2026年之后，你要活得更像人！

內容來源：筆記俠(Notesman)。

責編| 賈寧排版| 沐言

第 9472篇深度好文：4500字 | 11分鐘閱讀

商業思維

筆記君說：

最近這幾天，朋友圈被同一種焦慮刷屏了。

起因是一篇叫《2028全球智能危機》的報告。

這雖然只是一份“假設性推演”，卻在華爾街掀起了真金白銀的恐慌，道瓊斯指數暴跌800點，IBM股價一天跌了13%，上次這么暴跌還是在2000年。

這篇報告講了個什么故事？

它說，到2028年，AI會引發一場“沒有剎車的負反饋循環”：AI能力越強，企業裁員越多；省下的錢買更多AI工具，AI就越強，再繼續裁員。

被替代的白領失去收入，消費萎縮，企業利潤受壓，于是繼續裁人，最終失業率突破10%，美國經濟陷入系統性崩潰。

為什么只是一個推演，就能讓市場抖三抖？

因為它戳中了一個我們正在面對、但還沒想透的問題：如果AI真的能替代大部分白領工作，那我們還有什么價值？

恰好這幾天，我看到了人類學家項飆老師的最新訪談。他在里面說了一句話，我反復看了三遍，他說：“AI取代是個好事，現在就是逼著你必須更像人。”

