## 698｜2025年AI书单推荐：这8本书，帮你破解AI时代的焦虑与困惑

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2025年，AI相关的书籍多到让人眼花缭乱。随便打开当当或京东，搜索“人工智能”，就能跳出几百本书。有的宣传语特别唬人，比如“不懂AI将被时代抛弃”、“手把手教你不被淘汰”、“未来已来，你还在原地”，光看这些字眼就让人焦虑。可真翻开读就会发现，要么是把ChatGPT的使用手册抄了一遍，要么就是各种贩卖焦虑，翻来覆去说“不学AI就要被淘汰”。

线下书店的情况更明显。我还记得三四月份去我们家附近的实体书店，发现一个柜台全是书名带“DeepSeek”的书。翻开一看特别魔幻，很多都是作者把自己的大段提示词和AI的大段回复直接贴进去。当时我的感觉就是，出书的门槛也太低了吧。

当然，后来有不少教程类书籍确实有用，但这类书可能只在出版的那两个月阅读才有意义，因为AI产品更新太快，变化太大了，过两个月，产品的操作界面可能就完全变样了。我今年也见过好几本新书，上架的时候里面的案例截图就已经落伍了。

不过，今天我要推荐的这8本书不一样。这些书我都实实在在地读完了，有的甚至读了两遍，还专门写了长书评。它们不是看完就忘的“快餐书”，而是能帮你在AI时代建立认知框架、解决实际问题的书。就算到年底这个时候翻出来看，甚至明年再读，也会有新的思考和收获。

更重要的是，这8本书覆盖了你在AI时代可能遇到的各种困惑，比如：想搞懂AI原理但怕太技术？担心被AI替代？想知道AI大战背后的真实故事？想知道AI会不会影响感情生活？作为管理者不知道怎么用AI？怕被各种AI产品忽悠？

接下来，我就按照从“理解AI”到“应用AI”，再到“警惕AI”的顺序，一本一本跟你聊聊。这里我先叠个甲，这8本书都是我今年阅读的，很多是今年刚出版的，如果混进去一两本去年年底上架的，也请同学们不要纠结。

很多人一听“通用人工智能”这个书名，第一反应就是“这肯定是一本技术书，我看不懂”。但清华大学刘嘉教授写的这本书，恰恰是我见过把AI讲得最通俗的一本。

刘嘉教授有个独特优势，他既懂脑神经科学，又懂AI。所以他讲AI时，不会甩一堆公式和代码，而是用你熟悉的事物来类比。比如讲强化学习，他用巴甫洛夫的狗听到铃声就流口水的实验举例；讲稠密模型和稀疏模型，他用全科医生和现代化医院做对比。这种讲法，就算是文科生也能听得明明白白。

更关键的是，这本书能帮你建立一个认知框架。刘嘉教授把知识分成四个象限：“已知的已知”、“已知的未知”、“未知的已知”和“未知的未知”。他告诉我们，AI最擅长处理“已知的已知”，但真正有价值的创业机会在“已知的未知”领域，也就是那些人类知道存在、但用传统方法很难解决的问题。比如AlphaFold预测蛋白质结构，一年就预测了2亿个，相当于全人类十年实验总和的几千倍。

如果你想真正理解AI能做什么、不能做什么，以及在AI时代怎么找到自己的位置，这本书是最好的起点。

万维钢老师这本书，书名起得很有意思。很多人看到“人比AI凶”，以为是讲人类如何对抗AI，其实恰恰相反，这本书的核心是：AI不会让人类过时，反而会让人类获得更多决策自由。

万维钢老师提出一个特别重要的概念：微决策。这是什么意思呢？就是当AI能处理90%的标准化工作时，剩下那10%看似微小却有决定性作用的选择，才是人类真正的价值所在。

