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
医药营销人的底牌被AI看穿了吗？——AI只放大决策，不挑方向，你的洞察力经得起10倍放大吗？
一个普通的周一早晨策略会议。去年，老板面前摆放着3种新药上市推广计划，那是3位产品经理辛苦一周的心血，谁的临床理解更深入、谁在拼凑报告，老板扫一眼方案深度就能分辨。但今天，老板面前堆了15种方案。3位同事，每人只用了半小时，借助AI生成了5套完全不同的策略。每套方案都包含详尽的竞争分析、自洽的专家网络图，甚至文献引用都显得无懈可击。1小时内，他要决定500万的首期市场投入投向何方。但他第一次感到不确定能否说“我完全看明白了”——因为这15套方案，每一套都显得很“专业”。随着医药行业数字化加速和线下推广受限
AI时代，这个能力比知识更值钱
随着AI能力不断增强，我越来越意识到，真正稀缺的不再是答案本身，而是做出判断的能力。这听起来像是个人的主观看法，但实际上它正在成为现实。过去，人们的优势很大程度上取决于他知道得更全面、查找得更快、整理得更有条理。谁掌握的信息量大，谁就更容易掌握主动权。然而今天，答案获取的门槛正在迅速降低。你向AI提出一个问题，它能在几秒内给出结构严谨、表达流畅、内容看似专业的回复。你让它对比两个方案，它能列出各自的优劣；你让它撰写一篇文章初稿，它同样能快速完成。这预示着一个根本性的变革：“掌握什么”正在变得越来越廉价，“
AI时代，不会质疑的人正在被淘汰
01 AI打破的只是‘产出’门槛，不是‘判断’门槛之前写过孩子用AI写作业的文章，我的核心观点是：比起抄袭，更危险的是思维惰性导致的判断力退化。很多人以为这只是学生群体的问题，但放在今天各行各业，这个逻辑同样尖锐：AI让所有人都能轻松产出内容，却正加速淘汰那些缺乏判断力的人。不知从何时起，一种共识悄然流行：AI打破了知识壁垒。AI公司的宣传视频里常说：‘不会写文案？一键生成；不懂编程？工具出代码；论文太难？秒拆秒理；数据复杂？片刻成报’。随着工具迭代，不少人真做到了。普通人仿佛一夜之间站上了专业者的起跑线
OpenAI Daybreak扩张：AI安全从发现漏洞迈向修补漏洞的新阶段
6月18日，安全厂商 Nebula Security 曝出 nginx-quicburst（CVE-2026-42530），这是一个潜伏在 Nginx QUIC 模块里的远程代码执行漏洞；同日，Phoronix 报道称 Claude Code 协助定位并修复了一个困扰 AMD Ryzen 笔记本九年的 GPU 驱动 Bug。6月22日，OpenAI 宣布 Daybreak 扩张——GPT-5.5-Cyber 正式发布、Codex Security 插件上线、Patch the Planet 计划启动，核心
智能时代的提问者
AI 时代 · 深度观察AI 时代 · 深度观察AI 时代深度观察AI 时代深度观察AI 正在将“执行能力”变得廉价“问题定义能力”才是真正的稀缺资源当工具愈发强大，瓶颈不再是“能不能做”，而是“做什么才有价值”原创 | 深度思考 | 2025一个会用 AI 写代码、做设计、生成文案的人，解决的可能只是一个伪需求；而一个能洞察真实痛点的人，哪怕不懂技术，也能驱动 AI 创造出真正有意义的东西。这不是危言耸听，而是我们正在亲历的现实。✦ ✦ ✦01 从“工具理性”到“价值理性”的回归工业革命让“会做”成为核
AI时代提升能力的必读书籍
我认为，在AI时代，拉开人与人差距的关键不在于工具使用的多少，而在于底层能力的强弱。正如马斯克所言，‘美感’是当下AI时代的决胜关键，而这需要长期的积累。工具在不断更新迭代，今天的流行方法几个月后可能就会过时。然而，判断力、系统思维、反馈意识、媒介素养以及反脆弱能力，这些特质永远不会过时。尽管这份书单表面上并非‘AI技术类’书籍，但它们实际上更像是构建AI时代能力的基石。与其说这是一份AI技术书单，不如说它是一份AI时代人类必备的能力书单。《人有人的用处》探讨的是控制论。放在今天，它警示我们：无论AI多么
AI时代真正的壁垒在哪里
AI时代真正的壁垒在哪里 AI 让"执行"变得一文不值——无论是编程、检索还是数据分析，都如同水电气般普遍。 ▎ 你唯一的稀缺能力 只剩一个：精准提问 + 验证有效答案。 ▎ 产出 = 判断力 × AI × 协调。 判断力一旦为零，整个乘积归零。AI 让"执行"变得一文不值——无论是编程、检索还是数据分析，都如同水电气般普遍。 ▎ 你唯一的稀缺能力 只剩一个：精准提问 + 验证有效答案。 ▎ 产出 = 判断力 × AI × 协调。 判断力一旦为零，整个乘积归零。
