当聪明不再值钱，人还能拼什么？

瓜娃子喔

当聪明不再值钱，人还能拼什么？


今天读到一篇很有意思的文章，是快刀青衣老师共读《预测之书：1000 天后的世界》的解读。文章里提到一个让人细思极恐的问题：当 AI 在聪明这件事上已经全面碾压人类，我们还能拼什么？


这个问题，可能很多人都隐隐想过，但又不敢细想。毕竟 ChatGPT 在医学考试中的得分已经超越所有人类医学生，甚至逼近人类医学专家的水平。2025 年的最强 AI 已经能拿国际数学奥林匹克竞赛金牌了。这种碾压式的差距，确实让人有些焦虑。


但读完这篇文章，我反而觉得没那么悲观了。因为两位老师从完全不同的角度切入，最后却指向了同一个答案。


1、聪明变成标配之后，稀缺的是什么


万维钢老师有一个很精辟的判断：当 AI 把聪明变成标配，稀缺的就不再是你会什么，而是你是个什么样的人。


这话初听有点玄，但仔细想想，确实有道理。过去我们拼考试成绩，拼资格证书，拼学历背景，本质上都是在证明自己够聪明、够能干。但当 AI 随随便便就能拿奥数金牌的时候，你说你数学好，还有多大意义呢？


真正变得稀缺的，是你这个人日积月累建立起来的可信度。


万维钢老师举了一个很直观的例子。华尔街给职业交易员设定额度，新手能动用十万美元，资深的能独立完成百万、千万美元规模的交易。你能被信任多大额度，取决于你长期以来的信用记录。这个逻辑放到 AI 时代依然成立，甚至更加重要。


因为 AI 再强，它也不能担责。它只能做谋士和执行者，不能拍板签字。最终需要有人站出来说，这个方案我负责，出了问题我兜着。这种担当的能力，是 AI 学不会的。


2、数字痕迹会记录你的一切


有意思的是，技术本身可以帮我们建立这种信任。


万维钢老师提到一个概念叫数字留痕。AI 代理会旁观你的一举一动，并用可被核查的方式记录下来。你每天吃什么，有没有健身，在哪里消费，甚至每一次心跳，都会构成你的数字痕迹。


约翰·汉考克人寿保险公司已经在这么做了。他们推出一个计划，鼓励用户佩戴可穿戴设备，把步数、心率、运动时长等数据折算成积分，最多能抵扣 25% 的保费。你说自己身体好，光年底体检一次没用，得用每天的行为来证明。


这和我们传统的评价方式完全不一样。以前是看结果，现在要看过程。以前是偶尔表现一下，现在是持续被记录。学习上已经有超过 700 所大学认可基于能力的作品集和成绩单。工作上，GitHub 已经能自动把代码质量、提交节奏、AI 使用比例等数据转化为可视指标。


说白了，偶尔一次做对或做错什么，变得没那么重要。你曾经做过的所有事，会被综合起来证明你能不能可靠地做正确的事。


这听起来有点像被监控，但换个角度想，这其实是让你的贡献被看见的方式。在可测的世界里，行为就是保单，过程就是分数，记录就是业绩。


3、智能时代的三种德行


既然聪明成了底层日用品，想脱颖而出就得靠一些更稀缺的东西。万维钢老师提到了三种德行，我觉得特别有启发。


第一种是担当。你能承担多大责任，就能做多大的事。按部就班走流程谁都会，但真正的决策总是要对不确定性押注。前方有两个选项，没人能保证哪个会成功，这时候必须有人站出来说，我选这条路，你们跟我走。


这让我想起职场里那些真正能往上走的人，往往都有一个共同特点，就是敢拍板、敢负责。那些总是等别人做决定、出了事就甩锅的人，很难获得更大的信任和机会。


第二种是品位。如果 AI 能创造任何艺术品，那么能区分什么是好什么是差，并且让别人认可你推崇的东西，就变得更重要。你看现在的头部带货达人，卖点早就不是便宜，而是他们的眼光和品位。他们推荐什么，粉丝就信什么，这种信任是多年积累出来的。


