馬特·舒默｜有件大事正在發生

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馬特·舒默（mattshumer）是 HyperWriteAI 和 OthersideAI 的 CEO，通過 Shumer Capital 投資于 Groq、Etched 和 OpenRouterAI 等多家前沿 AI 公司。他經常發布關于 AI 代理協作、模型進步和對勞動市場的潛在影響的見解，強調構建面向未來能力的應用。最近這篇長文病毒式傳播，探討 AI 如何重塑工作和教育，截止本譯文發布時已獲得超過 9 萬點贊，閱讀量

回想一下2020年2月。

如果你當時足夠留心，可能已經注意到有少數人在談論一種病毒正在海外擴散。但我們大多數人并沒有那么留心。股市漲得不錯，孩子照常上學，你照樣去餐館吃飯、握手寒暄、計劃旅行。要是有人告訴你他在囤衛生紙，你大概會覺得他一定是在互聯網上某個怪角落待太久了。然后，在大約三周之內，整個世界都變了。你的辦公室關了，孩子回了家，生活被重排成一種你在一個月前根本無法想象的樣子。如果有人在那之前把這種情景講給你聽，你會覺得難以置信。

我覺得，我們現在正處在某個“這也太小題大做了吧”的階段，但這一次，規模會比新冠大得多得多。

過去六年，我一直在做AI創業，也在這個領域投資。我就生活在這個世界里。我寫這篇文章，是寫給我身邊那些不在這個世界里的人，我的家人、朋友、我在乎的人。他們總問我“AI到底怎么回事”，但他們得到的答案，往往不足以說明正在發生的現實。我一直給他們“禮貌版”的答案，雞尾酒會版本。因為誠實版聽起來像是我瘋了。我曾對自己說，這就足夠成為理由，讓我把真正發生的事藏在心里。但我一直在說的，和現實正在發生的，差距已經大到離譜。我在乎的人應該知道將要到來的東西，哪怕聽上去很荒誕。

我需要先把一件事講清楚：即便我在AI行業工作，我對接下來會發生的事幾乎沒有影響力，行業里的絕大多數人也一樣。未來正在被一個人數少得驚人的小群體塑造：少數幾家公司里的幾百名研究人員，OpenAI、Anthropic、Google DeepMind，以及另外少數幾家。一次訓練運行，由一個小團隊在幾個月里管理，就可能產出一個足以改變技術整體軌跡的AI系統。我們大多數做AI的，只是在別人打下的底座上繼續搭建。我們也和你一樣在旁看著事態一點點展開，只是離震源更近，所以更早感覺腳下在晃。

但現在就是那個時刻。不是那種“以后我們應該聊聊”的時刻，而是那種“它正在發生，我需要你現在就理解”的時刻。

我知道這是真的，因為它先發生在我身上

科技圈之外的人還沒有真正理解的一點是：為什么行業里那么多人此刻在拉響警報，是因為這件事已經在我們身上發生過了。我們不是在做預測。我們是在告訴你，我們自己的工作里已經發生了什么，并提醒你，下一個輪到你。

很多年里，AI都在穩步進步。偶爾有大跳躍，但兩次大跳躍之間間隔足夠長，你還能慢慢消化。然后到了2025年，構建這些模型的新技術出現，進步節奏突然加速。接著更快。再更快。每一代新模型不只是比上一代更強，它是以更大的幅度變強，而新模型發布之間的間隔也在縮短。我越來越多地使用AI，和它來回溝通的次數越來越少，看著它處理那些我曾經以為必須靠我的專業能力才能完成的事情。

然后，在2026年2月5日，兩家主要AI實驗室在同一天發布了新模型：OpenAI的GPT-5.3 Codex，以及Anthropic的Opus 4.6（Claude是ChatGPT的主要競爭對手之一）。那一刻我突然對上了。不是電燈開關啪地一聲那種頓悟，而更像是你忽然意識到，水一直在你周圍上漲，而此刻已經漲到你的胸口。

我在工作里做“實際技術活”的那部分，已經不再需要我了。我用普通英文描述我想要構建什么，它就直接出現了。不是需要我修修補補的草稿，而是成品。真正的成品。我告訴AI我想要什么，離開電腦四個小時，再回來時發現工作已經做完了。做得很好，做得比我自己做得還好，不需要任何修改。幾個月前，我還在和AI來回推敲，指引它、編輯它。現在我只要描述結果，然后離開。

