## 《AI时代十大生存策略》之一：AI和成长

> 万维钢今天晚上我和罗振宇老师在北京直播发布了《AI时代十大生存策略》。以下是这些策略更详尽的版本，我们专栏会在本周分五期发表。

我在美国接触的主要都是硅谷的人，那真是人人都在谈论AI，而且人人都用过AI。其中很多人是AI的研发者，或者正在用AI创业，而且有的人已经从中赚到了钱。所以我认为AI是真正的产业革命。

我上周在上海参加了一个国际学术会议，AI是那个会议的主题之一。会议本身质量很高，与会者在各自的领域都很厉害。大家几乎都谈论了AI。我印象特别深的是有两个外国学者做的报告，完全是讲AI的，但完全是至少十年前的东西，对生成式人工智能可以说是只字未提！其中一个报告认为AI将在“2062年”改变世界。我一边听一边在心里呐喊：难道不应该是2026年吗？

后来我才想明白，他那个PPT应该是2012年做的 —— 他长效乐观地预测自己的行业会在*五十年*后改变世界。而你要知道我们以前搞受控核聚变，明知道很难搞，也一般会给个*三十年*的承诺。

看来AI革命还没有全面展开。但你从这个会议也能看出来，中国其实还算好的。中国懂AI的人虽然不如美国多，但比其他国家多多了，绝对是世界第二大AI强国。

但既然是科技革命，那就是哪怕你不知道、不理解或者不喜欢，你还是会从中受益。比如我在那个会上遇到一位来自欧洲的哲学教授，私下聊天中，他说他的立场是AI应该被彻底禁止！因为他认为AI是个“bullshitter”，也就是只会胡说八道的东西。但就是这位老兄，旁听了我们两天后的一场纯中文的AI思想碰撞会，而他之所以能听懂那个会议是因为主办者给他买了个AI翻译耳机。

自己用着AI，同时主张禁止AI，大概只有哲学家才能做出来这样的事情……

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面对AI，我们曾经判断体力劳动比办公室工作更安全一点 —— 但现实是自动驾驶出租车早已上路，自动送货机器人整装待发，家庭服务机器人曙光在前，医疗护理机器人不只是梦。我们最好老实地假定，所有“工具性”的劳动都有可能被AI取代 —— 而且*应该*被AI取代。

所以局面已经非常紧迫。仅仅停留在跟AI聊聊天、让AI画个画玩玩那个层面是不行的，你最好能严肃地参与。

我们提出的策略是先试着用AI替代你自己。去探索AI的边界，把你工作中所有的事，都用AI先做一遍。

一开始，你会严重低估AI。比如你要写个调查报告，直接给AI一个题目让他写，他写得肯定很差。但你不能说一句“你看AI不行吧”就完事，你需要帮他改进工作。

最重要的方法是把你的工作分解成若干个决策步骤，一步一步各自交给AI去做，你结合AI做的结果分别决策。比如写报告可以分四步 ——

第一步是充分理解问题，确定调研方向。这可以通过跟AI对话完成，它会给你启发，帮你查缺补漏。

第二步是搜集相关资料。有了第一步中你的现场决策，第二步才有意义。这一步几乎可以完全交给AI，Perplexity 是个非常好的工具，它甚至对第一步也做得很好。AI不但应该给你提供相关信息，而且应该帮你整理好摘要，供你取舍。

第三步是形成逻辑大纲。这里你应该发挥更多的主动性。

第四步是形成报告。有了第三步的大纲，第四步可以让AI分段写，你从中协调。

这样做下来，结果不但比AI独自做得好，而且应该比你自己做得好。在此过程中你需要做很多协调和调试，你需要摸索着掌握各种调教AI的技巧，比如让AI扮演不同的角色，从多个角度考虑问题，甚至定制你常用的「智能体」。

这会让你做自己原本的工作做得又快又好 —— 而因为你本人高度参与，你确保了自己不会被AI替代。但因为你的效率大大提高了，你和AI这个组合可能替代掉了几个同事。

大多数人还在观望，而我听说有个社会科学方面的教授，借助AI，一年发了三十篇C刊论文。这就是拐点时刻的样子：先下手的人有巨大的发挥余地。

这个要点是，「AI能不能做X」，是一句有着巨大的灰度空间的话，现在那里是一个动态的边界线：你应该去推那条线，而不要等着被那条线推过。

AI时代，学知识好像没啥用了，该工作、该创业还是该自由职业，必须由个人根据自身的特点和特定环境决定。但我认为无论什么状况，这个时代好的成长策略，都必须是让你能独自主持一项工作。

科研领域有个角色叫「Principal Investigator」，可以勉强的翻译成“主要调查者”，但没有人这么说话，一般都是跟美国一样，直接说英文缩写，叫「PI」。PI是科研团队的负责人。但他不是对人负责，而是对任务负责。

