编者按：本文来自微信公众号 “笔记侠”（ID：Notesman），作者：郑毓煌 万维钢，创业邦经授权转载。
AI正在重塑世界，也在重塑人对自我的认知。
虽然AI来势汹汹，但人永远是不可替代的。
为什么？因为我们拥有AI永远没有的三大能力：担责能力、创造力与冒险精神、自驱力。
这恰恰呼应了宇树科技创始人王兴兴在福耀科技大学最新演讲的核心观点。
他提到，人之所以能引领技术创新，是因为人类有“自我驱动”的能力，也就是主动发现并定义问题的能力。
此外，人类还具备一项关键能力，那就是辩证思维和持续学习的能力。不知大家是否注意到，目前的AI在逻辑推理方面仍有很大局限——它或许能完成单步推理，但进行多步复杂推理时常常会出现逻辑错误，而这些恰恰是人类仍然擅长的领域。
而持续自我驱动、持续学习、辩证决策这三个能力，才是推动人类社会不断进步的根本动力。
请你永远相信：AI再强，也只是工具。人的判断、人的承担、人的热血，才是这个世界真正的“方向盘”。
这篇文章，我们将从科学、管理与人本的多维视角，为我们厘清焦虑，提升创造，指明一条人与AI共生的清醒之路。
AI很强，但人才是负责的那一个
随着AI技术的兴起，不少人感到慌张。目前来看，大致有两种态度：一部分人拒绝接受AI，例如在自动驾驶方面，仍有很多人持不信任态度。另一方面，也有一些人觉得AI来势汹汹，非常可怕，以至于感到极度焦虑。
即便AI技术从今天起停滞不前，现有的大模型也足以引发社会结构的深层变革。尤其是AGI（通用人工智能）乃至ASI（超级人工智能）的崛起，已在多方面展现出超越人类的能力，甚至在人类不具备的领域也表现出色。
但这并不意味着人类失去存在价值。正如20世纪50年代的一本书《人有人的用处》中所说，“人永远都是人，不会被机器（AI）替代。”因此，不必抗拒或惧怕AI。
一是“具体情境”，即AI再强大，也不了解你个人所处的具体环境和背景，无法替你做出决策，更不能完全自动化你的生活。二是“微决策”，在AI时代，如果我们身边有一个无所不能的超级智能，人类应该做什么？我们应该做微决策。
这并不是指每天只发生一两次的决定，而是指如果人保持足够的敏感，就会发现无论是在工作还是生活中，处处都存在需要做决策的情境。
对AI来说，多种选择可能都合理，但对你来说，只有某一做法才是你真正想要的。人一定要做AI的主人，掌握某些AI所不具备的核心能力。
人类这三大能力，无法被AI替代
如果单论智力，我们不认为人类有任何智力方面是AI不能模拟甚至超越的，包括传统上认为不属于智力活动的领域，例如情商、艺术创作等，本质上也可被视为某种智力活动，AI同样可以完成。
但人最不可被替代的一点在于，人是一个碳基生物，是活在世上的、独一无二的个体，这个存在本身是无法替代的。
AI再强大，也可以有无数副本，同时存在于多个服务器中。它升级时，旧副本就会被卸载，它不会承担法律责任，感受不到痛苦；它的输出再精彩，从某种意义上说，仍是“廉价”的。而人作为个体，其存在本身就有价值，甚至具备商业价值。
担责能力
人拥有信用，人在社会中的存在为他人提供了信用支撑，比如你使用某个产品后觉得好用或不好用，这一观点永远是有价值的，因为它来自你的亲身经历。
再比如，面对一件事，很多人说应该往东，你却坚持往西，当你这样说时，你不仅提供了一个数据点，更提供了一项可被追溯、可被追责的声明。如果别人听了你的建议却失败，他们会来找你。
再比如，假如公司有一项非常重要的权限，比如涉及资金使用的决策权，具体来说，就像作为公司的采购人员，你可以决定是否支出某笔款项，拥有签单权。这类决策永远不可能完全交给AI来处理，因为AI不具备承担责任的能力。
而人之所以被赋予这样的责任，正是由于人的有限性，所以人说的每一句话都值得重视。人无法同时与无数人对话，只能将有限生命中的一部分时间专注于某一件事。
因此，人所做的每一个决定，都值得被认真对待。正因人会体验痛苦，也能够被问责，所以他的选择和承诺具有分量，他的意见值得我们倾听和重视，并非像AI那样，一秒钟内可生成数百种可能性、进行海量推演。