第三种是荣誉。最直接的荣誉感来自炫耀，但高层次的荣誉感来自对公共事务的贡献。你能不能给社区提供范例，为领域制定标准？如果有人把你当作榜样去模仿，就是最好的荣誉。


这三种德行有一个共同点：都需要时间来证明，都无法速成，也都无法伪装。AI 可以帮你写一篇漂亮的文章，但它没法帮你建立长期的人品口碑。


4、人类的三个不可替代


刘嘉老师从另一个角度给出了答案。他说人类历史上经历过两次大的能力模式转变，从农业时代靠体力的以力为才，到工业时代靠技能的以技为才，现在我们正在进入第三个阶段，以智为才。


但这个智，核心不是智能，而是用 AI 照镜子，看清人类的独特价值。


他提到三个 AI 最难替代的方向。


第一个是转型式创新。AI 擅长在现有框架内优化，但像爱因斯坦那样突破既有框架，从 0 到 1 提出全新理论的能力，仍然只有人类能做到。我们会更多扮演 AI 策展人的角色，把不同领域的思想、技术、艺术与 AI 产出融合在一起，再赋予它们意义和价值。


第二个是价值判断和伦理决策。哲学家丹尼尔·丹尼特生前再三强调，真正的风险不在于机器抢夺人类的地位，而在于我们高估 AI 对价值和意义的理解能力，过于草率地把决策权交给它们。什么该做什么不该做，什么重要什么不重要，这些判断最终还得人类来拍板。


第三个是情感劳动和共情关怀。心理治疗师、幼儿教师、护理人员这些职业，建立在真实情感之上，维系着人类社会的温度和善意。你可以让 AI 写一封安慰信，但真正能让人感到被理解、被关心的，还是另一个活生生的人。


5、从劳动到事业和使命


刘嘉老师还提到了一个让我印象很深的观点。


汉娜·阿伦特说过，除了为满足生存需求的劳动，人类还有更高层次的事业和使命。事业意味着创造能留下印记的作品与成就，使命则发生在公共领域，通过行动回应社会需求、推动文明进步。


但现实是，除了少数幸运儿，大多数人的一生都困在为五斗米折腰的劳动阶段，根本没有精力去想什么事业和使命。


AI 可能会改变这一点。曾经需要一小时完成的任务，在 AI 协助下可能只需五分钟。自动化系统会持续创造财富，大幅提升社会整体的物质富裕程度。当生存不再是工作的唯一目的，工作就会成为人们表达自我、实现价值的方式。


奥特曼提出的全民基本收入构想，就是基于这个逻辑。如果每个人都能因 AI 发展获得一份无条件的基本生活保障，那我们就有机会从劳动中解放出来，去追求真正想做的事情。


这听起来有点理想化，但方向是清晰的。未来人们可能不再由职业定义，而是由创造定义。


6、AI 是一面镜子


读完整篇文章，我发现两位老师虽然切入角度完全不同，但最后看到的是同一个东西。


万维钢老师讲社会评价体系的变化，他提到的担当、品位、荣誉，都是别人怎么看你的维度。刘嘉老师讲个人能力模式的进化，他说的转型式创新、价值判断、情感劳动，都是你能做什么的维度。


更有意思的是，两位老师都用了镜子这个比喻。万维钢老师说 AI 和数字痕迹让人类回到智能意义上的熟人社会，你的所有行为都被照得一清二楚。刘嘉老师说我们与其和 AI 竞争，不如以 AI 为镜，看清人类的独特价值。


所以 AI 到底是什么？它不是来抢饭碗的竞争对手，而是一面镜子，照出什么是真正稀缺、真正有价值、真正属于人类的东西。


回到开头的问题：当 AI 在聪明这件事上已经全面碾压人类，我们还能拼什么？


答案其实挺朴素的：我们拼的是那些让我们成为人的东西。是责任，是审美，是情感，是主动性，是价值判断。


这些东西，AI 学不会，也替代不了。


万维钢老师给了一个很实在的建议：如果你是程序员，现在就去注册 GitHub 账号；如果你认为写作重要，现在就开个公众号。人在做，AI 在看。智能社会的主旋律，将从会不会转向敢不敢、应不应该、凭什么信。


与其焦虑 AI 会不会取代自己，不如想想怎么把那些真正属于人的东西做得更好。毕竟，能被 AI 取代的，本来就不是你最有价值的部分。


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