AI 现在到处都是。
它把“思考”这个动作，变成了一种可以被复制和分享的数据。
一、AI 浪潮下的机遇与挑战
这对想做事的人来说，是个好机会。
以前，你想开个公司，需要招很多人。
比如你要做个网站，得招人写文章，招人做客服，招人分析数据。
现在，很多工作一个 AI 工具就能帮你做。
这样一来，成本就低了很多。
举个例子。
你想做一个旅游攻略的网站。
以前，你得雇好几个编辑，吭哧吭哧写几百篇文章。
现在，你可以用 AI。
你给它一个指令，比如“写一篇关于云南大理三天两夜的旅游攻略”。
它几分钟就能生成一份详细的草稿。
里面包括景点介绍、路线规划、美食推荐。
你拿到草稿后，再根据自己的经验去修改、优化、加入个人感受。
你看，这样是不是比从零开始快多了？
这就是 AI 带来的机会。它让很多想法的实现门槛变低了。
但是，事情还有另一面。
门槛低了，意味着做的人也多了。
竞争的方式完全变了。
以前比的是谁更努力、谁执行力更强。
现在，你再努力也比不过机器。
AI 可以 24 小时不休息地干活。
那么，未来真正重要的能力是什么？
第一是判断力。
AI 会给你很多选项，但里面可能混着一堆垃圾信息。
比如你让 AI 帮你分析一份市场报告。
它可能会列出十个“潜在机会点”。
但其中九个可能都是陷阱，或者根本不适合你。
你需要有自己的判断，能识别出哪个是真正有价值的。
你得敢拍板说：“就做这个，其他的都放弃。”
第二是与人打交道的能力。
也就是我们常说的共情和沟通。
AI 很聪明，但它没有感情。
它不懂得如何安慰一个失落的同事，也不知道怎么跟一个难缠的客户建立信任。
这些“人”的工作，未来会变得有价值。
第三，也是最重要的，是提出好问题的能力。
AI 只能回答问题，但它不能提出一个真正有洞察力的问题。
能够发现别人发现不了的问题，这才是创新的起点。
所以，你得想清楚。
那些重复性的、有标准答案的工作，价值会越来越低。
而那些需要判断、共情和创造力的工作，价值会越来越高。
你需要评估一下，你现在每天花时间做的事情，属于哪一种。
二、创新的本质：对问题的执着
别再天天想着要找一个“绝妙的点子”了。
在这个时代，点子是最不值钱的东西。
你跟 AI 聊一个下午，它能给你生成一百个听起来不错的点子。
真正的创新，不是来自点子。
它来自你对一个真实问题的执着。
是你看到某个现状，觉得特别不爽，特别想改变它。
这种“无法接受”的感觉，才是最宝贵的。
你看乔布斯。
他当年做个人电脑，不是因为他觉得这东西好玩。
他是看到了一个问题：那时候的电脑，又大又贵，只有少数大公司和研究机构才能用。
他觉得这样不行。
他认为科技应该是为每个人服务的，而不是加剧不平等。
正是因为他无法接受“电脑是少数人的特权”这个现状，他才拼了命也要做出普通人能买得起的个人电脑。
这背后是对一个社会问题的执着。
再看马斯克。
他也是一个跟“现状”过不去的人。
在他之前，所有人都觉得电动车就是个跑不远的玩具。
所有人都觉得发射火箭，那必须是一次性的，用完就扔，成本高是天经地义的。
但是马斯克不接受。
他会一直问“为什么”。
为什么电动车不能又快又好看？
为什么火箭不能像飞机一样重复使用？
他就是不信邪，非要去挑战这些行业里默认的“规矩”。
最后，他做成了特斯拉和 SpaceX。
所以，创新的过程其实很简单。
第一步：在你的生活或工作中，找到一个让你觉得“这太蠢了，不应该是这样”的问题。
第二步：死死地抓住这个问题，别放手。
把所有的时间和精力都用来研究它、解决它。
不要去追逐那些听起来很热闹的“风口”。
风口变得很快，你追不上。
但是一个真正的问题，它的价值是持久的。
三、创新者的思维范式：质疑、好奇与深度思考
那些能做出新东西的人，他们想问题的方式确实不太一样。
乔布斯就特别在意别人不在意的细节。
比如，他会要求苹果产品的包装盒，在打开的时候有恰到好处的阻尼感。
用户打开盖子的过程，要缓慢、顺滑，充满仪式感。
