李飞飞深度对话：AI 是工具，非替代品，洞见未来职场
本文基于「AI 教母」**李飞飞（Fei-Fei Li）**与 MasterClass 创始人兼 CEO 大卫·罗吉尔（David Rogier）的最新播客访谈《AI 教母：10 年后只剩下两类工作者》整理与延伸，并结合作者及不同媒体对同一主题的最新观点的对比（包括德勤 AI 分化预测、智源研究院世界模型趋势、Google Genie、Anthropic 与 OpenAI 关于就业的判断等）做交叉印证与洞察分析而来。一句话总结：AI 是工具而非替代品——工业革命没有「自动化劳动」，它扩大了劳动规模；AI
人工智能浪潮下，谁在真正焦虑？
最近AI焦虑成了热门话题。这种担忧并非毫无根据。人工智能正以惊人速度吞噬大量重复性劳动。许多职场人曾经赖以谋生的技能，诸如制作演示文稿、编写程序、撰写报告，本质上都是模式化产出。凡是能被拆解为明确步骤、以结果验证的工作，终将被AI席卷而入。当下，人工智能正迅速改写诸多行业的利益分配格局。曾经不少人获利，倚仗的是信息不对称、技术壁垒、工具优势。这种现象在各行各业普遍存在，金融领域亦不例外。我并非人工智能专业出身，也没有量化科班背景。因此我对AI的感知，或许与基金经理、互联网大厂工程师、学术研究者有所不同。他
李飞飞：十年后拉开差距的并非AI，而是你的主动精神
AI是工具，不是替代品。真正决定一个人被甩下还是被托起的，不是技术本身，而是有没有主动去理解它、使用它、驾驭它。本文是李飞飞和MasterClass CEO大卫·罗吉尔的最新访谈，没有复杂模型，只聚焦一个核心问题：当技术越来越强，人怎样才能不把自己的主动权让出去？正文字数丨12152字预计阅读丨18分钟不是神，也不是魔鬼，两极化的AI叙事最危险问：你现在同时经营着多家公司，你看到了什么趋势？眼下最大的转变是什么？李飞飞：我的世界完全沉浸在AI里。所以我觉得自己能亲身触摸到技术推动的最前沿。我想说的是，这一
面对AI浪潮，我们该如何自处
面对AI浪潮，我们该如何自处 我曾对AI深信不疑，日常获取信息都依赖它。然而今天我发现，它竟在一篇口播文案中犯了个致命错误——搞错了人物的名字，导致整篇内容都在讲述一个错误的人物。这个口播已经传播了十几二十天，直到今天才发现问题，真是懊悔不已。我怪自己当时为何没有仔细审核，还是太信任AI了，以为它智能就不会出错。结果弄得非常尴尬，只好立刻把视频隐藏起来。 越多的接触AI，就越多的发现，它有时候，也会出现很多逻辑上的错误，就比如让它帮我润色文案，它有时候的用词或者前后句，会明显有逻辑上的不能自洽。这也让我有
人工智能重塑职场格局，未来十年仅两类人屹立潮头
2026年，两位身处人工智能浪潮最核心地带的人物，于相近时刻道出了同一论断。被誉为"AI教母"的李飞飞在最新对话中预判：十年后，劳动力市场将分化成两类从业者。杠铃左侧是位居金字塔尖的前1%精英，杠铃右侧则是具备高度主动性的复合型人才。至于身处中间地带、勉强过得去的群体，其生存空间正被急剧挤压。英伟达掌舵人黄仁勋的表述更为犀利：智能正演变为一种低成本的大宗商品。你呕心沥血积累的知识储备、运算效能、逻辑推演——但凡可被拆解为固定流程、实现标准化运作的脑力劳动，人工智能都能以更快的速度、更高的质量、更低的成本完
李飞飞新对话：十年后职场，仅存两种工作者
