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三种做法，露出了你的AI使用思想

“AI教母”李飞飞和MasterClass首创人兼CEO大卫·罗吉尔做了一场播客访谈，标题叫《AI教母：10年后，只会剩下两类工作者》。

主持人问李飞飞怎么看一个流传很广的说法：工业革命自动化了体力劳动，此刻AI要自动化智力劳动，我们怎么办？

李飞飞却说，工业革命并没有自动化劳动，它让劳动更高效，扩大了劳动的规模，也的确扭转了劳动力市场，但它没有自动化劳动。并且我们也不能暗示，劳动是没有智能的，那个如果错得太离谱了。

变了劳动的大局，但人在劳动中投入的判断力，那些工匠堆集了毕生的经验直觉、那些体力劳动里夹着的认知判断，从来没有被真正自动化。

同样的误会，在AI身上沉演。

一、“智能成本归零”，是一个误会

AI行业最近盛行一句话：智能的成本在趋近于零。

李飞飞直接回应了这句话：体力劳动、认知劳动、感情劳动，人类的活动和人类智能深刻地交错在一路。

人类智能对大天然来说，至今依然是一个未解之谜。我们并不真的明显人类智能的深度和轻微之处。所以，任何在名义宣称“智能成本趋近于零”的人，那都是不掌管任的说法。

紧接着她给了第二条理由。

即便单看说话智能，大说话模型的确壮大，“它们在援手贸易智能、援手软件工程、援手演绎逻辑推理甚至更深刻的工作上，都已经显露出威力”。

但除了我们比力熟悉的说话智能，我们还有感知智能、空间智能、身段智能、感情智能。我们对创造力到底从哪里来都还没搞领略。每幼我的创造力，来自他们大脑的分歧部位，也来自他们全数人生经历的分歧部门。

好比，一个教员判断学生为什么学不会，靠的不只是文本分析，是观察表情、语气、犹豫的瞬间；一个团队掌管人在关键客户刻下决定要不要说出那句话，没有算法能替他做判断。“智能成本归零”若是被当成治理决策的前提，它漏掉的，刚好是人最贵的那部门。

二、三种做法，露出了自动化思想

李飞飞在访谈里反复沉申统一个立�。何抑列南嘈潘且恢旨际�，也就是说，它只是一个极其壮大的工具。但这个工具是人类能够用起来，让事件变得更好的。同时，怎么使用这个工具，我们也必须极度警惕。

她接着补了更沉要的一句：“我们教孩子们怎么用火、用刀，再到用互联网。此刻，作为一个物种，一个社会，我们必须学会（怎么用AI）这件事。”

工具到底是用来替身的，还是用来抬人的，不取决于技术，取决于部署它的人。

访谈里三种做法，对应着三种自动化思想的惯性。

第一种，把AI当人头代替器。

李飞飞举了产品经理的例子。

十年前的尺度产品经理，“更像是指挥。他们不必要写代码，通常不是软件工程师”。

要原型，找设计师。要开发，等工程师。拿到原型，发用户，等反馈，再整合。“那一条产品治理的性命周期，在一家典型的公司里可能要花上几个月。”

此刻呢？

好多产品经理此刻自己写代码了。他们不必要等一个团队来做原型，他们能够用AI来助忙设计一些极度单一的器材，进杏装氛围编程”。这一下子就把周期缩短了。

但这不料味着我们该甩掉设计师和软件工程师，只是省下了功夫，让他们能够去做更复杂的那部门工作。

AI没有代替任何人，它把每幼我往上推了一个台阶。产品经理从“指挥”造成了“着手者”。设计师和工程师从“执行者”造成了“专攻最难问题的人”。

自动化思想的治理者看到这个例子，第一反映很可能是“那以来能够少招两个工程师”。统一个事实，统一种工具，齐全分歧的结论。区别不在技术，在怎么理解技术。

第二种，把“上工具了”等同于“做对了”。

买工具、开培训、老师工写提醒词，教完就算工作实现。

李飞飞在访谈里说了一段关于教育的判断：教育的指标不是关卷考试还是开卷考试，也不是尺度化考试的成就。

教育的指标是造就人，让每幼我成为他地点社群和社会的有意思的贡献者，并过上一种有意思的生涯。AI不应该褫夺这些根基指标中的任何一个。但AI应该援手更好、更有效地达成这些指标。

把“教育”换成“治理”，把“学生”换成“团队”，每句话都成立。引入AI的指标不是“把工具装上了”，是你到底在用AI沉新设计什么。

罗吉尔不是技术出身，但他讲了一件自己在做的事：

我发现自己用的无数利用都是我自己构建出来的，用Claude Code或者Cursor建的。

我的CEO工具栈满是我自己做的利用。就连我的效能利用、我的待办清单利用也是我自己构建的。做一个利用的成本，已经从几个月缩短到一个周最后。

他不是在秀技术，他是在演示：AI时期优良的人，不是“更会执行工作的人”，是“更会设计工作系统的人”。工具买再多，若是团队没有设计思想，工具只会造成电子化的旧流程。

