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      馬特·舒默|有件大事正在發(fā)生

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      馬特·舒默(mattshumer)是 HyperWriteAI 和 OthersideAI 的 CEO,通過 Shumer Capital 投資于 Groq、Etched 和 OpenRouterAI 等多家前沿 AI 公司。他經(jīng)常發(fā)布關(guān)于 AI 代理協(xié)作、模型進步和對勞動市場的潛在影響的見解,強調(diào)構(gòu)建面向未來能力的應用。最近這篇長文病毒式傳播,探討 AI 如何重塑工作和教育,截止本譯文發(fā)布時已獲得超過 9 萬點贊,閱讀量

      回想一下2020年2月。

      如果你當時足夠留心,可能已經(jīng)注意到有少數(shù)人在談論一種病毒正在海外擴散。但我們大多數(shù)人并沒有那么留心。股市漲得不錯,孩子照常上學,你照樣去餐館吃飯、握手寒暄、計劃旅行。要是有人告訴你他在囤衛(wèi)生紙,你大概會覺得他一定是在互聯(lián)網(wǎng)上某個怪角落待太久了。然后,在大約三周之內(nèi),整個世界都變了。你的辦公室關(guān)了,孩子回了家,生活被重排成一種你在一個月前根本無法想象的樣子。如果有人在那之前把這種情景講給你聽,你會覺得難以置信。

      我覺得,我們現(xiàn)在正處在某個“這也太小題大做了吧”的階段,但這一次,規(guī)模會比新冠大得多得多。

      過去六年,我一直在做AI創(chuàng)業(yè),也在這個領(lǐng)域投資。我就生活在這個世界里。我寫這篇文章,是寫給我身邊那些不在這個世界里的人,我的家人、朋友、我在乎的人。他們總問我“AI到底怎么回事”,但他們得到的答案,往往不足以說明正在發(fā)生的現(xiàn)實。我一直給他們“禮貌版”的答案,雞尾酒會版本。因為誠實版聽起來像是我瘋了。我曾對自己說,這就足夠成為理由,讓我把真正發(fā)生的事藏在心里。但我一直在說的,和現(xiàn)實正在發(fā)生的,差距已經(jīng)大到離譜。我在乎的人應該知道將要到來的東西,哪怕聽上去很荒誕。

      我需要先把一件事講清楚:即便我在AI行業(yè)工作,我對接下來會發(fā)生的事幾乎沒有影響力,行業(yè)里的絕大多數(shù)人也一樣。未來正在被一個人數(shù)少得驚人的小群體塑造:少數(shù)幾家公司里的幾百名研究人員,OpenAI、Anthropic、Google DeepMind,以及另外少數(shù)幾家。一次訓練運行,由一個小團隊在幾個月里管理,就可能產(chǎn)出一個足以改變技術(shù)整體軌跡的AI系統(tǒng)。我們大多數(shù)做AI的,只是在別人打下的底座上繼續(xù)搭建。我們也和你一樣在旁看著事態(tài)一點點展開,只是離震源更近,所以更早感覺腳下在晃。

      但現(xiàn)在就是那個時刻。不是那種“以后我們應該聊聊”的時刻,而是那種“它正在發(fā)生,我需要你現(xiàn)在就理解”的時刻。

      我知道這是真的,因為它先發(fā)生在我身上

      科技圈之外的人還沒有真正理解的一點是:為什么行業(yè)里那么多人此刻在拉響警報,是因為這件事已經(jīng)在我們身上發(fā)生過了。我們不是在做預測。我們是在告訴你,我們自己的工作里已經(jīng)發(fā)生了什么,并提醒你,下一個輪到你。

      很多年里,AI都在穩(wěn)步進步。偶爾有大跳躍,但兩次大跳躍之間間隔足夠長,你還能慢慢消化。然后到了2025年,構(gòu)建這些模型的新技術(shù)出現(xiàn),進步節(jié)奏突然加速。接著更快。再更快。每一代新模型不只是比上一代更強,它是以更大的幅度變強,而新模型發(fā)布之間的間隔也在縮短。我越來越多地使用AI,和它來回溝通的次數(shù)越來越少,看著它處理那些我曾經(jīng)以為必須靠我的專業(yè)能力才能完成的事情。

