发布于 15天前

AI时代的迷失：可怕的不是跟不上变化，而是用旧思维赶路

马兆远南方科技大学工学院和商学院双聘教授

过去两年，从ChatGPT的兴起到DeepSeek引发的全球震动，人工智能从高深的专业领域变成了全民讨论的热点，AI的跃迁式发展让一个事实变得清晰：我们正处在人与智能边界被重新划定的历史节点。

AI的能力边界在快速扩张，许多我们原本以为“只有人类能做”的工作，AI都开始涉足。这种变化带来了集体性的焦虑和迷茫：在人与智能的边界被重新定义的今天，什么能力是AI不可替代的？我们该如何找到自己的位置？

在我看来，真正值得我们焦虑思考的，不是AI会变得多强大，是否会挤压、替代和威胁人类生存，而是我们的思维方式是否已经为这个时代做好了准备，这才是关系到每个人在这个时代下生存状态的核心问题。

我们对AI的认知

取决于看待它的思维方式

当我们谈到AI，总会不自觉地陷入一个误区：以为拥有的技术会决定未来。这种误解非常普遍，也非常危险。因为从整个人类文明史来看，技术从来都不是最关键的变量，真正决定时代走向的，是背后的“思维方式”。

公元1500年前后，欧洲的科技水平其实远落后于中国和伊斯兰文明：中国有火药、造纸术、指南针；阿拉伯世界拥有世界最高的数学与天文学水平，但为什么现代科学在欧洲诞生？其实不只是因为技术，更多的是因为逻辑传统、哲学传统、实证主义、怀疑精神、法治、自由讨论的学术环境、市民阶层的兴起。换句话说：欧洲的思维方式现代化了，所以它具备了吸纳所有技术的能力。

同样的道理也适用于清朝的中国。乾隆年间，中国的农业、手工业、冶金技术都领先世界，但为什么仍然在近代被击败？因为当时的思维仍然是当朝的皇权逻辑、教育仍然是科举模式、世界观仍然是天朝体系、知识结构是封闭的、信息处理方式是静态的。技术再强，也无法改变一个文明的认知路径。技术是外在力量，思维才是内在决定因素；内在不变，外在越强反而越危险。

现代中国的快速崛起也印证了这一点。改革开放后，我们重新建立了市场机制、科学教育、工程体系、逻辑与实证的训练、与世界接轨的知识结构——这才是真正推动经济发展的底层动力，而不是某一项具体技术。思维方式改变后，技术自然会自己找到位置。

我们再谈谈“现代思维”本身。事实上，我们今天之所以会对 AI 等有如此多的恐慌、崇拜、误解，本质原因并不是技术本身，而是当下我们的部分文化或者说认知能力，至今尚未完成“现代化思维”的转换。

对于当下的AI热潮，之所以它被过度炒作、被神化、被“上纲上线”，就是因为当一种新名词或者新浪潮出现，很多人没有相应的思维工具去面对它，就会自然陷入恐慌，把它当成一种新的“信仰式崇拜”。而这种崇拜，往往只是对未知的放大，不是对本质的理解。

在今天的社会讨论中，我们很容易把“AI 时代”当成一个独立的命题，好像只要掌握几个工具、读懂几条概念，就能理解这个时代的走向。

但在我看来，真正的关键问题其实并不是“AI 是什么”或者“它将带来怎样的革命性的改变”，而是要思考：我们为什么如此容易被名词带着走？为什么对技术的理解充满焦虑与夸张？为什么许多人面对复杂的世界，只有立场而没有逻辑？这背后的核心原因之一，是我们的文化长期以来尚未建立起现代意义上的“逻辑思维体系”。

我们很多人的思想架构很大程度上还停留在“前现代社会的模式”中，这里指的思维特性是——习惯在一个既定的、依赖权威的、确定性的体系下生活，而不是在一个依靠证据、依靠逻辑、依靠自我判断的体系中生活。

在这样的文化背景下，人们面对新技术，往往不是以科学的方式理解它，而是以古代思维的方式投射它：比如把它当成一种命运力量、当成一个绝对真理的来源、当成决定未来的权威，或者把自己对未知的焦虑倾注在它身上。