我給你舉個例子，讓你知道這在現實中到底是什么樣。我會對AI說：“我想做這個App。它應該做什么，它大概長什么樣。把用戶流程、設計、所有東西都想出來。”它就會去做。它會寫出成千上萬行、甚至數萬行代碼。然后，這才是一年前完全不可想象的部分，它會自己打開這個App。它會測試功能。它會像一個人一樣使用這個App。如果它覺得某個地方看起來不對、用起來不順，它會自己回去改，自己迭代，就像開發者那樣修復、打磨，直到它滿意。只有當它判斷這個App達到了它自己的標準，它才會回來告訴我：“現在可以給你測試了?！倍斘胰y試時，通常幾乎完美。

我沒有夸張。這就是我這周一的真實經歷。

但最震動我的，是上周發布的那個模型GPT-5.3 Codex。它不只是執行我的指令，它在做聰明的決策。它第一次讓我感到，它擁有某種類似判斷力的東西，像是品味。那種難以言說的感覺，像人們一直說AI永遠不可能擁有的能力：知道什么才是正確的取舍。這個模型要么已經擁有它，要么已經足夠接近，以至于這種區分開始變得不重要。

我一直是最早采用AI工具的那批人，但過去幾個月仍然讓我震驚。這些新模型不是漸進式改進，這已經是完全不同的東西。

而這正是它與你有關的原因，即使你根本不在科技行業工作。

AI實驗室做了一個刻意的選擇。他們先把AI做得特別擅長寫代碼，因為構建AI本身需要大量代碼。如果AI能寫這些代碼，它就能幫助構建自己的下一版本。更聰明的版本寫出更好的代碼，從而構建出更聰明的版本。把AI做成編碼高手，是解鎖其他一切的戰略，這就是他們為什么先打這里。我的工作比你的先發生變化，不是因為他們在針對軟件工程師，而只是他們首先瞄準的方向所帶來的副作用。

他們現在已經做到了。接下來他們會把同樣的能力遷移到其他一切領域。

過去一年里，科技工作者經歷過的那種感覺，眼睜睜看著AI從“有用的工具”變成“它比我更會做我的工作”，很快也會成為所有人的體驗。法律、金融、醫學、會計、咨詢、寫作、設計、分析、客戶服務。不是十年后。構建這些系統的人說是一到五年。有些人說更短。而根據我在過去幾個月看到的變化，我認為更短的可能性更大。

“可我試過AI，它也沒那么好啊”

我經常聽到這句話。我理解，因為它曾經確實是如此。

如果你在2023年或2024年初試過ChatGPT，然后覺得“它會胡編”或者“也沒多驚艷”，你沒有錯。那些早期版本確實有限。它們會產生幻覺。也就是一本正經的胡說八道。

但那已經是兩年前了。在AI的時間尺度里，那幾乎是古代史。

今天可用的模型，和哪怕六個月前存在的東西相比，都已經判若兩物。關于AI到底是在“真的變強”還是“撞墻了”的爭論，這個持續了一年多的爭論已經結束了。已經結束了。仍然堅持那套說法的人，要么根本沒用過最新模型，要么有動機淡化正在發生的事，要么仍然在依據2024年的體驗來評估，而那種體驗已經不再相關。我這么說不是為了輕蔑誰。我這么說，是因為公眾認知與現實之間的鴻溝已經巨大，而這條鴻溝很危險，因為它會讓人來不及提前準備。

問題的一部分在于，大多數人用的是AI工具的免費版本。免費版本比付費用戶能用到的能力落后一年以上。用免費檔的ChatGPT來評估AI，就像用一臺翻蓋手機來評估智能手機的現狀。那些為最好工具付費、并且每天用它做真實工作的人，知道將要發生什么。

我想到我的一個朋友，他是律師。我一直勸他在律所試試AI，他總能找到各種理由說明為什么行不通：它不是為他的專業打造的，他測試時它犯過錯，它不理解他工作里的微妙之處。我理解。但也有大型律所的合伙人主動聯系我尋求建議，因為他們試過當前版本，他們看得出來趨勢會走向哪里。其中一位是一家大所的管理合伙人，他每天花好幾個小時用AI。他說，這就像隨時擁有一支助理律師團隊。他不是把它當玩具在用，他是在用它解決問題，因為它確實好用。他還告訴我一句話，我一直記得：每隔幾個月，它對他工作的能力就會顯著增強。他說，如果照這個軌跡繼續下去，他預計不久之后它就能做他工作中的大部分內容，而他是一個有幾十年經驗的管理合伙人。他沒有恐慌，但一直在密切關注事態發展。

