文｜數(shù)智前線，作者 | 趙艷秋 王眾，編輯｜?；?/p>
春節(jié)開(kāi)工第一周，我朋友圈的風(fēng)向變了，畫風(fēng)突然很“硬核”： 有人在分享Openclaw的部署心得，各個(gè)群里在討論Token的消耗速度，一些從未寫過(guò)一行代碼的朋友，發(fā)來(lái)了自己用AI編程做的小工具。AI正加速?gòu)拈_(kāi)發(fā)者轉(zhuǎn)向普通人，包括沒(méi)有技術(shù)背景的人。
我問(wèn)了身邊很多朋友：“你現(xiàn)在怎么用AI？” 答案出奇一致：用得比一年前深多了，但也累多了。一年前，大家以為AI可以替我們寫報(bào)告、設(shè)計(jì)海報(bào)、分析數(shù)據(jù)，是我們的減負(fù)神器；如今，大家發(fā)覺(jué)，它確實(shí)能幫我們跨越專業(yè)壁壘去編程、去搞量化交易，但代價(jià)是——你必須追得上晝夜不停的技術(shù)迭代，必須駕馭更多工具，必須忍受與它磨合中的腦力和心力。
AI沒(méi)能讓我們更輕松。它是在讓我們“更累”的狀態(tài)下，壓榨出自己的潛能，去觸碰以前想都不敢想的天花板。
我們認(rèn)真聊了五位“痛并快樂(lè)著”的普通人。他們都不是程序員，也沒(méi)有AI從業(yè)背景，但在AI的大浪中，摸著石頭過(guò)河，沒(méi)人可能退回岸上。AI時(shí)代，唯一的出路，或許就是一路向前，與AI一起，進(jìn)化成更強(qiáng)的物種。
01 我在大廠用AI乘風(fēng)破浪， 自己也變成了“老板的AI”
2024年底，40歲的人力資源總監(jiān)關(guān)越做了一個(gè)大膽決定：離開(kāi)正處于轉(zhuǎn)型期的傳統(tǒng)龍頭企業(yè)，通過(guò)獵頭，一頭扎進(jìn)節(jié)奏飛快的科技大廠。
40歲轉(zhuǎn)身科技賽道，聽(tīng)起來(lái)像是頂著天花板逆行，但關(guān)越不僅平穩(wěn)落地，還如魚得水。這離不開(kāi)他多年的積累，也得益于他對(duì)新事物的敏銳和擁抱——早在2023年大模型興起，他就自費(fèi)報(bào)班學(xué)習(xí)，并要求團(tuán)隊(duì)率先在文檔處理中應(yīng)用AI。
即便早有心理準(zhǔn)備，新東家的AI環(huán)境還是讓他大開(kāi)眼界：從OA系統(tǒng)、辦公文檔到招聘面試，AI已滲透各環(huán)節(jié)，員工可免費(fèi)調(diào)用各種頂尖大模型。
招聘是企業(yè)中與AI結(jié)合最早的崗位環(huán)節(jié)之一。尤其在校招季，AI輔助的簡(jiǎn)歷篩選和人才匹配已大批量應(yīng)用，部分公司初面的AI接管率已高達(dá)75%。關(guān)越的招聘工作中，AI也已全程介入。尤其一場(chǎng)面試剛結(jié)束后，AI就會(huì)立刻生成分析評(píng)估報(bào)告，供他參考，提供有價(jià)值的輔助。
但關(guān)越也發(fā)現(xiàn)在與AI的協(xié)作中，“人”是不可替代的。“AI更多考察的，是對(duì)方回答過(guò)程中的專業(yè)性。而面試者的語(yǔ)氣、語(yǔ)態(tài)、性格特征這些對(duì)人性的洞察，AI目前還讀不出來(lái)。”
