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第 9472  篇深度好文：4500字 | 11 分钟阅读

商业思维

笔记君说：

最近这几天，朋友圈被同一种焦虑刷屏了。

起因是一篇叫《2028 全球智能危机》的报告。

这虽然只是一份 " 假设性推演 "，却在华尔街掀起了真金白银的恐慌，道琼斯指数暴跌 800 点，IBM 股价一天跌了 13%，上次这么暴跌还是在 2000 年。

这篇报告讲了个什么故事？

它说，到 2028 年，AI 会引发一场 " 没有刹车的负反馈循环 "：AI 能力越强，企业裁员越多；省下的钱买更多 AI 工具，AI 就越强，再继续裁员。

被替代的白领失去收入，消费萎缩，企业利润受压，于是继续裁人，最终失业率突破 10%，美国经济陷入系统性崩溃。

为什么只是一个推演，就能让市场抖三抖？

因为它戳中了一个我们正在面对、但还没想透的问题：如果 AI 真的能替代大部分白领工作，那我们还有什么价值？

恰好这几天，我看到了人类学家项飙老师的最新访谈。他在里面说了一句话，我反复看了三遍，他说："AI 取代是个好事，现在就是逼着你必须更像人。"

这话听着有点反常识，被取代怎么还是好事了？

别急，今天跟你好好聊聊：到底什么样的人，才能在 AI 时代活得更好。

一、人和 AI，到底怎么分工？

AI 时代，我们到底该站在什么位置？

1. 没有思维框架的人，会变成 AI 的附庸

有人问：为什么我们这些企业家和创业者，能坐在今天这个位置，能赚到几百万、几千万、几亿甚至更多？

答案其实很简单：因为这些人善于发现规律，并且能把规律结构化地应用起来。

人类有史以来，社会其实一直在奖励着那些能在混沌中发现模式、在复杂中总结规律、并把规律转换成行动的人。

农业时代，谁先发现种植规律，谁就能活得更好；

工商业时代，谁先发现市场规律，谁就能赚更多钱；你之所以能当老板，不就是因为你发现了你那个行业的规律吗？

过去，我们一直在讲，一定要找到方法论，要用框架去思考，要看到终局，要不断迭代你的思维模型。

在过去，这套能力是我们的护城河。

但现在 AI 来了，它正在把 " 发现规律、归类总结 " 这件事，变成人人可调用的基础能力。

也不用太担心，为什么？

因为真正拉开差距的，不是 " 看到规律 "，而是 " 系统性思维框架 " 和 " 驾驭规律 "。

没有自己系统性思维框架的人，即便在 AI 帮助下看到一些模式，也很难从这些模式走向新的洞见。

他不知道哪些规律重要，哪些只是噪音；他无法把一个规律迁移到另一个场景；他没办法把多个规律连成系统的理解；更无法基于规律做出长期的判断和决策。

你看，创业者之所以成功，从来不是因为只做对了一件事，而是一连串的事做对了。

这背后是什么？是系统性的思维框架。

什么叫系统性思维框架？就是你有一个成体系的、能不断自我迭代的认知结构。它能帮你：

理解规律：不只是知道 " 是什么 "，而是明白 " 为什么 "。

连接规律：能把不同领域的规律串联起来，产生链式反应。

迁移规律：能把 A 场景的洞见，创造性地应用到 B 场景。