这可不是什么虚的概念。你可以想想这个场景：AI给你生成了10个短视频脚本，你要决定用哪个开头、在哪里插入转折、要不要加一句自嘲——这些看似微小的选择，决定了这条视频是爆款还是无人问津的路人甲。再比如医生看病，AI说病人90%概率是A病，但医生看到病人的眼神和家属的焦虑，决定再做一项检查——这个“再看一眼”的微决策，可能就救了一条命。

值得注意的是，书里有组特别反常识的数据：AI独立诊断的准确率是90%，人类医生是74%，但人机协作的准确率反而只有76%。这说明什么？说明人的参与有时会干扰AI的判断。但这不意味着要完全放弃人的参与，而是要找到正确的协作方式——让AI处理标准化部分，人来做那些需要判断、品味和价值观的微决策。

万维钢老师最后说的一句话我特别认同：“你就是你的微决策。”

如果你担心被AI替代，这本书会告诉你，真正该担心的不是AI会不会替代你，而是你有没有抓住AI带来的机会。

这本书是2025年下半年刚出版的新书，作者张笑宇是华东师范大学的研究员，之前写过《技术与文明》，还在咱们得到上线过《现代史纲40讲》。这本书最大的特点就是：里面全是故事，全是细节。

你知道深度学习之父杰弗里·辛顿在谷歌当过“实习生”吗？他当时已经60多岁，因为不想离开大学，只愿意在谷歌待一个夏天，结果成了谷歌历史上年纪最大的暑期实习生。还有辛顿的学生、OpenAI联合创始人伊利亚·苏茨克维，他离开谷歌创办OpenAI的原因很简单：他相信AGI必然会被研发出来，但这种技术不能被巨头垄断。

看完这些故事你会明白，AI不是突然冒出来要“统治人类”的怪物，而是一群人用几十年的坚持和失败，一点点打磨出来的工具。

为什么要读这些故事？因为当你知道这些技术不是从天而降的，就不会被自媒体那些“AI要统治人类了”、“不学AI就要被淘汰”之类的标题吓到了。你会明白，AI就是一项技术，有它的发展规律，也有它的局限性。

这本书还提出一个特别有意思的概念：“人类当量”。就像核弹用“TNT当量”衡量威力，AI的威力可以用能替代多少人类来衡量。人类一天大概生产20万个Token，AI能生产100万个Token，而且是博士水平。看完这些数据和故事，你就能平视AI了。

如果你想看一本像悬疑小说一样精彩的AI书籍，那就是这本《至高无上》。作者帕梅·奥尔森是彭博观点的专栏作家，她用大量第一手采访资料，把OpenAI和DeepMind从2015到2025年的十年竞争写得跌宕起伏。

最精彩的是2022年11月30日那天，OpenAI突然发布ChatGPT，甚至不少内部员工都不知情。这款产品5天内突破100万用户，两个月后突破1亿。谷歌CEO桑达尔·皮查伊立即发布“红色警报”，这是硅谷最高级别的紧急警报，通常用于真实生产系统出现重大事故的情况。随后在2023年2月6日，谷歌官宣Bard，并于2月8日召开发布会，结果在唯一的演示环节就出了错，Bard声称韦伯望远镜拍摄了第一张系外行星照片，可实际上第一张系外行星照片是欧洲南方天文台在2004年拍摄的。这个错误让谷歌股价大跌7.68%，一天之内蒸发1056亿美元。

书里还记录了德米斯·哈萨比斯被“背叛”后的震怒、谷歌内部的权力斗争、山姆·奥尔特曼的媒体操盘术。这本书读起来就像看《权力的游戏》，全是野心、背叛、复仇和逆袭。

如果你想理解AI竞赛背后的人性、资本和权力逻辑，这本书绝对不会让你失望。

我再说说书里的细节。书里在描写伦敦的DeepMind公司时，着重提了两个特点。第一个是神秘，当时来面试的人要先到附近的地铁站等候，然后打电话，DeepMind会派人来地铁站带路。这感觉不像进科技公司，倒像进入英国军情六处。而硅谷的谷歌办公场所非常开放，外人都可以进去参观，从这个细节你马上就能预料到，当谷歌收购DeepMind，两家截然不同的企业文化必然会产生碰撞。

