隨著DeepSeek等AI工具的爆火，AI與人類的協(xié)作關(guān)系引發(fā)了廣泛討論，同時也帶來了職業(yè)焦慮。本文從AI時代人類如何進(jìn)化自身不可替代性的角度出發(fā)，提出了四個關(guān)鍵策略，希望能幫到大家。

2025年的春節(jié)，一款名為DeepSeek的AI工具席卷中國。朋友圈里，AI寫的打油詩比煙花更搶鏡；家族群中，長輩們用方言指揮AI包餃子、算年夜飯熱量；連寫字樓里的白領(lǐng)也發(fā)現(xiàn)，公司群悄然流傳著“AI替代80%法務(wù)和創(chuàng)意崗位”的裁員名單。

DeepSeek的爆火，像一面鏡子，照出了兩個極端：一面是技術(shù)普惠帶來的狂歡，另一面是職業(yè)焦慮的暗流涌動。一位資深程序員試用后感嘆：“我寫了20年代碼，如今AI一小時就能重構(gòu)我的畢生經(jīng)驗。”這種沖擊不僅限于技術(shù)崗位——律師、作家、設(shè)計師，甚至醫(yī)生和教師，都開始擔(dān)憂自己是否會被算法“優(yōu)化”。

但焦慮之外，更值得思考的是：當(dāng)AI成為“新同事”，人類如何重塑自己的不可替代性？

一、保持好奇心：做AI的“問題制造者”

AI擅長解決問題，但人類的價值在于“提出問題”。

工業(yè)時代的教育體系培養(yǎng)我們成為“答案專家”——通過考試證明自己掌握標(biāo)準(zhǔn)解法。但在AI時代，標(biāo)準(zhǔn)答案的含金量急劇下降。GPT-4能在0.1秒內(nèi)生成一篇結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)恼撐模鼰o法自發(fā)追問：“為什么這個領(lǐng)域的理論十年未有突破？”“如果顛覆現(xiàn)有假設(shè)，會發(fā)生什么？”

好奇心的本質(zhì)，是對未知的主動探索。 梁寧曾提出“痛點思維”：優(yōu)秀的產(chǎn)品經(jīng)理不會只盯著用戶表面的需求，而是不斷追問“為什么”，直到觸及本質(zhì)。同樣，面對AI，我們需要培養(yǎng)兩種能力：

1.拆解問題的顆粒度：將模糊的“我想創(chuàng)新”轉(zhuǎn)化為具體問題，例如：“如何用AI重構(gòu)傳統(tǒng)供應(yīng)鏈中的非標(biāo)環(huán)節(jié)？”

2.構(gòu)建問題的關(guān)聯(lián)性：像拼樂高一樣，將不同領(lǐng)域的知識交叉提問。一位投資人曾用AI分析《紅樓夢》的社交網(wǎng)絡(luò)，意外發(fā)現(xiàn)現(xiàn)代企業(yè)管理中的派系斗爭規(guī)律。

行動建議：

每天給自己提一個“愚蠢問題”，例如：“如果讓AI管理一個動物園，它會先優(yōu)化什么？”

用“蘇格拉底式追問”與AI對話，逼迫它跳出模板化回答（例：連續(xù)追問三次“為什么這個方法有效”）。

二、終身成長：把自己變成“可迭代系統(tǒng)”

AI的進(jìn)化是指數(shù)級的，而人類的成長必須是持續(xù)且定向的。

傳統(tǒng)職場中，“經(jīng)驗”是護(hù)城河；但在AI眼里，經(jīng)驗只是一組可復(fù)制的數(shù)據(jù)模式。上海某廣告公司的案例頗具啟發(fā)性：一位35歲的文案因“風(fēng)格固化”被AI替代，而另一位95后新人卻憑借“用AI混合科幻與京劇元素”的能力升職。兩者的差異在于——前者在消耗存量，后者在創(chuàng)造增量。

終身成長的關(guān)鍵，是構(gòu)建“T型能力矩陣”：

• 縱向深度：在某一領(lǐng)域達(dá)到AI難以企及的判斷力（例如：律師對司法實踐中“潛規(guī)則”的洞察）；
• 橫向廣度：跨領(lǐng)域知識的“弱連接”，例如：程序員學(xué)點心理學(xué)，能更精準(zhǔn)設(shè)計用戶引導(dǎo)流程。

工具推薦：

• AI外腦化：用Notion AI整理知識碎片，構(gòu)建個人“第二大腦”；
• 能力雷達(dá)圖：每季度評估自己在“創(chuàng)新、共情、批判性思維”等AI短板領(lǐng)域的得分。

三、去實踐：在真實世界中“試錯”

AI的算法再完美，也無法替代人類在真實場景中的“手感”。

2024年，一位法國交易員用“近鄰算法”預(yù)測美國大選，豪賺8500萬美元。他的成功并非源于模型多精密，而是因為他比AI更懂“人性偏差”——知道特朗普支持者會隱藏立場，于是用“詢問鄰居偏好”的巧招繞過社交壓力。這個故事揭示了一個真相：許多問題的解法，藏在數(shù)據(jù)和邏輯之外的“暗知識”中。

如何積累暗知識？答案只有一個：躬身入局。

設(shè)計師不該只讓AI生成海報，而要親自去市集觀察路人如何被視覺元素吸引；

產(chǎn)品經(jīng)理不能依賴AI寫PRD，而要去客服電話里聽用戶罵“這功能真難用”。

實踐心法：

• 最小閉環(huán)測試：用AI快速生成方案，但必須親自驗證（例如：AI寫的直播腳本，先在小范圍試播）；
• 失敗筆記：記錄AI犯的“低級錯誤”（比如把“蘋果手機”誤解為水果），這些正是人類價值的錨點。

四、終極壁壘：守護(hù)人的“幻覺”

有趣的是，人們最愛DeepSeek的原因竟是它的“高幻覺率”——它會誤將“買蘋果手機”理解為推薦梨子，但這種“不靠譜”反而讓它更像一個真實的人。

AI的精確來自數(shù)據(jù)，而人類的魅力來自“失控”。一位科學(xué)家借助AI的“錯誤”推測出新分子結(jié)構(gòu)，一名編劇用AI生成的荒誕劇情反向啟發(fā)創(chuàng)作。這些案例提醒我們：有時，所謂的“缺點”恰恰是競爭力的源頭。

如何培養(yǎng)“良性幻覺”？

• 跨界混搭：強制給工作注入隨機性（例如：用ChatGPT寫代碼時，要求它“模仿李白的風(fēng)格”）；
• 預(yù)留野性時間：每天留出1小時，禁止使用任何效率工具，任由思維漫游。

五、小結(jié)：AI成為我們的合伙人

AI不是來替代我們的，而是來重新定義“人類該做什么”。

• 當(dāng)AI負(fù)責(zé)“執(zhí)行”，人類就該專注“定義問題”；
• 當(dāng)AI提供“數(shù)據(jù)”，人類就該挖掘“意義”；
• 當(dāng)AI追求“精確”，人類就該保留“意外”。

真正的未來屬于這樣的人：他們像水一樣，既能適應(yīng)AI的算法容器，又能在冰、霧、蒸汽的形態(tài)切換中，永遠(yuǎn)保留改變規(guī)則的勢能。

“不被替代”的答案，從來不在技術(shù)層面，而在我們能否守住生而為人的特質(zhì)——對未知的好奇、對成長的渴望，以及對不完美卻鮮活的創(chuàng)造力的信仰。