AI时代，法律人如何守住饭碗？
编者按容大法研随着人工智能（AI）迅猛发展，各行各业正悄然重塑，法律行业也不例外。AI已逐步接手大量重复性事务，也让不少法律从业者开始忧虑：我们的职业会被AI取代吗？学姐认为，尽管AI在文书生成与信息处理上日益强大，但在核心法律工作中，人类仍不可替代。本文将具体分析AI能做什么、不能做什么，并探讨法律人该如何主动应对这场技术变革。推荐阅读：法学生实习攻略：暑假实习去律所or公检法？终于想明白了！诉讼vs非诉，我是这样选择的AI会砸掉法律人的饭碗吗？一、AI 替代了法律人的哪些工作？首先，从早期的ChatG
AI时代,产品经理的价值重塑
先抛出核心观点：当创造变得近乎零成本时，辨别该创造什么反而成为最珍贵的能力。Lenny在播客中再次抛出那个经典议题：未来我们还会将产品、设计、工程视为三个独立职能吗？产品经理会成为首个被淘汰的角色吗？评论区一如既往地分裂成两大阵营。一方认为AI一句话就能出原型，产品经理早就该卷铺盖了；另一方急忙反驳，不不不，产品经理的价值在于对用户的洞察，这是AI无法企及的。两派都在做无用功。因为这个问题本身就存在偏差。问是否还需要产品经理，就如同在问"我们还需要马车夫吗"。答案当然是不需要马车夫了——但你需要有人来驾驶
AI职场的5条反常识法则，第4条现在就能用
2023年，我的一位友人借助 ChatGPT 将周报时间从两小时缩减至十分钟。他以为自己是赢家。半年后，他发现自己的工作量翻了三番。参会、撰写方案、处理数据、回复邮件、更新知识库……AI 扩展了他的能力边界，他的任务列表也随之激增。他的工时长从九小时延长到了十一小时。这是一个经典误区：AI 提升了你的执行效率，却没人提醒你，你不过是在错误的道路上疾驰。AI 时代的高效，与我们的认知大相径庭。以下五条法则，每一条都与你的固有认知相悖。多数人拿到 AI 工具的第一反应是：立刻上手。他们跳过系统学习，直接开干。
AI押中哥伦比亚胜势，唯有颜强猜中1:0
北京时间2026年7月4日上午，哥伦比亚1：0战胜加纳，顺利晋级。本场比赛结束后，联想集团×咪咕视频《世界杯预测人机大战》再次完成核验：12家AI中，有11家预测哥伦比亚获胜，仅Kimi预测双方1：1战平，AI阵营胜负方向命中率达到91.7%（11/12）。 虽然这不是AI第一次集体押中热门球队，但经历了此前连续被黑马“打脸”之后，这样一场高命中率的比赛，也让人看到，大模型在淘汰赛阶段对于强弱关系、球队状态以及比赛走势的判断，已经越来越稳定。 AI猜球：11家模型高度一致，胜负稳了，比分还差一步 这场比赛
AI时代来临，普通人应钻研技能还是提升洞察力？
近几年来，许多人面对AI的第一反应是赶紧补充技术知识。学习提示技巧，掌握视频剪辑，钻研编程，熟悉自动化流程，探索各类工具。这当然没错。新工具问世，若连基本操作都不了解，必然会被拉开差距。但如果仅将问题归结为“我是否要学习技能”，反而容易误入歧途。因为AI日益强大后，最先贬值的正是许多“操作型”能力。以往撰写文案、设计图像、整理数据表、编写代码都需一定门槛。如今，只要清晰表达需求，AI便能迅速生成一个初步版本。这揭示了什么？揭示普通人真正面临的挑战，不仅是“我能否使用AI”，更是“我是否知道该让AI做什么”
智能时代的品味修炼：像训练AI一样塑造自己
设想一个聚会场景。在座的都是当今社会的精英人士，这时门开了，苏格拉底和苏轼走了进来。尽管他们来自两千余年前，所能获取的信息远不及现代普通人，但他们很可能迅速成为席间最具智慧、最引人入胜的两位。原因何在？在最新一期的混沌讲座中，《人生算法》作者、“孤独大脑”运营者喻颖正（老喻）深入剖析了其中的奥秘：苏格拉底和苏轼的大脑如同一个大型模型，依靠反复推敲、自我博弈和持久沉思，用极少的素材形成了深厚的参数。当这个模型遇到新的现实信息，也能迅速响应并进行优化。本次课程，我们探讨的关键问题是：当AI能代替人类完成越来越
AI是镜子，不是魔法
最近和几个朋友聊AI，发现大家的情绪很分裂。有人很兴奋，觉得终于等来了一个可以改变命运的工具；也有人很焦虑，担心自己辛苦积累的经验，一夜之间就不值钱了。还有一些人，已经开始把各种工作都丢给AI，写方案、做总结、起标题、回邮件，效率确实高了不少。但用了一段时间之后，我反而越来越觉得，人工智能没有想象中那么“神”。它更像一个放大器。你本来有清晰的问题，它会帮你更快接近答案。你本来有不错的判断，它会帮你补充材料、打开思路、提高产出。但如果你一开始就不知道自己要什么，它也只会很认真地陪你绕圈子，甚至把一团混乱包装
清华AI新法：学会何时才动用工具
