鄭先雋：心智的共鳴——AI時代的人類優勢

技術終將繼續進化，但人之為人，始終在于那些無法被算法壓縮的情感、無法被數據替代的聯結、無法被功能覆蓋的意義。在AI呼嘯而來的時代，愿我們都能守住那顆與世界、與他人、與自己共鳴的心。

本文根據DeepHow創始人兼董事長鄭先雋在2025年11月15日「心智合一：AI時代的人與組織進化新范式」高峰論壇上的演講整理。

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這幾年，關于AI的討論如浪潮般席卷而來。有人興奮于它的無限可能，有人焦慮于它的未知沖擊，也有人感到無所適從。

但無論立場如何，有一點我始終非常篤定：技術是強大的。技術本身沒有價值觀，但創造和使用它的人一定有。也正因為如此，我始終認同技術要“以人為本”。

回顧自己的經歷，這其實也是我一直在做的事：以“人”為中心，去理解、設計和使用技術。

多年前，在西門子美國普林斯頓研究院工作期間，我有幸為霍金教授設計過一套眼動打字系統。那時，他的身體幾乎無法活動，也無法說話，唯一還能自如使用的就是眼睛。他原本使用的輸入系統，每分鐘只能輸入一兩個單詞，而我們重新設計的交互方式，讓他的表達效率提升了近十倍。

技術的價值，不在技術本身，而在它如何服務于人。

后來，我和團隊創立了DeepHow。我們關注的不是那些容易記錄的信息，而是企業中大量只可意會、難以言傳的隱性知識與經驗。我們嘗試用AI的方式，把這些“只存在于人身上的能力”保存下來、傳遞下去。

這背后始終是同一個命題：在技術日益強大的時代，人究竟該站在什么位置？

我們正經歷的，是一個變化極快、也極其不確定的時代。在這樣的環境中，如果缺乏判斷力，就容易被各種聲音裹挾，陷入焦慮。

很多人把AI時代的起點，標記在 ChatGPT 發布之后。確實，短短幾年里，我們看到了技術能力的巨大躍遷，也看到了資本、產業和輿論的迅速聚集。

一方面，是前所未有的機會；另一方面，也伴隨著前所未有的擔憂。

2023年，眾多學者與科技領袖曾聯名發布一封公開信。信中提出，當人工智能開始在通用任務上具備與人類競爭的能力時，我們必須認真思考：是否應該將一切工作自動化，包括那些有成就感的工作？是否應該開發有可能最終超過、更聰明、取代我們的非人類智能?公開信還呼吁全球AI實驗室暫停大規模訓練六個月。

這些問題，并不是危言聳聽。但現實是，技術并沒有因為擔憂而放慢腳步，反而發展得更快了。

ChatGPT 發布后，用戶增長速度遠超所有人的預期：五天后，用戶突破100萬；一個月之后，破億；到2025年10月，全球每周有8億活躍用戶，也就是說全世界每十個人里，就有一個在用ChatGPT。

這意味著，我們已不再討論“要不要進入AI時代”，而是該討論：如何與AI共處？

很多人問我：“AI這么強，人類還有什么優勢？”

早在2017年，麻省理工學院的邁克斯·泰格馬克教授在《生命 3.0》（Life 3.0）中畫過一張圖：AI的能力像一條不斷上升的海平線，而露出水面的是人類獨特的能力。

幾年過去，這條“海平線”上漲得比我們想象中更快。曾經被認為是人類專屬的技能（比如寫作、編程）正在被迅速追趕，甚至在某些方面被超越。

那么，究竟還有什么是AI難以替代的？

我與清華大學彭凱平教授合作提出了“ACE”理論——人類不可替代的三種能力。

第一，審美力（Aesthetics）。

很多人一聽到“審美”，會覺得這是一個離工作、離現實很遠的能力。其實，審美力是一種非常重要的高階認知能力。它關乎的不是“好不好看”，而是你是否能夠判斷什么值得被珍惜、被投入、被創造。

當我們在秋天的校園里看到滿地的銀杏葉，會忍不住停下腳步、拍一張照片。這種感受世界、回應世界的能力，至今仍然是AI難以真正理解的。我們的研究也發現，審美能力是可以被培養的，它與人的幸福感和創造力高度相關。

第二，創造力（Creativity）。

我們常說創造力重要，但很少真正理解它從哪里來。過去我們常用“T型人才”來形容創造力，意指一個人的知識既要有廣度，也要有深度。

知識不是一維的分布，而是一個網絡。真正具有創造力的人，往往擁有一個既足夠廣闊、又高度連接的知識網絡。在這個意義上，創造力并不是靈光一現，而是一種長期積累、持續連接的結果。

第三，也是最重要的，同理心（Empathy）。

同理心，是理解他人需求、感受他人情緒、并與他人建立真實連接的能力。它讓合作成為可能，也讓文明得以延續。

在我們的一項研究——《超越勝負：基于逆向強化學習的人類動機與行為建模》中發現，即便是在游戲這樣的情境下，人類的目標也往往不僅僅是“贏”，而是被接納、被理解，以及與他人產生關系。

這一點，是今天的 AI 難以真正替代的。

在今天這個時代，機器每天都在學習；那么我們人，就更得學了。

我常會聽到一些焦慮的聲音，尤其是來自非技術背景的人：“我是文科生，怎么跟上AI時代？”

進入AI時代，并不一定要從“學原理”開始，更可持續的路徑是從真實問題出發：

• 先發現問題，尤其是在組織和實踐中大量存在、卻尚未被很好解決的問題；

• 在解決問題的過程中，借助AI工具不斷嘗試、熟練應用；

• 當問題被解決、創造價值之后，再去學習原理。

這樣，學習、成長才會形成正向循環。

未來，從想法到產品、從概念到實現的許多過程，都會被AI大幅加速。但方向的選擇、價值的判斷與意義的賦予，依然需要人來進行。

技術終將繼續進化，但人之為人，始終在于那些無法被算法壓縮的情感、無法被數據替代的聯結、無法被功能覆蓋的意義。

在這個AI呼嘯而來的時代，愿我們都能守住那顆與世界、與他人、與自己共鳴的心。（本文完）

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