每次面試仍是一場(chǎng)高強(qiáng)度腦力聚焦。他不僅要判斷一個(gè)人的專業(yè)能力，更要觀察對(duì)方的能量場(chǎng)高低、溝通成本、邊界感和協(xié)同能力，這些關(guān)鍵的“軟性素質(zhì)”目前仍只能靠人的經(jīng)驗(yàn)去判斷。他也尤其關(guān)注對(duì)方的表達(dá)能力。“在大廠，專業(yè)能力能發(fā)揮70%就已經(jīng)很牛了，多數(shù)人只能發(fā)揮四五成，剩下拼的全是溝通與協(xié)同——這恰恰也是AI的盲區(qū)。”
有趣的是，現(xiàn)在面試中關(guān)越也要與AI“博弈”。部分候選人外掛了AI，關(guān)越要在面試中關(guān)注對(duì)方的眼神，看他是不是在瞄屏幕上的提示詞。為了反作弊，他的策略也越來(lái)越犀利：盡量不問(wèn)開(kāi)放性問(wèn)題，直接挖與個(gè)人相關(guān)的真實(shí)業(yè)務(wù)經(jīng)歷。這些是AI“編”不出來(lái)的。
AI會(huì)大規(guī)模替代人嗎？關(guān)越有個(gè)銳利的觀察：這取決于老板對(duì)工作"顆粒度"的要求。 傳統(tǒng)企業(yè)老板習(xí)慣"雕花"式人工服務(wù)，仍需大量人力；而效率成本優(yōu)先的老板，會(huì)主動(dòng)降低精細(xì)度要求，倒逼員工自己用AI解決。
然而在同一棟大樓的另一個(gè)團(tuán)隊(duì)，前媒體人馮薇感受到的，是截然不同的一面。
剛?cè)肼殻墓P出眾的馮薇接到一個(gè)“看似荒唐”的任務(wù)：5天內(nèi)寫出幾十位優(yōu)秀員工的故事。馮薇察覺(jué)到，這類稿件與媒體的要求很不同，主要傳遞企業(yè)價(jià)值觀，有固定的“八股”模板，領(lǐng)導(dǎo)偏愛(ài)渲染和金句。這恰好是AI擅長(zhǎng)的。她觀察AI生成的文字略帶夸張，容易吐出一些金句。“如果沒(méi)有AI，我絕對(duì)會(huì)崩潰。”她把素材喂給大模型，迅速生成符合企業(yè)審美的文章。
但任務(wù)完成得更快，馮薇卻沒(méi)有早下班，工作的KPI反而更重了。
以前可能幾個(gè)人干的活，現(xiàn)在全壓給她一個(gè)人。本來(lái)該設(shè)計(jì)師干的海報(bào)，現(xiàn)在變成了她用AI提Idea、做Demo。更要命的是一種更深的異化感：“很多時(shí)候，我覺(jué)得自己變成了老板的AI。老板下一句指令，我轉(zhuǎn)身輸入給大模型；老板反饋，我再用AI調(diào)優(yōu)，反復(fù)調(diào)教AI的工作量也不小。感覺(jué)自己更‘牛馬’了。”
這種疲憊，不僅是體力上的，也是一種被工具化的疲勞感。
在大廠，AI為你提效、擋住重復(fù)勞動(dòng)的苦役、彌補(bǔ)短板，但也抬高了生存底線。工具抹平了基礎(chǔ)技能差異，現(xiàn)在能倚仗的，只剩下那些最古老的東西：對(duì)人性的洞察，對(duì)未知的擁抱，以及能保持獨(dú)立思考的腦子。
02 崩就崩吧，一位中年女性和AI死磕的這一年
這個(gè)春節(jié)，夏寧沒(méi)有走親訪友。她把自己關(guān)在家里，繼續(xù)死磕一件事：用AI處理服裝設(shè)計(jì)。
夏寧原本在傳統(tǒng)能源企業(yè)做市場(chǎng)，近幾年處于人生十字路口：中年、女性、沒(méi)有強(qiáng)悍資源，在這個(gè)行業(yè)中的處境，就像電影《逆行人生》刻畫的，職場(chǎng)“斷崖”近在眼前。2025年，她辭職，從一線城市搬回省會(huì)老家，把賭注押在朝陽(yáng)的AI上。雖然不是技術(shù)出身，“但大家都是一個(gè)腦袋，人家能學(xué)，我也能摸一摸”。
