2023年 ChatGPT 引爆全球，2025年 DeepSeek 横空出世，吸引了很多国人的注意力 —— 这场 AI 革命已持续两年零四个月。但是对于大部分人包括我自己而言，如果用一个词来形容我的心理状态，那就是——“干着急”。面对AI的迅猛发展，我们既兴奋又无从下手，大多数人却陷入“技术焦虑悖论”：既恐惧被淘汰，又找不到破局路径。
我们这一代人，从互联网诞生到现在，并没有在任何一场科技（技术）的更新换代中，被显性地淘汰或落后于人，我们这代人似乎总在“被动上车”。不管科技应用如何层出不穷，我们总能最终都用上一款“历经角逐”并最后“尘埃落定”的应用。不管是20年前的互联网到移动互联网，还是今天暂露头角的AI 大模型应用，不管是十多年前的淘宝、微信、移动支付，还是今天占据人们大部分娱乐生活的抖音、小红书… 我们每个人最终都参与其中，我们每天对这些熟悉得不能再熟悉，我们从来不觉得自己落后于人。在前段时间，由于 Tiktok 短暂封禁，一大批外国互联网 “难民” 涌入小红书，大部分人心里被社媒渲染的 “自豪感” 不断叠加达到了顶峰。
而对于那些曾经和当前 AI 一样，被冠上下一个纪元的风口标签—— 如 VR/AR 、区块链与加密货币、共享经济、无人驾驶、元宇宙等，除了增长放缓、项目多数停滞，甚至几乎很难再捕捉它们的身影，普罗大众更是与其相距甚远。 2016 年 VR 元年到 2021 年元宇宙狂欢，每个风口都遵循相似轨迹：资本爆炒（Meta 为元宇宙亏损超 200 亿美元）→技术瓶颈（VR 设备眩晕率超 40%）→需求伪命题（共享办公退租率达 35%）→泡沫破裂。
而最要命的是，不管是这些“昙花一现”的概念风口，还是当前的AI ，似乎都将人类困在互联网应用的一亩三分地，人类依然被困在疲惫不堪的身体中和倦怠浮躁的灵魂里，疲于奔命。AI 的出现，让我们更加焦虑，更加无所适从。
当然也有人在其中借到了“势”：去年“中国 AI 之父”李一舟在赚了几千万后被人深挖群嘲，今年类似的 AI 大模型课程更加层出不穷，甚至前段时间 清华大学一个课题组出品了一份《DeepSeek:从入门到精通》的 公开PPT ，也在淘宝上被几十个店家标价几块钱卖出成千上万份；在抖音小红书这类社媒平台，自媒体博主对 Deepseak 这个热门话题的持续炒作，也为他们的账号带去非常可观的流量和点赞评论互动，如果再稍微附带一点“价值”，涨粉也是非常可观。
“管他 AI 大模型会不会最终改变世界，先赚它一波再说。”——也许这才是认清这个现实世界。
这种“赚快钱”心态，本质上是对技术不确定性的应激反应。当技术颠覆速度超过认知迭代速度时，人类会本能地抓住眼前的稻草。
铺垫了这么多，很难不让人怀疑，我是在唱衰 AI 的发展。实际上，我认为 AI 会和当初的淘宝一样，改变人们购物的习惯，但同时也改变人们做生意的方式，而且会不仅限于此。AI 革命的不同在于，它正在重构人类认知的底层逻辑。问题是，在 AI 的发展到最终各类应用落地的进程中，我们会“坐享其成”地被挤进了前者，还是主动跨入后面更广阔的世界？
历史证明，真正的赢家往往是那些在泡沫中构建长期价值的人。就目前 AI 的能力，我们每个人都可以通过练习，尝试成为一个“超级个体”。AI 最终会发展成什么样的形态尤为可知，现在一切才刚开始，我无法得知未来我们会如何和 AI 共生。我自己还在不断实践中，有4点我觉得非常重要，能帮助我们成为“超级个体”的前置条件。
第一，通识教育越来越重要。
我记得在多年前上大学的第一学期，院系的领导就亲自给我们上通识教育的专题课，强调通识教育的重要性、和专业课程的区别以及如何进行通识教育。当时觉得这门课“泛泛而谈”，是大而空的理论，不得其解。十多年后的今天，通识教育的意义像个回旋镖，重新击中了我。了解不同学科、专业的基本概念、组成部分和相互关联，快速掌握核心知识，对解决相应的问题非常重要。很多时候，掌握了基本概念和逻辑，就能准确地去提出问题，并从纷杂的结果中理清思路。