AI的价值不在于做得多，而在于做得对。7月3日，清华大学研究团队发布最新成果，展示了让大语言模型学会判断"何时该调用工具、何时该直接回答"的方法论。这一研究针对的是当前Agent应用中最容易被忽视的痛点：大多数LLM在接入工具后会变得"工具依赖"，哪怕简单问题也要走一遍工具调用流程，效率极低。01 工具调用泛滥的后遗症大模型接入工具后普遍存在过度调用问题。用户问"今天天气怎么样"，模型可能先调用搜索、再调天气API、再整理输出——三步做完其实一步就够。这种"能力溢出"带来的效率损耗，在高并发场景下会成为严
AI浪潮下，学龄前教育最该传授给孩子的是这四件事
AI浪潮下，学龄前教育最该传授给孩子的是这四件事AI浪潮下，学龄前教育最该传授给孩子的是这四件事ChatGPT诞生两年多以来，AI正以惊人的速度渗透进各行各业。教育领域同样未能幸免。AI能够批改作业、答疑解惑、定制学习方案，甚至能以接近名师的水准授课。有人开始忧心：孩子学什么，才能不被AI取代？我的答案或许有些“出乎意料”——对学龄前的孩子而言，最该教的并非知识，也非编程，甚至不是英语，而是AI永远无法替代的四样东西：判断力、主体性、责任感、爱与合作的能力。因为这些能力，必须在真实的关系和持续的实践中慢慢
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冲击教育逻辑：分数至上已失效，培养独立思考成关键
我愈发清晰地察觉到，AI带来的冲击，早已超越了课堂本身。它撼动的，是我们沿袭多年的深层教育逻辑。曾有一次，我布置了一道综合性题目。难度适中，但需先理解条件，再分析关系，最后自主选定解法。结果一名学生迅速上交，解题步骤详尽。我询问：“为何先设定这个未知数？”他抬头答道：“老师，AI是这么写的。”这句话让我心头一紧。并非因为他使用了AI，而是他将“答案呈现”等同于“己身掌握”。这正是AI时代向教育发出的第一记警钟：若教育仅重结果、只比分数、只求标准答案，孩子或许学得更快，却可能越来越丧失深度思考的能力。往昔的
硅谷AI巨头竞逐哲学精英 技术转向人文思辨
戳👆职场 ＞ 点右上角 … ＞ 设为星标🌟图源：视觉中国从“编程至上”到“思辨为王”，人工智能产业正悄然掀起一场人才革命。2026年，硅谷的精英争夺战中浮现出一个出人意料的趋势——哲学专家成为各大AI企业竞相招揽的热门人选。英国《经济学人》刊物报道，美国AI领域的三家领军企业——OpenAI、谷歌DeepMind、Anthropic——纷纷设立“哲学研究员”职位，大力吸纳哲学界人才。耶鲁大学哲学教授卢西亚诺·弗洛里迪透露，不少哲学系学子尚未毕业就已接到AI公司的工作邀约，高校哲学系师资流失现象日益突出。今
人工智能时代，普通人的职场生存期正在被重塑
有些转变，最初并非以失业的形式降临。它只是让某个人猛然察觉，自己引以为傲的技能已不再奏效。一位从业十余年的行政人员，昔日最拿手的便是会议记录。领导言辞散漫，她却能捕捉要害，梳理成一篇像样的文档。后来企业引入智能系统，录音上传后十分钟便出初稿。她固然仍能修改，可内心深处明白，那个最能彰显自身价值的环节，已然不再稀缺。一位步入中年的撰稿人，也有过相似的瞬间。他苦思标题至深夜，桌边咖啡早已冷却。上司让年轻员工用智能工具跑了一遍，屏幕上迅速跳出数十个备选。那些标题未必出色，但胜在迅捷、海量，也足以令人惶恐。他头一
AI取代不了的职场核心能力
进入AI时代，技术人的焦虑往往只在一瞬间：AI可以一秒写出无Bug的代码；AI能自动生成精准的数据分析与报表；AI甚至能处理繁琐的行政事务……当技术执行类工作被AI接管，职业安全感该如何重建？我们的护城河，究竟该筑在哪里？真正优秀的职场人早已看清：AI时代的竞争，已从‘技术硬实力’转向‘非技术软实力’。AI时代，什么能力永不被淘汰？现任大厂项目管理专家指出，职场任务可分为人与机两大阵营：AI擅长的是重复性行政（Repetitive admin）与辅助数据分析。而人类无可替代的，是那些‘与人相关’的核心能力
AI时代，什么才真正值钱？
2500块。这是无人机飞手的应届起薪。两个月速成班，拿个证，上岗。15000块。这是资深飞手的月薪。同一个人，同一个岗位，同一个遥控器。差6倍。差的不是"会飞"。起飞前看一眼风。高楼周边有扰流。上升气流打在玻璃幕墙上往哪边偏，手册里没写。载荷不一样重心就不一样，重心不一样姿态就不一样——今天带了四块电池还是五块，起飞那一下油门给的力道都不一样。更关键的是出事的那一瞬间。侧风突然打过来往哪压？信号断了往哪个方向返航？载荷开始晃，油门推到几成？这些反应不是知识，是身体记忆。每一次差点摔机之后，肌肉记住的那种"