去除噪音：能在 AI 给的无数答案中，分辨哪些有用、哪些只是干扰。

而没有这种系统性思维框架的人，会越来越依赖 AI 提供的模式和结论。今天 AI 说这个有用，他就用这个；明天 AI 说那个更好，他就换那个。

慢慢地，他不再思考，不再判断，不再质疑。他成了 AI 的附庸，而不是 AI 的思维伙伴。

2. 要把自己当成 AI 的老板

这就引出了一个更根本的问题：人和 AI 之间，到底应该怎么分工？

我的答案很简单：把 " 标准 " 交给 AI，把 " 偏差 " 留给自己。

什么是标准？

那些可以被总结、被复制的规律，那些有明确路径的方法论，那些有标准答案的问题 , 这些交给 AI，因为它做得比你快，比你全，还不用睡觉。

什么是偏差？

就是你的系统性思维框架本身。是你独特的认知结构，是你判断 " 哪个规律更重要 " 的标准，是你把不同规律串起来的能力，是你基于不完整信息做出长期决策的直觉。

这些东西，AI 学不会。因为它们是你在真实世界里，通过一次次试错、一次次与人深度连接、一次次追问意义，慢慢长出来的。

别把自己当成 AI 的用户，要把自己当成 AI 的老板。员工才要答案，老板要的是判断。

如果你只是把 AI 当答案机，问一个问题，拿一个答案，那你就是在用自己的思维退化，换取一时的效率提升。

你用 AI 越多，思考越少；思考越少，框架越弱；框架越弱，越依赖 AI，这是个可怕的负循环。

反过来，如果你把 AI 当思维伙伴，让它帮你扩展认知边界，帮你验证假设，帮你看到更多可能性，然后你用自己的框架去判断、去选择、去决策 , 那 AI 就是你的杠杆，而不是你的替代品。

二、未来的人，长什么样子？

那么问题来了：作为 " 老板 "，作为那个驾驭 AI 的人，你需要具备哪些能力？或者说，未来什么样的人才能更好地拥抱 AI 时代？

OpenAI 的创始人山姆 · 奥尔特曼，在一次访谈中提出了"Zero-Person Company"（无人公司）这个概念。

当然，这里的 " 无人 " 并非指一个员工都没有，而是说未来公司核心价值的创造、数据的处理、以及跟世界的互动，会由少数人类带领大量的 AI 智能体做核心，自主运转的庞大系统。

那么，这些 " 少数人类 " 需要有哪些能力？

1. 创造力，也就是保持好奇，不怕试错的能力

AI 最擅长什么？组合。

把已有的东西，用你没见过的方式拼在一起。它可以在一秒钟内读完所有李白的诗，然后生成一百首 " 李白体 " 的新诗。它可以看过所有梵高的画，然后画出一幅比梵高还梵高的向日葵。

但它不会 " 无中生有 "。

什么叫无中生有？就是你想出一个世界上从来没有过的东西。

比如乔布斯做 iPhone 之前，全世界的手机都有键盘。诺基亚的工程师想的是：怎么把键盘做得更好用，怎么让按键更舒服。但乔布斯问的是：为什么手机一定要有键盘？

比如你小时候玩泥巴，捏了一个四不像：头有点像兔子，身子有点像乌龟，尾巴不知道像什么。那是你脑子里的东西，不是别人教你的，不是模仿来的，是你自己 " 生 " 出来的。

创造力来自哪里？

来自好奇心：" 这个东西为什么会是这样？"" 如果反过来会怎样？"