我记得在10多年前，我自学编程的时候，一开始觉得简单，后面渐渐遇到瓶颈，遇到一些自己无法解决的问题，当时解决编程问题的途径准确地说只有两条：一是从搜索引擎上搜索问题寻找答案；二是在国内外技术论坛里寻找同类问题或提出问题，等待解答。大多时候的确能摸索出问题的答案，但并不是每每都奏效。最终导致了自己很多方面学艺不精，甚至很多时候因为“拦路虎”而中途放弃，这也是编程学习领域有名的“从入门到放弃”现象，我想对于各行各业都这样吧——因为无法解决遇到的问题，最终半途而废。
ChatGPT 横空出世不久，我就尝试通过各种方式去付费使用。我在 ChatGPT 的提问窗口提出了各种各样的问题，试图探寻 AI 能力的边界。两年前，它在生成大段文本内容时，让我看到它的一本正经，也意识到背后的信息准确性缺失和逻辑层次维度单一。但他却很轻易地解决了我提出来的一个个不大不小的编程代码方面的问题，而这一个个问题，却真实地在完美复刻多年前我自学编程时遇到的一个个无疾而终而又黯然神伤的场景。
多年前，我不断探索并了解自己能力的边界；多年后，我喜极而泣。
借由 AI 不断赋能，我们能快速学习任何一门你感兴趣的学科，掌握这门学科接近80%以上的知识，并形成自己的知识体系。我们的能力和如今的 AI 一样，是在不断跨界、跨学科的融合过程中，产生真正的生产力。
第二，打造作品的能力。
每个立志想要成为 “超级个体” 的人，都应该打造出自己的作品。作品意识是个体觉醒的标志，我们开始深深地意识到，纸上得来终觉浅，打造作品才是真正考验知识和能力的试金石。就拿抖音之类短视频来说，我们沉浸在各种各样的视频内容中，习以为常，却不知道背后的视频作者，为了流量、互动和数据，所作出的巨大努力——每个让人驻足的短视频，都是一个个有着完善创作思路和制作流程的作品。我们每个人每分钟大脑里都可能闪现很多个想法，但是 Idea is Cheap! —— 难的不是想法，难的是如何呈现这个想法，并且让观众愿意投注注意力。我们想要打造有价值的作品，也需要不断的琢磨。
第三，做事情的方式。
基于打造作品的最终产出要求，每个人都形成了自己做事情的方式。我们需要不断学习掌握新的工具，实际上就是在学习做事情的正确方式。新的工具，代表了更新的技术迭代和更高的生产力。我们需要了解这件事的两个维度：第一，工具是基于需求而产生的，它本身就是一个独立存在的作品（产品），有着其独立的理念存在。我们学习掌握工具，实际是在将它的产品理念和现实需求结合碰撞，来形成自己做事情的方式，最终产出自己的作品。第二，掌握工具的使用简单，拿一个软件产品来说，大多时候我们能很快掌握一个软件的基本操作，但如何创作好的作品和成果是难的，需要审美能力和不断的试炼。就好比我经常说，懂得讲故事的人比懂得使用高级视频剪辑工具的人更容易做出好的视频作品。
工具的诞生，集合了开发者的理念和智慧；工具的使用，需要创作者的理念和智慧。最终，我们都是在不断理解别人的理念之上，学着开出自己理念的花朵与果实。
研究工具，使用工具，最终形成自己不断完善的工作流——也就是我们自己做事情的方式。
第四，持续输入。
智能 AI 势不可挡，但其生成的内容在不断污染整个互联网世界；同时对于很多人，直接给出答案的方式，也让本就不多的独立思考和质疑的能力日益衰退。在过去的十多年里，我们经常提到“搜商”：一个人的学习能力或工作能力，和他在搜索引擎上提问题、获取资源信息再进行整合的能力水平息息相关。如今我们在短视频内容和AI 快速生成答案的双重夹击下，在信息茧房里被越裹越紧，直到失去思考和行动的能力。寻找强大有生命力的输入源非常重要和迫切，这也是为什么我时隔多年，重新开始写文章的原因——想成为你固定的输入源之一，同时也反过来推动我自己，要不断输入，并进行思考整合，输出文字“作品”。
以上是我总结的四点，希望能给你一些启发。AI时代充满机遇，通过通识教育、创作、工具使用和持续学习，每个人都可以成为“超级个体”。而这些都离不开热爱，热爱本身无需多言，它在我们每个人的血液和基因里流动。
我常想起徐光启与利玛窦合译《几何原本》的夜晚，那个没有 AI 的时代，两位智者用鹅毛笔完成的东西方认知融合，恰是今天我们需要的进化密码。当算法正在解构人性的边界，或许真正的超级个体，应该是在数字洪流中重建人文坐标的摆渡人——既懂得与 AI 共舞的算法，又葆有触碰星空时的手温。