科研经费来了，是都划到PI的名下。然后PI用这笔钱去招兵买马，能招几个博士后，大家怎么分工，都是PI说了算。PI决定研究的方向和方法，随时协调和审核各个成员的工作，并且在最后为研究结果负责。业界人士看论文都是先看PI是谁，将来政府部门要对项目考核，考核的也是PI。

我觉得PI负责制是一个特别好的制度。PI不是一个职称，也不仅仅是一个分工，而是一个临时项目的总负责人。它相当于探险队的队长，社团的带头大哥，手术室里的主刀医生，专案组的组长和电影的导演。事情总的来说是PI做成的，其他人在一定程度上是接受PI调用的工具。

传统上，人们经受职业训练都是学着扮演一个特定角色，而不是学怎么做PI。掌握一项具体的技能当然可以给团队贡献一份力量，但PI思维是反方向的：是我需要什么技能就去调用什么技能，甚至临时去学习什么技能。

AI时代，最能被放大的职场人将是PI。

比如现在有个看法认为程序员和产品经理应该合并。可能有的程序员比产品经理收入高，但工作的逻辑链条一定是产品经理指挥程序员：产品经理是PI，是有决策权并且承担决策责任的人。AI接管了程序员的相当一部分工作，这对产品经理来说简直太好了，因为调用AI比调用程序员方便太多了。程序员的对策，则是学一点产品经理的塑造和调用思维，向上争取做自己的项目，向下尽量多用AI干活儿。

AI永远都不会取代PI，因为它既没有人的主动意识，也无法承担失败责任。但AI可以通过扮演团队中很多成员的角色，来支持PI。

我认为未来会有更多的PI，每个人领着一两个人加一大堆AI工具，就能做一个很大的项目。现成的AI工具已经能让你做个「一人创业企业家（Solopreneur）」。

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当然现在还没有很多工作机会能让每个人都成为PI，但是我们立即就可以主持一个项目。

我们的策略是有个自己的“秘密项目”，做个maker，设法创造一个什么东西。

「秘密项目」是我们专栏以前发明的说法，我们认为每个人都可以在业余时间搞一个自己的秘密项目，就好像刘慈欣上班摸鱼写小说一样。

如果你在上班，可以在家里搞这么一个项目；或者如果你在上学，你是否自己做成过一个什么东西；如果你是老师，你能不能把一部分课程考核改成让学生动手做个项目。这个项目必须做出来一个东西：一个应用软件，一本书，一部短片，一件服装，什么东西都可以。

你对这个东西的要求应该是，除你之外，至少还有一个人很愿意用它。这会让你很有成就感。

我今年的秘密项目是在OpenAI的应用商店做了几个GPTs。现在已经有几千人用过，而且我自己几乎每天都用。我的感触是做一个通用小工具出来让人能用，似乎比写篇文章让人读更有成就感。

有人愿意用，这就对你提出了一种检验，让你必须达到某种标准。这个秘密项目会检验你之前学的是真技能还是假套路，是知识还是“知识点”。应对考试容易，直面真实世界你必须有真功夫。

有个效应叫「解释深度错觉（The Illusion of Explanatory Depth）」，意思是你以为你理解的东西，其实往往你并不真的理解：只要让你稍微多解释一步你就露馅了。比如你知道自行车是什么样的吗？请看下面这张图，你知道脚蹬子和车链子应该画在哪里吗？

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2024071523/1847969896693057200/071523.png)

可能你原本以为自己知道，上手一画才意识到自己不知道。做个Maker能让你克服这种解释深度幻觉。

秘密项目能让你知道你知道的有多么少 —— 但更重要的是，它能让你知道，你可以知道的有多么多。这里缺个啥那里差个啥，这个去哪弄那个跟谁学，你只要见招拆招现学现用，很快就能掌握一系列真技能。

如果项目足够大，你就不得不请朋友帮忙、调用现成的工具，寻找对某个步骤的现成解决方案。这些都是「调用力」。调用力是对工具的领导力。

哪怕你一开始，只是模仿别人的项目，只有能从头到尾把它真做下来，克服现场所有的困难，掌握所有的环节，这也很好。

哪怕是做个木匠活儿都行。你最起码可以做两个板凳送人。你有一种强烈的“给世界添砖加瓦”之感。

> 自行车问题的正确答案：

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2024071523/1847969939642692044/071523.png)

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2024071523/1847969982592394716/071523.jpeg)

### 💡 精华要点
- AI时代十大生存策略之一
- 关于AI：先试着用AI替代你自己。去探索AI的边界，把你工作中的所有事，都用AI先做一遍。
- 关于成长：有个自己的“秘密项目”，做个maker，持续创造，才是这个时代的成长策略。
