AI革命 | 坐在电脑前的人，正在失去未来-AI Express News

PART 01

你还在对 AI “相敬如宾”吗？

上周，随着强大Gemini 3 Pro发布，我试着用它做个小工具给自己用，我花了1小时写好需求，面对这个至少需要至少1个月工作量的开发，结果Gemini 3仅用了十来分钟，把搭架构、写逻辑、数据库设计、调试、甚至连这个工具APP的部署说明文档都做好了！

本想"体验一把"，结果"工作完成"！

接着我想修改一下架构，把保存在前端的 IndexedDB改为保存在后端的 MySQL，把后端我不太熟悉的TypeScript编程语言改为我熟悉的python。

看着这种近乎于推倒重来的修改，我都有点不好意思，这个修改要求如果是给一个程序员下达，我想他脑袋中一定有会十万只草泥马跑过。

我忐忑地动用了"请麻烦你..."开头的指令让AI继续修改，结果也就在十分钟后，给出了新版本，运行起来还没有Bug。

在我情不自禁地回答了"谢谢"两字个字后，AI想了半分钟，告诉我：

不客气！很高兴您对目前的进展感到满意。这看起来像是一个功能强大的每日成长系统，我很乐意协助您完成后续步骤。鉴于当前的系统结构和功能，以下是一些建议方向：......

我突然感悟：在AI面前，人类此刻的"礼貌"已不是优势，而是成本----它浪费了宝贵的算力。（据统计，全世界人如果都减少对AI用礼貌用语，能剩下上千万美元的电费！）

从此，“剥削AI”完全可以不需要任何心理负担，我们我可以一口气让它出10个设计方案，让AI自己恶评自己的方案，让它反复推翻重来——它不会生气、抱怨，不会疲惫也不会要求加班费。我突然意识到一件事：如果AI可以这样"被剥削"，那些和我一样"坐在电脑前"的人，未来是否连"被剥削"的价值都失去了？

PART 02

"坐在电脑前"的人面临"转型路径断裂"

每次技术革命来临，我们总习惯用过去的经验来安慰自己。

最常说的就是：汽车取代了马车，马车夫失业了，但他们变成了司机。历史似乎总在重复同一个剧本——旧职业消失，新职业诞生，人类在转型中继续前行。

但我觉得这一次不一样。马车夫变成司机，本质上还是在"驾驶交通工具"，核心能力没变。可AI革命的对象，恰恰是那些"坐在电脑前"的人——程序员、设计师、文案、客服、数据分析师。为什么？

因为"坐在电脑前"的工作产物，恰恰是最容易被数字化、最容易成为训练语料的工作，也就是生成式AI的强项。

写代码？GitHub上有数十亿行开源代码。做设计？网上有海量的设计作品。写文案？互联网上的文本数据多到AI都学不完。

也就是说：凡是能被拆解成明确步骤、能用数据表达的工作，AI都能学会，这让"坐在电脑前"的人面临"转型路径断裂"的局面。

权威数据显示：2024年到2025年，全球科技行业裁员超过25万人。更残酷的是招聘市场：初级开发人员职位下降60%，计算机专业毕业生失业率高达7.5%。跳槽涨薪的时代，结束了。

马车夫转型学开车，可能需要几个月。但一个刚毕业的初级程序员，要成为能"驾驭AI"的顶尖架构师，需要多久？三年？五年？

而AI可以在不到一年，编程能力已经跻身全球Top50程序员。

这就是这次革命最残酷的地方：AI的进化是指数级的，而人的学习是线性的。

等你终于掌握了某个技能，AI可能已经把这个技能变成了"基础配置"。这不是努力的问题，而是进化速度根本不在一个量级。

说到底，工业革命革的是"体力"，AI革命革的是"脑力"。前者给了人类转型的时间和空间，后者正在以指数级的速度，把那些"坐在电脑前"的普通人，一个个推下悬崖。

PART 03

"人机协同"本质是精英化筛选

面对这样的冲击，主流的声音总是在安慰我们：别担心，未来是"人机协同"的时代。人类负责创意和决策，AI负责执行和优化。

听起来很美好，对吧？

但我越用AI，越觉得这个说法有问题。不是说它完全错误，而是说：它隐藏了一个残酷的前提——只有少数精英才有资格"协同"。

站在老板的视角，答案就清楚了。

一开始，打工人以为AI是在帮自己——让工作更轻松，让效率更高，但是这种"幸福"的时间窗口很短，但现在，老板们懂了。

他们发现：AI无形中让精英有了"马太效应"：（强者愈强，弱者愈弱），一个精英+AI，可以抵上好几个普通员工+他们使用的AI。

更关键的是，精英的价值不在于产出"优质答案"，而在于产生与一般人不同的洞见。

一个普通程序员用AI写代码，他问"请帮我实现用户统一登录功能"，AI给出标准答案，他直接用了。而一个顶尖架构师会问"如果未来用户量增长100倍，这个登录系统会在哪里崩溃"——这就是洞见，是对未知风险的预判，而不是对已知问题的解答。