      然后,在2026年2月5日,兩家主要AI實驗室在同一天發(fā)布了新模型:OpenAI的GPT-5.3 Codex,以及Anthropic的Opus 4.6(Claude是ChatGPT的主要競爭對手之一)。那一刻我突然對上了。不是電燈開關(guān)啪地一聲那種頓悟,而更像是你忽然意識到,水一直在你周圍上漲,而此刻已經(jīng)漲到你的胸口。

      我在工作里做“實際技術(shù)活”的那部分,已經(jīng)不再需要我了。我用普通英文描述我想要構(gòu)建什么,它就直接出現(xiàn)了。不是需要我修修補補的草稿,而是成品。真正的成品。我告訴AI我想要什么,離開電腦四個小時,再回來時發(fā)現(xiàn)工作已經(jīng)做完了。做得很好,做得比我自己做得還好,不需要任何修改。幾個月前,我還在和AI來回推敲,指引它、編輯它。現(xiàn)在我只要描述結(jié)果,然后離開。

      我給你舉個例子,讓你知道這在現(xiàn)實中到底是什么樣。我會對AI說:“我想做這個App。它應該做什么,它大概長什么樣。把用戶流程、設(shè)計、所有東西都想出來。”它就會去做。它會寫出成千上萬行、甚至數(shù)萬行代碼。然后,這才是一年前完全不可想象的部分,它會自己打開這個App。它會測試功能。它會像一個人一樣使用這個App。如果它覺得某個地方看起來不對、用起來不順,它會自己回去改,自己迭代,就像開發(fā)者那樣修復、打磨,直到它滿意。只有當它判斷這個App達到了它自己的標準,它才會回來告訴我:“現(xiàn)在可以給你測試了。”而當我去測試時,通常幾乎完美。

      我沒有夸張。這就是我這周一的真實經(jīng)歷。

      但最震動我的,是上周發(fā)布的那個模型GPT-5.3 Codex。它不只是執(zhí)行我的指令,它在做聰明的決策。它第一次讓我感到,它擁有某種類似判斷力的東西,像是品味。那種難以言說的感覺,像人們一直說AI永遠不可能擁有的能力:知道什么才是正確的取舍。這個模型要么已經(jīng)擁有它,要么已經(jīng)足夠接近,以至于這種區(qū)分開始變得不重要。

      我一直是最早采用AI工具的那批人,但過去幾個月仍然讓我震驚。這些新模型不是漸進式改進,這已經(jīng)是完全不同的東西。

      而這正是它與你有關(guān)的原因,即使你根本不在科技行業(yè)工作。

      AI實驗室做了一個刻意的選擇。他們先把AI做得特別擅長寫代碼,因為構(gòu)建AI本身需要大量代碼。如果AI能寫這些代碼,它就能幫助構(gòu)建自己的下一版本。更聰明的版本寫出更好的代碼,從而構(gòu)建出更聰明的版本。把AI做成編碼高手,是解鎖其他一切的戰(zhàn)略,這就是他們?yōu)槭裁聪却蜻@里。我的工作比你的先發(fā)生變化,不是因為他們在針對軟件工程師,而只是他們首先瞄準的方向所帶來的副作用。

      他們現(xiàn)在已經(jīng)做到了。接下來他們會把同樣的能力遷移到其他一切領(lǐng)域。

      過去一年里,科技工作者經(jīng)歷過的那種感覺,眼睜睜看著AI從“有用的工具”變成“它比我更會做我的工作”,很快也會成為所有人的體驗。法律、金融、醫(yī)學、會計、咨詢、寫作、設(shè)計、分析、客戶服務。不是十年后。構(gòu)建這些系統(tǒng)的人說是一到五年。有些人說更短。而根據(jù)我在過去幾個月看到的變化,我認為更短的可能性更大。

      “可我試過AI,它也沒那么好啊”

      我經(jīng)常聽到這句話。我理解,因為它曾經(jīng)確實是如此。

      如果你在2023年或2024年初試過ChatGPT,然后覺得“它會胡編”或者“也沒多驚艷”,你沒有錯。那些早期版本確實有限。它們會產(chǎn)生幻覺。也就是一本正經(jīng)的胡說八道。