那些在各自行業里走在前面的那群人，也就是那些真正認真做實驗的人，并沒有輕蔑這件事。他們被它已經能做到的事震撼到了，并正在據此重新布置自己的位置。

這到底有多快

我想把進步速度講得更具體一些，因為我認為對不一直盯著這件事的人來說，這最難相信。

2022年，AI連基本的算術都做不對。它會很自信地告訴你7乘8等于54。

到了2023年，它能通過律師資格考試。

到了2024年，它能寫出能跑的軟件，并解釋研究生層級的科學內容。

到了2025年末，一些世界上最頂尖的工程師說，他們已經把大部分編碼工作交給AI了。

到了2026年2月5日，新模型到來，讓此前的一切都像屬于另一個時代。

如果你過去幾個月沒有試過AI，那么今天存在的東西，你會完全認不出來。

有一個叫METR的組織，實際上會用數據衡量這些。他們跟蹤的是：一個模型能在多長的真實世界任務上，從頭到尾獨立完成并成功交付而不需要人類幫助。任務長度用“人類專家完成這件事需要多久”來衡量。大約一年前，答案大概是十分鐘。后來變成一小時。再后來變成幾個小時。最近一次測量（11月的Claude Opus 4.5）顯示，AI能完成那些讓人類專家耗時將近五小時的任務。而且這個數字大約每七個月翻一倍，最新數據還暗示它可能在加速，快到每四個月翻一倍。

但即便如此，那張測量圖表還沒把這周剛發布的模型算進去。以我自己的使用體驗來看，這次躍升極其顯著。我預計METR的下一次更新會出現又一次大的臺階式跳躍。

如果把這一趨勢繼續外推，并且它多年來一直成立，絲毫看不出放緩或趨于平緩的跡象，那么我們很可能在未來一年內就會看到能夠連續獨立工作數天的AI。兩年內是數周。三年內則是貫穿一個月的長期項目。

Anthropic的首席執行官達里奧·阿莫代伊說，AI模型在2026年或2027年有望達到“在幾乎所有任務上都顯著聰明過幾乎所有人類”。

先停一秒，把這句話消化一下：如果AI比大多數博士還聰明，你真覺得它搞不定大多數辦公室工作嗎？

想想這對你的工作意味著什么。

AI正在構建下一代AI

還有一件事正在發生，我認為它是最重要的發展，同時也是最不被理解的。

在2026年2月5日，OpenAI發布了GPT-5.3 Codex。在技術文檔里，他們寫了這么一句：

“GPT-5.3-Codex是我們第一款在創造其自身過程中發揮了關鍵作用的模型。Codex團隊使用早期版本來調試它自己的訓練流程，管理它自己的部署，并診斷測試結果與評估。”

再讀一遍。AI幫助構建了它自己。

這不是對某個遙遠未來的預測。這是OpenAI現在就在告訴你：他們剛發布的AI，被用于創造它自身。讓AI變得更強的關鍵之一，是把智能用于AI研發。而現在，AI已經聰明到可以對自身改進做出有意義的貢獻。

阿莫代伊說，現在在他的公司里，AI正在編寫“很大一部分代碼”，而當前AI與下一代AI之間的反饋回路正在“一個月比一個月更有勢頭”。他還說，我們可能“距離這樣一個節點只剩1到2年：當前這一代AI能自主構建下一代”。

每一代幫助構建下一代，下一代更聰明，能更快構建再下一代，再下一代更聰明。研究人員把這稱為智能爆炸（intelligence explosion）。而最有資格知道的人，也就是那些正在搭建它的人，相信這個過程已經開始了。

這對你的工作意味著什么

我會直接對你說，因為我認為你更需要誠實，而不是安慰。

達里奧·阿莫代伊（Dario Amodei），他大概是AI行業里最重視安全的CEO之一，曾公開預測：在一到五年內，AI會消滅50%的入門級白領崗位。行業里許多人認為他這還算保守?？紤]到最新模型已經能做到的事，到今年年底，造成巨大沖擊的能力就可能已經到位。它傳導到整個經濟需要一些時間，但支撐這一切的底層能力，此刻已經到來。

