夜雨聆风昨天晚上在家周围的公园遛弯时，听了无聊斋的一期播客《普通人如何克服AI焦虑》。这个话题很久之前就想着笔，但我始终没有理清楚想要表达的思路脉络。
从一位科技传播工作者的角度而言，你不能逆着来，和技术发展的滚滚洪流背道而驰；但从一名普通文字工作者的视角看，我也时不常的怀念曾经的旧时光，文字没有AI味儿，每个人都在自己的岗位上尽力卓越。
世界在变，从微观感觉具象为数字就更直观：2025年下半年以来，微博平台“AI取代打工人”、“ChatGPT让我失业”、“程序员35岁危机”等话题累计阅读量超过50亿次，讨论量超过500万条，小红书、B站、抖音相关话题过犹不及。
不同年龄段的人对此有着不同的焦虑，除了可能被AI抢了饭碗之外，更担忧的是不知道未来如何与这个世界相处。
在新旧秩序交迭的进程中，普通人如何才能不沦为“耗材”，而坚守“自己才是命运的主宰”？
我们为什么害怕？
为了弄清楚这个事的来龙去脉，需要溯源到我们本身。为什么过去的不确定性没有引发今天这种弥漫性焦虑？
工业革命时期，纺织工人砸过机器；马拉车夫也曾排斥会冒烟的小汽车，但那是一种局部的、职业性的恐惧，而非全社会知识分子的共同焦虑。
这是因为，过去的技术变革改变的是“做事的方式”，而AI被认为在改变“人之所以为人的定义”，是人类对自身认知垄断地位的动摇。
我们一直默认，复杂语言、逻辑推理、创意生成、情感理解，这些是人类的“认知圣域”。
AI闯入之后，激发了存在论层面的身份危机：如果我能做的事情机器都能做，那我的价值锚点在哪里？
但这其中，存在一些认知误区，比如：能力泛化的投射偏差，至少现阶段还存在。
《无聊斋》中聊到了一个现象，假如你刷到一个AI实现了特别牛逼的效果，它只可能只实现了1%，很多人就会联想到它已经可以完成100%。
AI的一个demo，会被泛化为“无所不能”，在心理学上被称为“能力泛化的投射偏差”。
原因是我们天生擅长从残缺片段中补全整体图景，这在进化中帮助祖先预判危险，比如草丛沙沙声预示着周围可能有猛兽出没，要保持警惕。
AI恰好触发了这种机制：
一个生成流畅对话的模型，会被大脑自动补全出“具有完整意图、持续记忆、自我意识”的人格体；一段惊艳的视频特效，会被补全出“即将取代所有内容从业者”的产业图景。
（图片来自tapnow社区）
对于这点还有一个反例。不知道你有没印象，在营销圈曾发生过一次反复逆转的刷屏案例。
2022年奥迪携手刘德华，发布了《人生小满》的品牌宣传短片，一天之内华哥抖音点赞超500万，奥迪官微播放量超455万，微信视频号的点赞和转发均破10万；
同天晚上，拥有360多万粉丝的抖音博主“北大满哥”发布对比视频，直指奥迪广告文案“几乎是照搬全抄”，整个一大逆转。
“人生小满”是一个多棱镜式事件。
做过营销的人都知道，一个项目能顺利落地且爆了，需要天时、地利、人和聚齐。
之所以能刷屏，是因为在视频制作、上线节点（疫情期间）、传播执行、嘉宾选取等每一个环节都达到了高水准。这套方法论，即便在今天，仍值得行业拆解。
尽管文案被指抄袭，但影响其爆火的因素却不只是文案。就像今天AI能在1分钟完成一个团队一周的工作量，但它还无法左右整个流程中的所有变量，人类的每一个完整工作也是个沙盒，这里边也有很多无法被算法控制的时刻。
除了上述，还有一个引发焦虑的原因是“意义生产系统的失速”，以往的旧秩序不奏效了。
在旧系统里，意义的生产路径是：学习技能→ 投入劳动 → 产出价值→ 获得社会认可与自我认同。这条路径是可预期的、阶梯式的、因果清晰的，复出大概率能拿到回报。
如今AI打破了因果链条：努力学习的新技能，可能下个月就被模型覆盖；辛苦产出的成果，可能被标注为“疑似AI生成”。在AI的世界里辨真伪，难度指数升级，傻傻的分不清。
我的一个同事因为转行去做了直播工会，旗下很多在校学生来兼职。他说很多学生现在都在直播、做短视频，目标就是当网红，来钱快、资源聚拢也快，是普通人上升阶梯中还没完全关严实的一扇门。
奖励机制变了，来自系统制度的固定性成果没有了。人失去了赖以倚仗的价值信条。引发这种变化的，AI或许只是因素之一。
谁在从焦虑中获利？
卖课的？肯定是其中之一。每一次淘金热，赚到钱的都是卖铲子的。
过去这两年，每隔几天就能看到“XX职业将被AI取代”，AI课程销量翻倍增长；去年4月，抖音上销量排名第一的《超级流量营销课-IP+AI》基础课程，定价399元，销出高达7.8万件，单课程收入超过3000万元。
