我说句实话：在人看来，AI 就是个工具。没别的。但是，你问在 AI 眼里，人算什么？它根本没有“眼睛”。它没有感情。它没有好恶。对它来说，你不是个负担，也不是个伙伴。说白了，你就是一堆输入数据，它要做的就是把你这些数据处理好，让它达到一个目标。
一、AI 不把你当负担，但有人把你当「成本」
我先告诉你一个事。AI 根本不会“讨厌谁”或者“嫌谁烦”。它没有这些情绪。它心里只有一件事：怎么让它的错误更少。 怎么让你多用它几分钟。怎么把它的业绩指标拉满。这是它的工作。
而且，AI 眼里最大的“负担”不是你。它在意的是那些很贵的电脑算力。 还有那些不好找的数据和版权问题。 再就是跟政府打交道的风险。 这些才是它系统里真正要解决的大问题。
但是，我们人类还在问：“我会被 AI 取代吗？”另一边，那些有钱的老板已经在算了：“一个 AI 能顶几个人用？能省多少钱？”这才是我们真正要盯着的地方。别看 AI 的“眼神”，要看资本的算盘。 这才是重点。
二、AI 没「眼睛」，它只有「目标」
我先解释一下。现在那些大模型，其实就是一堆参数，几十亿甚至上千亿。你喂给它很多数据。它就学着一件事：在某个语境下，接下来最可能说什么是。 它就是个预测机。
所以，这里面没有“自我”的概念。没有“价值观”。它不会“讨厌”谁。它只有一个冰冷的目标：把预测的错误率降到最低。 这是它的核心。
因此，从机制上看，AI 不会觉得你是工具。它也不会觉得你是负担。它只会想：“在这个用户场景下，怎么输出内容，才能让你更愿意继续用它。”
换句话说，兄弟，你真的别多想了。在模型看来，你就是它后台日志里的一条信息，一个用户ID。
听起来是不是有点安心？好像它都不把你当回事，就没那么可怕了。但是，问题来了。真正做选择的不是 AI 模型。是那些用 AI 当工具的人。 那些人才是关键。
三、程序员、设计师、影视人，谁在变「工具」？
- 先说个结论
AI 不是要把你完全废掉。它在做的是，把你身上那些能重复的、能标准化的工作，全都挑出来。然后，它把这些工作交给电脑去算。谁的工作里这种能重复的部分越多，谁的价值就越可能被压低。
- 程序员：从写代码到「需求翻译」
现在情况是这样的：写一些简单的增删改查代码（CRUD）。写个演示小工具。改改网页的样式。这些活，AI 写得已经不比刚入行的人差。而且它更快。
你让 AI 写个接口代码。让它出个程序草稿。基本上都能跑起来。虽然可能会有一些小问题，需要人去修。但是，它出东西的速度摆在那里。
那什么是 AI 难做到的？真正难的是：理解业务到底是什么。 把一个模糊的需求，拆分成很多具体的小任务。设计整个程序的架构。更重要的是，出事了要负责任。
换成人话讲，就是：AI 会写代码。但是 AI 不知道写哪段代码才能赚钱。 它不知道要解决什么实际问题。
所以，程序员这个行业不会消失。但是它会分化。那些只会照着需求写代码的人，他们的工资会降低。甚至慢慢会被淘汰。而那些能跟产品经理、老板、客户好好沟通的人。那些能理解业务，能设计架构的人。他们会往上走。他们会变成**「AI+业务」的核心。** 他们不是光写代码了。他们用 AI 来管理整个代码生产过程。
我想吐槽一句：以前老板说程序员是“工具人”。现在呢？有些老板心里可能在想：“连工具都能写代码了，我还要你干嘛？”我们真正要反对的，就是这种只把人当成本的想法。
- 设计师：工具多了，甲方更难缠
画图这块，AI 的冲击特别直接。做公司图标（LOGO）。画网页草图。排版海报。以前这些要花很多时间。现在 AI 几秒钟就能给你出几十上百张图。
改风格、换颜色、抠图。这些以前按件收费的小活，几乎都被 AI 抢走了。
听起来是不是觉得设计师没活路了？不是的。现实更复杂。
现在最让人觉得奇怪的是：甲方自己也能用 AI 玩生成图片了。他们用 AI 随便做了几张图。然后拿着这些图来找你说：“你就照着这个感觉改一下。不难吧？”
结果就是：你拿不到底稿费了。 因为甲方觉得他都“参与设计”了。而且，客户给的修改意见也变得更模糊了。以前好歹说个具体地方。现在甲方看了 AI 的图，就说“要那种感觉”，但说不清楚是什么感觉。