這話聽著有點反常識，被取代怎么還是好事了？

別急，今天跟你好好聊聊：到底什么樣的人，才能在AI時代活得更好。

一、人和AI，到底怎么分工？

AI時代，我們到底該站在什么位置？

1.沒有思維框架的人，會變成AI的附庸

有人問：為什么我們這些企業家和創業者，能坐在今天這個位置，能賺到幾百萬、幾千萬、幾億甚至更多？

答案其實很簡單：因為這些人善于發現規律，并且能把規律結構化地應用起來。

人類有史以來，社會其實一直在獎勵著那些能在混沌中發現模式、在復雜中總結規律、并把規律轉換成行動的人。

農業時代，誰先發現種植規律，誰就能活得更好；

工商業時代，誰先發現市場規律，誰就能賺更多錢；你之所以能當老板，不就是因為你發現了你那個行業的規律嗎？

過去，我們一直在講，一定要找到方法論，要用框架去思考，要看到終局，要不斷迭代你的思維模型。

在過去，這套能力是我們的護城河。

但現在AI來了，它正在把“發現規律、歸類總結”這件事，變成人人可調用的基礎能力。

也不用太擔心，為什么？

因為真正拉開差距的，不是“看到規律”，而是“系統性思維框架”和“駕馭規律”。

沒有自己系統性思維框架的人，即便在AI幫助下看到一些模式，也很難從這些模式走向新的洞見。

他不知道哪些規律重要，哪些只是噪音；他無法把一個規律遷移到另一個場景；他沒辦法把多個規律連成系統的理解；更無法基于規律做出長期的判斷和決策。

你看，創業者之所以成功，從來不是因為只做對了一件事，而是一連串的事做對了。

這背后是什么？是系統性的思維框架。

什么叫系統性思維框架？就是你有一個成體系的、能不斷自我迭代的認知結構。它能幫你：

理解規律：不只是知道“是什么”，而是明白“為什么”。

連接規律：能把不同領域的規律串聯起來，產生鏈式反應。

遷移規律：能把A場景的洞見，創造性地應用到B場景。

去除噪音：能在AI給的無數答案中，分辨哪些有用、哪些只是干擾。

而沒有這種系統性思維框架的人，會越來越依賴AI提供的模式和結論。今天AI說這個有用，他就用這個；明天AI說那個更好，他就換那個。

慢慢地，他不再思考，不再判斷，不再質疑。他成了AI的附庸，而不是AI的思維伙伴。

2.要把自己當成AI的老板

這就引出了一個更根本的問題：人和AI之間，到底應該怎么分工？

我的答案很簡單： 把“標準”交給AI，把“偏差”留給自己。

什么是標準？

那些可以被總結、被復制的規律，那些有明確路徑的方法論，那些有標準答案的問題,這些交給AI，因為它做得比你快，比你全，還不用睡覺。

什么是偏差？

就是你的系統性思維框架本身。是你獨特的認知結構，是你判斷“哪個規律更重要”的標準，是你把不同規律串起來的能力，是你基于不完整信息做出長期決策的直覺。

這些東西，AI學不會。因為它們是你在真實世界里，通過一次次試錯、一次次與人深度連接、一次次追問意義，慢慢長出來的。

別把自己當成AI的用戶，要把自己當成AI的老板。員工才要答案，老板要的是判斷。

如果你只是把AI當答案機，問一個問題，拿一個答案，那你就是在用自己的思維退化，換取一時的效率提升。

你用AI越多，思考越少；思考越少，框架越弱；框架越弱，越依賴AI，這是個可怕的負循環。

反過來，如果你把AI當思維伙伴，讓它幫你擴展認知邊界，幫你驗證假設，幫你看到更多可能性，然后你用自己的框架去判斷、去選擇、去決策,那AI就是你的杠桿，而不是你的替代品。

二、未來的人，長什么樣子？

那么問題來了：作為“老板”，作為那個駕馭AI的人，你需要具備哪些能力？或者說，未來什么樣的人才能更好地擁抱AI時代？

OpenAI的創始人山姆·奧爾特曼，在一次訪談中提出了“Zero-Person Company”（無人公司）這個概念。

當然，這里的“無人”并非指一個員工都沒有，而是說未來公司核心價值的創造、數據的處理、以及跟世界的互動，會由少數人類帶領大量的AI智能體做核心，自主運轉的龐大系統。

那么，這些“少數人類”需要有哪些能力？

1.創造力，也就是保持好奇，不怕試錯的能力

AI最擅長什么？組合。

把已有的東西，用你沒見過的方式拼在一起。它可以在一秒鐘內讀完所有李白的詩，然后生成一百首“李白體”的新詩。它可以看過所有梵高的畫，然后畫出一幅比梵高還梵高的向日葵。

但它不會“無中生有”。

什么叫無中生有？就是你想出一個世界上從來沒有過的東西。

比如喬布斯做iPhone之前，全世界的手機都有鍵盤。諾基亞的工程師想的是：怎么把鍵盤做得更好用，怎么讓按鍵更舒服。但喬布斯問的是：為什么手機一定要有鍵盤？

比如你小時候玩泥巴，捏了一個四不像：頭有點像兔子，身子有點像烏龜，尾巴不知道像什么。那是你腦子里的東西，不是別人教你的，不是模仿來的，是你自己“生”出來的。

創造力來自哪里？

來自好奇心：“這個東西為什么會是這樣？”“如果反過來會怎樣？”