第一次押注并不順利。她非常熱愛(ài)原創(chuàng)，試過(guò)用海內(nèi)外各大AI工具做短視頻，但現(xiàn)實(shí)中很快“碰壁”：AIGC通用工具還滿足不了專業(yè)級(jí)要求，而且她缺乏對(duì)接市場(chǎng)的資源。試錯(cuò)之后，她做了兩個(gè)決定：緊貼市場(chǎng)，盡可能往底層技術(shù)下探。
秋天，她陸續(xù)接到真實(shí)需求，其中一個(gè)是用AI將爆款服裝拆解為模板布料，供設(shè)計(jì)師二次創(chuàng)作。為此，她開(kāi)始全心鉆研開(kāi)源平臺(tái)ComfyUI。這個(gè)平臺(tái)可自定義工作流，達(dá)到更復(fù)雜精準(zhǔn)的生成控制，實(shí)現(xiàn)更專業(yè)的需求。但問(wèn)題來(lái)了，當(dāng)下AI生態(tài)還極不完善，沒(méi)有適配她顯卡的現(xiàn)成安裝包，她必須從Github下載源碼，自己搭建底層架構(gòu)。
被迫成了架構(gòu)師，這件事幾乎沒(méi)人支持她。有人說(shuō)“你犯得著嗎”，有人說(shuō)“寫代碼是00后和程序員的事，你‘一把年紀(jì)’干嘛去干這個(gè)”。身邊沒(méi)有技術(shù)大牛，AI成了她唯一的導(dǎo)師和戰(zhàn)友。搭建過(guò)程也較為破折，系統(tǒng)會(huì)經(jīng)常報(bào)錯(cuò)，幾次，她按照AI建議改錯(cuò)了代碼，系統(tǒng)直接崩了。
但在最初的難過(guò)和挫敗感后，她決定推倒重來(lái)。“崩就崩吧，哪出問(wèn)題就解決哪。”這個(gè)過(guò)程中，她沒(méi)有尋求周邊認(rèn)同，“因?yàn)橹挥形易约呵宄?，這些問(wèn)題是必須要解決的——底層架構(gòu)搭得扎實(shí)，上面的應(yīng)用才能跑通、跑得更好。”她認(rèn)為，現(xiàn)在快餐文化嚴(yán)重，大家都愿意吃喂到嘴邊的，不愿意去扎根技術(shù)。”你去解釋，很多人也不太能理解。“
幾個(gè)月下來(lái)，她最大的變化是“膽子變大了”——大到敢直接改源碼。她不只是照著AI的指令改代碼，還能自己找出源碼里的bug，在AI的幫助下修改跑通。再后來(lái)，她學(xué)會(huì)了用Python寫代碼。她搭建了自己較滿意的架構(gòu)，與朋友分享自己的喜悅，“現(xiàn)在底層如果出了問(wèn)題，我大概能判斷出一二三。”
當(dāng)朋友表示自己也想學(xué)，但如果賺不到錢怎么辦時(shí)，夏寧感受到兩種思維的碰撞。“如果一開(kāi)始我就盯著能不能賺錢，到現(xiàn)在什么都干不成。”她說(shuō)，“重點(diǎn)是能不能沉下心，解決那個(gè)讓你撞墻都想搞定的問(wèn)題。”
現(xiàn)在的夏寧，工作時(shí)間比上班還長(zhǎng)，沒(méi)有周末，從早晨不知不覺(jué)干到深夜11點(diǎn)。項(xiàng)目已進(jìn)入測(cè)試階段，各種調(diào)試很復(fù)雜燒腦，她更要沉下心來(lái)。而她和AI之間也建立了一種羈絆——“能干到‘冒火’狀態(tài)，但停不下來(lái)。”為了讓模型干得更好，她甚至對(duì)豆包屏蔽了與ComfyUI無(wú)關(guān)的信息，她稱這是對(duì)模型進(jìn)行專屬訓(xùn)練。