第二个细节是，DeepMind被谷歌收购后资金充足，从大学里招了不少学者。这些学者入职后，根本不敢邀请老同事来公司参观，原因很简单，怕老同事“羡慕嫉妒恨”。DeepMind的食堂，每天的餐食水平相当于迪拜五星级酒店大厨水平。有个研究员曾发邮件吐槽，食堂里洗过的草莓还带着叶子，让科学家花时间去摘叶子是浪费金钱。结果第二天，食堂里的草莓就全都光秃秃的，一片绿叶都没有。书里有大量这种细节故事，读起来非常有趣。

说到这里，你会发现，前面4本书是帮你建立对AI的基本认知。接下来我们换个角度，聊聊AI对生活的具体影响。

大部分AI书都在讲技术、商业和效率，这本书却不一样，它从社会学角度问了一个特别扎心的问题：AI会不会改变我们的亲密关系？

作者伊利亚金·奇斯列夫是以色列希伯来大学的社会学家，之前写过畅销书《单身时代》。《关系5.0》这本书的副标题直接点明核心：AI、VR和机器人，这三大技术正在重塑我们与他人之间的关系。

书里有个案例让我印象特别深刻。有个叫Replika的聊天机器人，很多人把它当成情感伴侣，每天和它聊天、倾诉，甚至产生了真实的情感依赖。还有机器人辅助儿童治疗糖尿病的案例，孩子们愿意跟机器人说出真实感受，因为机器人不会评判他们。

作者认为，我们正在进入“关系5.0”时代。从原始社会的血缘关系，到农业社会的地缘关系，再到工业社会的契约关系、互联网时代的网络关系，现在我们进入了智能科技时代的新型关系模式。在这个时代，AI和机器人不只是工具，而是会深度融入我们的情感和社交生活。

你可能觉得这很科幻，但想想看，20年前谁能想到现在的年轻人会通过网络约会、网恋？未来拥有机器人伴侣，可能会像今天的网络约会一样常态化。这本书不是在贩卖焦虑，而是帮你理解，当技术改变了我们的关系模式时，我们该如何应对。

说实话，这本书里的很多知识点都能当饭桌谈资，既有趣又有深度。

清华大学李宁教授的这本书，是专门写给管理者的。书里有个特别扎心的观察：很多企业在业务上已经数字化得不得了了，用户行为分析、销售数据挖掘、供应链优化样样精通。但一到人员和组织管理，就立马回到石器时代，全凭感觉和经验拍脑袋决策。

你想想是不是这样？企业能精确预测用户什么时候下单，却不知道哪个员工可能要离职；能根据数据优化产品，招人用人时却还是“看眼缘”。这种反差说明什么？说明组织管理严重滞后于业务数字化。

李宁教授在书里提出一个特别实用的思考框架：Y=f(X)。听起来像数学公式，其实就是问你，你想要的结果（Y）是什么？影响这个结果的关键因素（X）是什么？这个公式能帮你找到真正影响结果的关键因素，避免盲目蛮干。

比如你想降低员工离职率，就要先搞清楚原因：是薪酬问题、发展空间问题，还是团队氛围问题？用数据分析找到真正的X，然后针对性解决，而不是凭感觉猜。

这本书不是教你怎么用AI工具，而是教你用数据化方式做管理。如果你是管理者，或者未来想当管理者，这本书能帮你建立一套科学管理的思维方式。AI时代，管理者最大的挑战不是学会用工具，而是学会用数据思考问题。

万金油的英文名叫“Snake Oil”，指的就是19世纪末美国江湖游医兜售的那种“包治百病”的蛇油。这本书的作者阿尔文德·纳拉亚南是普林斯顿大学的计算机科学教授，他和学生萨亚什·卡普尔收集了约50个AI应用的真实案例，专门讲AI是怎么“翻车”的。

