AI 时代,普通人该练什么能力

晚上把黄仁勋今日在台北 GTC Taipei 2026 的演讲看了一遍，个人感受是，这个演讲展示了 AI 正在如何重塑整个产业。

从 AI 工厂、Token 经济，到 Agentic AI、Physical AI，再到芯片架构与算力基础设施，他描绘的是一个非常清晰的趋势：

AI 正在从"工具"，变成"生产体系"。

在这个体系里，一个关键词被反复提到——Token。

 （我现在使用智能体的时，也在关心着它价格  ^_^)

它是 AI 生成内容的最小单位：一个词、一句话、一段代码、一张图。

未来的产业逻辑，很可能围绕"生产 Token"展开。

人类不再是直接完成所有工作，而是进入一个新的角色：

指导 AI、调度 AI、判断 AI 的结果。

而在几天前看老黄接受一次采访中，他谈到了另一个问题——教育。

他给普通人的建议大概是：

在 AI 时代，不必过度纠结孩子读什么科系。

更重要的能力，是三件事：

创造力、判断力，以及与人沟通的能力。。

但他本身就是工程教育体系的受益者——工程背景出身，一路走到 NVIDIA 创始人， 反而说”选学科不必过度纠结“，那咱们更要去认真听听这话背后的含义。

AI 正在接管"执行"，人类需要强化"判断与创造"

AI 可以写代码、做设计、翻译、作曲，以及生成完整方案。

而且速度更快、成本更低、规模更大。

那人类的价值在哪里？

他给出的答案，可以概括为三点：

1. 说故事的能力

不是编故事，而是把复杂的事情讲清楚、讲动人，让人愿意理解和接受。(我想如果今天的这场演讲是AI，估计就逊色太多了，老黄说故事的能力令人信服的)

在一个信息极度繁杂的时代，表达能力就是一种筛选能力。

2. 创造力

不是单一技能，而是组合能力。

AI 可以生成一万种可能，但它不知道——哪一种"值得被记住"。(虽然你可以给他指令记住某个东西，但这个是被动的)

而人类的价值，恰恰在于"选择与重组"。

3. 判断力

AI 可以给出答案，但它不负责"对错"。

真正的决策，发生在信息不完整、风险不确定、甚至没有标准答案的场景里。（AI 一本正经的说假话，很多人应该遇到过，因为AI 有时会自己去假设）

而这部分，必须由人来承担。

再把前面的那个问题看看——AI 时代，到底该怎么理解"读什么科系"这件事？是把科系当成"职业技能训练"，还是作为一种思维训练方式？

学文学，是在训练感知力，除了感受文字，也会去体察人性、社会，学历史，是在训练判断力，让人在众说纷纭中辨别事实和立场，学哲学，是在训练追问能力，一种被追问者会感受到不安，但可能让思想能保持清醒。

AI 时代，普通人能做的是

“扬长避短”——

别和 AI 拼算力，去拼它没有的东西。

它不会犹豫，你就去纠结它不会冒险，你就去尝试它不会偏执，你就去坚持

有点可笑的是，这些"不理性"的部分反倒是如今被现实压抑的特质，但也许是人类最后的生存空间咯。

那如果有一天，AI也学会了犹豫、冒险、和偏执，

那你我还能选择什么？

我建议：“去真正地活一次——做出选择，承担后果，然后死去。

老杆子说：AI 可以替你做完所有有标准答案的事，但那些没有标准答案的，看来还是得靠你自己了。