但事实上，AI 作为技术，还远不值得被神化。它依然是一台计算机，是图灵机架构的延伸，是算法能力与算力规模的提升，而不是一种超越人类思维的“神秘存在”。

真正决定我们如何面对AI的，是我们的思维工具，是我们对世界的认识方式，是我们是否已经建立起现代思维的底层逻辑结构。而这，恰恰是当代中国社会普遍缺失的部分。

没有真正的现代

思维容易陷入认知混乱

在理解现代思维之前，我们必须先承认一个事实：我们长大的教育体系，本质上仍然是古代思维结构的延续。我们从小习惯的是：书上的答案是对的、老师说的是权威的、考试只需要背下来、思考不是最重要的、质疑是不鼓励的、过程不重要，结果才重要等等。

当我们习惯把“正确答案”当成目标，而不是把“思考过程”当成目标；我们习惯把“老师或书本”当成绝对权威，而不是把“证据与推理”当成权威。在这种结构中，“追求结果”被视为最重要的事情，而“通往结果的过程”反而被忽略。我想说得更直接一些：

我们学了很多知识，但没有学会思考；

我们习惯背答案，但不会自己寻找证据；

我们知道很多名词，但不知道这些名词真正意味着什么。

这也是我常说的一句话：

“我们学会了 learn，却没有学会 learn to learn（学会学习）。”

我们常看到，在互联网上会充斥着大量的争吵，其实都没有逻辑基础——大家讨论的不是证据，而是立场；不是事实，而是情绪；不是逻辑，而是口号。

这不仅影响公共讨论，也影响我们面对科技的能力。例如——当 AI 出现时，很多人第一反应不是理解它，而是害怕它、夸大神化它、赋予它不存在的能力。这与技术本身无关，而与“我们思维中缺失的部分”有关：缺少逻辑、缺少证据意识、缺少独立思考、缺少现代科学的认知方法。

如果我们没有形成一种基于证据、逻辑推理和批判性思维的文化，而是一种基于权威、结果和确定性的文化。这让我们在面对复杂的技术时代时，非常容易陷入认知混乱。

于是，AI 成了一个完美的“投射对象”，因为它满足了所有焦虑的触发条件：陌生、强大、难以理解、变化快、被媒体渲染、与未来连接紧密。当我们面对一个复杂的世界，比如 AI，可能很多人的第一反应不会是：“我需要理解它的原理，理解它的边界。”而是：“它会带来什么结果？我会失业吗？它会统治人类吗？”

这其实也是属于“古代思维方式”的典型表现：把未来想象成一个“确定性的终点”，而不是一个“不断变化的过程”。我们太习惯“追求确定性”，以至于无法面对“现代世界结构性的未知”。

而现代科学告诉我们的第一件事就是：世界是由不确定性构成的，而我们能做的，是用逻辑与证据在不确定中做最好的判断。AI 时代更是如此。

AI 的到来不是让我们拥有更多确定性，而是让不确定性更加明显：行业变化更快，职业更新更频繁，知识贬值更迅速。而恰恰因为如此，我们更需要一种新的认知能力：在变化中保持清醒、在复杂中建立结构、在未知中找到方向。这就要求我们真正建立一种现代思维模式，而不是停留在过去的结构里。

什么才是“现代思维”？我认为现代思维，具备的几大要素：证据优先 + 逻辑推理 + 可被推翻 + 理解不确定性 + 自我判断。

我认为，现代思维是一个人在AI 时代最重要的“底层操作系统”。因为无论 AI 多么强大，你仍然需要人类自己做三件事：理解世界的结构、判断信息的真假、做出关键决策。

AI 可以辅助你的行为，但不能替代你的判断。

AI 可以协助你的推理，但不能替你承担后果。

没有现代思维的人，会在 AI 时代被淹没、被误导、被神化、甚至被恐慌等情绪误导牵着走。

现代科学告诉我们：确定性本身就是一种错觉。我们能做的，是尽最大努力把当下的事情做好，过程才是我们能够真正掌控的部分。至于最终会带来什么结果，那是未来的人、未来的时代来评价的，而不是我们今天能够决定的。

我的过往经历中，比如在英国牛津大学、美国伯克利大学、NIST（美国国家标准与技术研究院）等接触的顶尖科学家们，都把科研成果、甚至诺贝尔奖，看作一种“附带的结果”，而不是人生追求的终极目标。对他们来说，那是一种研究生活中的自然部分，是一种乐趣，而不是通往某个确定结局的“任务”。

这与我们习惯的目标导向教育形成鲜明对比：我们追求奖项，却忽略了研究本身的快乐。正是这些社会文化背景，让许多人在面对不确定的现实社会时产生强烈焦虑。

AI时代

知识正在贬值，思维方式正在升值

在过去，信息难以获取、学习成本高、能查资料的人是稀缺人才、知识本身是一种壁垒。但今天，搜索是瞬时的、AI可以直接整理知识、大模型能在几秒内给出结构化内容、任何人都能随时调用海量信息。知识不再稀缺，能驾驭知识的人才稀缺。知识从“资本”变成了“原材料”，真正的价值从“拿到信息”转移到“处理信息”。

