AI时代人的价值重塑三部曲① | 被掏空的不是岗位，而是“岗位人格”
工业时代依据岗位划分人，AI时代正在减少重新整合知识、技能和流程的成本。未来真正关键的，不是一个人掌握了多少固定技能，而是他能否利用AI和专业网络，面对完整问题、做出判断并承担后果。这组三部曲依次解答三个问题：第一篇 分工解构：为何旧有岗位价值正逐渐失效？第二篇 价值重估：当技能不再稀缺，人的价值如何重新衡量？第三篇 工作重组：如果岗位不再是基本单元，未来工作如何组织？引子有些岗位并未消失，甚至看起来依然忙碌。但身处其中的人，却越来越清晰地感到：过去最能证明自己专业性的那些工作，正在迅速变得廉价。文案仍然
AI浪潮新走向：产业重心悄然南移广东
作者| 利晋 谢春生7月17日，WAIC 2026在上海拉开帷幕。今年的大会主题定为"智能伙伴 共创未来"，关键词很明确：伙伴、共创——意味着AI正从虚拟数字领域迈向真实物理世界，服务于各行各业的发展。WAIC 2026宣传图回顾近三年大会主题的演变，脉络十分清晰：2024年，单纯展示参数规模、较量算力；2025年，探索解决方案和落地方式；2026年，聚焦实际应用场景、实现批量交付。当外界目光集中在北京、上海、杭州时，人工智能的下半场已悄然转向广东。原因在于，这几年广东已构建起完整的AI智能体和具身智能产
重读《德意志意识形态》透视AI时代
理论基石：马克思恩格斯《德意志意识形态》的逻辑脉络研究范畴：以生成式AI、大模型及智能体为代表的技术浪潮核心论点：AI是现阶段最具决定力的新质生产力，正重塑分工、交往形式及异化形态；其逻辑完全契合《德意志意识形态》“生产力→分工→交往形式→异化→统治思想”的框架。《形态》的推演路径：现实的个人 + 物质生产 → 生产力 → 分工 → 交往形式（生产关系）→ 所有制 → 异化 → 国家（虚幻共同体）→ 统治阶级思想。将各环节映射至AI发展阶段：核心判断：AI并非游离于《形态》框架之外的“新事物”，而是该理论
人机协同的思考心得
这些年来，我一直跟一个问题较劲：明明脑袋里有很多点子，最后却大多“卡”在脑子里，出不来。想得透彻，却说不清楚；说出来了，又写不下来。 最近我把人和AI的分工琢磨明白了，摸索出一条知识生产的流程。用了几天，很顺畅。分享给同样“想法多、产出少”的朋友。 第一步，人只管思考。 我把思考拆成三个环节：观察、思考、表达。观察，是大量吸收——看社会、看时代、看书、看论文、看文章，这是想法的来源；思考，是认知提升，把零散信息拼成一张框架；表达，是把想明白的东西说出来。我习惯对着手机随口录，存进得到笔记。这一步机器不插手
AI 浪潮下销售冠军的进化之路
# 面对 AI 变革，销售冠军如何破局 ## 核心议题 AI 不会取代顶尖销售，但会淘汰那些不懂运用 AI 的销售。真正的危机并非技术替代，而是销售赖以成功的"信息壁垒"正被迅速打破——客户背景、行业数据、竞品分析，AI 仅需三秒即可生成。销售冠军必须从"信息优势"转型为"判断优势"。 ## 三大适应策略 **一、视 AI 为得力助手，而非竞争对手** 销售冠军首要任务是，将高耗时低价值的工作移交 AI：客户调研、跟进邮件、方案初稿、会议记录。此类工作曾占据
郑永年：越被AI看上的专业，越容易被取代
近期，郑永年教授接受了“大湾区评论”的专访，并与香港中文大学（深圳）校长学勤讲座教授、公共政策学院院长一同探讨。双方围绕AI如何重新定义人类、技术与人性的博弈、以及AI社会下的经济政治演变等议题，对AI时代人类面临的文明困境进行了深入剖析。针对“技术发展速度远超人文演进，教育能否扭转这一趋势”的质疑，郑永年教授做出了如下回应——教育无疑至关重要，也是唯一的出路。然而，现有的教育模式亟需变革。回顾历史，无论是文艺复兴还是启蒙运动，教育都扮演了关键角色。每一次人类文明的转折点，教育都是掌舵人。因此，我对教育依
你是在用人，还是在变AI？
栏目｜AI趋势人人都在赶着学AI：学Prompt、用工具、追效率，却很少有人问：当你的工作越来越像AI，那个真实的你，还剩多少？一位做内容的朋友告诉我，他现在靠AI写初稿，效率翻倍，但说话时眼神空洞，毫无喜悦。「我写的，到底是谁的想法？」他问。这不是矫情。只要你用AI写稿、做方案、做分析，就会发现一个悄然发生的改变——你正不自觉地模仿AI的逻辑。换句话说，你正在「AI化」。AI擅长精准、高效、结构清晰、情绪中立。你开始追求这些：文章要分点、表达要无歧义、产出要快、情绪要压住。你以为这是专业，是进步。但AI
AI褪去光环沦为基础设施，文明演进的核心动力转向何方
华尔街的盛宴与底层的崩塌：AI泡沫濒临破裂，中国如何校准自身方位2026年6月，一组令人不寒而栗的数据浮出水面。一面是，美国普通民众中能够轻松拿出1000美元应急现金的比例，创下2008年以来的最低纪录。另一面，纳斯达克100指数的市盈率高达35.9倍，处于87.66%的历史分位，半导体板块在标普500中的权重创历史新高，华尔街的科技股在杠杆驱动下一再突破天际。这并非经济复苏的征兆，而是金融资本极度膨胀时代，人类社会一场典型的"K型"撕裂——上层在云端举杯庆贺，下层在泥沼中艰难喘息。国际清算银行（BIS）