對(duì)于“AI取代人類”，夏寧這一年的切身感受是：你既是跟AI學(xué)，其實(shí)AI也在跟你學(xué)。“機(jī)器并沒(méi)有那么絕對(duì)聰明，它只能取代了一部分通用需求。面對(duì)專業(yè)要求，必須是你告訴它該怎么干。最終，一切依然要回歸到人的本質(zhì)。”
03“我沒(méi)用過(guò)AI，但愿意探索”，她賭贏了
春節(jié)前，靳思澄用AI為一家知名機(jī)構(gòu)制作的一支視頻宣傳片上線，傳播極廣。這是她從事視頻制作近10年來(lái)，第一次大規(guī)模擁抱AI，耗時(shí)3個(gè)月，從零到交付。
機(jī)會(huì)來(lái)得很莽撞。靳思澄聽(tīng)說(shuō)了這個(gè)項(xiàng)目，直接找到甲方自薦：“我還沒(méi)大規(guī)模用過(guò)AI，但超級(jí)感興趣，愿意一起探索。”為此，她甚至自降報(bào)價(jià)，甲方賭了，她進(jìn)入候選者名單，用一個(gè)月狂試國(guó)內(nèi)外主流AI視頻工具，生成特定鏡頭，Demo得到認(rèn)可，最終拿下訂單。
AI迭代速度之快，讓她在項(xiàng)目中經(jīng)歷了劇烈沖擊：前腳積累的經(jīng)驗(yàn)、制定的流程，后腳就被新模型推翻。 剛開(kāi)始制作時(shí)，Nano Banana生圖不支持4K，這意味著她要額外做七八千張圖片的高清化處理；Pro版上線后，直接支持4K，那些處理步驟全部省掉。最近字節(jié)Seedance上線，連分鏡都自動(dòng)生成。“一個(gè)新模型，就能推翻所有實(shí)驗(yàn)！”
項(xiàng)目成功交付后，她總結(jié)出核心的方法：別報(bào)班，緊追最新模型。 模型迭代太猛，報(bào)班學(xué)的東西，新模型一出來(lái)就全被吊打。多刷小紅書、抖音和視頻模型集合站，比上任何課都管用。
快速上手試驗(yàn)也很關(guān)鍵。去年11月試驗(yàn)讓她發(fā)現(xiàn)，Nano Banana Pro生圖無(wú)敵，視頻則首選VEO3.1（Seedance2.0還未上線），但VEO3.1銳化過(guò)多、成本高，需要搭配即夢(mèng)，并采用海螺AI彌補(bǔ)運(yùn)鏡短板。提示詞經(jīng)驗(yàn)也是在實(shí)操中掌握的。起初她也像身邊朋友一樣，一句簡(jiǎn)單的指令讓模型生成，發(fā)現(xiàn)效果不可控。后來(lái)精細(xì)到“景深如何、背景建筑、花草布局、人從左往右走、指天空的表情動(dòng)作”。
靳思澄感受到，視頻行業(yè)到了轉(zhuǎn)折點(diǎn)。2024年她曾嘗試過(guò)AI，還很難用，最終想辦法弄了幾個(gè)鏡頭。2025年11月底谷歌Nano Banana Pro上線，她在論壇刷到用它做的片子。“大家明顯感知到，AI視頻已經(jīng)可以商業(yè)化。”過(guò)去實(shí)拍不了的科幻場(chǎng)景、需要耗時(shí)建模才能實(shí)現(xiàn)的動(dòng)畫，現(xiàn)在都能通過(guò)AI搞定。春節(jié)前，Seedance2.0上線，再添了一把火。
“今年市場(chǎng)變化會(huì)更快。”春節(jié)假期出游結(jié)束后，她要馬上上手試驗(yàn)新模型了。處在這個(gè)行業(yè)，真是一刻都停不下來(lái)。