传统教育的核心是背诵、记忆、标准答案、固定定义、可考内容，而未来需要的是概念区分能力、因果判断、逻辑推理、框架构建、对不确定性的理解。

为什么？因为AI可以在一秒钟完成记忆性的工作，但它不能帮你决定什么是重要的、帮你判断一个观点是否自洽、帮你构建世界观、帮你形成价值体系、替你处理复杂的矛盾、替你承担决策后果。这些只有人类能做。

AI让我们第一次真正意识到：知识本质上是结构，而不是内容。什么叫结构？概念的层级关系、因果链条、推理路径、判断依据、世界的运行机制、事物之间的本质关系。结构化能力比内容记忆更重要，因为内容会过时、会被替代、会被AI完成，但结构不会过时、不会被替代，只能由人构建。

现代思维

方式的核心理解“逻辑”

如果说现代思维有一个最核心、最不可替代的底层结构，那就是逻辑。

但当下我们面对的一大现实问题是：绝大多数人其实不知道“逻辑”到底是什么，只是知道“逻辑”这个词。我们在网上看争论，看各种观点冲突，会发现一个很典型的现象：大家使用的是“观点互相攻击”的方式，而不是“逻辑结构的对撞”。

我们会经常看到很多表达——没有前提、没有推理、没有证据、没有论证，只有情绪、立场和判断。这正说明了一个核心问题：我们的大部分文化没有把逻辑当作思维的基本工具。而实际上，逻辑在文明史上的意义极其重大。

1.逻辑之所以重要，是因为它能跨越语言与文化，保持稳定性。

逻辑是一套虽然抽象但非常普遍的结构，它允许不同文化、不同语言背景的人，在面对复杂问题时依然能达成一致的判断标准。

这就是为什么古希腊人总结的逻辑体系能持续几千年，并成为科学方法的基础。现代科学之所以能够发展，也是因为逻辑为它提供了一个“可重复、可验证、可推翻”的框架。

逻辑让我们从“权威说什么我信什么”变成“证据告诉我什么我信什么”。这是人类从古代走向现代的关键一步。

2. 逻辑能保护我们不被名词、概念和情绪操控

当一个社会缺乏逻辑，人们就会被“名词”所左右。

AI、AGI、奇点、智能革命……这些词一出现，就足以引发焦虑、讨论、恐惧甚至集体失控。但如果你理解逻辑，你会从根本上意识到：

概念并不是事实。名词并不等于能力。情绪并不能定义现实。逻辑让我们从“情绪判断”，走向 “结构判断”。

3. 逻辑让我们具备自我思考的能力

逻辑之所以是现代科学的基础，不是因为它告诉你答案，而是因为它告诉你怎么找到答案。一个具备逻辑思维的人，不会先设结论再找证据；他会先观察证据，再得出结论。这与此前的“古代思维”恰好相反：

古代思维：先相信某个观点 → 再寻找证明

现代思维：先收集证据 → 再形成观点

如果你先有观点，再去拼贴证据，你得到的永远不是事实，只是你内心想要的答案。这也是为什么整个人类从有史以来，花了数千年的时间走出这种思维，但现代科学思维体系却只有 200多年的历史。

4. 没有逻辑，就无法理解 AI

AI 不是魔法，也不是“命运之手”，它是一套算法体系，是图灵机架构的延伸。理解这些需要逻辑，而不是情绪化的猜测。如果没有逻辑，我们就会：神话 AI、恐惧 AI、误解 AI、被营销和媒体牵着走，在这样渲染的情绪中迷失方向。

但真正的 AI 研究者从不这样看待它，他们用证据追踪边界，用逻辑判断能力，用实验确认结果。现代社会的一切复杂挑战，从科技到教育，从职业选择到人生方向，都需要逻辑作为底层能力。

因此我想强调：在 AI 时代，逻辑不是“额外技能”，而是你能否适应未来的基本生存能力。

认清现状：

AGI被资本“极度神化”了

在谈AI的未来之前，我们必须澄清一个被极度神化的概念——AGI（通用人工智能）。

我想用一句负责任的话开头：AGI是一个被夸大、被泛化、被滥用的名词。

为什么这样说？因为关于AGI的大部分流行叙事，都源于对技术本质的误解、对数学基础的不理解，以及对图灵模型边界的忽视。我有几点明确：

1. 图灵早在1936年就界定了“机器的边界”

