## 当AI自我进化，我们向何处去？

你好，欢迎来到《得到精选》，我是李南南。

今天的内容来自于得到的线下课程《做课的方法》。现在，这门课已经在北京、深圳、成都、杭州开班，有上千名学员参加过学习。

注意，说到这儿有个关键的信息，就是所有参加过《做课的方法》的学员，他们平时很多是有讲课的需求的，或者至少是对知识传播这个事有着非常大的兴趣。不管是授课还是知识的传播，在这些场景里面都有一个非常重要的、不能忽视的新变量，这就是AI，毕竟在很多人看来，现在有什么问题直接发给AI，让他回答不就好了吗？

但是，《做课的方法》的主讲人鹿宇明老师告诉我说，在AI时代，我们反而更有必要学一些知识传授的方法。为什么这么说呢？来，咱们有请鹿宇明老师。

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![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026031316/1904163438465309040/031316.png)

你好，我是鹿宇明，我在得到主要的工作是两项：第一，讲课，而且是很传统的线下小班课，就是李南南老师介绍的《做课的方法》。第二，咨询，为企业提供知识萃取的解决方案。AI从话题爆发到各种场景的落地，差不多就这两年。我在这两年工作过程中感受也很突出，不管是个人还是组织，都在被卷入这个过程当中，大家有兴奋，也有恐惧。

在我接触的人当中，有工程师、教师、会计师、产品经理、律师、咨询顾问、医生等等，就在写这篇文章的当天，我还到北京协和医院缓和医学中心，和医生们分享AI的应用。以上这些职业都是我们通常说的知识工作者。知识工作者，这本来意味着高门槛，意味着你掌握了一种本领，就是从浩瀚的信息中做出判断和表达，但是AI偏偏在这个地方做得更快，甚至更好。

人的惯性是强大的。什么是惯性，你还记得吗？咱们初中物理讲的，就是物体试图保持静止的属性。其实人也一样，人都是想留在舒适区的，好比坐在车里，一个急加速，就可能头晕目眩甚至跌倒。我觉得，现在的知识工作者，就好像是坐在这样一辆车里，这辆车每隔几天就是一个急加速。你受得了吗？

今天我想跟你聊聊“当AI自我进化，我们向何处去？”，说实话，选择这个标题时，我心里是有些忐忑的，首先，“我们”是一个复数代词，是不是我觉得自己能充当大家的代言人？这种表达的僭越感，让我着实有些不安。第二，到底向何处去，这个问题没有答案，只有纠结。不瞒你说，我也把这个问题问过各种大模型，它们输出的东西，也基本属于陈词滥调。

想到这些，我干脆放下对所谓“正确”的顾虑，总之我们现在是同舟共济，我把个人的思考分享给你，也许就是对“我们”有意义的举动。

好，先从问题出发。“我们向何处去？”这个问题，隐含了一个预设的前提，我们现在行进的方向大概率是不对的，要赶紧改变。这个预设有没有道理呢？有，至少面对这么大的一个技术革命，我们一定要重新审视自己原来的规划，不能视而不见。但是，我要说但是，这是不是意味着过去我们走过的路，积累的经验、认知、方法，都没有价值呢？当然不是。甚至，向何处去的答案，有可能也藏在过去。

前段时间，我去拜访一位顶级猎头公司的高管，她现在虽然已经是CEO，但是还奋战在一线，经常和下属一起去拜访新客户。她跟我说，她拜访客户前其实从不刻意做准备，到了对方公司，她扫一眼，就知道见面的时候该怎么切入沟通。我问她，你扫一眼，都扫什么呢？她跟我说，能看的太多了。哪怕是在去对方CEO办公室的路上，比如就20米，就能发现很多信息。比如前台，一个公司前台员工的眼神是涣散的还是有活力的？再比如办公区，员工桌上有没有私人物品？是清一色的电脑、工作资料还是有绿植、手办这些个人物品？还比如，路过会议室，白板上留下的开会痕迹，桌椅摆放的布局。这些信息，在一个资深专家眼里，都蕴含着丰富的潜台词。这个“扫一眼”就知道的能力，就是这位CEO在过去20多年积累的隐性知识。

AI懂逻辑、会预测，如果是那些非黑即白的判断，大概率AI是要比人强的。但只要进入人和人之间沟通的具体情境中，专家隐性知识的不可替代性就出现了。真实的世界充满了意外、矛盾、微妙的情感，很多关键决策不是产生在推理模型中，而只能发生在一个具体的现场，由一个真人做出灰度决策。其实，一位真正的专家所知道的，远比他能说出来的多得多。所以，那些“说不出来的”“长在骨子里的”“穿过身体的”知识，是AI无法感知的具体情境，才是一个知识工作者的价值护城河。