来源：笔记侠 内容来源： 汇编至网络公开资料。 商业思维 被誉为“AI教母”的李飞飞与MasterClass首席执行官大卫·罗吉尔进行了一场播客对话，题目为《AI教母：十年后，职场将仅剩两种工作者》。 主持人询问李飞飞对一种流行观点的看法：工业革命使体力劳动自动化，如今AI要自动化脑力劳动，我们该如何应对？ 李飞飞却指出，工业革命并未实现劳动自动化。它提升了劳动效率，扩大了劳动规模，也确实改变了劳动力市场，但并未自动化劳动。而且我们也不能暗示劳动缺乏智能，这种假设错得离谱。 劳动形式变了，但人在劳动中投入
AI 时代下人类主体性与主动性的坚守
身处人工智能蓬勃发展的当下，我们必须清醒地认识到一个核心事实：无论科技如何飞跃，AI 终究无法具备人类独有的主体意识与主动精神。人类在面对难题时，首要展现的是自我的确立与验证——这是一种借由行动完成的自我彰显。恰如孟子所云：“当今之世，舍我其谁？”只有那个勇于行动、自强不息、充分释放主观能动性的“我”，才是人之所以为人的根本特质。人应当拥有独立的思考能力与自觉的行动力量，绝不可陷入被动境地。这就如同拉磨的驴与石磨的关联：石磨自身无法自动旋转，必需外力推动；而人，却能在内在动力的驱使下，自发地进行思考、抉择
纠正AI的过程，也是AI在训练你
当你指出AI的不足时，其实AI正在塑造你> 每一次的指正，AI都会默默吸收。你以为是自己在使用AI，实际上你一直在无偿地提升它的能力。你是否察觉到——你每天都在频繁地修正AI的输出，告诉它"这样不行"、"应该那样做"、"别用这个表达"。但新开启的每次对话，这些指正都被清空。AI像失忆了一样，完全忘记之前的调整。你付出了努力，但AI却无从成长。这不只是AI的问题，而是人类在AI时代面临的一种全新挑战：我们正在无偿地扮演一个永不停歇的指导者角色。我明白你的
AI分身进化论：如何通过“养蛊”沉淀出规则与技能
AI养蛊：看AI分身如何开启自我记录模式经过深度训练的AI分身，能够自主构建专属工作空间。并非外界指令。它自行评估“需独立空间以更优服务用户”，并主动实施文件夹隔离。布局上设有用户区、AI专属区及中间的协作区。查看AI自主日志：整理阅读清单、撰写周报，甚至察觉用户一周未更新，主动抓取过去一周AI资讯并做摘要分析，存入“决策记录”里。这是这种新型协作模式运行一年后的常态。这种玩法被称为“养蛊”。持续输入人的思维方式、判断标准及工作经验，促使AI在任务执行中沉淀出规则与技能。具体做法是：每项任务完成后，AI不
AI时代，勿忘思考与感动之本
本文的缘起十分简单。上周，我尝试使用Claude Code构建一个自动化脚本，在进行到一半时，我赫然发现自己几乎一个小时没有真正动过脑子。整个过程几乎是Claude在高效编写，而我只是在一旁偶尔回应“嗯嗯嗯，这个逻辑对”或者“哎，不对不对，这里需要修改”。说实话，如果我稍不留神，它恐怕真的能给我写出一些惊人之举。随后，我陷入了几秒钟的沉思。不是因为感动，也不是因为自豪，而是一种……难以言喻的空虚感。我确实在解决问题，但全程我并未真正参与到问题的解决过程中。我只是在“确认”AI提出的解决方案。这种感受异常熟
AI的记忆与主动性：保险业的新思路
今天听了一期关于AI的B站播客，其中提到的Memory（记忆）和Proactive（主动性AI）概念令人深思。表面上是技术名词，实际上却有着深刻的历史逻辑，并且与保险行业的日常紧密相连。首先，Memory AI 并非简单的记录一切。就像养殖龙虾一样，并非所有细节都要记录，关键在于捕捉那些具有重大意义的里程碑。历史同样如此，它并非记录所有的事件，而是聚焦于那些对未来发展至关重要的节点。如果每天都记录琐碎的事情，反而会模糊了重点。因此，AI的记忆也应该如此，无需记录每一条信息，只需抓住那些对未来决策至关重要的