## 763｜共读《预测之书》之二：当AI把能力变成标配，我们拼什么？

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首先，祝同学们马年大吉。今天我们继续共读《预测之书：1000天后的世界》。我在读万维钢老师的文章时，一个细节吸引了我。

他描绘了2029年的一个场景：你早上起床，AI助理已经帮你读完所有邮件、微信群消息和播客，整理出个性化简报，并提出三个建议：组会改到9:15，因为修路；中午跑步20分钟；晚餐在家做饭更健康还省钱。你权衡后，同意了其中两项。

这个场景初看挺科幻，其实也就达到了我们理想中钢铁侠助手贾维斯的水平。但真正引发思考的是另一个场景：AI助理告诉你，接下来准备去看的话剧口碑一般，票价也有点贵，还路途遥远，从理性角度看，建议你放弃，不要去看。但你如果决定任性一次，还是去了，而且观感不错，就会得意洋洋地对AI助理说：“你看，这次我做了一个比你更好的决定。”可见，哪怕AI给出非常理性的建议，我们依然可以坚持自己的想法。

当我带着这种隐隐的震撼和不安继续读这本书，翻到刘嘉老师的文章，发现一个更扎心的事实：ChatGPT在医学考试中的得分已经超越所有人类医学生，甚至逼近乃至超越人类医学专家。刘嘉老师还举了个自己的例子，一个困扰他多年、让很多名医束手无策的肠胃问题，ChatGPT看了一眼保健品成分表，从几十种成分中直接找出是哪两种在起作用，真的就让这个身体问题再也没有复发过。

读到这里，我脑子里冒出一个问题：当AI在“聪明”这件事上已经全面碾压人类，我们还能拼什么？

有意思的是，两位老师虽然切入的角度完全不同，万维钢老师从社会形态的变化讲起，刘嘉老师从个人能力的进化谈起，但最后都指向了同一个答案，一个听起来很古老、细想却又很深刻的答案。

万维钢老师给出的答案是：智能社会将是君子社会。

这话乍一听有点玄，但他接下来的推演让我越想越有道理。核心逻辑很简单：当AI把“聪明”变成标配，稀缺的不再是你会什么，而是你是个什么样的人。

万维钢老师在《精英日课》里讲过“士的精神”。士是古代最低层的贵族、最高层的平民，凭本事生存却不受奴役，靠的不是打铁种地，而是战士、谋士、儒士这些“超越日常的高级技能”。传统儒家文化里说“君子之德风”，意思是君子像风一样有主动性，能引领社会风气往哪走。当AI包揽所有底层工作，人类恰恰需要士的这些特质：能承担多大责任、能定义多大任务、能拥有多大主动性。

但怎么让人相信你有这些特质？过去我们拼考试成绩、拼资格证书、拼学历，可2025年的最强AI已经能拿国际数学奥林匹克竞赛金牌了，对咱们大部分人来说，也没有谁会在意你能解什么数学题。所以真正稀缺的，是你日积月累的可信性。

AI再强也不能担责，它只能做谋士和执行者，不能拍板签字。你看，华尔街给职业交易员设定额度，比如新手能动用十万美元，资深交易员能独立完成百万、千万美元规模的交易——你能被信任多大额度？取决于你的信用记录。

而技术可以帮我们建立这种信任。AI代理会旁观你的一举一动，并用可被核查的方式记录下来，这就是数字留痕。

万维钢老师举了个很直观的例子。约翰·汉考克人寿保险公司推出Vitality计划，鼓励用户佩戴可穿戴设备，把步数、心率、运动时长等数据折算成积分，最多能抵扣25%的保费。你每天吃什么、有没有健身、在哪里消费，甚至每一次心跳，都构成了你的“数字痕迹”。

AI会记录、整理和分析这些痕迹，据此给你提供量身定制的建议。它发现你久坐超过两小时，会提醒你站起来走动十分钟；发现你午餐碳水吃多了，会提示你有高血糖风险。你可以自由选择听不听它的，但你的选择会影响你的医疗保险费用。

这和每年一次的体检完全不是一回事。如果我们相信好身体来自好习惯，而好习惯必须体现在日常，你就不能只对最终结果负责，而必须要对整个过程负责。

学习也是一样，AI可以全程跟踪学生的学业情况，全世界已有超过700所大学认可“掌握式成绩单”，允许学生提交基于能力的证据和作品集。工作上更是如此，GitHub已经能自动把代码质量、提交节奏、AI使用比例等数据，转化为团队和个人的可视指标。

所以你看，偶尔一次做对或做错什么，变得不那么重要。你曾经做过的事，会被综合起来证明你能否可靠地做正确的事。

这不是为了监控你，而是为了让你的贡献被看见。在可测的世界里，行为就是保单，过程就是分数，记录就是业绩。

当“聪明”成了底层日用品，你想脱颖而出，就得靠一些更稀缺的能力。万维钢老师说，智能时代会有新的伦理，“勤勉”那一套恐怕不是那么实用了。毕竟人不可能跟AI比勤奋，因为再勤奋的人总是要睡觉的，但AI只要不拔电源，就能24小时不停干活。所以我们应该互相比“德行”，就像古代的君子那样。

他提到的三种德行，我印象很深。

第一种是担当。你能承担多大责任，就能做多大的事。按部就班走流程谁都会，真正的决策总是要对不确定性押注。前方有两个选项，没人能保证哪个会成功，这时候必须有人站出来说，我选这条路，你们跟我走。