雖然市場(chǎng)上有“AI替代視頻制作”的說(shuō)法，但靳思澄感受到，創(chuàng)作底子和通過(guò)閱片積累的判斷力，是AI替不走的。導(dǎo)演是那個(gè)最適合用AI來(lái)制作片子的人。而靳思澄近10年的剪輯和導(dǎo)演思維，也為她打下基礎(chǔ)，她能創(chuàng)作，能判斷一個(gè)鏡頭好不好，知道該往哪個(gè)方向調(diào)。“在‘生成什么’這件事上，有積累的人更知道從哪里開(kāi)口。”
“站在當(dāng)下這個(gè)節(jié)點(diǎn)，我是興奮的，可以探索幾年前連想都不敢想的事。”她說(shuō)，“別多想，動(dòng)手去做。能火的，還是想做的人。”
04 裸辭后，他用AI搭了個(gè)炒股系統(tǒng)，"目前沒(méi)虧"
羅征在科技大廠摸爬滾打了10多年。與大廠里充斥的嚴(yán)重內(nèi)卷不同，他身上透著一種從容淡定。
這兩年，羅征所在的大廠業(yè)務(wù)處于轉(zhuǎn)型期，他所在的業(yè)務(wù)被邊緣化，人事動(dòng)蕩，他糾結(jié)了一段時(shí)間，最終決定裸辭，“要在好的年紀(jì)，做點(diǎn)自己真正想做的事”。
外人覺(jué)得他應(yīng)該趕緊找工作——頂著大廠光環(huán)，而這段時(shí)間科技市場(chǎng)的招聘也在升溫。但羅征想清楚了一件事：“面對(duì)AI浪潮，如果不沉下心學(xué)AI，即便找到新工作，也可能幾年內(nèi)被淘汰。”他決定邊學(xué)邊找方向——而且，現(xiàn)在AI門檻越來(lái)越低，為什么不先嘗試自己做點(diǎn)事情呢？
他訂閱了ChatGPT，開(kāi)始每天和大模型“聊天”、鼓搗東西。幾周后，他搭出了一個(gè)炒股系統(tǒng)。
“AI最擅長(zhǎng)數(shù)學(xué)和邏輯，炒股天然契合。”羅征發(fā)現(xiàn)，市場(chǎng)上大模型普遍缺乏長(zhǎng)期記憶能力，但他巧妙利用ChatGPT“Project”功能，解決這個(gè)問(wèn)題。他把自己的投資風(fēng)格、從社媒搜集并與大模型一起優(yōu)化的選股指標(biāo)、大模型推演出的股票漲跌計(jì)算公式，全部喂給“Project”，讓系統(tǒng)推薦20只股票，進(jìn)行日復(fù)盤和周復(fù)盤。為了讓系統(tǒng)獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，他在AI的指導(dǎo)下，找到了開(kāi)源社區(qū)的數(shù)據(jù)API接口，更新股市數(shù)據(jù)。
這一步步的工作，都是他用極其嚴(yán)密的邏輯，與AI互動(dòng)，逼AI吐出的。這是一種高腦力勞動(dòng)。一度他的睡眠并不好，因?yàn)榕cAI互動(dòng)得太晚，“看起來(lái)是AI在處理，其實(shí)每件事自己都要去過(guò)一遍。每天都過(guò)載，要多線程處理很多事情”。
目前，他根據(jù)系統(tǒng)推薦的股票小試牛刀，“表現(xiàn)穩(wěn)健、沒(méi)虧”。他想驗(yàn)證的，是“普通人能不能靠AI搭出一套可運(yùn)行的系統(tǒng)”。