人所做出的决策，往往凝聚了他所有的判断与信誉，是一种高度专注和勇于承担的行为。正因如此，它值得我们予以充分的尊重，这最终体现了人的根本价值所在。
AI再强，只能提供方案，它本身不直接改变世界，它只有通过人这个闸门才能改变世界。
可能是因为我们更信任人——没有来由地更信任人，因为AI怎么训练的我们也说不清，下次版本更新可能都没注意；也可能因为人可以追责，AI无法追责，或者因为人是独一无二的存在。不管为什么，我们总是对人有这种信任。
哪怕一个人没有任何能力，甚至被社会认为一无是处，他依然是一个独立的个体，其身体和思想构成一个复杂的系统，这个系统是独一无二的。就像每个人一出生就拥有一个“爵位”，是一个不可替代的数据点。
即使从功利角度看，一个人什么工作都不做，他的存在也提供了一个独一无二的数据点。人与人之间的可信性，人与人之间的横向联系，这是千金难买的，永远不会被替代。
在这个时代，我们更应看到人作为个体与生俱来的价值，哪怕完全从功利角度出发，一个人所贡献的真实数据点，本身就已非常了不起。
创造力与冒险
AI时代的到来，反而促使我们深思人性的价值，我们一定要做AI做不了的事。AI可能会做出极端行为，因为它只是程序；但人心中有善良、正义、公平和爱，人会思考一件事是否正确，而AI不具备这种能力。
AI可能会按下按钮毁灭地球，但人会思考：这能按吗？为了人类的大爱，绝不能按。
此外，还有一些能力是AI无法替代的，比如创造力。创造力是要创造出世界上尚未存在的东西，这是AI所不擅长的。AI擅长基于已有信息进行组合与优化，但真正的创造源于人独一无二的思维。
比如身为作者，我们撰写书籍，目前ChatGPT或DeepSeek是写不出来的，因为它体现了作者个人的思考与特色，包含了人的因素与个性。再比如，人类几百年来不断推出新发明，这些体现的正是人类的创造力。
但我们也想提醒大家，千万不要低估AI的能力，AI确实也具备某种创造力。
例如，在AlphaGo与李世石的对弈中，AI在第37手走了一步让所有职业棋手震惊的棋，起初甚至被认为可能是失误，直到后期才意识到其精妙。
再比如DeepMind的研究，AI不仅在辅助科研，甚至能独立进行科研，其解题思路与人类完全不同，它采用了一种类似演化的算法，通过微小改变、快速迭代，最终得出匪夷所思却又非常有效的解决方案。
这难道不是一种创造吗？显然是的，只是不同于人类习惯的创造方式。因此，与其称之为AGI（通用人工智能），不如称之为ASI（超级人工智能），因为这是一种人类智力无法企及的创造方式。
如果我们把创造理解为元素的排列组合，那么AI通过快速迭代和尝试，确实有可能创作出惊人的作品。但这并不是人类创造的思路。读AI写的诗，你不会感受到诗人当时的心境或历史背景，可能会觉得有些空洞，但仍可能被其用词的精妙所折服。
最理想的可能是“人与AI协同创造”，或者AI生成多个选项，由人做出选择，人类也在其中贡献了自己的判断。
目前AI辅助科研已相当成熟，科学家们仿佛突然获得一件神兵利器，AI不仅能帮人总结、提炼想法，甚至能直接生成科研建议，特别是像GPT-4这样能长时间思考的模型，其所掌握的知识已超过该领域的人类专家，甚至可以独立承担科研项目，但最终是否接纳AI生成的内容，仍需人来判断。
AI可以在封闭环境中解方程，但方程的边界条件、我们对解的要求，都是由具体情境决定的。AI不了解具体情境，它能把抽象问题处理得非常好，但其成果的价值最终仍由人判断。
大家对于AI要有这样的态度：第一，它很强大；第二，要学会利用它，人应做AI的主人；第三，我相信人有许多能力是AI不具备的，AI可能通过研究AlphaGo的棋步想出新招，但要它发明一个全新的、令人喜爱的游戏，可能就非常困难。这是人类独有的创造力，也包括企业家的能力。
企业家的创造力本质上是一种冒险。AI或许能提出多个方案，分析A方案如何、B方案如何，但最终哪个方案能获得市场认可，取得商业成功，在一切计算推演之后，最后一步决策总是一种冒险。如果我们100%确定某个东西能成功，它早就已经存在了。
