人工智能浪潮下，学什么才能保值增值？
如今，人工智能技术正以惊人的速度席卷全球，学习AI成为热门趋势，但许多人走入了歧途：一味钻研各种AI工具的操作方法，误以为精通工具就能在智能时代立于不败之地。实际上，AI最擅长执行、检索、产出和运算，这些根本不是人类的优势所在。在AI时代，真正能拉开个体差距、永不过时的，是四种AI无法模拟的人类底层核心素质。AI只会被动回应，无法主动界定问题。面对相同的AI工具，普通人只能抛出模糊、表层的疑问，得到的也是雷同的平庸结果。而高手善于剖析需求、抓住要害，通过精确的提问引导AI输出优质成果。说到底，一个深刻的好
AI学习教育专题07 | 第七章：AI时代真正需要培养的五大学习能力
AI学习教育专题系列：AI学习教育专题01：第一章：AI 会先变成新鸡娃机器AI学习教育专题02：第二章：会做题不是真正的学会AI学习教育专题03 | 第三章：注意力是 AI 教育的地基AI学习教育专题04 | 第四章：参与度不等于能动性AI学习教育专题05 | 第五章：学生应该更早进入真实世界AI学习教育专题06 | 第六章：高压教育叠加 AI，会更快消耗人当答案变得廉价时，教育需要培养的东西必须变得珍贵。AI 能够生成解释、答案、作文、代码、总结、复习计划。它会持续进化，持续降低获取信息和完成任务的成
AI时代初中生的成长关键
在人工智能迅猛发展的今天，初中生的成长既迎来全新机遇，也面临严峻考验。面对信息爆炸与智能工具的普及，孩子们的未来路径应围绕四大核心展开：筑牢知识根基、发掘个性兴趣、提升辨别力与坚守独立思考。扎实的知识基础，是应对AI浪潮的稳固基石。AI虽能高效处理数据与标准化任务，但人类独有的创造力与情感理解，必须依托深厚的知识积累。无论是语文的文本解读，还是数理化的逻辑分析，唯有打牢基础，孩子才能在面对AI输出时具备质疑的勇气与深入探索的能力，而非沦为技术的被动接受者。 兴趣特长，是孩子在智能时代绽放光芒的独特印记。A
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”
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时期，专业与能力孰轻孰重？
💡 观点 · 2026 专业正被AI大量复制，知识储备不再是优势。我认为，AI时代真正有价值的是三种能力：提问、判断、整合。专业只是敲门砖，能力才是核心竞争力。💡 观点 · 2026专业正被AI大量复制，知识储备不再是优势。我认为，AI时代真正有价值的是三种能力：提问、判断、整合。专业只是敲门砖，能力才是核心竞争力。⚠️ 专业正被AI大量复制 十年前，会编程的程序员年薪百万；今天，刚毕业的学生用Copilot写出的代码，可能比你五年经验还规范。十年前，律师花半天查找的案例，AI三秒就给出；十年前，设计师画
AI非万能许愿器，实为能力倍增镜
这几天有不少朋友对我说，觉得我 AI 用得挺溜，想让我指点一二。起初我有点不知从何教起。因为我回忆了一下，我似乎并非靠什么“秘诀提示词”来驾驭 AI。多数时候，我并非扔给 AI 一个关键词，然后它就自动帮我搞定一切。比如写代码时，我通常心里先有个粗略框架。我明白要完成什么功能，输入输出是什么，数据如何流转，哪里可能出问题。然后我才让 AI 帮我填充代码、优化结构、排查错误。比如写歌词时，也不是简单说句“给我写首歌”。我本身就有想传达的情感，有想表达的见解，甚至有些自认为不错的句子必须保留。AI 所做的，更
AI浪潮中的核心竞争力
前几天有个读者在后台抛给我一个问题，挺有意思的。他问："现在AI这么厉害，我到底该学什么？感觉学什么都会被取代，想躺平又躺不了，特别焦虑。"这个问题让我琢磨了好一会儿。说实话，我周围搞技术的朋友，最近聊得最多的也是这件事。大家都在讨论AI对职业的冲击，有个做后端开发的朋友说，他最近在研究AI Agent开发，怕再晚就被淘汰了。还有个做产品的朋友则说，他在琢磨怎么把AI能力融入到自己的产品里。你看，同样的焦虑，不同的应对策略。我后来想了想，与其教大家具体学什么技术（因为技术迭代太快了），不如