原因很简单，但也很多面：
第一个，是这波冲击的不只是窄众领域，而是各行业普遍弥散、杂糅交错。
北海道农民通过Codex，用一块ESP32板子、一个电机驱动和云端服务，搭建起了「远程开关温室通风口」的装置。
有了这套装置，codex就能帮他盯着每个大棚的温度，太热了会自动开窗通风。此外，他还用卫星数据监控作物健康，人在家中坐，作物状况一目了然。（来自媒体@量子位）
重庆的一位发型师用AI自动化剪辑视频，开自媒体为店铺倒流，每年多赚好几十万。（来自我的社交账号评论区）“普通人做出一个app“这种新闻放到现在已经不足为奇。
拿我自己来说，一个文科生，为了搞清楚内容生产自动化，先后学习了cusor、vscode、codex、Cloudcode，从配置网络环境到搞定充值，再到研究攻略，都快要修炼成仙了。
第二个，是覆盖上下年龄段，老老小小都难“幸免”，好像AI啥都能干。
我的前同事、朋友，周围人似乎都在学AI，哪怕只是用豆包生成个周报；更可怕的是，连我妈都没能逃过。
前两天和60多岁的母亲视频聊天，她说在上AI课，我说看看免费的就行，千万别花钱。我妈说，免费的不就都是个皮毛吗？
我妈是厨师，退休后又重新上岗工作，经常在小红书上查菜谱，和豆包讨论菜怎么做更好吃。
数据层面也对这一现象找到了依据，腾讯研究院报告的调研结果显示，50岁以上人群的AI使用率已超过90%，说明AI从“年轻人的玩具”变成了“像搜索引擎、微信一样的基础设施”。
有需求就有售卖阵地。因为受众面够宽泛、人群更泛化，卖课生意就足够有市场。
我经常在油管上刷到这样的博主，展示出用AI做出的的各种成果，比如AI漫剧、跨境电商数字人直播、心理学原理短视频等等，看了之后不免让人心理咯噔一下，“天哪，它已经能做到这个程度，下一步岂不是……”
一个很知名的播客曾经邀请了一位靠卖AI写作课程年入千万的嘉宾，讲授如何通过deepseek秒速写文案，但我们接过约稿和项目的人都知道，这一行的关键不是谁写得快、写得好，是你要有稳定的客源，所以对其持保留意见。
他们的核心不通过AI创造实际价值，产品就是卖课，本质是焦虑的二次包装与转售，受众是迫切想通过AI变现的人。
其实只要稍微花点心思，就能找到很多免费或少量付费的高质量学习资源。这点《无聊斋》就给了一个好建议：花两星期去玩，去尝试。
社交媒体放大的不是技术本身，而是它带来的情绪峰值。当一项技术同时引发恐慌、投机、麻木和积极行动时，或许更需要保持理智。
放进历史发展的“长焦镜头”
老话说，以史观今，方知未来。如果把今天的AI发展放在整个人类历史上，会有什么新发现：
一个是动态发展曲线。
每项新技术从诞生到普及，都会经历启动期→ 爆发期 → 平稳期三个阶段。
启动期：技术仅在少数实验室或早期采用者中使用，大众感知弱，有人质疑其价值；
爆发期（常被称为“革命”）：成本下降、配套完善，渗透率从10%迅速跃升至80%以上；
平稳期：技术成为基础设施，人们不再讨论它“好不好”，而是关注“如何用好”。
而对应社会与制度的适应，总是滞后于技术本身：技术进化速度是指数级的，而法律、伦理、教育、组织形态的调整是线性的。
工业革命初期，英国没有劳工法、没有工厂安全标准，童工普遍，工人每天工作14小时以上，几十年后才逐步出台《工厂法》；
互联网早期，没有隐私保护法、电子签名法，直到出现大量诈骗和侵权案例，监管才跟上。
二是人类的纠偏机制。
今天的AI或许处于一种动态博弈的健康，但不稳定状态：AI的能力不断试探边界，而人类社会通过市场、法律、技术和舆论的多层反馈，持续将AI拉回可接受的运行轨道。
也就是说，当一个新技术或新现象偏离社会预期（如安全、伦理、公平、真实等）时，社会系统中自发或主动触发的一系列矫正行动，被称为纠偏机制。
相比于核技术、生物技术这些同样具有颠覆性的领域，人类对AI的纠偏反应已经算是相当迅速了。毕竟，从ChatGPT发布到欧盟AI法案生效，中间只隔了不到两年。
这在人类技术治理史上，几乎算是光速了。
监管与法律层面，欧盟《人工智能法案》于24年8月正式生效。采用风险分级明确禁止社会信用评分、公共场所实时远程生物识别、工作和教育中的情绪识别、利用潜意识操纵行为等AI应用。