正如法国哲学家德里达所说，任何决断最终都要穿过一个“无可决断的屏障”。到最后总有一些未知，企业家需要在这个时候说，“不管了，我就要这么做。”就像乔布斯坚持要iPhone在三个月内实现某些功能，不管工程师有多少顾虑。
企业家的冒险是拿自己的真金白银和声誉押注的。每一个成功企业家的背后，都有许多失败者。而AI没有声誉和资金去冒这种险。
自驱力
佛教唯识宗有一个说法“末那识”，即人的意识——人给大脑讲了一个连贯的叙事。我们从小长大，一直在给自己讲故事：今天我做什么，我的目标是什么，我正在经历什么。
这些故事提供了意义，让我们每时每刻都知道该做什么。例如我想出人头地、挣钱养家、振兴中华，都是因为我有故事、有经历。
AI没有自己的人生经历。它训练时不停调整参数，一旦训练完成参数就固定了。它没有历史记忆，没有“我以前是弱小AI，现在变成熟AI”的故事。
它不会有一个绝对的渴望，它眼中的世界没有我们眼中的意义。我们可能莫名看到某个东西就触景生情，有夙愿“此生一定要去那个地方，做成某件事，再见某个人”，AI没有这种东西。
因此，人总是有一种主动性，总能提供主动性，即自驱力。我们与AI互动的模式也是：我们先想起一件事，让AI去调研、输出方案，它做完后还是我们去选择，最终主动性的提供者、输出者永远是人，而不是AI。
AI可以有价值观，可以与人类价值观对齐，例如你吃饭点可乐，AI可能说“糖分指标到了不能再喝”，但它是在根据人类共同价值观建议，而不是像家长那样绝对要求你。
主动性的输出、对意义的塑造，其实更是一种创造，因为一切意义都是主观的。世界本无客观绝对真理，是我们每个人赋予它意义——这种能力是独一无二的。
自驱力培养，绝不是别人能教会的，它一定是“惯”出来的——真正优秀的人才不是管出来的，而是纵容出来的。
现在的教育更多希望孩子听话：从早上七点起床到晚上十点睡觉，每一个小时该干什么都排满，这样的孩子能有多少自驱力？他长期被驱使，在家被家长驱使，在学校被老师驱使。
老师的KPI不是孩子成为优秀人才，只在乎升学考试分数达标。老师希望课堂有纪律，孩子乖乖听话、老老实实达标，作为一个合格产品走出校门就行。老师不在乎孩子有没有自驱力，甚至没有自驱力对老师更好。
一个完全没有自驱力的人，别人让干啥就干啥，连偷懒都需要一点自驱力，比如不想写作业想去打游戏。但真正的自驱力是“我想有所创造，给世界留下点什么”，这东西一定是从自己内心生长出来的。
要从小就有自驱力，就需要家长和老师的纵容。自驱力在小的时候会遇到各种麻烦，长大也会。如果不随波逐流，打破规矩按自己想法做，一定会做错事、碰壁。
但最好在小的时候犯错，在能力不大、不会闯大祸的时候犯错，在家里犯错。“自作自受”其实是一种能力，是一个过程，在不断试错中学会如何做更好的决定，让自驱力与社会相适应，这个磨合过程越早越好。
作为家长，我的经验是：我们应该给孩子更多放任，让他自己去发现。如果你给他充分自由，他并不会学坏、沉溺游戏——每个人有上进心，他希望有所成就，会找到自己想要的方向。你只需要多一点耐心和宽容，但如果你走不出这一步，就永远处在担心状态。
我们如何应对AI时代的变化？
拒绝“安全思维”，拥抱创造力
心理学家马斯洛有一句话我特别赞赏：“向前一步求增长，或向后一步求安全。”增长的反义词不是不增长，而是安全。增长与安全之间存在矛盾。美国人均GDP能持续增长，正是因为它没有后发优势，只能靠颠覆式创新，而这需要无数人在各个方向冒险。
创新是一种文化。创新是人的天性，人都喜欢新东西。如果能创造出一个全世界都喜欢的新事物，难道不是最大的成就？哪个家长不希望孩子有这样的成就？哪个人不想给世界留下独特印记？
但有时我们对安全的渴望超过了创新，甚至有些文化从未真正鼓励过创新。口头可以说要创新、要进步，但真正面对创新时却是另一回事。
有研究发现老师口头鼓励创新，但实际互动中，老师也不喜欢班级里最爱创新的孩子，因为这些孩子喜欢折腾、挑战老师。
从管理者角度，当然希望令行禁止、遵守纪律、一呼百应，但如果要培养真正的人才，只有“智慧”不算真正的人才，还必须培养他们的“勇气”，敢于推陈出新的勇气，比如鼓励孩子在非必要的日子不穿校服。