艾伦·图灵在 1936 年发明了图灵机，也创造了现代计算——他提出了一个抽象的计算模型，用一个虚拟的机器来模拟笔和纸进行的数学运算过程，为现代计算机的发明奠定了理论基础。今天的人工智能系统,包括大语言模型(如基于Transformer架构的GPT系列)、深度学习神经网络等,在计算本质上并未超越图灵机模型。它们的底层运算逻辑仍然遵循图灵可计算性的框架。这意味着:所有现代AI算法都继承了图灵机的固有局限性。

由于当代AI建立在图灵机的计算模型之上,它必然受制于相同的理论边界。图灵本人已通过数学方法证明:图灵机无法完全等价于人类的认知能力结构。

这不是哲学猜想或情绪化的判断,而是可计算性理论中的严格数学结论。它提醒我们:无论AI技术如何进步,只要其运算本质仍基于图灵可计算模型,就必然存在原则上无法突破的能力天花板。

2. 理论推演 vs 工程现实，对AGI的态度截然不同

技术圈有个典型现象：做算法的人往往对AGI非常乐观，做物理实验、工程实现的人却保持谨慎。

为什么？因为理论推导可以无限延伸，但工程现实永远受物理世界限制。现实世界不存在无穷大——没有无穷大的算力、参数、能量、数据、时间。工程师看到的是“阻力”，不是“想象力”，所以实验科学家天然不会相信轻易达成的AGI叙事。

3. AGI的流行，本质是商业叙事

说得更直白些：未知、不确定，才是商业概念的肥料。AGI之所以被炒得如此激烈，是因为它：足够模糊，没有明确边界、能激发想象、永远可以“即将到来”、可以用于融资、讲故事、推动流量，这不是科学，是叙事结构。

4. AI的能力边界：高度依赖“可计算部分”

人类认知并非完全可计算。图灵机永远无法模拟某些人类本质特性，因为这些特性根本不是“可计算问题”：意识、主体性、意向性、内在体验、自我建构、意义生成、价值判断……

AI可以高度拟合人类语言，但这不等于拥有理解；

可以生成内容，但不等于具备创造力；

可以做规划，但不等于具备意识。

我们不能把“行为相似性”误认为“本质等价性”。

5. 现代AI的本质

现代AI的核心仍然是：强大的计算机 + 高效算法 + 海量数据，没有任何一部分超越图灵机。

技术本身并不可怕，可怕的是人们不理解技术、误解技术、把情绪投射到技术上。

和AI相比

人类的优势在于思维层级

谈完AGI和图灵机的边界，我们就可以讨论一个更现实、更关键的问题：在未来，人类与AI的分工应该是什么？哪些能力应该交给AI？又有哪些能力绝不能被外包？

我的判断很清晰：凡是“干活”的部分，都可以交给AI；凡是“思考”的部分，都必须由我们自己保留。

所有“重复+规则+可计算”的工作,比如信息检索、内容整理、资料梳理、任务自动化、重复性文本生成、代码模板、初级写作、数据加工，甚至部分初级研究，AI都能做得比我们快得多，也会被AI逐步替代，这是技术演进的必然。

但我们必须保留的能力只有两个：学习能力和思考能力。这两者构成创造力的根。你可以把所有重复性劳动、检索性工作都交给AI，但不能把“判断事实、做出决策、理解问题本质、完成思考”交出去。

为什么？因为判断需要价值，价值需要主体性，主体性需要思维，而思维是不可自动化的。一个不会思考的人，不是被AI替代，而是被时代淘汰。

对于人类和AI的关系，我有以下三个观点：

首先，AI是新的“超级计算机”，不是新的“人类”。我们需要把AI从神化中拉回现实。它本质上就是：更强的搜索、更快的处理、更高效的信息组织、更大规模的数据模式学习、更便捷的人机交互。它是工具，是计算机的延伸，而不是替代人类思维的存在。

用三十年前的类比就能理解：以前写东西要手抄，现在用电脑；以前查资料要翻书，现在用搜索引擎；今天，这些事情由AI来做。本质上都是“工具效率的升级”，不是“主体的置换”。

其次，人类真正的优势在于理解得深，而非算得快。AI的优势是速度，人的优势是语境理解、价值判断、抽象能力、意义构建、意象与联想、情绪体验、叙事能力、道德判断。这些能力是现代世界最稀缺的资源，也是AI无法替代的核心。