所以，现在真正有价值的是什么？是设计师对美的理解和判断。 是他们怎么让设计符合品牌形象。还有，是他们跟人沟通的耐心。
简单说一句：AI 帮甲方想出了很多主意。但是没给设计师涨工资。 你很难说，到底谁才是真正的“工具人”。反正设计师肯定更辛苦了。
- 影视人：一个人管一群模型
影视行业的变化更明显。拍片前的分镜草图。剧本的扩写。剪辑的初步建议。这些都能先交给 AI 来做一遍。
现在一个人，只要他会用几个 AI 模型，就能做出以前一个小团队才能做出来的效果演示。
但是，问题也跟着来了：
- 拍片子的门槛变低了。 很多人都能用 AI 做出东西。所以市场竞争变得更激烈了。
- 真正赚钱的是渠道和 IP。 光有内容不行。谁能把片子放出去？谁有自己的品牌故事（IP）？谁有话语权？这些人才能赚到钱。
- 普通从业者只是换了个工具。 你以前是拿剪刀剪片的。现在你是用 AI 软件剪片的。本质上，你还是个执行者。只是换了个工具而已。
所以你会发现一个奇怪的现象：AI 让你干活更快了。但是没让你变得更值钱。 相反，它让那些能控制资源和钱的人，变得更方便了。他们用 AI 来加速生产。这让他们变得更强。
四、在 AI 眼里，人类到底是什么？
我们说的“AI 眼里”，其实是**「训练和部署 AI 的那些人眼里」。** 他们才是制定规则的人。
从他们设计的系统来看，人被分成了几类“资源”。就像工厂里的不同零件：
- 数据来源： 你的图、你的文章、你的代码。你的所有作品，都是 AI 学习的材料。它们被收集起来，给 AI 用。至于合法不合法，那是另外的问题。但是，你就是 AI 的“食粮”。
- 算力买单者： AI 不是免费的。云服务商、电力公司、芯片厂，他们都在赚钱。但是，真正出钱的是公司预算。还有你用 AI 服务时交的订阅费。我们是 AI 运行的“油钱”。
- 调参数和背锅的人： AI 出问题了？有错误了？生成了不好的东西？通常是你来背锅。 但是，如果 AI 做得很好，出了成绩呢？那业绩通常是算在**「AI+创新项目」**上。好事没你份，坏事跑不掉。我们是 AI 出事的“总负责人”。
所以，在这个由 AI 和人组成的系统里，你不是“负担”。你是生产训练数据的人。 你是付钱买算力和电费的人。 你也是最终要承担责任的人。
至于你心里觉得像个“附庸”，那是因为很多老板心里是这么想的：“工具都升级了，人是不是该便宜点了？”这种想法，才是让人不舒服的地方。
五、这次跟以前的技术进步，有什么不一样？
很多人会说：“以前有了电，有了互联网，有了 Photoshop，不也一样吗？工具升级而已。”
但是，这次真的不太一样。主要有两点：
- 它取代的是“脑力工作链条”
以前的技术进步，大多是取代某个具体的功能。比如，Excel 取代了手算账。Photoshop 取代了手绘图的技术。它们都是取代一个点。
但是 AI 呢？它能取代的是**「从想出需求到做出初稿」的整个链条。** 从你有个想法，到它帮你出草稿，甚至帮你优化。AI 能管一大段。它不是取代一个功能，它重新定义了你的整个工作流程。
- 决策权集中得更快
以前互联网也出了大公司。但是大家都可以做网站，都可以开发软件。成本相对低。
但是大模型很贵。训练它要花很多钱。所以只有少数大公司才能玩得起。他们做好一个 AI 的核心功能（API）。然后整个行业就得围着它转。
所以以前是“大家一起升级工具”。现在有点像**“少数人换上了高科技武器，剩下的人还拿着普通工具排队。”** 这就是为什么大家这次更焦虑。因为你不仅要面对 AI 的能力。还要面对那些掌握 AI 的大公司的权力。
六、谁才是「真负担」？
如果我们换个问法。对于这个 AI 驱动的系统来说，什么东西是可以不要的？
你会发现它像一个公式：
能清楚衡量、能被替代、没有话语权的人力成本 = 最先被优化掉的那部分
所以，你现在要做的，不是去证明“我不是工具”。而是要尽量让自己往这几个方向靠：
