智能时代，发芽的内核比浇灌的容器更重要——从AI辅助创作的体悟谈起
九月一日，新学年启幕的第一天，著名哲学家周国平先生踏入深圳市华朗学校的校园，为师生们带来了一场以《人工智能时代，我们应当怎样学习》为题的精彩讲座。他援引了卢梭与杜威的思想，打了一个鲜活的比方：人内在的精神禀赋天生便如同一粒种子，教育并非向容器中注水，而是为种子提供滋养与照料，使其能够自主地茁壮成长。这一比喻，在我近来高频使用人工智能辅助撰稿的实践中，一再得到印证，也让我对智能时代的教育生发出更为深切的体悟。01我的切身体悟：起初借助AI写稿，我不过是存了偷懒之心。然而经过几轮交互，我却收获了一份始料未及的
AI时代：慢能力才是真护城河
近期抖音流行一种说法——“用慢充旅行来疗愈身心”。不赶路、不赶景点、不追求打卡，只是慢下来，待着，去感受。听起来很文艺，但我想表达的是：这种对“慢”的渴望，正悄然从生活蔓延至职场——且以某种隐忧的方式。身处AI时代，全员都在竞逐“快”。方案瞬间生成、报告迅速完成、回复即时到达。然而越是这样，一种被时代隐秘淘汰的能力正从组织中消逝——我称之为“慢能力”。AI让万事万物提速，“慢”反倒成了稀缺资源先厘清一个本质：AI取代的是什么？是“执行的速率”。昔日撰写方案需三日，如今AI三分钟即可呈现一版。AI的底层逻辑
AI代读,是认知层面的高级骗局
别急。今天我把话撂在前头：当AI读书被包装成"替代你啃完整本书"的方案时，它就是个骗局。它不是在帮你节省时间，而是在光明正大地偷走你大脑发育的机会。这个问题我们得从根源上澄清。为了避免误伤好人，先把靶子描准。AI阅读工具，初衷是利用人工智能技术辅助阅读，常见功能包括：文本摘要、关键信息提取、语音朗读、智能问答、知识图谱生成等 。你用ChatGPT问一句"这篇论文的研究方法是什么"，或者用讯飞有声在通勤路上听书——这些都不在我今天批评的清单里。我要鞭笞的"AI读书"，特指当下泛滥的这两类：摘要代读：把整本书
AI 的正确打开方式
不少人习惯把 AI 视作万能助手：抛出需求，收取结果，复制粘贴便草草收场。直到翻阅《AI 时代，什么人越来越贵》才意识到，绝大部分人其实并未真正驾驭 AI，我自己同样如此。书中阐述了两条核心要义，是每一位 AI 使用者都应严格遵循的原则。其一，AI 能够协助我们编写代码、归纳会议要点、撰写文案、剪辑视频，高效达成大量执行类任务，但工具产出的内容绝不能直接视为最终成果。我们必须充当 AI 结果的审核者，不能仅凭一份"还行"的文件就停止思考。真正有价值的工作，在于梳理逻辑框架，探寻事物内在规律，针对 AI 的
AI浪潮下，人类正主动将自己边缘化 施一公警示：将思考全盘托付AI，终将丧失独立人格。而最令人忧虑的是，这种放弃是自愿的、惬意的，甚至让人误以为自身在进化。
施一公指出，将思维全部委托给AI，必然导致独立人格的消逝。然而更值得警惕的是——这一过程是心甘情愿的、惬意的，乃至让你产生自己正在进化的错觉。场景一 · 在校大学生借助AI完成课程论文、小组任务、复习要点的整理。腾出来的时间用来玩游戏、刷短视频、打工赚钱。他觉得自己在"高效管理时间"。但他内心隐约察觉，有些东西正在被绕过——本应在查阅资料时偶然撞见的意外发现，本应在论文卡壳时硬逼出来的思维路径，本应在反复打磨中锻造出来的判断力。他省下的不是时间，是无数本该亲历的思维磨砺。场景二 · 求职的
AI产出水平由“提问”水平决定
AI产出水平由“提问”水平决定在当今社会的众多行业当中，人工智能（AI）已广泛渗透其中，许多工作借助AI能够高效完成。然而使用同一类智能工具时，不同用户得到的成果往往差别显著；在高精度专业领域内，哪怕使用者之间只有细微不同，最终结果也可能截然不同。具备专业素养的用户运用人工智能时，思路严谨且紧扣实际应用场景，能够获得高品质的内容与结论，极大提高工作效能；而部分用户则不断修改、反复生成，最终产出的仍是参考意义不大的套话，内容空洞、模板痕迹明显，反而拖慢了效率，还容易滋生惰性思维，阻碍创新意识的萌发。若没有足