说到这里，请你思考一下，咱们自己有没有隐性知识有待挖掘？每次我在《做课的方法》课堂上都会发现，很多来的学员对自己的专业价值或者低估，或者干脆就没有意识到。为什么会有这种灯下黑的情况？因为很多知识工作者都是任务导向型。什么意思？就是他拿到一个任务，尽心尽力去完成，认为这就是工作的一切，但他们缺了一个东西，什么东西？我称之为元认知的能力。元认知的能力就是退后一步，去审视一下自己思考的过程，自己到底是怎样把一件事情完成的。这是对自己核心价值的一个重新研究和判断。

这里，我推荐你一个极简的个人优势挖掘清单，一共五个问题：

> 1.你觉得工作中你最有成就感的一件事是什么？为什么？
> 2.在这件事里，有哪些部分的完成属于“没你不行”的？
> 3.别人过去最常赞美你、欣赏你的一点是什么？
> 4.你觉得对于完成这个领域的工作，合格的人和顶尖的人的差别在哪里？
> 5.如果你来招聘这个职位的人，你最看重的能力和素质有哪些？

你可以花点时间，拿一个笔记本，把这几个问题仔细梳理一遍。然后，我建议你把“问题+答案”发给AI，再给它一段提示词：

“我填写了一份优势挖掘清单，请你通过这个清单分析，我可以发展的优势领域是什么？这个领域在AI时代有哪些机会？我要如何更好使用AI完成协同进化？有哪些盲区和风险需要注意？”

你可以看一下大模型给你什么样的回应。也许，你可以从中获得有意义的启发。

这是我建议的第一步——把隐性的知识挖掘出来、外显出来，从而锚定到自己独特的专业价值。对于想报名《做课的方法》的同学，我通常会建议他们先做问卷，然后带着自己的想法、想要做的课题来上课，效果会更好。

我建议的第二步，是要把自己的独特价值变成知识产品。

你可能会问，什么是知识产品？是不是就是你们得到的课程？课程就是课程，换个说法还把简单的事情搞复杂了，完全没有必要。这里我要解释一下，把知识当作产品，有两个好处：

首先，意味着你的经验可以变成一份资产，带来现金收益。得到上有很多课程，它的作者并不是专业老师，而是某个领域的业务专家，有了这么一个课程一方面能给他带来收入，另一方面还在建立他的个人品牌影响力。

知识产品化的第二个好处，是根据用户的需要，把知识变成各种形态的解决方案。这是什么意思？我要跟你强调一个大家很容易陷进去的误区。

很多专家，一说要“知识”，第一反应是什么？是大纲、概念、三个要素、五个心法……但这种貌似逻辑清晰、结构完整的形态，恰恰就是AI最擅长的，你跟AI比拼逻辑、比拼结构化，必死无疑。

那么，能真正能成为你个人“知识资产”的课程应该长什么样？它的最高任务不是“传递知识”，而是“解决问题”，成为用户的解决方案。

用户购买你的知识，不是为了“知道更多”，而是为了“解决痛点”。而且请注意，这个知识一定包含了人际交互的技能，而这方面的知识是你独有的。

什么意思？我举个例子，一位从事缓和医学治疗的医生，要具备什么知识才算能力强？你可能认为，当然是精湛的医术，临床诊断的知识，各种镇痛药物的药理学知识。我之前也是这么想象的，但是在我旁听了协和医生的业务研讨之后，我才知道，前面那些教科书上的知识，只是冰山一角，还需要什么知识？比如在风险和效果之间的能平衡决策，在出现“医患僵局”时能拆解矛盾，在患者家属之间发生冲突时能主持一场家庭会议，在医院不同科室之间能协调资源。这些都是一个好医生不可缺少的知识。你想想，拥有这些知识和能力的医生，怎么会被AI取代？这样的医生无论是出书还是讲座，怎么会没有人愿意跟随？

你再想一想就能知道，这样的例子当然不是只在医生这个行业存在，前面提到的工程师、教师、产品经理等等这些职业，一定都包含了大量的人际知识。我建议你去做的知识产品，一定也是在这个维度上塑造出跟你无法剥离的个人价值。

美国有一位管理学学者叫罗伯特·李·卡茨，这位学者最著名理论是1955年在《哈佛商业评论》发表的一篇文章，这个时间确实有些古老，距离现在已经过去70年了。但是他在这篇文章中提出的思想，我认为在AI时代有了被重新解读的价值。卡茨认为一位管理者需具备三类技能，技术性技能、人际性技能、概念性技能。