AI的真正价值：重塑工作流而非堆砌工具
未来拉开差距的，不是偶尔用 AI 的人，而是把 AI 固定安排进自己工作流的人。现在很多年轻人一谈 AI，就开始报工具名。这个模型会写文案，那个工具会做 PPT，这个软件能剪视频，那个插件能画图。听起来很热闹。但我想提醒一句：会用 AI 工具，不等于真正拥有 AI 能力。很多人所谓的会用 AI，其实只是会问几句话。今天心血来潮，让 AI 写一段文案。明天临时抱佛脚，让 AI 改一份简历。后天开会前，让 AI 帮自己列几个观点。这当然比完全不用强。但这还不是能力。这叫临时借力。真正的 AI 能力，不是你知道
用了半年AI，为什么你却越来越担心被取代？
不知不觉，AI普及已经过去大半年的时间了。半年前，几乎所有人都在一窝蜂地学AI：囤课程、装软件、存提示词、刷短视频教程……大家心里都想着同一件事：掌握AI，我就不会被淘汰。可现实却很扎心。半年过去，大多数人的现状是：工具装了一堆、提示词存了几百条、每天都在用AI干活，非但没有变轻松、变值钱，反而越来越焦虑。你会明显地感受到：工作效率没有质的飞跃、收入没有增加、核心能力没有进步，甚至慢慢开始恐惧——似乎不是我在用AI，而是AI正在一步步取代我。同样是用AI，有人靠它升职加薪、副业赚钱、效率翻倍，实现弯道超车
AI 席卷职场：人类会被淘汰还是迎来新生？
近期深度应用 ChatGPT、Codex 及 AI Agent 处理日常事务，这段经历带来的认知震撼，远超我过去数年对人工智能的全部认知。曾几何时，我固执地坚信，资料检索、数据清洗、代码编写、视频剪辑、文档修订、复杂流程梳理等工作，都必须由人端坐屏幕前，一步步手动完成。然而，AI Agent 彻底颠覆了这套传统作业逻辑，人类的职场定位，正经历根本性的重塑。一、两种截然不同的工作范式过去：人=全程执行者旧时代提升效率的核心路径，是埋头钻研各类专业软件：精通 Excel 函数、熟练运用 Photoshop、吃
多Agent协作实战：打造高效AI团队
之前几篇内容，我们探讨了如何利用 AI Agent 处理文档、构建工作流以及实施自动监控。但本质上，这些场景通常都是单一 AI 在执行，由你下达指令。今天我们进阶一下：尝试让多个 AI 并行工作，实现分工协作。听起来是不是很像科幻电影？其实并非如此。目前你就可以利用 ChatGPT、Kimi 或 Claude 来模拟这种模式。先设定一个场景：你需要撰写一份行业调研报告。如果仅使用单一 AI，流程会是这样：你必须等待它完成每一步，再手动输入下一步指令。若中间检索的信息质量不佳，你还得重新开始。多 Agent
AI 重塑的不是职位，而是工作流的底层逻辑
AI 工作流笔记AI 率先颠覆的并非职位本身，而是职位内部的操作流程职位不会瞬间消亡，但其内部的流程会率先被拆解、压缩并重组。许多人探讨 AI 对职场的影响，热衷于追问：哪些行业将被取代？这种提问太过粗糙。更早显现的变革，并非某个职业的突然灭绝，而是岗位内的工作内容被重新解构。部分环节仍需人力。部分环节不再需要大量人手。部分原本依赖转达、整理、等待及协调的节点，将被 AI 直接削减。因此，AI 首先改变的，不是职位的头衔。而是职位内的工作流。壹执行成本高昂，导致岗位划分过细过往企业为何要将岗位切分得如此琐
企业AI智能体架构第四层：能力编排比模型选择更重要
企业智能体架构的第四层，关键不在于模型有多强大，而在于智能体能力如何围绕具体任务进行合理配置。前三层我们已经将智能体拉回到业务场景中：· 第一层：业务场景层——不是“打造一个智能体”，而是“解决哪个具体问题”；· 第二层：流程协同层——不是“有个入口”，而是“在哪个流程节点接收输入、输出结果、有人确认”；· 第三层：知识与数据层——不是“接入了知识库”，而是“每一步操作都能说清楚依据”。走到这里，许多团队会松一口气：场景确定了，流程接通了，依据也补充了——那么接下来，是不是该选模型、配工具、上多智能体了？
对话式AI变革：2026行业洞察报告
1. 信任鸿沟：九成企业对自家AI客服表示认可, 然而消费者中真正感到满意的用户还不到六成，机械刻板的对话模式，导致信任在冷漠的互动中逐渐消散。2. 虽然AI能够在30秒内完成响应，但速度已不再是核心竞争点，呈现出速度优势递减的现象。客户更渴望温暖且具备预见性的沟通，因为缺乏共情支撑，再快的响应也只是徒劳无功。3. 人机协作方面，明智的企业不再盲目依赖单一模型，而是将订单查询等简单事务交由AI处理，将医疗、理赔等高敏感度问题交由人工客服承担，充分发挥判断力与情感关怀的价值。4. 大多数AI系统无法保持对话