AI助长差距：会用的人更强
昨天，英伟达再次刷新高点。在美股科技七巨头里，英伟达无疑是最有实力的那一个，谷歌近期表现也很亮眼。这是不是在说明，市场正在逐步认可它们在 AI 领域的价值？不过，我今天想谈的，并不是股价本身，而是 AI 会怎样影响普通人。现在掌握编程的人，确实不一样了。以前可能要花一个月才能把事情做出来，现在借助 AI，两三天就能先拿到一个大概结果。以前需要好几个人一起推进的工作，现在一个人也能往前走。但关键在于：你得真正懂。你会编程的话，AI 写错了，你知道问题出在哪；代码跑不通，你也能去排查；逻辑不顺，你同样能看得出
会问就是生产力
AI时代，提问本身就能转化为生产力。会提问的人，就像手里握着一把钥匙；不懂提问的人，则是在没有方向地自说自话。 一、低价值问题的常见表现 1.问题模糊、边界不清 “这个怎么做？”“帮我看看这个怎么样？” 既没有具体情境，也没有明确目标，更缺少限制条件。AI只能做泛化处理，难以给出精准结论，因此价值也就有限。 2.不愿意独立思考，直接“伸手”问 自己稍作查询或思考就能解决，却选择把问题直接抛给AI。这样的问题几乎不需要思考成本，自然也难获得真正的信息回报。 3.只表达情绪，没有真正的问题 “好难啊”“怎么办
AI抛弃的不是贫困者，而是不懂思考的人
一位以前的同事读完我昨天的文章，激动地告诉我，她终于搭上了AI的便车。我让她详细说说，用AI做了哪些事情？她回答，花了百来块钱订阅了ChatGPT Plus会员，让它做中英文翻译，取代了百度和谷歌翻译的工作。我没有嘲笑她，因为我自己刚起步时也类似。最初用Claude时，我常问的是：帮我修饰一下这段话，帮我拟个朋友圈文案。说白了，就是把AI当成一个高级打字员。直到某天，我把一整份客户数据扔进去，告诉它：你是一位拥有十年销售经验的商业分析师，请按活跃度、复购频率和客单价三个维度，找出下个月最可能成交的客户，并
AI时代，最值钱的不是编程而是提问
许多人认为，AI时代最值钱的技能一定是编程。完全错误。告诉你一个反直觉的答案：最值钱的技能其实是提问，而非写代码。这并非空穴来风。麦肯锡的最新报告表明，到2030年，全球约30%的工作时间将被AI取代。然而，与此同时，“提问技巧”和“批判性思维”的需求预计将增长40%。为何？因为AI无论多智能，它都不会“主动思考”你真正想要什么。问题问得好，AI就答得好。问题问得差，AI就答得差。懂得提问的人，将成为AI时代的超级个体。让我们先明确“提问”这个概念。会提问不等于会说话。真正的“提问能力”包含三个核心要素：
AI学习革命：揭秘MIT学神的认知外挂秘籍
当人工智能浪潮重塑世界格局之际，一场颠覆性的知识获取变革正在上演。当今时代，人与人之间的核心差异早已不再是大脑储备了多少信息，而在于如何调度、整合并运用这些知识的能力。遗憾的是，多数人仍困于旧有思维定式，仅将ChatGPT、Claude等大语言模型视作“升级版搜索工具”或“代写神器”。而站在智商金字塔尖的精英学习者——如麻省理工（MIT）学术殿堂中的顶尖高手——却已悄然锻造出颠覆性的“AI原生学习体系”。本文将深度解码这套方法论，揭示他们如何借助AI在48小时内攻克一门艰深课程，完成从机械记忆到专家思维的
AI时代生存法则：普通人的破局之道
2024年，某美国保险公司因引入AI客服系统，裁减了40%的客服人员。与此同时，国内众多制造企业正大规模部署机械臂与视觉识别技术，月薪3000元以下的基层岗位正以惊人速度被消解。这并非科幻电影中的情节，而是正在上演的真实场景。不少人或许会问：这与我何干？倘若你目前从事的工作重复性高、规则清晰、无需复杂决策，那么此事与你息息相关——甚至比你预想的更为紧迫。AI取代人类工作的逻辑十分清晰：自下而上，从易到难。先提供一个评估标准：任何能被明确归纳为规则体系的工作，都将面临自动化冲击。当下首当其冲的岗位包括：客服
人工智能时代，三种不可或缺的核心竞争力
"人工智能可以取代工具，却无法取代人性。"许多人对被AI取代充满忧虑：• 担忧工作岗位被AI占据 • 忧虑自身技能被AI超越 • 害怕个人价值被AI冲淡但真正需要思考的是：在人工智能时代，哪些能力最为宝贵？AI固然强大，但它需要优质的问题驱动。善于提问的人：• 清楚自己的目标 • 懂得如何表达需求 • 知道怎样引导AIAI能够模仿情绪，却无法真正体悟情感。人类独有的优势在于：• 理解他人的情绪 • 洞察话语的深层含义 • 提供情感上的慰藉与支持这是AI永远无法做到的。AI可以生成答案，却缺
AI浪潮下的教育变革：真正需要掌握的核心能力是什么
五部门联合发布“人工智能+教育”行动计划后，真正值得学生提前补足的，或许不是工具操作技巧，而是提问、辨别以及人机协同能力。相关部门出台《“人工智能+教育”行动计划》之后，许多人的第一反应是：今后孩子是否都需要学编程、学提示词、学怎样使用大模型？这个问题自然重要。但还有一个更为关键的问题：学校究竟是在教学生“会用 AI”，还是在教学生“如何与 AI 协同工作”？我更倾向于后者。因为这次变革的本质，并非学校新增了一门技术课程，而是整个人才培养的逻辑体系正在重新调整。以往，教育更看重你是否会做题、是否能完成任务