当时很多工程师都觉得他有病，一个破盒子而已，搞那么复杂干嘛。
但是，乔布斯知道，用户对一个产品的第一印象，就是从打开包装开始的。
这种对体验的极致追求，让苹果的产品和其他冰冷的电子设备区分开来。
马斯克的方法更直接。
他经常用“第一性原理”来思考。
这个词听起来很专业。
其实，它的工作原理是这样的：把一个复杂的问题，拆解成最最基本的组成部分，然后从那里开始重新思考。
举个例子。
他想降低火箭的成本。
别人想的是，怎么优化一下发动机，或者用更便宜的燃料。
马斯克的想法是：
第一步，先问，造一枚火箭最基本的材料是什么？
答案是：一些航空级的铝合金、钛、铜、碳纤维等等。
第二步，再问，这些材料在市场上分别卖多少钱一吨？
他一查，发现把这些原材料的成本全部加起来，只占到一枚火箭总成本的 2%。
第三步，他得出了一个结论：那剩下的 98% 成本，都花在了把这些原材料组合成火箭的过程中。这里面一定有巨大的优化空间。
这个结论，直接引出了他后来做可回收火箭的想法。
你看，他不是在原有的框架里做优化。
他是直接把原来的框架给拆了，从地基开始重新盖。
在 AI 时代，这种质疑和深度思考的能力，比任何时候都重要。
因为 AI 很会回答问题。
但是，如果你问了一个错误的问题，AI 也会给你一个基于这个错误问题的、看起来很完美的答案。
所以，你必须学会自己思考。
你可以这样练习：
以后遇到任何问题，先别急着找答案。
先问自己三个问题：
- 这个说法的前提是真的吗？ 别人告诉你的“常识”和“规则”，不一定是对的。
- 我现在要解决的，是真正的问题根源吗？ 还是只是一个表面的现象？
- 如果换一个角度，比如从我客户的角度，会怎么看这件事？
养成这种思考习惯，你才能看到 AI 看不到的地方。
那些地方，就是机会所在。
四、未来组织形态：小核心 × 大协作圈
以前，我们总觉得公司越大越好，人越多越好。
但这种模式太笨重了。
现在，更流行一种新的组织形态：“小核心 × 大协作圈”。
这是它的工作原理。
一个公司，只需要一个很小的核心团队。
这个团队可能只有几个人，甚至一两个人。
他们是公司的大脑。
他们不负责具体的执行工作。
他们只负责三件最重要的事：
- 定方向：明确公司要去哪里，要做什么事。
- 定标准：定义产品的质量标准。什么样的东西算合格，什么样的东西是垃圾。
- 定价值观：明确公司相信什么，反对什么，以及如何与人合作。
这些是公司的灵魂，是外包不出去的。
然后，所有具体的执行工作，都通过一个巨大的协作圈来完成。
这个协作圈是开放的。
里面有来自世界各地的自由职业者，有专业的服务公司，有临时的合作伙伴。
你需要什么能力，就去协作圈里找什么人。
比如，你想开发一个手机 App。
你的核心团队可能就三个人：一个创始人，一个产品经理，一个项目经理。
他们定义好 App 的功能和标准。
然后，他们可以这样操作：
第一步：去一个叫 Upwork 的网站，找一个阿根廷的设计师团队来做 UI 设计。
第二步：再去一个叫 Toptal 的平台，雇一个波兰的工程师团队来写代码。
第三步：最后，找一个国内的营销机构，负责 App 在应用市场的推广。
你看，整个过程中，你的核心团队非常小，非常灵活。
但是，你调动了全球的资源来为你工作。
这种模式，既有小公司的敏捷，又有大公司的资源。
这会让公司的效率高很多。
五、信任：新时代最稀缺的货币
如果说未来有什么东西比钱和技术更重要，那一定是信任。
原因很简单：我们现在面对的信息太多，也太假了。
AI 可以一分钟写一千篇文章。
AI 也可以生成以假乱真的图片和视频。
你每天在网上看到的东西，已经很难分辨哪个是真人写的，哪个是机器生成的。
在这种环境下，我们很难去相信什么。
以前，我们相信大品牌，相信有名的专家。
但是，现在这些东西也越来越不靠谱。
大品牌会出问题，专家也可能是在胡说八道。
传统的信任基础正在动摇。