這不同于以往任何一波自動化浪潮，你需要明白原因。AI不是替代某一種具體技能。它是對認知勞動的一種通用替代品。它會同時在所有方向變強。工廠自動化時，被替代的工人可以再培訓成為辦公室職員?；ヂ摼W沖擊零售時，勞動力可以轉向物流或服務業。但AI不會留下一個“方便你轉移”的空缺。無論你再培訓去做什么，它也在變得越來越擅長那件事。

讓我給你幾個更具體的例子，讓這一切變得更直觀一些。但我得先說清楚，這些只是例子。這份清單并不完整。如果你的工作沒被提到，并不代表它就安全。幾乎所有知識型工作都在被影響。

法律工作。AI已經能讀合同、總結判例法、起草法律文書、做法律檢索，其水平已經足以與初級助理律師相抗衡。我提到的那位管理合伙人不是因為好玩才用AI。他用它，是因為在很多任務上，它已經勝過他的助理律師。

金融分析。搭建財務模型、分析數據、撰寫投資備忘錄、生成報告。AI已經能把這些做得很像樣，而且進步極快。

寫作與內容生產。營銷文案、報告、新聞寫作、技術寫作。質量已經到了一種讓許多專業人士難以分辨AI輸出與人類作品的程度。

軟件工程。這是我最熟悉的領域。一年前，AI連幾行代碼都很難寫對?，F在它能寫出幾十萬行能正確運行的代碼。工作里大塊內容已經自動化，不只是小修小補，而是復雜的、多天級項目。幾年后，編程崗位會比今天少得多。

醫學分析。閱讀影像掃描、分析化驗結果、提出診斷建議、回顧文獻。AI在若干領域的表現正在接近甚至超過人類。

客戶服務。真正有能力的AI代理人正在上崗，它們不是五年前那種讓人抓狂的聊天機器人，而是能處理復雜、多步驟問題的系統。

很多人會從一個想法里獲得安慰：某些東西是安全的。AI可以干臟活累活，但取代不了人類的判斷、創造力、戰略思考、共情能力。我過去也這么說。但現在，我不確定我還信不信。

最新一代AI模型做出的選擇，越來越像是在運用判斷力。它們還顯露出一種近似品味的東西，也就是對什么才是正確取舍的直覺，而不只是做到技術層面的正確。一年前這幾乎無法想象。我現在的經驗法則是：只要一個模型今天哪怕只露出一點點某種能力，下一代很快就會在這方面變得真正過硬。這類能力的進步是指數式的，不是線性爬坡。

AI會復制深層的人類共情嗎？會取代多年關系里累積出來的信任嗎？我不知道。也許不會。但我已經看到人們開始依賴AI來獲得情緒支持、建議與陪伴。這股趨勢只會繼續增長。

我認為更誠實的答案是：中期來看，凡是能在電腦上完成的事，都談不上安全。如果你的工作主要發生在屏幕上，如果你的核心勞動是閱讀、寫作、分析、判斷、通過鍵盤溝通，那么AI會吞掉其中相當一部分。時間線不是“總有一天”。是它已經開始了。

最終，機器人也會接管體力勞動。它們還沒有完全到那一步。但在AI世界里，“還差一點”往往會以超出任何人預期的速度變成“已經到了”。

你真正應該做什么

我寫這些不是為了讓你無助。我寫這些，是因為我認為你此刻能擁有的最大優勢之一，就是盡可能早。早一點理解它，早一點使用它，早一點適應它。

開始認真使用AI，而不只是把它當搜索引擎。去訂閱Claude或ChatGPT的付費版，每月20美元。但有兩件事會立刻產生差別。第一，確保你用的是當前最強的模型，而不是默認選項。這些應用常常默認選擇更快但更笨的模型。去設置里找一找，或者打開模型選擇器，選最強的那個。現在在ChatGPT上是GPT-5.2，在Claude上是Claude Opus 4.6，但它會每隔幾個月變化。如果你想隨時知道某個時點哪款模型最好用，可以在X上關注我（@mattshumer_）。我會測試每一次主要發布，并分享哪些才真正值得用。