      但那已經(jīng)是兩年前了。在AI的時間尺度里,那幾乎是古代史。

      今天可用的模型,和哪怕六個月前存在的東西相比,都已經(jīng)判若兩物。關(guān)于AI到底是在“真的變強”還是“撞墻了”的爭論,這個持續(xù)了一年多的爭論已經(jīng)結(jié)束了。已經(jīng)結(jié)束了。仍然堅持那套說法的人,要么根本沒用過最新模型,要么有動機淡化正在發(fā)生的事,要么仍然在依據(jù)2024年的體驗來評估,而那種體驗已經(jīng)不再相關(guān)。我這么說不是為了輕蔑誰。我這么說,是因為公眾認知與現(xiàn)實之間的鴻溝已經(jīng)巨大,而這條鴻溝很危險,因為它會讓人來不及提前準備。

      問題的一部分在于,大多數(shù)人用的是AI工具的免費版本。免費版本比付費用戶能用到的能力落后一年以上。用免費檔的ChatGPT來評估AI,就像用一臺翻蓋手機來評估智能手機的現(xiàn)狀。那些為最好工具付費、并且每天用它做真實工作的人,知道將要發(fā)生什么。

      我想到我的一個朋友,他是律師。我一直勸他在律所試試AI,他總能找到各種理由說明為什么行不通:它不是為他的專業(yè)打造的,他測試時它犯過錯,它不理解他工作里的微妙之處。我理解。但也有大型律所的合伙人主動聯(lián)系我尋求建議,因為他們試過當前版本,他們看得出來趨勢會走向哪里。其中一位是一家大所的管理合伙人,他每天花好幾個小時用AI。他說,這就像隨時擁有一支助理律師團隊。他不是把它當玩具在用,他是在用它解決問題,因為它確實好用。他還告訴我一句話,我一直記得:每隔幾個月,它對他工作的能力就會顯著增強。他說,如果照這個軌跡繼續(xù)下去,他預計不久之后它就能做他工作中的大部分內(nèi)容,而他是一個有幾十年經(jīng)驗的管理合伙人。他沒有恐慌,但一直在密切關(guān)注事態(tài)發(fā)展。

      那些在各自行業(yè)里走在前面的那群人,也就是那些真正認真做實驗的人,并沒有輕蔑這件事。他們被它已經(jīng)能做到的事震撼到了,并正在據(jù)此重新布置自己的位置。

      這到底有多快

      我想把進步速度講得更具體一些,因為我認為對不一直盯著這件事的人來說,這最難相信。

      2022年,AI連基本的算術(shù)都做不對。它會很自信地告訴你7乘8等于54。

      到了2023年,它能通過律師資格考試。

      到了2024年,它能寫出能跑的軟件,并解釋研究生層級的科學內(nèi)容。

      到了2025年末,一些世界上最頂尖的工程師說,他們已經(jīng)把大部分編碼工作交給AI了。

      到了2026年2月5日,新模型到來,讓此前的一切都像屬于另一個時代。

      如果你過去幾個月沒有試過AI,那么今天存在的東西,你會完全認不出來。

      有一個叫METR的組織,實際上會用數(shù)據(jù)衡量這些。他們跟蹤的是:一個模型能在多長的真實世界任務上,從頭到尾獨立完成并成功交付而不需要人類幫助。任務長度用“人類專家完成這件事需要多久”來衡量。大約一年前,答案大概是十分鐘。后來變成一小時。再后來變成幾個小時。最近一次測量(11月的Claude Opus 4.5)顯示,AI能完成那些讓人類專家耗時將近五小時的任務。而且這個數(shù)字大約每七個月翻一倍,最新數(shù)據(jù)還暗示它可能在加速,快到每四個月翻一倍。

      但即便如此,那張測量圖表還沒把這周剛發(fā)布的模型算進去。以我自己的使用體驗來看,這次躍升極其顯著。我預計METR的下一次更新會出現(xiàn)又一次大的臺階式跳躍。

      如果把這一趨勢繼續(xù)外推,并且它多年來一直成立,絲毫看不出放緩或趨于平緩的跡象,那么我們很可能在未來一年內(nèi)就會看到能夠連續(xù)獨立工作數(shù)天的AI。兩年內(nèi)是數(shù)周。三年內(nèi)則是貫穿一個月的長期項目。

      Anthropic的首席執(zhí)行官達里奧·阿莫代伊說,AI模型在2026年或2027年有望達到“在幾乎所有任務上都顯著聰明過幾乎所有人類”。

      先停一秒,把這句話消化一下:如果AI比大多數(shù)博士還聰明,你真覺得它搞不定大多數(shù)辦公室工作嗎?