来自想象力：你看见一朵云，觉得它像一头大象；你听见风声，觉得它在讲故事。

来自 " 如果……会怎样 " 的发问：如果人可以飞会怎样？如果手机没有屏幕会怎样？如果时间可以倒流会怎样？

这些问题，AI 不会问。AI 只回答问题，它不会提出问题。

盛大创始人陈天桥说过一句话，我特别赞同：我们之所以成为万物之灵，不是因为我们比机器更理性，而是因为我们拥有 " 神圣的非理性 "。

AI 是绝对理性的，它每一步都有依据，每一个输出都有来源。

但人不是，人会因为 " 说不清为什么 " 而喜欢一件事，会因为 " 就是觉得不对劲 " 而放弃一个完美的方案。这些 " 说不清 " 的地方，恰恰是创造力的源头。

如果哥伦布绝对理性，就不会发现新大陆。如果梵高绝对理性，就画不出那扭曲的星空。因为这些看起来都不是 " 最优解 "。

所以，AI 可以帮你 " 跑得快 "，它帮你验证想法，帮你生成素材，帮你节省时间。但 " 往哪里跑 "，得你来定。

未来能活得好的第一种人，是那些永远保持好奇、敢于想象、不怕试错的人。

2. 决策力，也就是能担责的能力

AI 可以一分钟给你 10 个方案，告诉你每个方案的优劣、概率、成本。但它不会替你选。

为什么？

因为选择的背后是取舍，取舍的背后是价值观。

而价值观这东西，AI 没有。

讲一个历史故事。

晚清有个企业家，叫张謇。他是状元出身，本可以安安稳稳做官，却跑去南通办实业、办教育、办慈善。他一生做了无数决策，每一个都不容易。

在实践中，张謇在南通实现了儒家追求的 " 大同世界 " 中 " 鳏寡孤独废疾者皆有所养 " 的理想社会。

南通成为当时中国 1700 多个县中，第一个初步建立幼有所抚、老有所养、贫有所济、病有所医、残有所助的社会保障体系的地方。

钱从哪来？大部分是他自己出的。他一生所获的财富，几乎都投进了社会服务里。

到他晚年，军阀混战加上日资倾销，大生纱厂陷入困境，最终破产。张謇在落寞中离世。

他创业失败了，但他的人生没有失败。

他走的时候，南通已经不是那个南通了。它被称为 " 中国近代第一城 "，成了全国的模范城市。他建的学校还在育人，他修的公路还在通车，他办的养老院还在收容孤寡老人。

张謇让我们看到：有些决定，根本不是冲着 " 赢 " 去的。

如果让 AI 帮他算账，大生纱厂该不该办？按当时的市场环境和工业基础，答案很可能是不该。

如果让 AI 帮他决策，那些钱是投纱厂还是投教育？按投资回报率，当然投纱厂。

如果让 AI 帮他复盘，晚年破产那一刻，结论一定是：这个人不行，决策全是错的。

但张謇在乎的不是这个。

他在乎的是：我这一生，有没有让这个社会变得好一点点？

未来，信息会越来越透明，选项会越来越多。但越是这样，会做选择的人就越稀缺。

因为很多决策，没有标准答案，但他们都有个共同点：做决定的人，知道自己为什么选，也愿意为这个选择负责。

3. 共情力，也就是懂人的能力

AI 可以模仿共情，但它没有真正的共情。它能识别你的情绪，给你一个标准化的安慰话术，但它不会因为你难过而真的难过。

懂人比懂 AI 值钱。比如在做用户访谈调研的时候，AI 虽能通过数据分析预测用户行为，但无法真正理解情感背后的深层动机。

商业创新专家刘官华说，找到消费产品的最根本动因，这是哲学问题：用户买了你的产品，未来会怎样？用户是活在未来中的，用户心是要去感知的。

因此，用户调研的很多环节都是可以通过 AI 做到的，但是和消费者的直接沟通，是 AI 不能取代的。

这种能力是人类情感与社交智慧的体现，AI 短期内难以模拟。

这种能力，AI 学不会。因为它没有身体，没有经历。它不知道爸爸妈妈的背影意味着什么，不知道朋友沉默时在想什么。

未来，那些能与人深度连接、能理解他人、能在冷漠的数字世界里传递温度的人，会非常稀缺。

因为无论技术多发达，人终究需要人。

你发现没有？创造力、决策力、共情力这 3 种能力，都不是新东西。它们一直存在于人身上，只是在过去那个追求效率的时代，我们把它们忽略了。

我们太忙着当 " 工具人 "，忘了自己还可以是 " 人 "。

而现在，AI 把工具这条路走到了极致，反而逼着我们回头，重新发现那些被遗忘的宝藏。

所以，未来能活得好的，不是那些 AI 用得好的人，而是那些能用 AI 找回自己能力，放大自己能力的人。

结语

最后，我想回到项飙老师的那句话："AI 取代是个好事，现在就是逼着你必须更像人。"

过去这几十年，我们为了效率，把自己活成了 " 工具人 "。现在 AI 来了，它把 " 工具 " 这件事干到了极致。那我们怎么办？

只有一条路：不做 " 第一 "，做 " 唯一 "。

以前我们追求做 " 第一 "，因为做第一才能活下来。但在 AI 时代，我们要追求的，是做 " 唯一 "。

唯一的标准是什么？是你有没有活出 " 人 " 的样子。

《2028 全球智能危机》那篇报告，最后其实说了这样一段话：世界正在重新定价，但重新定价不等于崩溃。经济可以找到新均衡，而抵达新均衡，是仅剩的只有人类能完成的任务之一。

在项飙老师的访谈里，他也说了一句话，我想用它来结束这篇文章：别怕 AI 像人，怕的是人像 AI。

与所有正在焦虑、也在思考的朋友共勉。

我们深嵌于一个政治、经济、科技、哲学都在经历持续变革和深刻重塑的复杂社会与商业系统之中。

真正的挑战是：我们的认知框架、组织形态和行动工具，还停留在 " 前 AI 时代 "。

在前所未有的复杂系统性变革中，我们需要的是理解世界底层的 " 元能力 "。

面向 AI 新时代，笔记侠 PPE（哲学、政治学与经济学）课程，正是为理解这样的复杂系统而生：理解国际贸易与经济政策、理解国际政治与治理模式、理解全球技术与科技范式、理解 AI 哲学和科技经济、理解文明进程与哲学意义。

这是第五代企业家应有的一套 " 操作系统 "。

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