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今年老羅的跨年演講,給所有人描繪了一幅極具安撫力的未來圖景:AI不會淘汰人,只會托舉人;普通人只要學會用AI,就能“向上走一步”。
這個判斷在情緒層面很成功,但在知識產權(IP)與制度設計的視角下,卻存在根本性的邏輯硬傷。
為什么所謂的“向上走”,在現實的創新社會里往往不算數?以下這五個被演講遮蔽的誤區,才是我們最需要警惕的真相。
誤區一:混淆了“操作能力”與“權利歸屬”
演講中,“創新”被反復等同為:會寫代碼、會做設計、會用AI提效。但在現實制度中,創新從來不是能力問題,而是權利問題。
會用 AI ≠ 擁有著作權;
會生成方案≠擁有商業控制權。知識產權法眼冷峻,它只認一件事:
這項成果,法律上究竟算不算你的資產?大量AI使用行為,本質上只是提升了“操作效率”,而非產生了“可確權資產”。當你無法主張權利時,你的忙碌只是在為算法提供免費的訓練數據。
誤區二:錯把“工具下沉”當成“紅利普惠”
AI工具確實在下沉,但這并不意味著創新紅利也會隨之下沉。歷史反復證明:工具越普及,權利越集中。
一線個體貢獻的是經驗、數據和反饋;而平臺與大模型攫取的是可復制、可確權、可規模化的成果。當個體的經驗被系統吸收、被模型學習、被平臺注冊后,原始貢獻者往往不在權利鏈條的頂端,而是在被“榨取”的那一端。這不叫普惠,這叫數據圈地。
誤區三:用“幸存者偏差”掩蓋制度缺陷
演講中反復出現“成功轉型”的故事:老師傅成了紫領,年輕人發明了新職業。但這里有一個致命的邏輯漏洞:
“一個制度若只能靠‘少數成功故事’來證明自己,本身就已經說明問題。”
知識產權制度關心的不應只是“誰成功了”,而是“失敗者是否有退路,參與者是否有低保”。如果一套創新制度只能獎勵極少數人,那它本質上是一套殘酷的篩選機制,而非溫情的托舉機制。它只是讓原本就優秀的人更成功,而與普通人的命運關聯甚微。
誤區四:完全回避“分配機制”
演講談盡了能力躍遷、心態升級、與AI共舞,卻唯獨對最核心的問題避而不談:
成果歸誰?
權利如何確認?
平臺與個人的邊界在哪?
創新社會的核心矛盾,不是“你做了什么”,而是“你能否長期主張收益”。不談分配,只談努力,是對創新現實的系統性美化。這種美化的背后,是敘事者的避重就輕,也是一種精英視角的傲慢。
誤區五:把“結構分化”講成了“人人升級”
真實的創新社會,從來不是所有人一起坐電梯向上。它更像是一個離心機:
極少數人完成躍遷,掌握核心IP;
大多數人被壓縮,淪為系統的附庸;
一部分人被永久性吸收進系統,不留名、不留權。
知識產權制度本身,就是一套承認差異、放大差異、固定差異的機制。演講給了你一架“樓梯”,卻沒告訴你:樓梯有多窄?誰只能站在最下面?當樓梯斷裂時,誰來承擔代價?
我和老羅歲數相仿,都是安徽人。他在蕪湖,我在合肥,后來都來到了北京。我一直很欣賞他的勤奮,在這一點上,我自愧弗如。
坦率說,演講我沒看完,但即便如此,我仍要感謝老羅。至少他的演講激發了我寫下這篇反思。
老羅跨年演講最大的問題,不在于樂觀,而在于:他用“個人向上走的想象”,遮蔽了創新制度運行的真實邏輯。
當下,在一個以知識產權為核心的社會里,不是每一次努力都會被承認為創新,更不是每一個參與者都能擁有權利。
如果不談確權、不談分配、不談制度保障,那么“向上走”,往往只是已經站在高處的人獨有的敘事特權。而那些真正被埋在基座下面的人,連成為故事背景板的資格都沒有。
感謝老羅,元旦快樂!
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