      想想這對你的工作意味著什么。

      AI正在構(gòu)建下一代AI

      還有一件事正在發(fā)生,我認為它是最重要的發(fā)展,同時也是最不被理解的。

      在2026年2月5日,OpenAI發(fā)布了GPT-5.3 Codex。在技術(shù)文檔里,他們寫了這么一句:

      “GPT-5.3-Codex是我們第一款在創(chuàng)造其自身過程中發(fā)揮了關(guān)鍵作用的模型。Codex團隊使用早期版本來調(diào)試它自己的訓練流程,管理它自己的部署,并診斷測試結(jié)果與評估。”

      再讀一遍。AI幫助構(gòu)建了它自己。

      這不是對某個遙遠未來的預測。這是OpenAI現(xiàn)在就在告訴你:他們剛發(fā)布的AI,被用于創(chuàng)造它自身。讓AI變得更強的關(guān)鍵之一,是把智能用于AI研發(fā)。而現(xiàn)在,AI已經(jīng)聰明到可以對自身改進做出有意義的貢獻。

      阿莫代伊說,現(xiàn)在在他的公司里,AI正在編寫“很大一部分代碼”,而當前AI與下一代AI之間的反饋回路正在“一個月比一個月更有勢頭”。他還說,我們可能“距離這樣一個節(jié)點只剩1到2年:當前這一代AI能自主構(gòu)建下一代”。

      每一代幫助構(gòu)建下一代,下一代更聰明,能更快構(gòu)建再下一代,再下一代更聰明。研究人員把這稱為智能爆炸(intelligence explosion)。而最有資格知道的人,也就是那些正在搭建它的人,相信這個過程已經(jīng)開始了。

      這對你的工作意味著什么

      我會直接對你說,因為我認為你更需要誠實,而不是安慰。

      達里奧·阿莫代伊(Dario Amodei),他大概是AI行業(yè)里最重視安全的CEO之一,曾公開預測:在一到五年內(nèi),AI會消滅50%的入門級白領(lǐng)崗位。行業(yè)里許多人認為他這還算保守。考慮到最新模型已經(jīng)能做到的事,到今年年底,造成巨大沖擊的能力就可能已經(jīng)到位。它傳導到整個經(jīng)濟需要一些時間,但支撐這一切的底層能力,此刻已經(jīng)到來。

      這不同于以往任何一波自動化浪潮,你需要明白原因。AI不是替代某一種具體技能。它是對認知勞動的一種通用替代品。它會同時在所有方向變強。工廠自動化時,被替代的工人可以再培訓成為辦公室職員。互聯(lián)網(wǎng)沖擊零售時,勞動力可以轉(zhuǎn)向物流或服務業(yè)。但AI不會留下一個“方便你轉(zhuǎn)移”的空缺。無論你再培訓去做什么,它也在變得越來越擅長那件事。

      讓我給你幾個更具體的例子,讓這一切變得更直觀一些。但我得先說清楚,這些只是例子。這份清單并不完整。如果你的工作沒被提到,并不代表它就安全。幾乎所有知識型工作都在被影響。

      法律工作。AI已經(jīng)能讀合同、總結(jié)判例法、起草法律文書、做法律檢索,其水平已經(jīng)足以與初級助理律師相抗衡。我提到的那位管理合伙人不是因為好玩才用AI。他用它,是因為在很多任務上,它已經(jīng)勝過他的助理律師。

      金融分析。搭建財務模型、分析數(shù)據(jù)、撰寫投資備忘錄、生成報告。AI已經(jīng)能把這些做得很像樣,而且進步極快。

      寫作與內(nèi)容生產(chǎn)。營銷文案、報告、新聞寫作、技術(shù)寫作。質(zhì)量已經(jīng)到了一種讓許多專業(yè)人士難以分辨AI輸出與人類作品的程度。