來自想象力：你看見一朵云，覺得它像一頭大象；你聽見風聲，覺得它在講故事。

來自“如果……會怎樣”的發問：如果人可以飛會怎樣？如果手機沒有屏幕會怎樣？如果時間可以倒流會怎樣？

這些問題，AI不會問。AI只回答問題，它不會提出問題。

盛大創始人陳天橋說過一句話，我特別贊同：我們之所以成為萬物之靈，不是因為我們比機器更理性，而是因為我們擁有“神圣的非理性”。

AI是絕對理性的，它每一步都有依據，每一個輸出都有來源。

但人不是，人會因為“說不清為什么”而喜歡一件事，會因為“就是覺得不對勁”而放棄一個完美的方案。這些“說不清”的地方，恰恰是創造力的源頭。

如果哥倫布絕對理性，就不會發現新大陸。如果梵高絕對理性，就畫不出那扭曲的星空。因為這些看起來都不是“最優解”。

所以，AI可以幫你“跑得快”，它幫你驗證想法，幫你生成素材，幫你節省時間。但“往哪里跑”，得你來定。

未來能活得好的第一種人，是那些永遠保持好奇、敢于想象、不怕試錯的人。

2.決策力，也就是能擔責的能力

AI可以一分鐘給你10個方案，告訴你每個方案的優劣、概率、成本。但它不會替你選。

為什么？

因為選擇的背后是取舍，取舍的背后是價值觀。

而價值觀這東西，AI沒有。

講一個歷史故事。

晚清有個企業家，叫張謇。他是狀元出身，本可以安安穩穩做官，卻跑去南通辦實業、辦教育、辦慈善。他一生做了無數決策，每一個都不容易。

在實踐中，張謇在南通實現了儒家追求的“大同世界”中“鰥寡孤獨廢疾者皆有所養”的理想社會。

南通成為當時中國1700多個縣中，第一個初步建立幼有所撫、老有所養、貧有所濟、病有所醫、殘有所助的社會保障體系的地方。

錢從哪來？大部分是他自己出的。他一生所獲的財富，幾乎都投進了社會服務里。

到他晚年，軍閥混戰加上日資傾銷，大生紗廠陷入困境，最終破產。張謇在落寞中離世。

他創業失敗了，但他的人生沒有失敗。

他走的時候，南通已經不是那個南通了。它被稱為“中國近代第一城”，成了全國的模范城市。他建的學校還在育人，他修的公路還在通車，他辦的養老院還在收容孤寡老人。

張謇讓我們看到：有些決定，根本不是沖著“贏”去的。

如果讓AI幫他算賬，大生紗廠該不該辦？按當時的市場環境和工業基礎，答案很可能是不該。

如果讓AI幫他決策，那些錢是投紗廠還是投教育？按投資回報率，當然投紗廠。

如果讓AI幫他復盤，晚年破產那一刻，結論一定是：這個人不行，決策全是錯的。

但張謇在乎的不是這個。

他在乎的是：我這一生，有沒有讓這個社會變得好一點點？

未來，信息會越來越透明，選項會越來越多。但越是這樣，會做選擇的人就越稀缺。

因為很多決策，沒有標準答案，但他們都有個共同點：做決定的人，知道自己為什么選，也愿意為這個選擇負責。

3.共情力，也就是懂人的能力

AI可以模仿共情，但它沒有真正的共情。它能識別你的情緒，給你一個標準化的安慰話術，但它不會因為你難過而真的難過。

懂人比懂AI值錢。比如在做用戶訪談調研的時候，AI雖能通過數據分析預測用戶行為，但無法真正理解情感背后的深層動機。

商業創新專家劉官華說，找到消費產品的最根本動因，這是哲學問題：用戶買了你的產品，未來會怎樣？用戶是活在未來中的，用戶心是要去感知的。

因此，用戶調研的很多環節都是可以通過AI做到的，但是和消費者的直接溝通，是AI不能取代的。

這種能力是人類情感與社交智慧的體現，AI短期內難以模擬。

這種能力，AI學不會。因為它沒有身體，沒有經歷。它不知道爸爸媽媽的背影意味著什么，不知道朋友沉默時在想什么。

未來，那些能與人深度連接、能理解他人、能在冷漠的數字世界里傳遞溫度的人，會非常稀缺。

因為無論技術多發達，人終究需要人。

你發現沒有？創造力、決策力、共情力這3種能力，都不是新東西。它們一直存在于人身上，只是在過去那個追求效率的時代，我們把它們忽略了。

我們太忙著當“工具人”，忘了自己還可以是“人”。

而現在，AI把工具這條路走到了極致，反而逼著我們回頭，重新發現那些被遺忘的寶藏。

所以，未來能活得好的，不是那些AI用得好的人，而是那些能用AI找回自己能力，放大自己能力的人。

結語

最后，我想回到項飆老師的那句話：“AI取代是個好事，現在就是逼著你必須更像人。”

過去這幾十年，我們為了效率，把自己活成了“工具人”。現在AI來了，它把“工具”這件事干到了極致。那我們怎么辦？

只有一條路：不做“第一”，做“唯一”。

以前我們追求做“第一”，因為做第一才能活下來。但在AI時代，我們要追求的，是做“唯一”。

唯一的標準是什么？是你有沒有活出“人”的樣子。

《2028全球智能危機》那篇報告，最后其實說了這樣一段話：世界正在重新定價，但重新定價不等于崩潰。經濟可以找到新均衡，而抵達新均衡，是僅剩的只有人類能完成的任務之一。

在項飆老師的訪談里，他也說了一句話，我想用它來結束這篇文章：別怕AI像人，怕的是人像AI。

與所有正在焦慮、也在思考的朋友共勉。

我們深嵌于一個政治、經濟、科技、哲學都在經歷持續變革和深刻重塑的復雜社會與商業系統之中。

真正的挑戰是：我們的認知框架、組織形態和行動工具，還停留在“前AI時代”。

在前所未有的復雜系統性變革中，我們需要的是理解世界底層的“元能力”。

面向AI新時代，筆記俠 PPE（哲學、政治學與經濟學）課程，正是為理解這樣的復雜系統而生：理解國際貿易與經濟政策、理解國際政治與治理模式、理解全球技術與科技范式、理解AI哲學和科技經濟、理解文明進程與哲學意義。

這是第五代企業家應有的一套“操作系統”。

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