AI时代，孩子升学规划该何去何从？
过去半年，人工智能的迅猛发展让教育规划变得愈发不确定和难以捉摸。不少家长向我提出了这样的疑问：孩子的升学路究竟该如何布局？ 现在的投入在未来还有效吗？ AI 变化如此之快，孩子该学什么、该向何处发展？这些问题背后，并非单纯的技术焦虑，而是许多家长对未来确定性的动摇。家长咨询升学规划，更多是在寻求：孩子适合体制内还是国际路线？ 需要提前准备竞赛吗？ 深圳中考如何走得更稳？ 高中、大学、专业该如何选择？然而，AI 为这些问题增添了一层新的不安：如果未来变化如此之快，我们今天为孩子规划的道路，会不会很快失效？这
AI时代：制胜关键已从执行转向提问
智能技术正以前所未有的速度，重塑社会的能力架构与竞争范式。在过去数十年间，个人价值的核心衡量标准在于任务处理的效能。谁能够以更迅捷、精准、稳健的方式完成工作，谁便能在职场与社会中脱颖而出。然而步入智能时代，所有规则都已改写。程式化、推理性、操作类岗位正遭遇智能工具的广泛取代。解题主体正经历从"人力"到"算力"的迁移。这标志着人类核心竞争力的根本性跃迁：由解题能力，升级为设问能力；由执行角色，转型为定义者、评判者与决策者。而设问能力，既非天赋异禀，亦非速成可得。它必然植根于一项最基础、最不可或缺的历练：持久
AI时代为何必须重读德鲁克
随着人工智能全面渗透进社会生活的方方面面，人们往往产生一种错觉：技术迭代速度惊人，旧有的观念似乎已不再适用。在商业媒体与科技论坛中，人们不断听到这样的论调——AI将重塑一切，甚至声称“管理将被算法所取代”。然而，若把目光放长远，我们会发现历史总是惊人相似。每当蒸汽机问世，人们便认为机器彻底颠覆了社会秩序；当电力与流水线普及，人们断言工业体系取代了一切旧有组织；而当计算机与互联网诞生，人们又深信信息技术将让管理自动化。但历史反复证明：技术虽改变了工具，却并未替代管理思想。真正决定社会如何运转的，始终是人类对
AI时代，何为真正的智慧？
AI热潮，掀波澜总有一条路通向真我人工智能时代，当计算、分析、逻辑拆解这些昔日我们引以为傲的技能，都能被AI轻松取代，我多次陷入深深的失落，不断质问自己：当下，究竟什么才配称为真正的智慧？近日刷到沈逸斐教授的一段视频，她在探讨AI时代究竟需要怎样的下一代，未来的孩子该成为何种人才。她指出，教育诞生的初衷，本是为了筛选出社会当时急需的批量人才。我们过往认定的佼佼者，不过是旧筛选体系下的“精英”，并非其他人不够出色，只是他们未能在那个框架中被发现、被彰显。时代飞速演进，但评判标准却滞后于它的发展速度。因此当下
AI时代：唯有自律与行动才能突围
麻雀虽小｜把感受化作思考自律与执行力（人工智能时代）身处AI时代，普通人首要提升执行力与自律，更进一步则是磨炼判断力并勇于承担后果。近日顿悟：AI虽然降低了思考的门槛，却极大地提升了行动的价值。身处AI时代，普通人首要提升执行力与自律，更进一步则是磨炼判断力并勇于承担后果。AI普及之前，“信息不对称”和“认知鸿沟”是精英们的壁垒。更渊博的知识和更高阶的思维，是强者优于弱者的关键。AI普及之后，随时向它提问成为可能，也能要求它用通俗语言解释难题，一个灵感瞬间就能转化为代码、设计或文章，专业壁垒迅速被打破。既
诺奖得主与谷歌AI领袖对话揭示：AI一日跨越人类千年，提问能力成未来核心
作者：赵老师近期，诺贝尔化学奖得主、谷歌DeepMind首席执行官哈萨比斯的一次深度对话，在全球科技与教育领域引发了巨大反响。这位四岁开始学棋、十三岁成为国际象棋大师、四十八岁荣获诺奖的天才人物，道出了一句令无数家长感到警醒的话语：你明白了吗？关键在于AI并非无所不能，而是——懂得提问的人结合AI将拥有无限潜力，反之，不擅长提问者终将被AI取代。哈萨比斯自幼便痴迷于国际象棋。整个青少年时期，他都在思索“智能的本质为何”，这正是陆向谦教授所强调的童子功。在AI时代，提出问题的能力比获取标准答案更为关键，好奇
AI时代破局之道：与其囤积知识，不如驾驭智能工具
近日看到熊辉教授的分享，令人警醒。他提到如今一年的工作量相当于以往五到七年，效率大幅提升并非因为加倍努力，而是将AI作为得力助手。这正是当下的真实写照。同样是使用AI工具，有人能在短时间内完成高质量方案，有人却迟迟无法下笔；同样是阅读文献，有人迅速把握要点，有人仍困在细节中。过去常说个体间差异巨大，如今AI正将这种差距以指数级速度扩大。熊辉教授将人类智能划分为四个层次，不妨看看自己所处位置：现实很残酷：当前大模型已全面超越前两层能力，连第三层的推理预测也正快速追赶人类。正如熊辉教授所言，即便身为计算机博士