## 538｜AI时代如何让自己不可替代？这5点很关键

你好，我是快刀青衣，欢迎收听快刀广播站，每天带你看AI。

昨天给大家介绍了刘嘉老师的新书《通用人工智能》，书里有一章我没有介绍，是因为我觉得特别值得用一期，展开讲讲这个话题。

因为这个话题，不光是对于我们自身，包括我们的教育，都有很大的启发意义。这个话题就是AI时代必须要掌握的能力，也就是未来的人，靠什么样的技能才能赢，才能让我们不可替代。

第一大能力是研究能力。而研究能力的本质其实是我们经常听到的一句话，那就是“提出正确的问题”。

很多时候，我们会觉得“提问”这个能力一点儿都不神秘高深，毕竟我们从小学到中学，谁上课不会提问啊。但其实难度并不在于提问这个动作，而是提问的方向。

因为AI擅长执行指令和处理已知问题，但是它没有办法自主判断“什么问题值得解决”。人类只有提出精确的、有价值的问题，才能引导AI产出真正有用的结果。

我发现哪怕是最常见的AI场景，能提出正确问题的人就能获得更高质量的AI回答。不信的话，现在正值暑假，大家可以试试去问AI关于旅行规划的问题。普通人可能会问“给我推荐一个附近好玩的地方”或者是“给我推荐一个日本的五天行程”。

但是如果有研究能力的人，就会拆解这个问题，提问就变成了“全家有两个老人和一个3岁孩子，预算2万以内，偏好自然景观，并且每天车程不超过2小时，哪些目的地能满足‘无障碍设施+儿童游乐区+低海拔不爬山’的要求？”，如果用这样精确的提问，就可以让AI不再回复那些堆砌的无用信息，让AI成为高效的工具。

第二大能力是统计能力，本质上是“思考数据、探寻万事万物关系”的能力，帮我们识别AI可能带来的一些“数据陷阱”。

要知道，在现在这个时代，数据已经不稀少了，甚至可以说已经泛滥成灾了。美国著名的应用科学家、被誉为控制论的创始人诺伯特·维纳很多年前就说过：“我们在数据的海洋中游泳，如果无法理解其意义，就会被淹没。”但是现在的数据量级，要比他说这句话的时候，不知道多出了多少倍。

因为AI能回答很多问题，同时也能生成很多数据，但是它无法判断数据底层的相关性或者因果性。书里说的统计能力，并不是指那种狭义使用数据软件的能力，也不是那种满口“分布式计算”“流式数据处理”这样的专业名词，而是一种更高层次的认知方式，就是如何通过数据去看清事实、揭示规律和优化行动。

里面的核心理念就包括能用数据驱动决策，例如星巴克、麦当劳这些巨头在全球开店选址时，靠的可不是经验，而是分析人流数据、消费水平等等。当然，这种思维可不是只有世界巨头才用得起。

之前，我就听过一个鲜活的案例，是一家餐饮类企业创始人去选择开店地址时，他们的目标用户主要是年轻人和中学生。他在两个小区选择时，用的是一个看起来八竿子打不着的数据。

他先在地图上搜索，去计算两个小区周边2公里范围内，有多少家牙科诊所，然后亲自去牙科诊所门口观察，看看去诊所里的患者，是成年人看牙比较多，还是青少年做正畸矫正比较多。如果咱们同学里有中学生的家长，就知道青少年牙齿正畸可贵多了。这就意味着这个小区的年轻人比较多，并且消费能力不弱。

这个例子，肯定算不上需要什么数据技术，但是在我看来，却是把数据思维用到了实处。

当然，还有就是在面对各种数据时，要保持一个理性的头脑，特别是有AI之后，很有可能会有各种常见的数据陷阱。例如一个经典的陷阱案例就是“当冰淇淋销量上升时，溺水事故就会增多”，这就不能认为是冰淇淋导致的溺水，而是因为夏季高温带来的。

包括我们在很多大数据书里，都经常看到的一个案例，那就是超市会把啤酒和纸尿布放在一起，方便男人购物时选择，从而引起了销量的大涨。不过我之前花很多精力去研究这个案例，到最后也没有找到这个案例到底发生在哪个超市，对销量有什么样的影响，这看起来更像是一个商学院用来宣传大数据的包装案例罢了。