当然，更可怕的是，这些"洞见"未来还会不断继续被AI学习，成为"基础配置"，精英中也将继续分化出"精英的精英"。

工信部和麦肯锡的最新数据显示：AI总体替代率已达23%，意味着每4个岗位中，就有近1个正被AI技术重构。而计划在2026年裁员的公司中，近60%表示将针对缺乏AI相关技能的员工。

说白了，所谓的"人机协同"，本质上是一场精英化筛选：能驾驭AI、能产生洞见的少数人，会变得更强大；只会产出标准答案的多数人，在未来，由于他们的学习能力赶不上AI的进化速度，终将失去"和AI协同的资格"！

PART 04

"普通人"的出路在哪里

说了这么多残酷的真相，那普通人到底该怎么办？

"终身学习"、"拥抱AI"、"提升认知"——这些话你肯定听腻了。不是说它们错，而是这些都是正确的废话，说易行难。

万维钢老师提出过一个观点：人要做的，是"微决策"。强调人类在创作和决策中应关注细节，做出符合自身价值观和审美的选择，而非完全依赖AI的最优解，可以去读读《人比AI凶》原书。

我在这里有两个实在的建议：

1.多做那些不需要在电脑屏幕前完成的工作

有人会说：那我去当水管工、理发师？这些工作确实未来有机会，但我说的不是这个。我说的是：把那些可以在屏幕上完成的任务交给AI，把时间和精力投入到那些必须"交互"和"在场"和才能完成的事情上，包括：

学会管理：管理已经不是老板和经理人专属，而是所有人面临的课题，即使没有下属，你也得有办法让你的"生活助手"、"成长助手"、"设计助手"、"代码助手"、"客户助手"、"监督检查助手"等AI助手高效协同。

策略性说服。很多问题不是发几封邮件、开几次视频会议能解决的，这需要真实的人际互动和信任建立，通过面对面地观察对方的微表情、语气变化、肢体语言，随时调整策略，从而达成策略性说服。

具身体验。走到一线去，和客户聊天，观察竞争对手，感受行业市场变化。那些最有价值的洞见，往往不在数据里，而在现场的细节里。

说白了，AI擅长的是"优化已知"，而人类的价值在于"发现未知"。而"发现未知"，往往需要你离开电脑屏幕，面对真实的物理世界挑战，这是AI暂时还未能达到的能力。

2.锻炼好身体，享受AI时代红利

AI可以帮你写代码，可以帮你做设计，可以帮你分析数据，甚至可以帮你思考。但它不能帮你跑步，不能帮你举铁，不能帮你保持健康，身体是你唯一AI无法外包的资产。

当所有人都在拼命学AI技能时，你却在锻炼身体——这看起来像是逃避，其实是一种非共识的正确。因为AI技能的半衰期可能只有18个月，但身体健康的回报周期是一辈子。这是少数确定性高、AI无法介入的投资。

更重要的是：活得越久，你就越能享受AI在社会发展、保健医疗方面带来的红利。也许若干年后，医疗AI的突破能让人类寿命大幅延长，也许未来某日到来，大部分人不需要工作，只需要等待政府发钱来给我们消费。但前提是：你得活到那一天。

当所有人都在焦虑如何跟上AI的步伐时，或许最聪明的策略是：保持健康，时间本身就是最大的复利。

虽然我们可能面临被淘汰的边缘，但我依然抱有希望：AI 的指数级进化，不过是给文明递来一面镜子：当机器能复刻所有 “正确答案”，人类的价值便不再是 “做得更快更好”，而是 “活得更真”。

或许，这场革命淘汰的不是 “坐在电脑前的人”，而是困在屏幕里、失去真实感知的灵魂；而真正的未来，属于那些愿意放下键盘、触摸世界，以生命的线性厚度，对抗技术指数速度的清醒者！

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/wYEHYIj5xr05inVhZQ-Gbg

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THE END

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