AI到底帶來了什么改變，如何才能不慌？

　　過去兩個月，不出意外的話你一定處于以下狀態之一：

　　這小龍蝦到底是干啥的？

　　到底怎么才能安裝部署好小龍蝦？

　　我能拿小龍蝦干嘛呢？

　　全民狂歡，但也幾乎是全民焦慮。

　　對普通人來說，一年折騰一次的話也還好；但是對互聯網行業的從業者，除了這些年度“大爆款”，還有每天縈繞在耳邊的：

　　“設計師完了”、“運營完了”、“行政完了”、“前端程序員完了”……

　　“熟練使用各種 AIGC 工具”

　　“OPC”、“超級個體”才是未來

　　AI 這技術，到底改變了什么？

　　為什么越學習、越努力，越焦慮呢？

　　AI 改變了什么

　　只要你是個腦力從業者，就必須面對接下來的改變。

　　我們上班本質上就是在賣兩個東西：

　　時間

　　積累的知識技能經驗

　　積累的知識技能越多，單位時間創作的價值也越多，的工資也就越高。

　　所以，以前的拿高薪的方式是：

　　考個好大學，有更好的“出廠設置”

　　知識付費學習，花錢買別人的知識經驗賦能自己

　　跟個好領導、好公司，工作中學習積累經驗

　　現在，我們過去要積累的大部分知識技能經驗，都被塞進了 AI 大模型里。

　　只要你取用得當，過去要三五年積累的經驗，一句話就能“套出來”為你所用。

　　于是，我們過去積累知識/技能—>銷售積累的交易模型，被改變了。

　　因為不知道變成了什么，所以大家焦慮。

　　于是，去學所有跟 AI 有關的一切：從提示詞工程到智能體、到 Skills、到 OpenClaw

　　但學完，好像啥也沒改變。

　　還是力不從心、還是感覺被甩下了、還是沒感知到自己被“賦能”。

　　原因很簡單：你在用過去的模式，處理新的問題。

　　新的問題是：

　　我們與知識技能之間的關系變了，而你卻把AI技術當成一項知識技能，努力學習、掌握、積累。

　　你以為學完以后可以用來解決問題、“變賣”漲薪。

　　但你發現，不知道用它來解決什么問題！

　　AI 能解決什么問題？

　　如果你能在學習 AI 之前意識到這一小節標題的問題，你現在大概率不會焦慮。

　　如前所述，AI 技術改變了我們與技能之間的關系：大部分非“熟能生巧”型技能的使用門檻變成了「知道它」+「干中學」。

　　也就是，學習積累知識技能的方式，從過去的Just In Case（先學習積累，以防以后會用到）變成了Just In Time（現用現學）。

　　所有腦力勞動性技能，幾乎都遵循這個新的范式。

　　于是，技能被分成了三類：

　　熟能生巧性，比如彈鋼琴、打籃球這種靠大量練習積累手感的技能

　　日拋型技能，能在某個任務周期內達到可交付水平，之后熟練度衰退也無所謂的技能

　　基礎素養型，能讓你的腦子區別于其他人的技能，越用腦子越好用的技能

　　熟能生巧型技能，AI 幾乎沒啥用武之地。

　　AI 的顯性價值在于帶你快速掌握日拋技能，甚至直接應用這些技能幫你把問題解決掉。

　　但是這些顯性價值，肯定很快就會被標準化成為“產品”：

　　比如“工具操作型”日拋技能，過去掌握 PR/AE 是技能，此刻剪映正在實現“說需求—>出片”

　　比如“信息差型”日拋技能，過去知道一個工具站很厲害，此刻 OpenClaw 已經能直接完成幫你寫一個工具出來解決問題了

　　所有可以用語言表達的認知性經驗技能，都可以直接封裝成智能體被復制、低價銷售了

　　真正拉開差距的是，誰能用好 AI 的隱性價值。

　　AI 是個杠桿，它因為擁有“日拋型技能”，所以可以把我們產出的價值乘個系數。

　　但這個杠桿的長度，對所有人是一樣長的。

　　人人都能乘系數，誰的倍數大，誰牛×、誰值錢。

　　基本素養型能力，就是支點的位置，越往前靠（更核心）、越高（更扎實），你乘的系數就越大。

　　我總結了 6 個非常關鍵的基本能力/素養：

　　信息獲取能力：增加自己的大腦的“參數”，AI 杠桿總長度一樣，但不是每個人都能看到它有多長；

　　信息挖掘能力：增加大腦推理能力，抽象關鍵信息，讓支點前移；

　　寫作表達能力：可以用來說服別人（操控別人的大腦），也能“說服” AI 更高效、高質量的作業產出；

　　設計美感能力：說服別人大腦的另一種方式；

　　數據分析思維：更理性的洞察萬事萬物的本質、定位到核心問題；

　　自主學習能力：快速學習日拋技能、讓自己成為自己墊腳石的核心能力。

　　超級個體

　　與 AI 同步熱門起來的概念里，「一人公司」是最吸引人的。

　　普遍的理解是，有了 AI 以后，原來需要多人協作、需要花費大量時間的工作，現在可以一個人完成了。

　　但是，真能么？

　　如果你覺得通往一人公司的路徑是學習使用 AI，那就又回到舊敘事了。

　　正確的路徑是，夯實基本素養，然后再用 AI 杠桿。