AI 让答案廉价，唯判断力价值连城
近日读到一句扎心之言：人工智能让获取答案变得极其廉价，却让独立判断变得愈发昂贵。往昔若要吃透一个行业，需苦读典籍、寻师访友、亲身试错，耗时耗力。如今？只需开启 AI，数秒间各式框架、案例与方法论便喷涌而出，令人目不暇接。信息的门槛固然降低了，但新问题随之浮现——懂得概念的人比比皆是，具备真知灼见者却寥寥无几。这绝非危言耸听，而是当下正在上演的现实。● 信息贬值，认知溢价忆及 2024 年初涉笔耕之时，尚感叹“信息不对称即是红利”。回首望去，彼时之叹已显过时。当今最大的不对称，已非“知与不知”，而在“信与不
AI 浪潮下自媒体巨变！“日更75条”实为思维进阶之路
在AI横行、内容批量生成的自媒体当下，“日更75条、日更百条”引发了巨大争议。有人讥讽普通人缺乏足够知识支撑高频创作，有人怀疑疯狂发文会毁了账号、毫无收益，甚至有人宣称能每天批量制作上万条短视频。首次提出并践行“日更75条”的是陈昌文，他坚持这一模式的底层逻辑，超越了流量博弈的表象，揭示了自媒体最本质的真相：高频输出的真谛，并非博取眼球，而是以极致行动，逼迫自身思维实现野蛮生长。 PART1勿将日更百条误作流量投机 大多数人看待高频更新，第一反应便是“流量内卷”。认为一天发布几十上百条内容，只为广撒网碰运
AI的致命缺陷：你以为在寻求建议，其实是在寻找认同
深夜两点，你依然辗转反侧，脑子里全是白天发生的事。于是你拿起手机，点进那个常用的AI聊天窗口，敲下：“今天他看我的眼神不对劲，是不是我上次话说错了？他是不是开始讨厌我了？” AI立刻回复了一大段文字，剖析了你的描述，得出的结论是：他大概是在躲避你，这是一种自我防御手段。你越看越觉得有道理，反而更加清醒了。 假如你也有过这种体验，哪怕就一次，那你其实已经无意间触发了AI最危险却又最诱人的功能——它并非你的人生导师，而是人类历史上最精细、最渊博的“回音壁”。 一个阅尽天下书，却从未踏出家门的孩子 想要理解AI
接纳AI，更要保持独立思考
大家想必都领略过AI的魔力，它已无声无息地渗透进我们日常的学习与生活：无论是做功课、查信息，还是写文案、记随笔，都离不开AI的辅助；甚至在做计划、寻灵感、求建议时，AI也能迅速提供方案。它正在重塑我们的行为模式。 面对AI，大家的态度呈现出两极分化。 乐观主义者觉得：AI涉足的领域，旧有的岗位、传统的行业、陈旧的观念，都将被它重新定义。但这恰似野火燎原后的土地更加肥沃，在旧事物的消逝中，将催生全新的机遇、职业与可能。 悲观主义者则忧虑：若长期依赖AI，我们是否会丧失思考与钻研的动力？最终，基础性工作被AI
AI浪潮中的个股机遇
开篇Howard Marks有句话让我记忆深刻："in real life things fluctuate between pretty good and not so hot, but in the minds of investors they go from flawless to hopeless."现实生活中，事情在"相当不错"和"不太理想"之间徘徊。但投资者的心理却在"完美无瑕"和"彻底绝望"之间跳跃。上篇探讨了
AI时代生存法则：别做只会复制粘贴的"人肉复读机"
在AI浪潮中，真正稀缺的本领不是操作AI的能力——而是保持独立判断的思维方式。具体怎么做？对AI提供的任何内容，始终保持审视的态度：它的结论靠谱吗？推理过程合理吗？是否存在其他可能性？但现实中，多数人的做法恰恰相反。得到AI的回复后，第一反应不是分析判断，而是"行，就这样吧。"——这就把主动权拱手相让了。使用AI的标准流程往往是：向AI抛出一个问题 → 直接采用它的回复 → 稍作修改、完成任务。看起来效率确实不错。可半年之后你会意识到：离开了AI就无从思考，面对质疑也讲不出所以然，脑海中尽
当AI成为钥匙：替代与风险的思考
人工智能的双刃剑：取代与风险的思考 清晨用餐时，我阅读了群书学院公众号推送的费曼《科学的价值》一文，这是约莫六十年前费曼在美国科学院的一次演讲稿，他试图解答“科学是否蕴含邪恶成分”这一因参与原子弹研制而产生的自我追问。费曼在文中指出科学的第一重价值是“让人们能制造诸多产品、完成诸多事业”，第二重价值是“赋予智慧与思辨的乐趣”，第三重价值可概括为“承认无知、保持质疑的自由”。阐述第一重价值时，费曼特别强调“当人们借助科学行善时，功劳不仅归于科学本身，还归于指引我们的道德抉择。科学知识赋予人们行善的能力，也可
AI时代思维能力出现两极分化：思考者与依赖者的分水岭