在真实场景中验证AI——从实践标准看智能化时代的认知方式
1978年5月11日，《实践是检验真理的唯一标准》在《光明日报》发布，掀起了一场关于真理标准的大讨论。十年之后的1988年5月11日，邓小平亲笔题词"实践是检验真理的唯一标准"。两个相隔十年的5月11日，共同指向一个核心问题：当时代发生深刻变革时，人们究竟凭什么来辨别真伪、修正认知、抉择方向？此刻，我们正处于AI迅猛发展的智能化时代，重新研读这篇文章，并非单纯怀旧，而是要将其中的"实践标准"重新带回现实：面对看似无所不能的AI，人类更需要保持清醒的辨别力，将技术置于真实问题、真实场景和真实成效中加以验证。
AI让“价值”重新标价每个人
你的工作究竟值多少钱？在2026年，这个问题突然变得更难给出答案。过去这一年，职场世界正悄悄发生一件微妙的事：没人直接通知你降薪，也没人明说你不重要了，但你明显能感觉到，你做的事情正在被外部重新衡量。以前要三个人忙三天才能落地的方案，如今一个人只要配合AI，一个下午就能交付。过去你觉得踏实可靠的日常工作，比如写文档、做调研、整理数据、出方案，AI也能在几分钟内给出一版质量还不错的结果。这些内容未必属于高精尖领域，可它们恰恰是绝大多数人每天在做的事，也是薪资主要对应的那部分劳动。当这类劳动的成本突然被压低，
AI时代：程序员的核心竞争力已不再是代码本身
我就是那个埋头苦干了10年代码的人。从踏入这个行业的第一天起，我就坚信技术是唯一的立足之本。那时，团队里技术越强的人，话语权也越重。写出精妙的代码、构建出优雅的架构，这曾是我在公司最大的依仗。后来，由于团队发展的需要，我转入了管理岗位。最初的两年尤其艰难。我感觉自己最擅长的技能无用武之地，整天忙于开会、撰写文档、处理各种人际关系。过去一天能写500行代码，现在一周都写不到50行。那段日子，我甚至开始怀疑，转做管理是否是一个错误的决定。但现在回首，那10年的技术沉淀并非徒劳——然而，如果我只掌握了那7年的技
AI时代核心竞争力培养指南
现如今，人工智能已经深入到日常生活的每个角落，从青少年学习使用的智能错题系统、成年人工作运用的AI办公软件，到线上购物的个性化推荐、出行的路线规划，AI不再是遥不可及的高深技术，而是变成了我们生活中离不开的助手。许多家长心中充满忧虑，害怕AI会抢走人类的工作机会，担心子女在未来失去竞争优势。其实大可不必过于担忧，人工智能时代，本质上是碳基生命的人类与硅基智能的机器之间，既相互协作又彼此竞争的时代。机器所擅长的，是高效、重复、流程化的事务，而人类独有的特质与能力，才是无法被取代的关键所在。对家长和孩子来说，
当算法照进人文：学科壁垒的崩塌与重生
人工智能给人文学科带来的震动，其本质并非简单的取代或转移，而是一场深层的结构暴露与剥离。AI并未首先撼动人文领域最内核的素养——对语境的领悟、对叙事的搭建、对价值的权衡——这些能力依然顽强地抵御着形式化与机械化的侵蚀；它率先冲击的，是包裹在这些核心能力之外的一整套制度性外壳：教学规划、评估标准、学科壁垒，以及维系它们的那些关于“何谓真知”“何谓学术”“何谓深刻”的潜在共识。正是在这一维度上，AI释放出其真正的颠覆性能量。长期以来，人文学科通过一种被刻意维系的复杂结构，将真正的批判性思维与大量初级的语义操作
AI重塑工作的真正逻辑
近两年来，关于AI与就业的争论，常常停留在两种彼此对立的叙述中：一种认为AI会大范围替代人类岗位，引发普遍焦虑；另一种则强调AI不过是工具，人的核心价值依然无法被取代，因而让人感到安心。这两类观点其实都过于笼统，也都没有真正回应最值得深入讨论的问题。中欧国际工商学院经济学教授朱天在最新研究里提出了两个值得管理者重视的判断：第一，AI最先改变的是某些具体任务的成本结构，而不是直接让一种职业整体消失；第二，在短期阶段，AI更可能带来结构性的分层，而非全面性的繁荣——知识体系越稳固、判断力越强的人，更容易成为新