因此，在教育与工作中，我们必须重新分配精力：让AI做搜索、信息整理、初稿生成、模板搭建、结构化分类、高频重复劳动；而我们自己必须专注于思考、判断、决策、抽象、推理、创造、建立意义、构建世界观。

此外，从认知结构来看，人类拥有一种机器至今无法模拟的能力——类比能力。类比不是表面相似，而是在不同领域之间抽取结构、识别深层模式，并在缺乏规则和数据的情况下做出合理判断。这意味着：面对一个未知情境，人类只需一个案例就能推演出整体结构，而AI只能依赖大量数据进行模式拟合。

类比能力的重要性在于：现实世界的大多数关键判断并非基于明确规则，而发生在“非规则”领域——例如领导力、信任、道德、艺术、创造力、战略判断、对陌生情境的适应与跨领域理解。这些都是无法通过数据训练获得的，也是 AI 无法替代的人类优势。

未来的世界不会因为AI而变得更简单，反而会因为AI的高效而变得更复杂。在复杂时代里，一个人真正的价值永远取决于思维层级，而不是劳动强度。

AI时代只会

淘汰“不愿意思考的人”

很多人会担心：AI会不会让我们变懒？会不会削弱我们的思考能力？

从我长期的观察和研究来看，恰恰相反——真正削弱我们深度思考能力的，并不是AI，而是电子设备本身的商业机制。让人变懒的是“短平快”，不是AI。

我们每天刷手机、刷短视频、刷社交媒体，为什么越刷越停不下来？因为这些产品的商业逻辑很清楚：越快、越浅、越激烈的信息，越能抓住你的注意力。深度思考是缓慢的，需要时间、沉浸和信息整合，但手机上的内容是快节奏、强刺激、碎片化的——不需要推理、不需要深度理解、不需要投入。在这种环境下，人类大脑会被训练得越来越难以“进入深度状态”。

这与AI无关。这是神经科学和认知科学的基础观点：人类的思维本质是化学反应，是缓慢的；复杂的理解需要更多神经路径激活，深度思考需要建立广泛的脑内连接。深度思考天然是一个慢过程，而电子媒体的设计，就是要绕过所有“慢的链路”，直接刺激你的“快系统”。

今天我们看到的认知退化、专注力下降、深度阅读能力衰弱，真正的原因是手机推送、视频平台算法、各种“浅层刺激”的内容、社交媒体的碎片化结构。当你的注意力被外界内容切割得七零八落时，你自然无法进入深度思考状态。

AI与短视频不同，它不是纯粹的“吸引注意力”工具，而是“协助思考”的工具。AI能帮你整理资料、快速搭建结构、完成重复信息处理、把繁琐任务压缩掉。当工具把大量“浅层工作”替你完成时，你反而能腾出时间来思考更深的问题。

也就是说，AI不会减少你的思考，它只是让你没办法继续用“繁琐的表面工作”伪装自己在思考。AI至少在现在的形态下，更像是帮助你回到深度思考的入口，而不是把你从深度思考中拉走——深度思考能力必须靠自己重建。

AI可以帮你省时间、省力气、省流程，但它永远无法帮你建立世界观、构建价值体系、深度理解一个领域、形成判断和立场、完成对复杂问题的抽象、建立系统化知识结构。这些能力都需要你自己用大脑完成，而且必须是“慢的”。这就是为什么我一直强调：AI会淘汰的不是劳动者，而是“不愿意思考的人”。

AI时代，给年轻人的建议

在AI的宏大叙事之外，年轻人最迫切的问题是：如何面对就业焦虑、社会转型与认知压力？这是我近几年被问得最多的问题，也是我最愿意回答的部分。

第一，教育依然是普通人最重要的上升渠道。

读大学不保证好工作，但不读大学几乎没有好工作。AI会降低一些行业门槛、消灭一些岗位，但不会改变一个事实：大学带来的不是工作，而是理解世界的基础能力。没有这种基础，你无法看懂时代的变化。

但我们需要承认的是，中国基础教育的核心不是培养独立思考，而是“统一认知”。最受肯定的学生往往不是最勇敢、最创新的，而是最标准、最不出格的。这导致很多年轻人在真实世界中缺乏判断能力。

第二，AI 是第三次“知识民主化”。

第一次是印刷术，让知识不再由神职人员掌控；第二次是互联网，让知识能被所有人访问；第三次是AI，让知识能够被“即时理解与加工”。这意味着科研变得更便宜、创业门槛变低、专业知识不再需要十年深造、小个体也能做以前只有大机构才能做的事。这对年轻人其实是前所未有的机会。