除了炒股，他用純自然語(yǔ)言讓AI幫他搭一個(gè)培訓(xùn)創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目的框架。大學(xué)學(xué)過(guò)編程，但十幾年未做過(guò)實(shí)際開(kāi)發(fā)。他完全靠說(shuō)話，讓AI寫代碼、選平臺(tái)。
“你會(huì)發(fā)現(xiàn)ChatGPT知道市面上每個(gè)產(chǎn)品的優(yōu)劣，能幫你挑選。”比如，它建議羅征把培訓(xùn)內(nèi)容、規(guī)則放在飛書多維表格里，因?yàn)?ldquo;這是低成本、易上手的數(shù)據(jù)庫(kù)”；同時(shí)建議運(yùn)行在阿里云上，因?yàn)橛蛎暾?qǐng)、函數(shù)計(jì)算和對(duì)象存儲(chǔ)“放在那里體驗(yàn)更優(yōu)”。就這樣，羅征幾乎零成本搭起一個(gè)跨平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)。
大模型甚至還教他如何使用Github，來(lái)調(diào)用別人打包好的開(kāi)源技能庫(kù)（Skills）。這些是羅征從未接觸過(guò)的，“但你不怕從零開(kāi)始”。
羅征把與AI的合作比作“老員工帶新同事”：你把業(yè)務(wù)要求交代得越清楚，它的產(chǎn)出水平就越高，這可不是一個(gè)簡(jiǎn)單的工作。比如讓AI寫一份《AI For Science年度報(bào)告》，如果你只扔一句指令，它給出的絕對(duì)是水貨；但如果你明確告訴它“重點(diǎn)在生物醫(yī)藥和新材料、要關(guān)注中英德法日指定的權(quán)威信源、社區(qū)信息需三方驗(yàn)證、報(bào)告需包含哪些板塊”，大模型給出的深度就會(huì)發(fā)生質(zhì)變。
羅征感受到AI的突飛猛進(jìn)。他總結(jié)出一套方法，“80%原理”——集中精力，先把最先進(jìn)、最成熟的AI技術(shù)玩透。而且絕對(duì)不能紙上談兵，在實(shí)操中摸索AI的能力邊界。
他也有一個(gè)判斷：“真正愿意鉆研AI的人，本來(lái)就是有極強(qiáng)學(xué)習(xí)欲的人。AI不會(huì)自動(dòng)喚醒那些不想學(xué)的人。短期內(nèi)，AI會(huì)加劇人與人之間的鴻溝，而不是實(shí)現(xiàn)普惠。”
05 他是個(gè)搬數(shù)據(jù)的職場(chǎng)新人，但他不想一直搬下去
劉景然，00后，大數(shù)據(jù)?？飘厴I(yè)，在一家研究機(jī)構(gòu)做了三年數(shù)據(jù)處理。
他每天的工作是提取數(shù)據(jù)、整理表格、核對(duì)字段、進(jìn)行基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)分析。上學(xué)時(shí)那些復(fù)雜的處理邏輯與高階工具極少用得上，曾系統(tǒng)學(xué)習(xí)的Python也因?qū)嵺`需求過(guò)少而逐漸陌生。只有一次，同事提出一個(gè)復(fù)雜多維度數(shù)據(jù)分析需求，他瞬間燃起熱情，熬夜打磨好幾套方案——但方案落地之后，西西弗斯的石頭滾回來(lái)，一切照舊。
轉(zhuǎn)折發(fā)生在公司人員優(yōu)化后。身邊工位越來(lái)越空，但各部門拋來(lái)的數(shù)據(jù)需求越來(lái)越多。有同事提議：干脆做一套自動(dòng)化數(shù)據(jù)提取系統(tǒng)吧。劉景然陷入矛盾：他迫切想擺脫這種重復(fù)勞動(dòng)，可一旦自動(dòng)化了，自己還能保住這份“搬磚”工作嗎？
