DeepSeek時代的生存指南

（圖/《摩登時代》）

十年后，當人們驀然回首2025年時，或許會感慨：就是在這一年的伊始，時代的潘多拉魔盒悄然被打開。

先是宇樹科技的機器人在春晚上驚艷亮相，緊接著，被稱作「國運級」的國產AI大模型DeepSeek 橫空誕生。很快，DeepSeek 就被應用到了深圳的政務系統——福田區上線70名「AI 數智硅基員工」，公文處理效率提升90%，準確率更是高達95%以上。

在隨后召開的民營企業座談會上，除了任正非、雷軍、馬云等一眾商業「老前輩」一如既往地出席了以外，諸如王興興、梁文峰、陳天石等科技與文化領域的「新生代」也開始陸續上桌。

我們不僅低估了AI發展的速度，似乎也錯判了它所影響到的深度與廣度。現如今，人們不得不承認舊時代的敘事開始瓦解，世界就此進入一個全新的周期。

于是一群人在焦慮中投身AI學習的浪潮中生怕被淘汰，結果在不經意間主動伸向鐮刀被割了韭菜；另一群人則依然在質疑并反對AI應用到的具體場景，即便無人駕駛的出租車 早已遍布了西雅圖的大街小巷。

當然，在社會生產工具迭代史上，人類也從未停止過這樣的「恐新」。

回望十九世紀初，處于第一次工業革命浪潮中的英國，機器生產正日益取代手工勞作，曼徹斯特的「盧德分子」在夜色掩護下潛入工廠砸毀了織襪機，那是彼時工人階級在工業化進程中自身困境以及對社會變革恐懼的一種極端反抗。

但即便如此，也沒有人能夠阻止技術的進步與社會的向新，盧德運動最終以失敗謝幕。

如此看來，現如今 身處AI變革中的普通人，擁有正確的認知，或許是比掌握某項具體的AI技能更為重要的事。

|01 AI很厲害，但不必過于焦慮

在1936年上映的電影《摩登時代》里，工業流水線上的卓別林就告訴過后來人：

當擰螺絲的動作被機器精準復刻時，工人勢必會淪為流水線上的冗余配件。

起初，人們也誤以為AI只會取代藍領人群接管那些簡單的重復性勞動，比如去年在武漢街頭出現的無人駕駛「蘿卜快跑」，以及今年在杭州、長沙等城市的加油站為汽車加油的智能機器人。

但事實上，AI能夠完成的事情遠不止此。即便是在黃金賽道上拿著高薪的白領程序員，也同樣難逃被挑戰的命運：大家曾經引以為傲的「技術護城河」，恰好也是AI最易攻破的陣地。

有數據研究顯示：用Deep Seek自動生成的Python代碼，錯誤率要遠低于人類一個入行三年的程序員。

因此，真正的技術革新從來都不會只是影響某一個群體，而是會無差別地作用到每個人的身上。

所以當下個體首要應該做的，就是正視AI的力量。普通人不需要完全理解技術的細枝末節，但需要適應其所帶來的各種變化。在日常的生活和工作中，去嘗試使用這些工具，比如用AI來總結文檔、寫周報、做PPT，處理80%的基礎性工作，目的是把自己從這些事務上解放出來，用省下的時間去做剩余20%的創造性思考。

與此同時，我也認為普通人沒有必要為此過于焦慮。因為事物的發展總是螺旋形上升，并非一蹴而就，每一次工業革命的時間都花了大幾十年，這中間仍然會不斷地迸發出新的產業機會。

還記得20多年前，計算機剛剛普及的時候，年輕人也曾著急忙慌地去學打字、背五筆輸入法字根，這多少跟現在去學習如何向AI提問有幾分相似。但回過頭去看，似乎用處又并沒有想象中的那么大。