但AI不会自动带来公平，它只会把优势放大给“会用AI的人”。未来的差距，不是信息差，而是思维差——你能否驾驭工具、能否做出判断。因此我常说：干活交给AI，思考一定留给自己。

第三，未来时代是稳定甚至放缓的，不再是高速增长。

在这样的背景下，无论你如何折腾，生活未必出现巨变。与其焦虑追风口，不如静下来做真正喜欢的事，并在过程中获得意义。躺平与内卷，本质都是旧叙事失效的反应：过去“努力一定有回报”的信念不再成立，现实带来的落差让许多人陷入虚无。

真正的出路，是接受不确定性，专注当下，把注意力放在过程而非结果上。

对此，我给年轻人三条关键建议：

首先，要把注意力从“结果”转回“过程”。我们习惯追求分数、头衔、标准答案，但在现代社会更重要的是过程能力：如何提问、如何验证、如何判断、如何推理、如何在不确定中构建方向。这些是任何时代都不会过时的能力。

其次，接受“不确定性”是常态。中国家庭文化长期追求确定性——好大学、稳定工作、可预测的人生。但现代社会恰恰相反：知识更新、行业消亡、自动化加速，所有稳定结构都在贬值。唯一不过时的，是你能否在不确定中找到自己的能力。

此外，重建独立思考能力。独立思考不是天赋，而是训练。你需要知道什么是证据、什么是逻辑、现代思维如何运作、世界如何运行、如何避免被名词裹挟、被叙事操纵。我在《世界的逻辑》中反复强调的就是这一点：理解比答案更重要。

关于专业选择，我有一个反直觉的判断：越冷门的领域越难被AI取代。

热门行业数据量大、从业者多、任务标准化程度高，资本有足够动力投入巨量算力来训练模型，目的是用 AI 替代大规模重复性劳动、降低人力成本、提高效率，并获得可复制、可商业化的收益。

而冷门技能（如古籍修复、稀有昆虫研究、手工乐器定制等）没有规模化市场，不具备大规模替代的商业价值。AI 公司没有必要为了几十个从业者去投入高昂成本建模，因为无法收回投入，也不会带来显著的商业回报。

AI淘汰的从来不是“人”，而是“可规模化替代的任务”。长期安全的策略是发展个性化、不可复制的能力。未来社会最稀缺的，不是标准人才，而是能提供独特价值的个体。

建立AI时代具备的“顶级思维”

未来，人与人的差距不来自背景、资源、人脉、学校，而来自“谁能保持主体性的判断，谁会把判断权交给外部（包括AI）”。AI会让思考的人更强，让不思考的人更弱。这是未来最重要的分界线。思维方式，才是决定人生走向的真正底层力量。

同样的世界，不同的人看到完全不同的路径。有些人只能看到稳定工作、固定路线、他人的标准、外部评价、所谓“安全感”；另一类人会看到新模式、新机会、不确定性背后的潜力、自己可创造的空间、没有人告诉你的道路。区别不是"机会多少"，而是大脑能否识别机会。思维方式越现代，看到的空间越大。

在技术变化快、行业生命周期短、新职业不断出现、旧职业不断消失、AI能力持续迭代的高度不确定时代里，“最稳定的人不是资源最多的人，而是能够处理不确定性的人”——他们具备清晰的逻辑、稳定的判断框架、抵抗情绪的能力、面对复杂性的能力、不依赖权威的能力、自我承担的能力。这一切都来自思维方式，而不是性格。

这里必须给大家再次提醒的是，努力的重要性没有消失，但错误的思维方式会导致方向错误、过度焦虑、被情绪牵着走、缺乏判断、容易陷入信息迷雾、被时代节奏裹挟、缺乏长期稳定性。你越努力，只会把自己越"拧紧"，越痛苦。而正确的思维方式会让努力有方向、决策清晰、行动有依据、情绪稳定、判断一致、选择成体系、能力有沉淀。这才真正构成人生的底层动力。

未来十年，技能会被AI自动化、经验会被模型抽象化、信息会被算法统一化、内容会被生成式工具生产化。唯独思维方式无法被取代，也无法被复制。真正的优势来自于理解的能力、判断的能力、构建世界模型的能力。真正拉开人与人差距的不是努力，而是“思维层级”。这才是一个时代最稀缺的力量。

AI资讯

浏览 (19)