技术性技能，是对某项活动的理解程度和熟练程度——包括专业知识、分析能力、对工具和流程的熟练运用。比如说，律师分析法律的条文、会计师做财务核算、工程师画出技术图纸，都属于这一层的技能。

你一定也能马上意识到，这一层的能力正在被AI高速侵蚀。

不是因为AI比专业人士更聪明，而是因为技术性技能的本质是“可描述的规则”——凡是能被清晰描述、能被标准化的，AI都能学会，而且又快又准。比如说，信息检索、文本分析、方案生成、编写代码……那些你花了若干年才练出来的技术能力，正在以越来越低的成本被AI大批量地生产出来。

人际性技能，是作为团队一员有效工作、推动协作、理解他人的能力。这不是“做事”，是“待人”——感知他人的情绪、判断对方话语的弦外之音、通过自己的行为传达出真实的立场。

这一层，AI也不是无可作为，它可以模仿，也可以通过人机互动来练习，但这层能力的展现，毕竟要通过人来落地。你想一下，一个人际技能高超的专家，能看到客户眼神里的犹豫，也能在团队成员汇报时听出他们背后抱怨的情绪，也能在大家无所适从的时候，说出一句让大家安心的话——不是因为他“聪明”，而是因为他在场，他在乎，他愿意负责。

概念性技能，你可以把它理解为一种系统思考的能力——能够看清部分与整体的关系，在不确定性中做出方向性的大判断，为自己的选择承担责任。

卡茨还提出，不同的职位，这三种技能在一个人身上的配比是不一样的，随着职位越高，技术性技能的比例在降低，而人际技能、概念技能的比例越来越高。而这些能力在AI时代就表现为判断、筛选、担责的能力，是基于一个人专业特长的领导力。

所以说，AI很强，但它并不能消除不确定性，总还是要有具体的人，在看不清前路的时候，拥有纵身一跃的魄力，以及承担后果的勇气。

说到这里，也是我给你的第三个建议，重新认识“主观”的价值。

在过去的教育里，我们一直被告知：要客观，要理性，要摒弃主观偏见。

但在AI时代，我想告诉你：客观是廉价的，主观才是奢侈品。

为什么？因为AI就是为了“客观”而生的。它可以没有感情，它可以只看概率。当你问 AI一个决策性问题时，它可以告诉你：“方案A有51%的成功率，方案B有28%的成功率。一方面……另一方面……”。只要你不停地追问，它就可以不停地回答，这种回答在逻辑上没有什么问题，但在现实中作用是有限的。

在企业管理上有一个名词叫业务领导力（BLM）。什么叫业务领导力？我认为就是建立在业务知识基础上的主观力量。是在所有人犹豫不决时，你作为专家、作为领导者，站出来指着一个方向说：“就这么干，我负责！”

大家回忆一下，在我们的职业生涯当中，你为什么会信任某个领导？或者你为什么会追随某个导师？

是因为他们讲的知识AI搜不到吗？不是。大概率是因为你被他们的人格魅力、他们的共情能力、他们对问题的独特视角所打动。真正不可被取代的知识劳动，一定不是纯粹的逻辑和标准化的流程，而是在思想、共情、想象力的领域工作，是非标准化的人际交流带来的价值。

这种带着体温、带着责任、带着审美偏好的“主观”，也是我们经常说的心力和愿力，是你在这个时代最贵的溢价。我对这件事情的信念也不是凭空出现的，而是来自我们的学员，他们正在发生的改变，让我有信心打开双臂拥抱AI时代的到来。我非常地笃定，真正强大的知识工作者，会在这个时代一飞冲天。

今天的分享就要结束，回到最初的题目：“当AI自我进化，我们向何处去？”

我的答案是，要向“更有具身智慧的人”那个方向去，找到属于自己的最独特的叙事。

在《做课的方法》这门线下课，我会把工程化结合AI的做课方法毫无保留地交付给你，但在本质上，我不是为了教大家都去卖课程，而是从知识产品化的角度，支持每一个知识工作者，找到AI时代的转型破局之道。

非常感谢你今天的收听。欢迎来到我的线下课现场，在与AI一起协同进化的途中，期待和你相遇。

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好，内容听完了。

现在，假如你也希望打造自己的知识产品，学会一套工程化的、结合AI的知识生产方法，那么，强烈推荐你参加《做课的方法》线下精讲班。现在，三月份的北京班正在招生当中，报名链接已经放在文稿里了，推荐你多多关注。

好，以上就是今天的内容。《得到精选》，明天见。

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