AI浪潮中最隐蔽的陷阱
微软掌门人 Satya Nadella 近期发表长文，抛出一个概念：代币资本。他指出每家企业都需同时经营两类资本：人的资本（员工的学识、洞察、人脉）与代币资本（企业构建并拥有的 AI 能力）。二者并非相互侵蚀，而是叠加放大。人的判断力越敏锐，代币资本增长越迅猛。缺乏人类在前端把控方向，算力不过是在原地空转。"You can offload a task, or even a job, but you can never offload your learning."任务乃至整个岗位可以外包
AI 浪潮下，谁才是真正的人才？
周围越来越多人的职场焦虑感加剧：AI 是否会抢走我的饭碗？精湛的手艺是否将不再有用？辛苦积累的知识经验，迟早会被人工智能取代？今天彻底揭开真相：AI 从未在消灭工作，它只是在重新定义，究竟何种能力才具备价值。要想找准未来方向，首先得明白，过去我们认定的「人才」，究竟指什么？传统时代，人才的标配始终是：知识 + 技能 + 经验。学历出众、证书完备、技艺纯熟、阅历丰富，做事效率高人一筹，便是公认的优秀人才。这套标准，稳坐工业时代、互联网时代几十年的头把交椅，核心原因很简单：知识需长年累月积累，技能需反复打磨，
AI使用指南：什么活该外包给AI,什么活必须自己来?分不清这条界限,迟早要吃亏
你身边肯定有这两种人。一类把AI捧上天，天天念叨"以后都不需要人了"。另一类试了几回就开喷，说"这破玩意儿净瞎说，根本没法用"。我跟你说句实在话，这两类人说的都没抓到要害。AI不是万能的，但也不是一无是处。它更像一个偏科偏得离谱的实习生——让它做某些事，又快又好，省钱省到你想给它发年终奖；让它做另一些事，它会特别自信地给你一个错得离谱、还包装得特别像样的答案，关键它自己压根不知道错了。你用AI总踩坑，不是因为AI不行，是因为你没搞清楚：哪些事能放心交给它，哪些事交给它迟早要出问题。这条线划清楚了，你就知道
AI时代真正的竞争力：会判断，而非会使用
你有没有这种感觉：AI工具越来越强，但焦虑感不仅没消失，反而更大了？ChatGPT能写方案了，Claude能写代码了，Midjourney能画图了。好像什么都能被AI替代，那「我」的价值到底在哪？这是最反直觉的一点。我们以为AI时代最值钱的是「会用AI的人」。错了。最值钱的是「知道什么值得做的人」。创意是什么？不是你会不会写prompt，而是你能不能想到别人想不到的需求。审美不是你会不会调色，而是你能不能一眼看出哪个方案「对」。品味不是你的个人偏好，而是你长期积累下来的一种「对好和坏的直觉」。举个例子：让
AI时代，40岁创业者迎来真正主场
最近YC的一段访谈，值得反复品味：图：YC 访谈《The Age Of The 40-Year-Old Solo Founder Is Here》这段对话揭示了一个反常识的趋势：AI兴起后，创业机会并非只偏向年轻、擅长折腾工具的人，反而为一批40岁上下、拥有行业积淀与判断力、却曾被团队成本与技术门槛阻挡的人，打开了重返舞台的大门。其中一句话尤为关键：这句话戳中了AI创业中常被忽视的核心：如果你清楚该做什么，AI会放大你的判断。如果你茫然无措，AI只会放大你的混乱。谁学工具快、谁试模型勤、谁一天能跑十个产品
像打磨AI一样打磨自己
烨哥聊商业今年开年以来我一直在同步研习AI领域的知识与中医的框架体系。在这一过程中，我对学习这件事产生了一个新的领悟：很多人以为学习就是往脑子里塞知识，实际上，学习是在打造一套能够预判、能够修正、能够举一反三的系统。你以为自己是在学习，但很多时候，你仅仅是往大脑里堆砌素材。这话听着可能不太舒服，但你可以回想一下：不少人学AI，囤积一大堆提示词模板；学中医，圈出一堆阴阳五行、藏象经络的笔记；学商业，截图保存一堆案例。结果呢？真碰到问题，还是做不出判断，还是不知道从哪下手，最后只能感慨：这事真复杂。这恰好说明
AI并非危机，拒绝使用才是真正的风险
五份重磅研究披露的AI职场实际状况几乎每天，你都会接触到“AI又取代了某个职位”的报道。于是焦虑涌上心头。然后划走。最终毫无行动。但当你深入剖析数据，会发现一个违背直觉的真相——AI本身并不可怕，“排斥AI”才是致命伤。一、6%对18%：最清晰的对比盖洛普2026年调研了2.3万科技从业者：- 每月至少使用一次AI的人，被解雇风险为6%- 很少接触AI的人，被解雇风险高达18%差距达到三倍。更具讽刺意味的是：仅1%的失业者认为AI是元凶。但实际有40%的裁员声明将AI列为主要因素。你或许不觉得AI在取代你