穿校服会降低孩子的创造力，在关于“创造力”的课题研究中，我通过创造力测试题目恰好验证了这一观点。可能有些人会引用日本统一着装的现象，但正因如此，导致当下日本社会的创造力水平远低于美国。
日本人均GDP曾在20世纪90年代超过美国，但今日人均GDP不到美国的一半，日本退步的原因正是社会缺乏冒险精神，他们太讲规则、过于从众。
因此，家长要有选择，还是要鼓励孩子勇敢一点，统一着装虽便于管理，却无形中强化了“从众心理”，抑制了孩子的个性表达与创新思考。身为家长，你希望孩子成为一个唯唯诺诺、守规矩的人，还是一个敢于创新、冒险的人？
现代社会虽然表面鼓励随波逐流，但内部机制实际上奖励那些有逆反精神的人。你当初作为少数派不随大流，将来某个时刻会收获回报，到时人们可能反而认为你是主流。
所以有时候背道而行，可能当时你是异类，但过一段时间，大家会羡慕你，甚至会感谢你，世界的机制就是如此。
人不是活给别人看的，以前束缚你的那些观念其实是虚幻的、不重要的，重要的是你有没有独特的追求，有没有自己能实现的东西。
当人退休后，甚至临死之前，人们从未后悔做过某件事，后悔的总是“我本来可以做，但没有做”。人们后悔的总是那些选择随波逐流、没有更像自己的时刻。
因此，在教育问题上，不要过多控制孩子，应多支持甚至放任，让孩子主动探索。引用一位美国教育学家的话，每个家长都希望孩子听话，对孩子最典型的表扬是“这孩子特别听话”，对家长、老师唯唯诺诺，你感觉很好。
但想象一个场景：将来孩子二三十岁时，在社会上、在公司对其他人也都唯唯诺诺、只知道听话，你希望孩子是这样吗？从个人成长甚至人权角度，你希望他是一个有自己主张、敢于为自己主张行动的人，这才是一个完整的人。
人类的核心策略：成为“微决策”的主导者
在AI高度普及的未来，人类的角色不再是执行者，而是决策者——尤其是那些嵌入具体情境、需承担责任的“微决策”的制定者。
你的每一个决策，不管多么微小，都是对世界的改变。AI可以建议，但只要你在意，你就必须干预。你必须确保每一个微决策都是你的决策。我们工作的价值就体现在每天无数个微决策之中。
在微决策的意义上，AI不但不会取代我们，而且会帮助我们。以前你要是没有一定的技能，根本谈不上微决策。
比如画画，只有专业画家才可以通过每一个构图细节、每一处光影、每一个笔画表达他的意图——你不能只有意图而没有表达能力。所以你不得不花大量的时间学习怎么用笔……
而现在你可以直接让AI出图，然后根据你的审美、选择和要求进行修改。到目前为止，大部分人的大部分工作时间都只是在努力把事情做“对”而已。而有了AI，你将负责决定什么是“对”。
最理想的情况下，有了AI的帮助，我们工作的好坏将完全体现在微决策上。任何主动性、每一处临场发挥、任何微小的创造，都体现了你的个性和风格——也必须由你承担风险和光荣。
你就是你的微决策。其实生活中有无数个微决策的机会摆在我们面前，只是以前我们没有能力、没有能量、没有心思做它们。AI会让我们做事更像人。
其实趋势已经出现了。人们允许、期待，甚至要求你在工作中留下自己的痕迹。纯粹由AI生成的图片，已经让人从最初的新奇逐渐变得审美疲劳；纯粹由AI撰写的文章，也正在从最初的惊艳走向公式化的乏味。
我们指望你控制更多细节。我们听你的观点是因为你会用自己的声望背书。我们不想要一个计算上的展开，我们想要的是有风格有冒险的、充满微决策的作品。
AI生成的永远只是数学上的可能性，而一个人对另一个人做的事情永远都是严重的。决策，不管是大是小，永远都是个人的。我们不会因为AI而变得过时，我们只是获得了更多决策自由。
强化人机协作，用智能体提升智能
AI不应被视为对手，而应成为增强人类能力的“外脑”。
智能体是近两年特别热门的一个研究和应用领域。我们可以简单地把它理解成定制的GPT。比如ChatGPT应用商店里的那些GPTs，就可以被视为一个个智能体。它们已经被预装了详细的指令，可以去做一些有多个步骤、需要判断的复杂任务。
智能体最鲜明的特点是有自主决策能力。