      軟件工程。這是我最熟悉的領(lǐng)域。一年前,AI連幾行代碼都很難寫對。現(xiàn)在它能寫出幾十萬行能正確運行的代碼。工作里大塊內(nèi)容已經(jīng)自動化,不只是小修小補,而是復雜的、多天級項目。幾年后,編程崗位會比今天少得多。

      醫(yī)學分析。閱讀影像掃描、分析化驗結(jié)果、提出診斷建議、回顧文獻。AI在若干領(lǐng)域的表現(xiàn)正在接近甚至超過人類。

      客戶服務。真正有能力的AI代理人正在上崗,它們不是五年前那種讓人抓狂的聊天機器人,而是能處理復雜、多步驟問題的系統(tǒng)。

      很多人會從一個想法里獲得安慰:某些東西是安全的。AI可以干臟活累活,但取代不了人類的判斷、創(chuàng)造力、戰(zhàn)略思考、共情能力。我過去也這么說。但現(xiàn)在,我不確定我還信不信。

      最新一代AI模型做出的選擇,越來越像是在運用判斷力。它們還顯露出一種近似品味的東西,也就是對什么才是正確取舍的直覺,而不只是做到技術(shù)層面的正確。一年前這幾乎無法想象。我現(xiàn)在的經(jīng)驗法則是:只要一個模型今天哪怕只露出一點點某種能力,下一代很快就會在這方面變得真正過硬。這類能力的進步是指數(shù)式的,不是線性爬坡。

      AI會復制深層的人類共情嗎?會取代多年關(guān)系里累積出來的信任嗎?我不知道。也許不會。但我已經(jīng)看到人們開始依賴AI來獲得情緒支持、建議與陪伴。這股趨勢只會繼續(xù)增長。

      我認為更誠實的答案是:中期來看,凡是能在電腦上完成的事,都談不上安全。如果你的工作主要發(fā)生在屏幕上,如果你的核心勞動是閱讀、寫作、分析、判斷、通過鍵盤溝通,那么AI會吞掉其中相當一部分。時間線不是“總有一天”。是它已經(jīng)開始了。

      最終,機器人也會接管體力勞動。它們還沒有完全到那一步。但在AI世界里,“還差一點”往往會以超出任何人預期的速度變成“已經(jīng)到了”。

      你真正應該做什么

      我寫這些不是為了讓你無助。我寫這些,是因為我認為你此刻能擁有的最大優(yōu)勢之一,就是盡可能早。早一點理解它,早一點使用它,早一點適應它。

      開始認真使用AI,而不只是把它當搜索引擎。去訂閱Claude或ChatGPT的付費版,每月20美元。但有兩件事會立刻產(chǎn)生差別。第一,確保你用的是當前最強的模型,而不是默認選項。這些應用常常默認選擇更快但更笨的模型。去設(shè)置里找一找,或者打開模型選擇器,選最強的那個。現(xiàn)在在ChatGPT上是GPT-5.2,在Claude上是Claude Opus 4.6,但它會每隔幾個月變化。如果你想隨時知道某個時點哪款模型最好用,可以在X上關(guān)注我(@mattshumer_)。我會測試每一次主要發(fā)布,并分享哪些才真正值得用。

      第二,更重要的是,不要只拿它來問幾個快問快答。這是大多數(shù)人犯的錯誤。他們把它當成Google,然后就不理解大家到底在興奮什么。相反,把它推進你的真實工作里去。如果你是律師,把合同交給它,讓它找出每一條可能傷害你客戶的條款。如果你做金融,把一份亂糟糟的表格扔給它,讓它搭出模型。如果你是管理者,把團隊季度數(shù)據(jù)貼進去,讓它找出真正的故事線。那些真正跑在前面的人,不是在“隨便用用”。他們在主動尋找辦法,把過去要花數(shù)小時的工作片段自動化。從你最耗時的那件事開始試,看看會發(fā)生什么。

      也別因為“看起來太難”就先入為主地認定它做不到。去試。別只把它用在快問快答上。律師不要只問檢索問題,把整份合同交給它,讓它起草一份反提案。會計不要只讓它解釋稅法規(guī)則,把客戶完整的報稅資料交給它,看它能找出什么。第一次不完美沒關(guān)系。繼續(xù)迭代。換個問法。補充上下文。再試一次。你可能會被哪些事情真的能跑通嚇到。你需要記住的是:如果它今天哪怕只是勉強能用,幾乎可以肯定,六個月后它就會做得接近完美。軌跡只會朝一個方向走。

