十年后，当人们蓦然回首2025年时，或许会感慨：就是在这一年的伊始，时代的潘多拉魔盒悄然被打开。
先是宇树科技的机器人在春晚上惊艳亮相，紧接着，被称作“国运级”的国产AI大模型DeepSeek 横空诞生。很快，DeepSeek 就被应用到了深圳的政务系统——福田区上线70名“AI 数智硅基员工”，公文处理效率提升90%，准确率更是高达95%以上。
在随后召开的民营企业座谈会上，除了任正非、雷军、马云等一众商业“老前辈”一如既往地出席了以外，诸如王兴兴、梁文峰、陈天石等科技与文化领域的“新生代”也开始陆续上桌。
我们不仅低估了AI发展的速度，似乎也错判了它所影响到的深度与广度。现如今，人们不得不承认旧时代的叙事开始瓦解，世界就此进入一个全新的周期。
于是一群人在焦虑中投身AI学习的浪潮中生怕被淘汰，结果在不经意间主动伸向镰刀被割了韭菜；另一群人则依然在质疑并反对AI应用到的具体场景，即便无人驾驶的出租车早已遍布了西雅图的大街小巷。
当然，在社会生产工具迭代史上，人类也从未停止过这样的“恐新”。
回望十九世纪初，处于第一次工业革命浪潮中的英国，机器生产正日益取代手工劳作，曼彻斯特的“卢德分子”在夜色掩护下潜入工厂砸毁了织袜机，那是彼时工人阶级在工业化进程中自身困境以及对社会变革恐惧的一种极端反抗。
但即便如此，也没有人能够阻止技术的进步与社会的向新，卢德运动最终以失败谢幕。
如此看来，现如今身处AI变革中的普通人，拥有正确的认知，或许是比掌握某项具体的AI技能更为重要的事。
AI很厉害，但不必过于焦虑
在1936年上映的电影《摩登时代》里，工业流水线上的卓别林就告诉过后来人：
当拧螺丝的动作被机器精准复刻时，工人势必会沦为流水线上的冗余配件。
起初，人们也误以为AI只会取代蓝领人群接管那些简单的重复性劳动，比如去年在武汉街头出现的无人驾驶“萝卜快跑”，以及今年在杭州、长沙等城市的加油站为汽车加油的智能机器人。
但事实上，AI能够完成的事情远不止此。即便是在黄金赛道上拿着高薪的白领程序员，也同样难逃被挑战的命运：大家曾经引以为傲的“技术护城河”，恰好也是AI最易攻破的阵地。
有数据研究显示：用DeepSeek自动生成的Python代码，错误率要远低于人类一个入行三年的程序员。
因此，真正的技术革新从来都不会只是影响某一个群体，而是会无差别地作用到每个人的身上。
所以当下个体首要应该做的，就是正视AI的力量。普通人不需要完全理解技术的细枝末节，但需要适应其所带来的各种变化。在日常的生活和工作中，去尝试使用这些工具，比如用AI来总结文档、写周报、做PPT，处理80%的基础性工作，目的是把自己从这些事务上解放出来，用省下的时间去做剩余20%的创造性思考。
与此同时，我也认为普通人没有必要为此过于焦虑。因为事物的发展总是螺旋性上升，并非一蹴而就，每一次工业革命的时间都花了大几十年，这中间仍然会不断地迸发出新的产业机会。
还记得20多年前，计算机刚刚普及的时候，年轻人也曾着急忙慌地去学打字、背五笔输入法字根，这多少跟现在去学习如何向AI提问有几分相似。但回过头去看，似乎用处又并没有想象中的那么大。
我想无论是智能手机还是AI机器人，好的科技一定是让普通人都能够轻松上手。遥想18世纪，那些不会操作蒸汽机的农民，后来也成为了第一代产业工人。
至于说那些想要借着AI吃到红利的人，比如按照网上教你的用AI批量生成视频做网红，那就是另外一件事了。还是那句话，你要谨慎甄别那个贩卖焦虑和卖铲子的是不是同一个人。
AI时代没有一劳永逸
AI时代，一切的变化都非常之快，执着于追求过去某种所谓的稳定生活或许不再现实。
最近有新闻报道称，除了深圳以外，北京、广州、南京、苏州、赣州等城市目前也都在陆续将DeepSeek接入政务系统，这就意味着客服性质的岗位将首当其冲受到冲击。
在过去很长一段时间里，我们都已经习惯了依赖某条路径或某个系统，孜孜不倦地追求着铁饭碗的稳定。这种躺在“功劳簿”上一劳永逸的行为，本质上是一种陋习，却又被奉为了真理。
那么接下来，我们每个人可能都需要重新拾起应对不确定性的能力。当然，对于那些一直在海里扑腾的人而言，这样的风浪或许早已司空见惯。
但对那些长期依赖系统生活的人，如果岁数再大一点，恐怕将会是一个不小的挑战。
很多时候，我们总是自信地认为这种事情不可能会落到自己的头上。但想想30 年前的那次重要改革，虽然让很多人失去了工作，但却也成就了中国经济的腾飞。
这让我想起了电影《哪吒2》中，我最喜欢的角色申公豹说过的一句经典台词：
我单枪匹马走到现在，任何人都不是我的靠山。苦我吃了，委屈我咽了，伤痕累累走到现在，流言蜚语又能奈我何？
是的，任何人或者系统都不会是我们的靠山，大家只能靠自力更生变得强大。
别再用旧地图寻找新大陆
正如大家当下所看到的，单论知识储量级与迭代速度，人脑和AI 并没有可比性。家长们疯狂内卷“少儿编程”，但Python从入门到过时可能只需要3年。
我们现阶段培养孩子学习的那些很具体的技能，可以预见的是有90%在未来都会被淘汰。旧地图找不到新大陆，AI 已经掀翻了牌桌，我们就不能执着于寻找标准答案。
我一直有一个观点：无论是自我职业规划还是培养下一代，都没必要非得死磕“应试”这一条路，因为这条路上本身就只有极少数人才能拿到结果。
养孩子和种庄稼一样，要因地制宜。学习是有天赋的，尤其是数理化这些能够推动世界产生非意识形态改变的学科，你和天才之间的距离，是一种吃多少苦都难以弥补的差距。
而这种天赋也是达尔文留给普通人翻身的悲悯，因为天才也可能会出生在最底层的家庭。而那种给没天赋的娃强加补课，孩子痛苦不说，反倒埋没了真正的天赋型选手。
因此，与其把孩子培养成一个世俗意义上“成功”的人（这本身也充满了不确定性），不如引导孩子成为一个能自力更生、在任何环境下都有能力幸福的人。
这就又回归到了我们教育体系中常常被忽视掉的“通识教育”（General Education）——旨在培养学生全面发展，提升思想道德水平、文化素养、社会责任感和创新能力，从而适应社会的多样化需求，帮助实现个人的终身发展。通识教育所涵盖的人文艺术、道德伦理、文化社科等课程，恰恰是AI所不擅长的领域。
还记得1930年，经济学家凯恩斯就曾预言“2030年，人类每周只需工作15小时”。他预判了技术进步的速度，却低估了人类发明新需求的能力——我们永远会在吃饱穿暖后，继续追问美、意义与爱。而这也是硅基生物与碳基生物最本质的区别。