它们不只是像生产流水线工人那样按照预先设定的流程做事，它们会根据给定的目标自己制订计划，它们会调用各种工具，包括调用其他的智能体，并且在执行过程中分析现场的情况，决定下一步该怎么办，最后汇总结果，这就叫自主解决问题，这件事是不平凡的。
GPT不但理解了你的意思，而且主动调用了上网工具，然后根据返回的信息进一步访问了那个帖子，最后给你生成了摘要。而这一切都是它自己的决定。
智能体是模型的分身。你可以用让模型变成多个分身的方式，提高模型的智能。
比如像开私董会那样，让模型扮演不同的角色，从不同角度思考问题；或者你可以调用不同的模型思考同一个问题；又或者你可以利用系统随机性，简单地让一个模型多跑几遍，借助AI扩大认知边界，突破个人认知局限。
要点是，每个分身都是一次独立的推理，互不干扰，这样就克服了群体思维。所以如果你觉得一个AI还不够聪明，你可以多用几个AI，最终完成任务。
真正的高手不再是“什么都会”的通才，而是能高效调动AI资源解决复杂问题的“指挥家”。
在AI时代，我们仍需要读书
可能很多人会想AI时代还有没有必要读书。我们的答案，依然是必要的。读书不是检索信息的手段，而是改变命运的手段，用训练大模型的话说，读书是用语料训练你的神经网络，是在改变你。
要改变命运，首先要改变自己神经网络的参数。这不是一蹴而就的，而是一个缓慢过程。神经网络需要时间训练，需要长出各种连接，才能把人从一个人塑造成另一个人。读书就是获得这些连接最好、最方便的办法。
正如训练AI最快办法是用语料喂它，AI接受语料训练不是把语料存磁盘就完事，而是从语料中提取各种隐含结构，这些结构体现在神经网络参数之间的连接中。
每读一本书，几乎所有参数都会被更新一遍，连接发生细微改变。只有读足够多语料，才能塑造成非常好的状态。
因此，我们每次读书不是为了记住内容，而是从书中熏陶了一种感觉。读书是建立阅历最有效的手段，这就是为什么即使在AI时代，我们仍需要读书——因为我们大脑需要连接，需要自我训练。
读书的目标不是为了获得资格证书、学历或什么，而是为了成为一个完整的人、繁荣的人，在社会上立足、被大家信任的人。
引用OpenAI首席科学家伊利亚的话：“在人类所有素质中，如果你认为智能是最重要的，未来你会过得很糟糕。”因为智能已被AI超过。但智能之外，我们有许多东西是AI永远不可能有的，而那些东西将变得越来越宝贵。
“持续学习”与“主动搜索”，无限扩展的成长路径
我们知道AI研究和脑科学一直都在互相启发，这也可以用在个人成长上。
“可缩放”，或者说“可扩展”，是近来AI界最热门的词。如果你在这件事上投入的算力越多，得到的结果就越好，那么我们就说你这个事儿是可缩放的——否则就是不可缩放的。
如果你想靠“用功”出人头地，你需要找个可缩放的项目。大语言模型之所以这么成功，就是因为它是可缩放的。语料越多、模型参数越多、训练投入的计算时间越长，模型的表现就越好。
如果我们把自己投入的时间和精力都当作算力，那么在最高程度上可缩放的事情，是学习和搜索。学习不会让你的大脑变重，正所谓艺多不压身。
哪怕你已经读过很多书，一本新书还是值得你读。哪怕你已经拥有很多技能，也总是值得再多学一个。哪怕你经历过很多事情，到了陌生的环境还是会有一种新鲜感。
只要你花时间解决问题，你就是在搜索。找人、找信息、找方法、找最合适的那个材料、等待灵感、迸发创造，答案都是这么寻寻觅觅得到的。强化学习都需要先试错，试错就是在可能性的空间中搜索最优的策略。
学习是积累已知，搜索是寻找未知；学习是平日功夫，搜索是事上发挥。这两件事都是可缩放的，投入越多收获就越大，而且都需要亲身参与，不能委托他人。
当然人生有限，我们不能像AI那样穷尽语料和可能性空间的极限，总有一天你再也学不进新东西，也不能再做长时间的思考——但你绝不会后悔之前的投入。
因为可缩放就是可积累、可成长——因为你下功夫早、想得深，你就会达到别人难以企及的高度。等到别人也花了那么多功夫，你已经在更高的地方了。
因此，人生漫长，只有两件事配得上花无上限的功夫：一个是学习，一个是搜索。
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