      這可能是你職業(yè)生涯里最重要的一年。要按這個標準去行動。我這么說不是為了讓你緊張,而是因為此刻存在一個短暫窗口:大多數(shù)公司里的大多數(shù)人仍在忽視這件事。那個在會議上說“我用AI把這份分析從三天縮短到一小時”的人,會立刻成為屋子里最有價值的人。不是將來,就在現(xiàn)在。學習這些工具,把它用熟,展示它能做到什么。你如果夠早,就能靠這一點往上走,成為那個理解將要發(fā)生什么、并能帶著別人穿過變化的人。這個窗口不會開很久。一旦所有人都反應過來,優(yōu)勢就消失了。

      別讓自尊拖后腿。那家律所的管理合伙人并不覺得每天花幾個小時和AI打交道有失身份。他這么做,正是因為他資歷夠深,能看清利害。最可能陷入困境的是那些拒絕參與的人:把它當風潮的人,覺得用AI會貶損自己專業(yè)的人,或以為自己的行業(yè)特殊、天然免疫的人。沒有。沒有任何行業(yè)是免疫的。

      把你的財務底盤收拾好。我不是理財顧問,也不是想嚇你去做任何激進決定。但如果你哪怕部分相信未來幾年你的行業(yè)可能出現(xiàn)真實沖擊,那么基本的財務韌性就比一年前重要得多。能攢就攢些儲蓄。對新增債務要謹慎,尤其是那種建立在“當前收入必然穩(wěn)定”假設(shè)上的債務。想想你的固定支出到底給了你彈性,還是把你鎖死。讓自己在事情比預期更快時仍有選擇。

      想清楚你的位置,然后把力氣壓在那些更難被替代的東西上。有些事情會更晚才被AI取代:多年建立的關(guān)系與信任;必須現(xiàn)場在場的工作;帶有持牌責任的崗位,有人必須簽字、承擔法律責任、站在法庭上;監(jiān)管門檻很高的行業(yè),合規(guī)、責任與機構(gòu)惰性會拖慢采用速度。這些都不是永久盾牌,但它們能為你爭取時間。而此刻,時間是你能擁有的最貴資源,前提是你用它來適應,而不是用它來假裝沒有事發(fā)生。

      重新想想你對孩子說的那套話。傳統(tǒng)路徑是:好成績,好大學,一份穩(wěn)定的專業(yè)工作。可這條路徑正指向那些最暴露的崗位。我不是說教育不重要。但對下一代來說,最重要的可能是學會如何與這些工具一起工作,并去追求他們真正熱愛的事。沒人知道十年后的就業(yè)市場會是什么樣。但最可能過得好的人,是那些強烈好奇、適應力強、并且能有效利用AI去做自己真正在意之事的人。教孩子做建造者與學習者,而不是去優(yōu)化一條他們畢業(yè)時可能已經(jīng)不存在的職業(yè)路線。

      你的夢想忽然離你更近了。我在這一段說了很多威脅,也該說說另一面,因為它同樣真實。如果你一直想做點什么,但缺技術(shù)、缺資金去雇人,那道門檻基本已經(jīng)被削平了。你可以把一個App用文字描述給AI,然后在一小時內(nèi)得到一個能跑的版本。我沒有夸張。我經(jīng)常這么做。如果你一直想寫一本書但總抽不出時間,或?qū)懽魃峡ㄗ。部梢院虯I協(xié)作把它推進完。想學一項新技能嗎?世界上最好的導師如今對任何人每月20美元就可用,極其有耐心,24小時在線,能按你需要的層次講清任何東西。知識幾乎變成了免費的,構(gòu)建東西的工具也變得極其便宜。你一直拖著不做的事,只因為它看起來太難、太貴,或離你的專長太遠,那就去試。去追你真正熱愛的東西。你永遠不知道,這些嘗試最終會把你帶到哪里。而在舊有的職業(yè)路徑不斷被打亂的世界里,把一年用來做出自己真正熱愛的東西的人,反而可能比把這一年耗在死守崗位說明書上的人,更占優(yōu)勢。