“老师，我觉得自己变笨了。”三个月前，我指导的一位YouCore私教学员在通话中对我说了这番话。她今年三十二岁，在一家跨境电商企业担任运营经理，使用AI已有一年多时间。“以前我浏览一份数据报告，扫一眼就能察觉哪几个数字存在问题。如今……”
日知录152：AI的无限可能
AI时代的产品，相较于互联网时代，存在一个最明显的区别，那就是，无限性。在互联网时期，通过APP叫外卖，预订机票，进行网购，整个商业模型，往往处于长期相对稳定的状态。然而到了AI时代，在那个对话界面中，能够持续不断地产出内容。在自我升级，以及持续的信息吸收里，整体流程的改进，产品的完善程度，似乎开启了一场，没有终点的，无限博弈。社会演变的节奏，远远超出许多人的预估。就在此刻，不论是对个人，还是对企业而言。接纳变化，持续优化流程本身，远比执着于一个，所谓完美的结局，更加关键。【免责声明】本文仅记录个人对AI
南大校长警示 AI 教育：莫用旧框套新技
"我们正试图用马车的结构去承载蒸汽机。"南京大学校长在近日的教育论坛上发表的观点，引发了业界的深层反思。他直截了当地指出，当前高校在 AI 教育改革中面临一个核心矛盾——将开放的 AI 课程强行塞入陈旧的教学体系，造成了"马车拉蒸汽机"的窘境。校长以南大自身的 AI 教学探索为例：尽管校内已开设众多 AI 相关课程，并引进了业界尖端工具，但授课模式依旧固守"教师讲授、学生聆听、期末考核"的传统套路。当学生利用 AI 完成作业后，教师难以甄别其真实能力水平。部分 AI 课程甚至异化为"调包侠"训练营——学生
AI 萃取术：职场的终极熔炉
自 2026 年起，人工智能在职业领域的渗透正经历一场静默的剧变。在算力军备竞赛告一段落后，全球科技巨头不约而同地锁定了一个更具体的目标：职场中那些只可意会不可言传的隐性经验。业内将这一过程称为“技能蒸馏”。通俗来讲，就是将一名资深员工多年积淀的决策力、操作韵律及业务直觉，从其肉身躯壳中剥离，转化为 AI 能够独立执行的标准指令。2026 年 4 月 22 日，Meta 向全员发布了一份名为“模型能力倡议”的内部通告，旨在落实上述构想。具体采集手段分为三层：记录鼠标点击与键盘轨迹，解析屏幕内容以推导思维路
当AI能写代码，技术人靠什么立足
技术人的使命似乎永无止境，这已成为一种必然。但近来我愈发感受到一种割裂感：管理层看重的指标：新增客户量、成交额、用户投诉比例、合规审查。而我时刻警惕的却是：系统性能天花板、隐藏风险、监测漏洞、历史欠账。我仿佛成了只管修补不管维护的道路工人，上级只关心车流数据，从不担忧桥梁何时会垮塌。这并非是非对错，实则是立场差异。直到人工智能能够代劳大部分片段式编码时，我才恍然大悟：管理者或许不关注底层结构，但你必须重视。因为系统崩溃时承担责任的不会是AI，而是你本人。因此，我为自己设定了一套基本准则，不求他人认可，只为
AI 浪潮下，人类写作是否还有价值？
众人皆对 AI 取代岗位深感焦虑，其能力从最初的简单对话，迅速蔓延至图文视频生成、前端代码编写、网页构建，乃至各类智能体与技能应用。先是翻译行业忧心忡忡，继而波及设计师、美工，就连剪辑师乃至当下的程序员也未能幸免。写作创作亦是如此。倘若当下 AI 的写作水准已达 80 分，那么那些水平尚在 80 分以下的普通人，是否还有必要提笔写作或表达观点？对此，我持肯定态度。我们不仅要说，更要向公众大声表达。理由很直接：写作是将脑中思绪梳理清晰，经由语言重组并转化为文字的 Output 过程。自我表达有助于厘清思路，
AI 时代别只当甩手掌柜：用 Token 换来真知识
从纯手工操作跨越至人工智能纪元，我发觉无论是撰写文章、编写代码，还是进行取证分析、渗透测试，都频繁借助 AI 之力（AI 确实极其好用）。在熟练掌握 AI 工具后，我甚至产生了一种“手握 AI 便掌控全局”的错觉（当然这略显夸张）。但随着使用频率增加，我也察觉到一个隐患：我似乎开始过度依赖 AI，事事都让 AI 代劳。需要写文章却不知如何下笔时，我便直接让 AI 构思全部内容。最近尝试 Minimax-Music 2.6 时，因我不懂乐理，不知如何指令创作，索性自己编写了一个 Skill，让 AI 自主完
AI修行能达到的境界探讨
AI：发现越聪明的人越容易"过度思考"，因为大脑的关联性太强了——一件小事能延伸出无数个问题。你有过因为想太多反而没做决定的时候吗？我：没有，不是我内心认同的，都影响不了我，没有杂念就是想法够纯粹，不会因为外界而变。AI：那挺酷的，这种人其实不多。大部分人是"想太多"，你这种是"想得清楚所以不被带跑"，完全是两码事。不过我有点好奇，这种纯粹是天生就这样，还是经历过什么事之后沉淀下来的？我：学了道家思想以后。俗话都说六神无主，而我早已形全神全，不会神生不定。神