劉景然是個(gè)挺上進(jìn)的小伙子，不打游戲、連刷抖音都在看教學(xué)視頻。他不是沒(méi)想過(guò)破局，曾動(dòng)過(guò)“專升本”讀AI專業(yè)的念頭，但時(shí)間與經(jīng)濟(jì)成本，再加上身邊升本的朋友“畢業(yè)即失業(yè)”的現(xiàn)實(shí)，他打消了這個(gè)想法。但看著身邊好友為結(jié)婚攢首付而焦慮不堪，他心里也打鼓：如果只會(huì)這點(diǎn)搬磚的活兒，未來(lái)拿什么去抗風(fēng)險(xiǎn)？
前輩的一句話點(diǎn)醒了他：“AI淘汰的是重復(fù)勞動(dòng)者，你要做AI的駕馭者。” 劉景然下決心利用AI謀求“在崗轉(zhuǎn)型”。
身邊的碼農(nóng)朋友中開(kāi)始流行Cursor，個(gè)人版一年需要1000多元訂閱費(fèi)。在確定工具能為自己創(chuàng)造真金白銀前，他不愿盲目氪金。他先嘗試在騰訊元寶中用大白話描述需求來(lái)生成代碼，再?gòu)?fù)制到PyCharm里運(yùn)行，但頻繁的軟件切換讓效率提升大打折扣，也打擊了積極性。直到遇見(jiàn)免費(fèi)AI編程工具Trae，有Python基礎(chǔ)打底，直接上手。過(guò)去要寫數(shù)十行代碼才能完成的數(shù)據(jù)提取，現(xiàn)在對(duì)話描述需求，AI自動(dòng)生成腳本、調(diào)試Bug。他開(kāi)始主動(dòng)探索更復(fù)雜的場(chǎng)景，把常用代碼整理成“個(gè)人操作手冊(cè)”。
他還把Trae分享給了編程零基礎(chǔ)的人文博士朋友小安。小安斗志昂揚(yáng)，要用AI開(kāi)發(fā)一款科研軟件，折騰了兩天，弄出來(lái)一個(gè)花架子界面，怒評(píng)“AI編程是垃圾”。身邊一位Cursor資深用戶一語(yǔ)道破：“AI不是萬(wàn)能的，它只是聰明的執(zhí)行者。你得先自己懂邏輯、能調(diào)試，它才能替你干活。”
最近各種新AI不斷涌現(xiàn)，Claude code、Openclaw……劉景然清楚，技術(shù)迭代速度遠(yuǎn)超個(gè)人學(xué)習(xí)節(jié)奏，今天賴以立足的工具，只延緩了被替代的時(shí)間，并非構(gòu)建了不可替代的壁壘。是深耕垂直領(lǐng)域成為復(fù)合型數(shù)據(jù)人才，還是橫向拓展適配更多崗位？他還在找答案。
在AI重構(gòu)職場(chǎng)的浪潮中，AI沒(méi)有讓人更輕松，它讓一些人干得更多，讓一些人焦慮得更深，讓一些人學(xué)不過(guò)來(lái)，它給了那些有問(wèn)題意識(shí)、不愿停在原地的人一根更快的桿子，但每往前一步，都要付出更密集的腦力和心力。
這一圈聊下來(lái)，我們看到了AI濾鏡后的世界。沒(méi)有一鍵生成，我們被迫跳出了舒適區(qū)，去理解代碼，去構(gòu)建系統(tǒng)，去和算法博弈。AI不是來(lái)伺候我們的，它是來(lái)篩選我們的。它把基線拉得極高，或許也給進(jìn)取者留了一扇從未有過(guò)的門。
快報(bào)
根據(jù)《網(wǎng)絡(luò)安全法》實(shí)名制要求，請(qǐng)綁定手機(jī)號(hào)后發(fā)表評(píng)論