第三大能力是逻辑能力，这是“从已知推演未知”的底层能力，能帮助我们验证AI的结论是不是可靠。

我们现在知道AI的回答还无法避免幻觉的情况，最近的一个案例就是有人在跟DeepSeek对话时，指出了AI的错误，DeepSeek就表示了由衷的歉意，并且表示要给用户补偿5000块钱，这位用户就开始望眼欲穿地等待AI给自己打钱。

其实我们拥有的逻辑能力，就可以用来检验AI的回答逻辑是不是自洽。例如我们让AI写一篇“为什么北方冬天比南方更冷”的文章时，AI如果只说“因为北方的纬度比较高”，那么我们就可以从逻辑上去推演，继续追问“那为什么同一纬度的山区比平原的温度要低”？

而刚才那个DeepSeek赔钱的案例，用逻辑也可以非常轻易地推演出来。例如，给客户打钱这件事情，对任何一家企业来说，都至少需要好几道手续，怎么可能跟AI聊两句，AI出个错，就能赔5000块钱？

那要是全国今天AI出现了1万次的错误，那这个AI一天就要赔上5000万。另外，在注册使用DeepSeek的流程中，AI从来没有问你要过银行卡，那么它怎么赔给你呢？

所以面对很多的AI幻觉，首先就可以用逻辑和常识去筛选一遍，然后还可以引入其他的AI工具，来一次交叉互检，这样也能找出不少问题。

第四大能力是心理能力，就是“能理解他人情绪，洞悉自我需求”的能力，这也是AI最难替代的“人性优势”，当然，我觉得这个也可以叫做共情能力。

虽然现在的很多AI工具，可以模拟出情感表达，生成一些看起来很动人的安慰话术，但是AI缺乏真实的情感体验和共情能力。

例如，如果朋友失业了，情绪很低落，那么AI可能会生成“一切都会好起来”这种非常模板化的安慰话术，但是我们人类可以坐在旁边，给朋友递一杯冰啤酒或者一杯热茶，跟朋友一起骂那个无良公司或者老板，这种共情和陪伴，可是任何AI都无法替代的。

第五大能力是修辞能力，这里指的就是如何精准地表达和有效说服的能力。

不过修辞在这里不仅仅指的是语言技巧，其核心作用是促使社会成员形成统一的行动目标和价值观，这就是我们常说的共识。在共识的作用越来越大的情况下，就形成了共识溢价。

书里提到的案例让我记忆深刻，那就是清华、北大两所学校。在刘嘉教授看来，因为这两所学校在教学质量和教学资源上，其实与其他国内一流高校的差别并不大。但是因为人类可以形成共识，所以学生、家长、老师和用人单位一起形成了一个共识，那就是清华、北大更有价值。

时间一长，这个共识不但产生了溢价，还产生了积累，所以有调查显示，92%的单位会把清华北大的毕业生列为“优先录用”的层级，这就是典型的“共识溢价”。只有人类能去表达和形成这种共识溢价，AI是无法做到的。

最后来看，刘嘉教授说的人类的五大能力，本质上就是让我们在AI时代，聚焦那些“AI做不到的事情”，分别是提出问题、解读数据、逻辑验证、情感连接和有效表达。这听起来轻松又基础，但正好是AI的短板所在。那么我们花时间去主动修炼这些稀缺性能力，而把一些写字画图写代码之类做事的能力，交给AI迭代，那么我们人加上AI，就能产生更强的战斗力。

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最后我预告一下，7月26-28日，2025年的世界人工智能大会就要在上海举行了，到时候我会去到大会现场，为大家带来一线报道。感兴趣的同学也可以提前了解下今年大会的日程信息。

我在翻看今年大会议程的时候，发现大会主办方推出了新一期的《WAIC UP》季刊，请到了阿里巴巴前首席战略官曾鸣、华东师范大学终身教授袁振国等多位嘉宾聊AI在产业、教育、伦理等方面的最新思考。我打算在月底出发前读一下，看看有哪些AI领域的前沿洞察。

感兴趣的同学，可以通过文稿区的链接来了解今年世界人工智能大会及《WAIC UP》季刊的相关信息。

点此链接了解大会信息：https://online2025.worldaic.com.cn/pc

点此链接了解季刊信息：https://mp.weixin.qq.com/s/RW0YzfNXfYNkest43V39fw?scene=1

好，今天广播就到这里。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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