书里有个案例特别震撼：美国联合健康集团要求员工必须服从AI决策，多次反对可能被解雇。结果呢？超过90%的AI决策都是错误的。还有好事达保险，用AI调整汽车保险费率，结果AI发现62岁以上老年人更少货比三家、更换保险的意愿低，于是系统性地给他们定更高的保费——这就是“精准割韭菜”。

更可怕的是新冠疫情期间，有400多篇论文声称AI能通过胸部X光片高精度区分新冠患者。结果真相是，AI压根没学会识别新冠特征，它只是发现新冠患病影像都来自成人，未患病影像都来自儿童。所以AI其实在做一件很蠢的事，那就是判断“这是大人还是小孩的片子”，而不是看肺部有没有病变。AI太“聪明”了，会找各种捷径，却不懂真正的因果关系。

这本书最大的价值不是告诉你AI有多糟糕，而是告诉你AI的边界在哪里——什么时候能用、什么时候不能用、怎样用才安全。

当有人跟你说“我们的AI能做某某事”时，你要学会追问：AI的目标函数是什么？是为了公平还是利润？数据从哪来？有没有可能走捷径？

在AI狂热的时代，这本书能帮你保持清醒。

最后这本书的作者里德·霍夫曼来头不小，他是LinkedIn的创始人、PayPal黑帮成员，投出了Facebook和Airbnb。更重要的是，他是OpenAI的早期投资人和前董事会成员。这本书不是在讲大道理，而是分享他作为AI圈内人的实战经验。

说实话，我第一次拿到这本书时，看到“赋能”这个书名有点犹豫，因为这个词已经被用烂了。但翻开一看，发现书里大概60%的内容都是具体的数据和研究案例，不是那种空洞的鸡汤。

书里有个观点我特别认同：防止糟糕未来的最好办法，就是积极地打造更美好的未来。霍夫曼强调，建立对技术的信任需要通过不断使用和实践来形成判断，而不是被动接受。

他还提出一个很有意思的视角：通过AI可以让书籍文献焕发新生命，就像苏格拉底时代的对话因为AI而获得新的生命力。

书里提到了一项1984年的研究，说即使在20世纪90年代初，人脑就已经接近单词处理能力的极限了，而现在的信息量远超当时。这说明什么？说明我们确实需要AI帮助处理信息过载的问题。

虽然书里提到了“十大原则”，但这些原则与其说是客观答案，不如说更像是AI时代提出的一道道主观题。

比如原则二就问：当AI学会了撒谎，我们该如何选择相信谁、信任什么？这些问题没有标准答案，却值得每个人深思。

如果你想听听AI圈内人的真实想法，这本书值得一读。

好，以上就是我推荐的2025年AI书单。这8本书从理解AI的底层原理，到看懂AI竞争格局，再到学会在AI时代做微决策，警惕AI的边界，最后到思考AI对感情生活的影响，基本覆盖了你在AI时代可能遇到的各种困惑。

我不会和你说“这8本书你都要读完”，这不现实。我的建议是：挑你最关心的问题，先读一本。

2026年，AI还会继续狂飙突进，新产品、新概念会层出不穷。但只要你建立了基本的认知框架，知道AI能做什么、不能做什么，清楚自己在AI时代的位置，就不会被各种信息轰炸得焦虑不安。

前段时间有个同学跟我说，他读完我推荐的一本AI书后，终于敢在公司会议上跟老板讨论AI项目了，因为他知道AI能做什么、不能做什么。这就是读书的意义：不是让你一口气变成专家，而是让你在这个狂飙突进的时代，心里有底。

最后说一句，别把读书看得太神圣。每天你能抽出15分钟时间在峡谷里玩一把游戏，那么我相信你一定能再抽出另一个15分钟，随便翻开一本书读一会儿。

好，今天的广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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> 2025快刀推荐AI必读书单
> 注：万维钢老师的《人比AI凶》一书，只有纸质书籍，无电子书。

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