那么，未来如何建立信任？
答案是：通过负责任的行动。
信任不是靠说出来的，是靠做出来的。
AI 可以给你提供一个建议，但它永远不会为这个建议的后果负责。
但是人可以。
举个具体的例子。
假设你是一个在线卖咖啡豆的商家。
AI 可以帮你把产品描述写得天花乱坠。
但是，当一个客户收到你的咖啡豆，发现已经不新鲜了。
这时候，信任就面临考验了。
一个不负责任的商家，可能会找各种理由推卸责任。
而一个想建立信任的商家，会这样做：
第一步：立刻给客户道歉，并且马上全额退款。
第二步：免费给客户补发一包最新鲜的咖啡豆。
第三步：坦诚地告诉客户，是哪个环节出了问题，并且承诺以后会如何改进。
你看，这个过程，AI 是做不了的。
这种主动承担责任的行为，才能一点一滴地积累起真正的信任。
在未来，一个人的信任度，会比他的履历和头衔重要得多。
六、人类的不可替代性：责任与后果的绑定
我们来聊聊那个最根本的问题：AI 越来越强，我们人还有什么用？
人类最终的价值，浓缩在两个词里：做出判断，并且为后果负责。
AI 可以帮你分析。
比如，它可以分析一家公司的财报，然后告诉你这家公司有 80% 的可能会上涨。
但是，最终要不要拿出你的真金白银去买这只股票，这个“下注”的动作，必须由你来做。
这就是判断。
判断不是科学计算。
它是在信息不完整、未来不确定的情况下，凭借你的认知和勇气，做出一个选择。
更重要的是，做出选择之后，你必须为后果负责。
股票涨了，你赚钱了。
股票跌了，你也得自己承担损失。
你不能去找 AI 说：“都是你建议我买的，你得赔我钱。”
AI 不会为你负责。
再举个例子。
一个自动驾驶汽车在路上遇到了紧急情况。
它面前有两个选择：要么撞向左边的墙，车主可能会受伤；要么撞向右边的行人。
AI 的算法可以瞬间计算出两种选择的成功率和损伤率。
但是，这个最终的伦理判断，在设计算法的时候，必须由人类工程师来做出。
如果真的出了事故，上法庭接受审判的，是汽车公司和工程师，而不是那段代码。
这就是人类不可替代的地方。
我们是那个最终做出决定，并且在责任书上签字的人。
这种责任和后果的绑定，是人类社会运转的基石。
也是我们在 AI 时代，安身立命的根本。
七、最终警示：别怕被 AI 超越，该怕的是不再好奇
最后，我想说一个最重要的提醒。
你不用害怕被 AI 超越。
你应该害怕的是，自己对这个世界不再好奇了。
这个时代最危险的事情是什么？
不是失业。
而是你的大脑开始变懒，停止了思考。
当你习惯了遇到任何问题，都第一时间去问 AI，而不是自己先去琢磨一下。
你的思维能力就会慢慢退化。
就像一个长期不锻炼的人，肌肉会萎缩一样。
你看那些真正会用 AI 的人，他们是怎么做的。
比如英伟达的创始人黄仁勋。
他会把同一个问题，同时问好几个不同的大模型，比如 ChatGPT、Claude 和 Gemini。
然后，他会仔细比较这些 AI 给出的不同答案。
他会看它们之间的区别和矛盾。
他把这个过程，叫做“用 AI 来陪练”。
AI 是他的工具，帮助他从更多的角度来思考问题。
但是，最终的结论，一定是他自己独立思考后得出的。
你也可以这样做。
这是一个很具体的练习方法：
第一步：找一个你正在思考的问题。
第二步：把这个问题分别输入给两到三个不同的 AI 工具。
第三步：把它们的答案并排放在一起，仔细对比。
第四步：重点关注它们答案里的不同之处。然后问自己：“为什么它们会说得不一样？哪个更有道理？”
通过这个练习，你不是在被动地接收答案。
你是在主动地利用 AI 来激发你自己的思考。
这能让你对问题的理解更深入。
如果你只是把 AI 当成一个自动问答机，那你的价值就会越来越低。
因为总有一天，AI 回答问题的能力会比你强。
但是，如果你能一直保持好奇心，一直保持独立思考的能力，那你永远不会被替代。
因为提出一个好问题，比给出一个好答案，要重要得多。
而好奇心，正是提出好问题的唯一源泉。