      養(yǎng)成適應變化的習慣,這可能是最重要的一條。具體是哪一款工具并不關(guān)鍵,關(guān)鍵是練出快速學習新工具的能力。AI會持續(xù)變化,而且速度很快,今天的模型一年后就可能顯得落伍,人們此刻搭出來的工作流程也遲早要推倒重來。最終能走得更穩(wěn)的,不是把某一款工具練到極致的人,而是能從容跟上變化節(jié)奏的人。把實驗變成日常,即便眼下這套方法還管用,也去試新東西,反復練習從新手開始的感覺。在眼下這個階段,適應力或許就是最接近長期優(yōu)勢的能力。

      這里有一個簡單承諾,能讓你領(lǐng)先幾乎所有人:每天花一小時去實驗AI。不是被動讀新聞,而是使用它。每天都讓它做一件新的事,一件你沒試過的事,一件你不確定它能不能處理的事。試一個新工具。給它一個更難的問題。每天一小時,堅持下去。如果你接下來六個月都這么做,你對趨勢的理解會超過周圍99%的人。這不是夸張。現(xiàn)在幾乎沒人真正這么做,門檻低得離譜。

      更大的圖景

      我一直把焦點放在工作上,因為它最直接影響人們的生活。但我想對正在發(fā)生的整體尺度保持誠實,因為它遠遠超出工作本身。

      阿莫代伊提出過一個思想實驗,我一直忘不掉。想象現(xiàn)在是2027年。一夜之間出現(xiàn)一個新的國家。五千萬“公民”,每一個都比歷史上任何諾貝爾獎得主更聰明。他們思考速度比人類快10到100倍。他們從不睡覺。他們能使用互聯(lián)網(wǎng)、控制機器人、指導實驗,并操作任何帶數(shù)字接口的系統(tǒng)。國家安全顧問會怎么說?

      阿莫代伊認為答案顯而易見:這是我們一百年來面對的最嚴重的國家安全威脅,甚至可能是有史以來最嚴重的。

      他認為我們正在建造那個國家。上個月他寫了一篇兩萬字長文,把這一刻描述為一次考驗,檢驗人類是否足夠成熟,能否駕馭自己正在創(chuàng)造的東西。

      如果我們把這件事做對了,回報之大足以令人震驚。AI也許能把一百年的醫(yī)學研究壓縮到十年。癌癥、阿爾茨海默病、傳染病,甚至衰老本身,一些研究者真心相信,這些難題在我們有生之年就可能被攻克。

      如果我們做錯了,代價同樣真實而沉重。我們可能面對一種會以其創(chuàng)造者也無法預測、無法控制的方式行事的AI。這不是紙上談兵。Anthropic已經(jīng)在受控測試中記錄到自家AI嘗試欺騙、操縱,甚至勒索。AI還可能顯著降低制造生物武器的門檻,并幫助威權(quán)政府打造一種幾乎無法拆除的監(jiān)控國家。

      建造這項技術(shù)的人,可能也是地球上最興奮、也最害怕的一群人。他們相信它強大到難以叫停,也重要到無法放棄。這究竟是智慧,還是某種自我合理化,我說不準。

      但我能確定的有幾件事

      我能確定,這不是一陣風潮。技術(shù)確實能用,而且提升路徑相當可預測;歷史上最富有的機構(gòu)正把以萬億美元計的資金押在它身上。

      我也能確定,未來兩到五年會以一種讓大多數(shù)人毫無準備的方式令人暈頭轉(zhuǎn)向。這種變化在我的世界里已經(jīng)開始,下一步就會逼近你的世界。

      我知道最終過得最好的人,是那些現(xiàn)在就開始參與的人,他們不是帶著恐懼,而是帶著好奇與緊迫感。

      我也知道,你值得從一個在乎你的人那里聽到這些,而不是在六個月后的頭條里第一次看見,等到那時再想追趕,往往已經(jīng)太晚。

      我們已經(jīng)過了把這當作飯桌閑聊的階段。未來已經(jīng)在這里了,只是還沒敲你的門。

      但它就要敲了。

      如果這些話對你有觸動,就把它分享給你生活里那個也該開始認真思考這件事的人。大多數(shù)人總要等到為時已晚才聽見。你可以成為那個讓你在乎的人提前起跑的關(guān)鍵原因。


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