第二种是品位。如果AI能创造任何艺术品，那么能区分什么是好什么不好，并且让别人认可你推崇的东西，就变得更重要。你看，现在的头部带货达人，卖点早就不是“便宜”，而是他们的品位。

第三种是荣誉。最直接的荣誉感来自炫耀，但高层次的荣誉感来自对公共事务的贡献。作为镇守一方的士，你能不能给社区提供范例，为领域制定标准？如果有人把你当作榜样去模仿，就是最好的荣誉。

万维钢老师说，AI和数字痕迹的普及，会让人类重新回到熟人社会。这里的熟人，不再是地理意义上一直了解你的邻居，而是智能意义上“可以立即了解你”的人。你不是在为某一家公司工作，而是在为整个行业服务；做事不是做给老板看，而是给世界留下痕迹。

他的建议很实在：如果你是程序员，现在就去注册GitHub账号；如果你认为写作重要，现在就开个公众号。人在做，AI在看。智能社会的主旋律，将从“会不会”转向“敢不敢、应不应该、凭什么信”。

万维钢老师讲的是社会评价体系的变化，也就是当AI把能力变成标配，社会会重新定义“谁更有价值”。而刘嘉老师的角度不太一样，他更关心个人能力模式的进化，也就是在AI时代，我们到底该具备什么样的能力？

刘嘉老师用了一个很清晰的历史视角。他说，人类历史上经历过两次大的能力模式转变，从农业时代靠体力的“以力为才”，到工业时代靠技能的“以技为才”，现在我们正在进入第三个阶段——“以智为才”。

听起来好像是AI让我们变得更聪明了？其实恰恰相反。刘嘉老师说的“以智为才”，核心不是智能，而是“用AI照镜子，看清人类的独特价值”。

这让我想起工业革命时期的卢德运动：一伙人冲进工厂捣毁机器，以为这样就能改变命运。结果却是更多人完成从“以力为才”到“以技为才”的进化，成为机器的使用者、改进者，甚至发明者。

刘嘉老师说，今天我们再次站在时代变革的门口。大语言模型把人类几千年的知识精华压缩进神经网络，给人类加上了一个全能的“知识外挂”。一方面，知识唾手可得、近乎免费，咨询等知识密集型行业加速萎缩；另一方面，我们也从机械的记忆知识、处理信息中解放出来，可以把精力投向更具创造性、更充满意义、更富有情感的人类活动。

为什么要投向这三个方向？

首先，人类的转型式创新能力仍然无可替代。AI擅长在现有框架内优化，但像爱因斯坦那样突破既有框架，从0到1提出广义相对论的转型式创新，仍然只有人类能做到。我们会更多扮演“AI策展人”的角色，把不同领域的思想、技术、艺术与AI产出融合在一起，再赋予它们意义和价值。

其次，价值判断和伦理决策的最终裁定权，仍需掌握在人类手中。哲学家丹尼尔·丹尼特生前再三强调，真正的风险不在于机器抢夺人类的地位，而在于我们高估AI对价值和意义的理解能力，过于草率地把决策权交给它们。

最后，情感劳动和共情关怀是AI最难替代的。心理治疗师、幼儿教师、护理人员这些职业，建立在真实情感之上，维系着人类社会的温度和善意。

刘嘉老师说，我们与其说是在和AI竞争，不如说是以AI为镜，看清人类的独特价值与角色。但看清还不够，更重要的是工作目标的转换。这是一场思维方式的根本变化。

汉娜·阿伦特说，除了为满足生存需求的“劳动”，人类还有更高层次的“事业”和“使命”。事业意味着创造能留下印记的作品与成就，是心理幸福感的来源；使命则发生在公共领域，通过行动回应社会需求、推动文明进步，是社会幸福感的来源。但除了少数幸运儿，大多数人的一生都困在为五斗米折腰的“劳动”阶段。

但在后AGI时代，曾经需要一小时完成的任务，在AI协助下可能只需五分钟；同时，自动化系统会持续创造财富，大幅提升社会整体的物质富裕程度。奥特曼提出全民基本收入（UBI）的构想，主张让每个人都能因AI发展获得一份无条件的基本生活保障收入。当生存不再是工作的唯一目的，工作就会成为人们表达自我、实现价值的方式。人们不再由“职业”定义，而是由“创造”定义。

读到这里，我突然发现一件有意思的事：万维钢老师和刘嘉老师，一个从外往里看，一个从里往外看，最后却看到了同一个东西。

万维钢老师讲社会评价体系，他提到的担当、品位、荣誉三种德行，都是“别人怎么看你”的维度。刘嘉老师讲个人能力模式，他说的转型式创新、价值判断、情感劳动三个不可替代的方向，都是“你能做什么”的维度。

更有意思的是，两位老师都用了“镜子”这个比喻。万维钢老师说，AI和数字痕迹让人类回到智能意义上的熟人社会，AI代理会把你的所有行为照得一清二楚。刘嘉老师说，我们与其和AI竞争，不如以AI为镜，看清人类的独特价值。

所以AI到底是什么？它不是来抢饭碗的竞争对手，而是一面镜子，照出什么是真正稀缺、真正有价值、真正属于人类的东西。

回到开头的问题：当AI在“聪明”这件事上已经全面碾压人类，我们还能拼什么？两位老师的答案殊途同归，我们拼的是那些让我们成为“人”的东西，是责任、审美、情感、主动性和价值判断。这些东西，AI学不会，也替代不了。

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好，今天的广播就到这里。这篇是咱们《预测之书》共读系列的第二篇，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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