中国《生成式人工智能服务管理暂行办法》在2023年8月15日施行。要求生成式AI服务提供者对生成内容进行标识，训练数据不得侵权，不得生成有害信息，并需建立健全投诉举报机制。
市场反馈上，也同样在纠偏。
2024年以来，分析师和投资者开始质疑大规模AI投入的回报率。红杉资本在2024年发布的报告中指出，AI行业每年需要产生约6000亿美元的收入才能覆盖硬件等支出。
多家科技巨头（微软、谷歌、Meta、亚马逊）在2024年的AI相关资本支出合计超过1500亿美元，但收入增长并未等比跟上，市场因此调低了部分“纯AI概念”公司的估值。
市场机制有效遏制了“AI无所不能”的炒作，将讨论焦点拉回“具体场景下能否降本增效”。
历史是个圆，总会走到当初的起点。在这个点上，请放心相信我们的原始本能。
积极参与，还是再等等？
前两天我在刷社交媒体时，看到了这样一条评论：
“现在很多人都很着急，觉得自己会用一些新东西就非常了不起，抢跑可能会在短期内捞一大笔钱，但长期来看这种没有多少意义的，一个东西你会用，别人最多学几个月也会用，时间一长抢跑变得毫无意义，这跟那些提前学后面课程的学生差不多。现在人工智能变化非常快，我们完全可以等到尘埃落定之后，再果断采取最先进最成熟的办法，而省略中间追各种潮流的过程。就像上一轮互联网革命，我们可以等到阿里巴巴成功了再开淘宝店，不必在eBay上弄。”
语出惊人，评论区立马分成两大派系，展开激烈讨论。
他这段话，其实也不无依据，现在AI 技术变化以天、以小时为单位。
你前脚把龙虾刚养上，这会就已经是“harnessengineering又死了，loop engineering开始流行了”； Images 2.0上线后，已经没啥人再提Midjourney。
但细想会发现这里边有一个认知失焦：把“工具操作”等同于“能力提升”。
潜意识里把AI类比为打字机或Excel：它有一个相对固定的功能集，学会操作后就能用很多年，认为“成熟”的标志是技术标准确立、最佳实践出现、学习资料系统化。
另外一种观点认为，AI不是工具，而是像电力或互联网一样，会彻底重构所有工作流程。“尽早学习”，不是为了掌握某个具体技能，而是为了内化一种与AI协作的思维方式。
这种能力不是知识，而是元技能，它不因模型升级而过时，反而会在每一次技术迭代中积累优势。
从我这段时间挑灯研究的过程中体验更深刻，“会用AI”不是知道某个按钮在哪，而是包括：
判断力：这件事该不该用AI？什么时候用？用哪个？
拆解力：一个复杂任务，哪些部分可以交给AI，哪些必须人做？
纠错力：AI给出的结果哪里有问题？怎么修正？
整合力：如何把AI的输出嵌入到真实工作流中，而不是单独生成一个“作品”？
审美力：这个就不赘述了，太重要了。
这些能力不是“学几个月就会”的。它需要在实际使用中反复试错、积累手感、建立直觉。抢跑的意义不在于“比别人早会按按钮”，而在于“早开始积累这些无法速成的能力。”
回到本篇的主题，如何应对AI 焦虑。
《无聊斋》中提到了“安土重迁”这个词。《汉书·元帝纪》原文记载：“安土重迁，黎民之性；骨肉相附，人情所愿也。” 字面意思是：百姓安居于本土、不轻易迁徙，是天性；骨肉亲情相互依附，是人心的愿望。
人类对可控环境的偏好，农耕时代“安土”表现为土地不仅是居住场所，更是全部生计来源；“重迁”是不轻易拆散自己的安全网，是人类对“掌控感”和“连续性”的天然需求。
但是，每一次进化都面临新命题，或许在AI时代我们不得不面临一次升级：从追求稳定，转变为追求自身适应能力的稳定。
安全感不再来自“我知道明年世界什么样”，而是来自“无论世界变成什么样，我都有办法理解它、与它互动、在其中找到自己的位置”。
抛开这些大词，我也在意那些上不了价值的“微小”，生而为人的肉身感知。
哲学家马丁·布伯在《我与你》中提出，真正的“我与你”关系是互为主体、相互回应的；而人与物的关系是“我与它”，物被利用、被分析。
AI智能，在目前的框架下也属于“它”。与AI对话，还无法替代一个真正愿意听你说、并且也会向你倾诉的人。双方都知道对方是自由的主体，并且选择向对方暴露脆弱。
我不知道AI是否能实现，甚至会满怀期待那一天。
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作者：乌冬
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