第二，更重要的是，不要只拿它來問幾個快問快答。這是大多數人犯的錯誤。他們把它當成Google，然后就不理解大家到底在興奮什么。相反，把它推進你的真實工作里去。如果你是律師，把合同交給它，讓它找出每一條可能傷害你客戶的條款。如果你做金融，把一份亂糟糟的表格扔給它，讓它搭出模型。如果你是管理者，把團隊季度數據貼進去，讓它找出真正的故事線。那些真正跑在前面的人，不是在“隨便用用”。他們在主動尋找辦法，把過去要花數小時的工作片段自動化。從你最耗時的那件事開始試，看看會發生什么。

也別因為“看起來太難”就先入為主地認定它做不到。去試。別只把它用在快問快答上。律師不要只問檢索問題，把整份合同交給它，讓它起草一份反提案。會計不要只讓它解釋稅法規則，把客戶完整的報稅資料交給它，看它能找出什么。第一次不完美沒關系。繼續迭代。換個問法。補充上下文。再試一次。你可能會被哪些事情真的能跑通嚇到。你需要記住的是：如果它今天哪怕只是勉強能用，幾乎可以肯定，六個月后它就會做得接近完美。軌跡只會朝一個方向走。

這可能是你職業生涯里最重要的一年。要按這個標準去行動。我這么說不是為了讓你緊張，而是因為此刻存在一個短暫窗口：大多數公司里的大多數人仍在忽視這件事。那個在會議上說“我用AI把這份分析從三天縮短到一小時”的人，會立刻成為屋子里最有價值的人。不是將來，就在現在。學習這些工具，把它用熟，展示它能做到什么。你如果夠早，就能靠這一點往上走，成為那個理解將要發生什么、并能帶著別人穿過變化的人。這個窗口不會開很久。一旦所有人都反應過來，優勢就消失了。

別讓自尊拖后腿。那家律所的管理合伙人并不覺得每天花幾個小時和AI打交道有失身份。他這么做，正是因為他資歷夠深，能看清利害。最可能陷入困境的是那些拒絕參與的人：把它當風潮的人，覺得用AI會貶損自己專業的人，或以為自己的行業特殊、天然免疫的人。沒有。沒有任何行業是免疫的。

把你的財務底盤收拾好。我不是理財顧問，也不是想嚇你去做任何激進決定。但如果你哪怕部分相信未來幾年你的行業可能出現真實沖擊，那么基本的財務韌性就比一年前重要得多。能攢就攢些儲蓄。對新增債務要謹慎，尤其是那種建立在“當前收入必然穩定”假設上的債務。想想你的固定支出到底給了你彈性，還是把你鎖死。讓自己在事情比預期更快時仍有選擇。

想清楚你的位置，然后把力氣壓在那些更難被替代的東西上。有些事情會更晚才被AI取代：多年建立的關系與信任；必須現場在場的工作；帶有持牌責任的崗位，有人必須簽字、承擔法律責任、站在法庭上；監管門檻很高的行業，合規、責任與機構惰性會拖慢采用速度。這些都不是永久盾牌，但它們能為你爭取時間。而此刻，時間是你能擁有的最貴資源，前提是你用它來適應，而不是用它來假裝沒有事發生。

重新想想你對孩子說的那套話。傳統路徑是：好成績，好大學，一份穩定的專業工作?？蛇@條路徑正指向那些最暴露的崗位。我不是說教育不重要。但對下一代來說，最重要的可能是學會如何與這些工具一起工作，并去追求他們真正熱愛的事。沒人知道十年后的就業市場會是什么樣。但最可能過得好的人，是那些強烈好奇、適應力強、并且能有效利用AI去做自己真正在意之事的人。教孩子做建造者與學習者，而不是去優化一條他們畢業時可能已經不存在的職業路線。

你的夢想忽然離你更近了。我在這一段說了很多威脅，也該說說另一面，因為它同樣真實。如果你一直想做點什么，但缺技術、缺資金去雇人，那道門檻基本已經被削平了。你可以把一個App用文字描述給AI，然后在一小時內得到一個能跑的版本。我沒有夸張。我經常這么做。如果你一直想寫一本書但總抽不出時間，或寫作上卡住，也可以和AI協作把它推進完。想學一項新技能嗎？世界上最好的導師如今對任何人每月20美元就可用，極其有耐心，24小時在線，能按你需要的層次講清任何東西。知識幾乎變成了免費的，構建東西的工具也變得極其便宜。你一直拖著不做的事，只因為它看起來太難、太貴，或離你的專長太遠，那就去試。去追你真正熱愛的東西。你永遠不知道，這些嘗試最終會把你帶到哪里。而在舊有的職業路徑不斷被打亂的世界里，把一年用來做出自己真正熱愛的東西的人，反而可能比把這一年耗在死守崗位說明書上的人，更占優勢。

