩，月薪制变成对高效者的惩罚，项目制结算把每个协作者还原为「微型供应商」——OPC 内部的每一个人都是另一个 OPC（虎嗅文）。

记忆与上下文：你的私有数据

当产出可以被AI 批量生成，真正积累下来的是你与 AI 长程对话沉淀出的 memory、你的私有数据、你独有的 context。把它概括成一句话：工具是公共品，认知是私有品。

42章经的一篇文章提到：coding agent 已经强到让 building 与 coding 变成两件正交的事，价值正从代码本身转移到人与agent 长程对话沉淀下来的external memory记忆上；因此真正的机会不是再造一个agent，而是为人们加多个 agent 提供沟通、分工、信息共享的协作环境——在这个“agent 动力学”里，你买的是 agent 的 memory 而不是 skill，skill 只是从 memory 里提炼出的可分发的标准化结构。

明略吴明辉也提到靠AI 赚钱只有三条路：做基础模型分发商赚路由调度差价（价值不高）、在细分场景自训模型赚高毛利（主方向）、把场景独有的Context 与基础模型组合起来卖。开源能换来足够快的场景数据积累，“场景数据—模型效果—更多用户”的飞轮能转起来；基础模型公司不会向下吃掉细分场景的毛利；企业客户会接受“token 成本加管理费”的计费，而不是拿通用 Agent 自己 DIY。吴明辉的商业模式其实就是：自训细分场景模型开源出去换场景数据，积累独有 Context；从卖软件转向卖 Agentic Service，按“token 成本加管理费”收费。

承担责任：为结果兜底

AI 越能干，责任就越贵。AI 能出方案却不能被惩罚也不会被激励，因此愿意扛结果的人会变稀缺——因为责任不可外包，这件事不取决于AI 有多强。李开复给过一个近乎粗暴的论证：你可以骂AI，可以扣它工资，可以把它的电拔掉四天不通电，它对这些毫无反应。责任需要一个"有热爱有追求、能被惩罚也能被激励的主体"来承担，而 AI 不是这样的主体。

李开复给出的解决方案是DRI——Directly Responsible Individual，直接责任人，这个概念不新，它是乔布斯在苹果内部提出来的，后来Twitter 的创始人 Jack Dorsey 又写了一篇文章把它推了出来。新的是它在 AI 时代的稀缺度。

他在WAIC 2026 上的定义是：在AI 原生公司里，DRI 像一位微型 CEO，端到端负责一件事，是单一、明确的负责人。

具体有四条标准：有自我驱动力，不需要老板不断给目标；能把整件事做成，包括跨部门、合作伙伴、客户的协作；既要把AI 用好，也要把人用好；DRI 会成为未来组织架构的核心。

关系与信任：被特定的人需要

有多篇文章都提到当今时代产品雷同，商业价值往往不在你有什么能力，而在谁信任你、谁会回头找你。这也是为什么“在窄众市场做到第一（隐形冠军），靠贴近客户与感知价值定价支撑溢价，再用全球化把窄市场做大。”这也是当今重要的商业破局之道——以利润而非市场份额为管理导向。

正和岛里一篇文章提到，定价的本质是客户感知价值而非成本，拉丁语里"价值"和"价格"本是同一个词pretium，而小公司最大优势恰恰是与客户的紧密联系，其重要性甚至超过技术能力。

腾讯研究院总结超级个体的四个结构性天花板限制：共同承担风险（一个人再强也是单点，生病休假时无人顶上）、稳定注意力（一天能做高质量决策的时间可能只有四五小时）、形成长期信用、进入更大的价值场景（复杂To B 产品、大规模运营体系、跨领域战略决策，一个大脑装不下）。腾讯给出的解决方案是：AI 时代跑得最快的是十几到二十人的超级团队，分节点辐射型、网络协作型、AI 中枢型三种形态，可按任务动态组队；协作逻辑从按岗位分工变成按优势放大。

但这里最值得注意的是：强人凑在一起不会自动变成超级团队，还需要共享上下文与清晰责任两个协作结构，否则优势放大会变成强人互耗；情感共鸣和思维同频只让人聚在一起，并不保证事情跑起来。

在场与具身：这是最重要的一条

AI 擅长"理解"，做不到"参与"。所谓理解，是解释你的悲伤、记住你的经历、用最贴合的语气回应你，这些它做得比大多数人好。所谓参与，是会悲伤、挨过饿、受死亡阴影笼罩——是承担后果的能力。

经纬创投一篇文章引用了OpenAI 与 MIT 媒体实验室一项为期四周、近千人参与的试验，结论是：最重度使用AI 的人，同时也是最孤独、对 AI 情感依赖最强、社交最少的人。请注意这个措辞——不是"孤独的人更爱用 AI"，而是技术奏效的代价，恰好落在最依赖它的人身上。

这构成了一个很难挣脱的循环：你越孤独，AI 的陪伴越有吸引力；而 AI 的陪伴越有效，你越没有动力去承受真实关系里那些摩擦——等待、误解、妥协、被拒绝。

这条对我的触动非常大，读下面这段话感动到落泪：

AI 正在帮助我们变得更加人性化，但它也在帮助我们逃避作为人类的责任。那么，当智力变得廉价时，我们还剩下什么？

   在场。具身。仪式。家庭。友谊。爱。那份在不加控制的情况下参与他人生活的勇气。那种愿意被并非为我们量身定做的人所改变的意愿。以及那种去成就一个无法被生成、只能被亲身经历的自我的内在修行。 

  在未来，最极度的稀缺可能将是那种足够粗粝、足以塑造我们的现实。

   我祖母的庭院依然还在那里。那块开裂的瓷砖也还在。令人伤感的是，我祖母已经不在了。现在，星期五到来的人越来越少。年轻人都带着手机，那些手机几乎可以解释任何事情。无论是悲伤、记忆，还是如何泡茶，它们都能给出答案。 

  但手机做不到的是坐下来。它们无法驻留。它们无法创造出“nashat”。那是在人们相聚时才会升腾起的欢乐。它们也无法成为那个在多年后，因为“在场”而被人们深深铭记的人。 

  在某些方面，去理解做人的感受变得前所未有的容易。但逃避做人，也同样变得前所未有的简单。随着 AI 的扩散，我们能否在人性中坚守意义，将不再取决于技术能做些什么。相反，它将取决于我们自己仍然坚持去做些什么。

罗列了以上8 条之后，我逐渐意识到：我们习惯从工具和商业角度看待AI的强大，感受到的只有威胁；但真正AI难以超越的人的竞争力，这些不可被替代的能力，全部根植于我们是人类的光辉人性，以及我们拥有独一无二的生命体验和个体经历。所以我更加笃定了一个方向，就是AI时代，人类最无敌最珍贵的是——信任独特的自己，自主选择如何体验这一生，并在行动中越来越了解自己、接纳自己。

引用文章

• 合计 48 篇，共 11 个公众号，分布如下：