第三种，以为“全面部署AI”是一个技术指令。

发一个通知说“公司要全面部署AI”，员工听到的是“要砍人了”。坐下来跟他说“来看看你能用AI做什么以前做不了的事”，员工听到的是“能够变得更强”。

这是一个很有意思的景象，员工一路头犹豫，不是由于不会用工具，是由于不知路治理者到底想用AI做什么。是替掉他们，还是托起他们。

统一个工具，统一个预算，统一幼我。前提前提分歧，了局齐全分歧。

李飞飞会在访谈后半段，主持人问她一个齐全不知路从哪起头的人最单一的AI入门方式是什么时，给出了这样的回覆：

去找一个年轻人。你的孩子、侄子侄女，只有是25岁以下的，他们傍边绝大部门人已经在用AI了。

带着一份纯正的好奇，去请他们给你看看，他们平时是怎么用的，用AI在做些什么。等你真的相识了它是什么，那个世界就没那么可怕了。

三、未来10年，职场只剩2类人

跳出自动化思想的陷阱之后，再看罗吉尔描述的职场结构，杠铃的两个端点就有了齐全分歧的寓意。

罗吉尔在访谈里说：我的一个如果是，你会看到一个杠铃效应的出现。有一批人在成为真正的专家。

一个还对付的案牍撰稿，此刻任何人用一个大说话模型都能做得不错。但若是我是世界上最好的案牍，或者在前1%，那你就没法等闲战胜我。

而我们看到的另一个角色，是高自动性的通才。他们能做好多分歧的事件，在判断力和自动性方面有很强的技术。

杠铃两端，一端是前1%的顶尖专家，另一端是能同时驾驭多件事的高自动性通才。中央那些“还对付”的人，空间在被压缩。

李飞飞赞成这个判断，加了一层分析：

不论你在专家那一侧还是通才那一侧，你都必要有自动性，你都应该可能以一种怪异的、有创造力的、深刻的方式去使用工具。

杠铃左端的顶尖专家，拭浇轹强用到极致的人。AI助他们筛掉90%的沉复工作，把精力集中在最必要人类判断力的那10%上。他的价值不是被压缩了，是被开释了。

杠铃右端的通才，是自动提议加强的人。自己上手，自己造工具，自己界说工作流。他们不是在等一个被加强的未来，他们自己就是加强的起点。

中央层的问题不是技术问题，是姿势问题。AI把执行层面的“还不错”拉到了极高的水平线。停顿在“能执杏坠剽个层面的人，不论做什么，城市被追平。

但只有从“等着被铺排怎么用AI”切换到“我自己上手看看能干什么”，中央层就有机遇把自己推到杠铃的任何一端。

四、为什么加强不是一厢情愿？

有人会问：万一技术再往前走，人类的判断力、创造力、感情智能，全都被自动化了呢？

李飞飞在访谈里花了一大段讲统一个问题的科学版本。她的公司和钻研方向是空间智能。

空间智能就是四件事：理解、推理、天生、交互。

它涵盖了我们人类今天在3D环境里展示出来的好几种能力。

第一，我们能理解在产生什么。

第二，我们能推理。

第三，我们能天生。

第四，最后但同样沉要的是交互。

李飞飞举了投篮的例子：

连投篮这个作为自身，也是一个高度复杂的智能时刻，说话推理是参加其中的。由于你作为一个活带头，你会敏感地意识到这球进了还是没进，它对角逐、对那个时刻意味着什么。

与此同时，看到整个球场，看到其他球员的地位，对准篮筐，这是深度空间性的。而后调整你的身段，知路怎么做出那个作为，这又是深度物理性的。

三种智能，说话、空间、身段，在投篮的一瞬间同时工作，相互协同，不是“吓罪言、再空间、再身段”的流水线。

而我们生涯中做的绝大无数事件，其实是说话智能、空间智能和身段智能的混合。它们是高度互补的，一路协同工作。

而后李飞飞给了一个进化论层面的判断：进化花了超过5亿年才让空间智能成熟起来，说话智能花的功夫比这短得多。所以这是一种极度深层、古老、底子性的智能能力，动物和人类都有。

这些判断放在一路，指向统一件事。今天AI真正能加快的，是说话层面的工作：写汇报、查资料、做数据分析、写代码、天生图片。

它让人有更多功夫和精力，去做说话之表的事：判断、创造、共情、在吞吐地带做决策、在压力下维持默默、在各类信号矛盾的时辰盯住最沉要的那一个。

加强不是一种欲望，不是一种价值观选择。它是在技术发展的这个阶段，一个科学判断：人还有大把AI追不上的器材。

用加强的框架，省下的是沉复劳动，得到的是被开释的专业判断。

李飞飞在访谈里说过一句话，能够作为所有AI治理决策的试金石：我们教孩子们怎么用火、用刀，再到用互联网。此刻，作为一个物种，一个社会，我们必须学会怎么用AI这件事。

关键词不是“学会”，是“我们”。不是让员工自己去学，不是让IT部门去部署，是治理者和团队一路，把AI当成一个必要共同搞领略的器材，用它把每幼我往上推一层。

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