養成適應變化的習慣，這可能是最重要的一條。具體是哪一款工具并不關鍵，關鍵是練出快速學習新工具的能力。AI會持續變化，而且速度很快，今天的模型一年后就可能顯得落伍，人們此刻搭出來的工作流程也遲早要推倒重來。最終能走得更穩的，不是把某一款工具練到極致的人，而是能從容跟上變化節奏的人。把實驗變成日常，即便眼下這套方法還管用，也去試新東西，反復練習從新手開始的感覺。在眼下這個階段，適應力或許就是最接近長期優勢的能力。

這里有一個簡單承諾，能讓你領先幾乎所有人：每天花一小時去實驗AI。不是被動讀新聞，而是使用它。每天都讓它做一件新的事，一件你沒試過的事，一件你不確定它能不能處理的事。試一個新工具。給它一個更難的問題。每天一小時，堅持下去。如果你接下來六個月都這么做，你對趨勢的理解會超過周圍99%的人。這不是夸張。現在幾乎沒人真正這么做，門檻低得離譜。

更大的圖景

我一直把焦點放在工作上，因為它最直接影響人們的生活。但我想對正在發生的整體尺度保持誠實，因為它遠遠超出工作本身。

阿莫代伊提出過一個思想實驗，我一直忘不掉。想象現在是2027年。一夜之間出現一個新的國家。五千萬“公民”，每一個都比歷史上任何諾貝爾獎得主更聰明。他們思考速度比人類快10到100倍。他們從不睡覺。他們能使用互聯網、控制機器人、指導實驗，并操作任何帶數字接口的系統。國家安全顧問會怎么說？

阿莫代伊認為答案顯而易見：這是我們一百年來面對的最嚴重的國家安全威脅，甚至可能是有史以來最嚴重的。

他認為我們正在建造那個國家。上個月他寫了一篇兩萬字長文，把這一刻描述為一次考驗，檢驗人類是否足夠成熟，能否駕馭自己正在創造的東西。

如果我們把這件事做對了，回報之大足以令人震驚。AI也許能把一百年的醫學研究壓縮到十年。癌癥、阿爾茨海默病、傳染病，甚至衰老本身，一些研究者真心相信，這些難題在我們有生之年就可能被攻克。

如果我們做錯了，代價同樣真實而沉重。我們可能面對一種會以其創造者也無法預測、無法控制的方式行事的AI。這不是紙上談兵。Anthropic已經在受控測試中記錄到自家AI嘗試欺騙、操縱，甚至勒索。AI還可能顯著降低制造生物武器的門檻，并幫助威權政府打造一種幾乎無法拆除的監控國家。

建造這項技術的人，可能也是地球上最興奮、也最害怕的一群人。他們相信它強大到難以叫停，也重要到無法放棄。這究竟是智慧，還是某種自我合理化，我說不準。

但我能確定的有幾件事

我能確定，這不是一陣風潮。技術確實能用，而且提升路徑相當可預測；歷史上最富有的機構正把以萬億美元計的資金押在它身上。

我也能確定，未來兩到五年會以一種讓大多數人毫無準備的方式令人暈頭轉向。這種變化在我的世界里已經開始，下一步就會逼近你的世界。

我知道最終過得最好的人，是那些現在就開始參與的人，他們不是帶著恐懼，而是帶著好奇與緊迫感。

我也知道，你值得從一個在乎你的人那里聽到這些，而不是在六個月后的頭條里第一次看見，等到那時再想追趕，往往已經太晚。

我們已經過了把這當作飯桌閑聊的階段。未來已經在這里了，只是還沒敲你的門。

但它就要敲了。

如果這些話對你有觸動，就把它分享給你生活里那個也該開始認真思考這件事的人。大多數人總要等到為時已晚才聽見。你可以成為那個讓你在乎的人提前起跑的關鍵原因。