我想無論是智能手機還是AI機器人，好的科技一定是讓普通人都能夠輕松上手。遙想 18世紀，那些不會操作蒸汽機的農民，后來也成為了第一代產業工人。

至于說那些想要借著AI吃到紅利的人，比如按照網上教你的用AI批量生成視頻做網紅，那就是另外一件事了。還是那句話，你要謹慎甄別那個販賣焦慮和賣鏟子的是不是同一個人。

|02AI時代沒有一勞永逸

AI時代，一切的變化都非常之快，執著于追求過去某種所謂的穩定生活或許不再現實。

最近有新聞報道稱，除了深圳以外，北京、廣州、南京、蘇州、贛州等城市目前也都在陸續將DeepSeek接入政務系統，這就意味著公務員體系中客服性質的崗位將首當其沖受到沖擊，以后說不定能把人的編制就直接給到AI。

這個結果一方面是源于科技的進步，另一方面也是因為當下的經濟形勢難以支撐一個如此龐大的系統。

雖然最近召開了民營 企業座談會 ，這種積極的信號的確令人振奮。但眾所周知，一個國家或系統的經濟發展，并非僅靠一兩個會議或政策就能解決。

而在過去很長一段時間里，我們都已經習慣了依賴某條路徑或某個系統，孜孜不倦地追求著鐵飯碗的穩定。這種躺在「功勞簿」上一勞永逸的行為，本質上是一種陋習，卻又被奉為了真理。

那么接下來，我們每個人可能都需要重新拾起應對不確定性的能力。當然，對于那些一直在海里撲騰的人而言，這樣的風浪或許早已司空見慣。

但對那些長期依賴系統生活在岸上的人，如果歲數再大一點，恐怕將會是一個不小的挑戰。

很多時候，我們總是自信地認為這種事情不可能會落到自己的頭上。但想想30 年前的那次重要改革，雖然讓很多人失去了工作，但卻也成就了中國經濟的騰飛。

這讓我想起了電影《哪吒2》中，我最喜歡的角色申公豹說過的一句經典臺詞：

我單槍匹馬走到現在，任何人都不是我的靠山?？辔页粤耍已柿?，傷痕累累走到現在，流言蜚語又能奈我何？

是的，任何人或者系統都不會是我們的靠山，大家只能靠自力更生變得強大。

|03別再用舊地圖尋找新大陸

正如大家當下所看到的，單論知識儲量級與迭代速度，人腦和AI 并沒有可比性。家長們瘋狂內卷「少兒編程」，但Python從入門到過時可能只需要3年。

我們現階段培養孩子學習的那些很具體的技能，可以預見的是有90%在未來都會被淘汰。舊地圖找不到新大陸，AI 已經掀翻了牌桌，我們就不能執著于尋找標準答案。

我一直有一個觀點：無論是自我職業規劃還是培養下一代，都沒必要非得死磕「應試」這一條路，因為這條路上本身就只有極少數人才能拿到結果。

養孩子和種莊稼一樣，要因地制宜。學習是有天賦的，尤其是數理化這些能夠推動世界產生非意識形態改變的學科，你和天才之間的距離，是一種吃多少苦都難以彌補的差距。

而這種天賦也是達爾文留給普通人翻身的悲憫，因為天才也可能會出生在最底層的家庭。而那種給沒天賦的娃強加補課，孩子痛苦不說，反倒埋沒了真正的天賦型選手。這也是過去國家在教育上吃過的虧，清北生在科技創新上的折戟率太高。

我們的教育體系，根本不愁培養不出會標準答案的社會標件，而這一點AI比人類做得更好。

因此，與其把孩子培養成一個世俗意義上「成功」的人

（這本身也充滿了不確定性）

這就又回歸到了我們教育體系中常常被忽視掉的「通識教育」

（General Education）

還記得1930年，經濟學家凱恩斯就曾預言「2030年，人類每周只需工作15小時」。他預判了技術進步的速度，卻低估了人類發明新需求的能力——我們永遠會在吃飽穿暖后，繼續追問美、意義與愛。而這也是硅基生物與碳基生物最本質的區別。

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