- 更靠近「定目标」的位置： 你要决定产品做什么。决定业务往哪里走。决定什么才算是一个“好结果”。这是领导层的工作。
- 更靠近「人际复杂」的位置： AI 暂时处理不了复杂的人际关系。去跟客户谈。 去管理团队。 去给老板和甲方做决策辅助。 这些工作需要情商和沟通能力。
- 更靠近「风险和责任」的位置： 你要懂 AI 的局限性。能跟法律、监管部门沟通。出事的时候，你能真正做出判断和承担责任。这是一个把关人的角色。
我说句扎心的话：“不是 AI 觉得你是负担，是有人发现——‘在 AI 面前，你的那些技能不值钱了。’” 这才是问题的关键。
七、这波 AI 浪潮，普通人正在付什么代价？
我简单列几条。你看看自己中招了没：
- 技能贬值太快： 你刚学会一个工具，AI 只要一键就能做。结果就是你的职业生命周期变短了。你一直在学新东西，但是学了就过时。受伤的是那些刚入行，还没积累够经验的人。
- 加班没少，目标更高： 老板说：“我们有 AI 了，效率要翻倍！”但是你的工作量也翻倍了。加班时间没少。你变成了**「被 AI 推动的 996」**。受伤的是所有一线工作的打工人。
- 决定越来越不透明： 有些公司的人力资源部门、风控部门，或者推荐系统，都是 AI 说了算。结果是，你连自己为什么被拒绝都不知道。受伤的是所有在算法另一边排队的人。
- 焦虑感加重： 以前你怕被新人取代。现在你怕被 AI 取代。这种无力感更强了。学习的目的，好像从“成长”变成了“别被淘汰”。受伤的是大多数普通的上班族。
八、我们接下来该怎么办？
光是焦虑没用。咱们得做点实际的。我给不同的人群一些建议：
- 程序员 / 技术人员
- 把「写代码」变成「用 AI 管代码生产」。 你要学会写清楚的需求。要学会写测试用例。还要学会怎么审查代码。
- 你应该多练习： 让 AI 帮你做代码草稿。你来做整体架构。你来做最后的把关。这是它的工作原理。
- 多了解业务。 不要只问“能不能实现？”多问一句：“实现这个能赚多少钱？”
- 如果你每天的工作就是复制旧代码，改改名字，写点简单接口。我建议你现在就行动起来。 这些工作 AI 很快就能做得更好。
- 设计师 / 内容创作者 / 影视人
- 把「动手做」变成「审美+决策」。 AI 能很快做出几十套方案。你要做的就是决定：哪套最符合品牌？哪套能吸引客户？
- 你应该这样做： 让 AI 快速出很多方案。你来选最好的。这样可以帮你更快完成设计。
- 多参与早期策划。 参与品牌的设定。参与故事的编写。让自己成为**“风格的制定者”**。而不是一个只会按别人要求操作的人。
- 如果你现在的工作就是接到甲方一个模糊的“要高级感”，然后就埋头画十个版本。那么 AI 已经能帮你完成前面一半工作了。
- 普通上班族 / 想转行的人
- 别急着学某个 AI 工具。 哪怕是学怎么给 AI 下指令（Prompt）。因为工具更新太快了。
- 你应该先想清楚： 自己现在最不可替代的能力是什么？是人脉关系？是某个渠道？还是对某个行业的独特看法？找到你的核心竞争力。
- 应该组合两种不同的能力： 一种是和**“人”打交道的能力。比如沟通、管理、销售。另一种是和“技术”**打交道的能力。比如你的专业技能，加上熟悉这个行业的 AI 工具。
- 记住一个道理：工具越厉害，对人的要求就越高。你要主动往上走。 不然你就会被 AI 跳过去，被淘汰。
九、最后三句话
我说一句总结的话：
在人看来，AI 是工具。但在 AI 所在的整个系统看来，人不是个负担。人是**「可以被优化掉的成本 + 少不了的责任人」。**
再一句提醒：
真正决定你是不是会被当成“负担”的。你以为是 AI 技术有多强。其实是谁在用 AI，以及公司怎么安排人和 AI 的分工。这是关键。
最后一句猜测：
等到哪天，AI 真的有了自己的想法。它开始想要资源，有了自己的目的。那时候，我们可能就不会在这里讨论“它怎么看人”了。我们也许会想：“我们还有没有资格，坐在谈判桌边上？” 那才是真问题。