智能时代我们遗忘的“放空”艺术
你察觉到了吗，自己已经很久没有无所事事了。候梯的片刻，要刷几个短视频片段； 用餐的间隙，得回复几条工作信息； 就连入睡前闭眼的刹那，最后的目光还是落在屏幕上。我们仿佛被植入了某种指令：每一秒都必须“有产出”。然而今天我想强调—— 准许自己放空，或许是我们对抗这个癫狂年代，仅存的柔和抵抗。01 我们奔忙得越发急促，却遗忘了为何出发直白地讲，现代生活从未这般多彩。信息泛滥，人工智能随时待命，记事本替我们记住所有，各类应用都宣称能让事务更轻松。我们看似结交了更多友人，表面上也欢快了许多。但与此同时，我们正自觉或
AI时代，真正的学习是学得更少
上个月，我花了整整一周时间，做了一件看似很"笨"的事。我把过去三年在Notion里收藏的187篇文章、56本书的摘抄、以及13个不同板块的学习笔记，全部翻出来重新整理了一遍。结果让我后背发凉——90%的内容我完全不记得了。那些熬夜看完的干货文章、花了两个小时认真做的思维导图、觉得"哇这个观点太牛了"的金句……它们安静地躺在文件夹里，仿佛从未存在过。我意识到一个残酷的事实：我一直在假装学习。2026年，AI已经可以帮我们写报告、做PPT、甚至写代码。但这反而让一个问题变得更加
智能时代，阅读是否依然必要？
今日与ChatGPT探讨了一个萦绕心头的议题。自投身AI Agent研究后，我察觉到纸质阅读的时间大幅缩减。过去每日总会抽空翻阅书籍，如今更多时候是与AI持续交流。遇到任何疑问，便直接询问。碰到陌生概念，就深入追问。某个观点尚未厘清，便一直讨论至彻底领悟。于是，我脑海中浮现出一个标题问题：智能时代，我们还需读书吗？就此话题，我与ChatGPT展开了一番讨论，并请其记录整理成文：我：既然有AI，我可不断与其对话，且AI提供的是全球最新资讯。那么，这种获取知识与见解的方式，是否已优于传统阅读？ChatGPT：
AI越厉害,思考越金贵
AI越厉害，思考越金贵最近身边不少朋友陷入一种新式焦虑：AI工具学了一堆，文案、作图、剪视频样样能上手，效率确实翻倍，可生意依旧不温不火，变现仍然困难重重。问题出在哪里？其实原因很简单：你只是把AI用成了另一个“加班的自己”。当所有人都在卷执行力时，执行力就成了最不值钱的东西。AI已经把体力执行问题变成了一个门槛性问题，而真正的分水岭，在于你有没有“老板思维”。你是在“做”，还是在“决策”？什么叫老板思维？一句话概括：把执行交给AI，把思考留给自己。大多数人的用法是：让AI写100条文案，然后自己花一下午
AI让我高效,也让我迟钝
AI让我效率大幅提升。我与AI的协作过程基本是这样的：向AI询问科学类问题——有标准答案的那种，比我自己百度搜索快很多。向AI请教开放性话题——比如人际关系、个人成长方面，AI给出建议，我去执行。让AI直接帮我规划流程，我拿到初稿后，再进行修改完善。让AI直接帮我生成内容，我负责审核，并进行调整。AI似乎让我做的事情越来越少。我之前做过思辨教学，所以在提出需求、提出问题、找出漏洞上，我可以做得更出色。但我并没有产出更优秀的作品，而且我有种很强烈的感觉：我的脑子变迟钝了。我开始懒得从零搭建思维体系，而是直接
AI时代最可怕的问题，根本不是失业
最近，后台收到很多读者的留言，问得最多的就是：“AI时代来了，我是不是马上就要失业了？”说实话，这个问题我问过自己无数次。但当我深度体验了上百个AI工具，和几十位行业前辈深聊之后，我得出了一个让自己后背发凉的结论：人工智能时代最大的挑战，根本不是失业，而是——你正在变成一个“快乐的废人”。你有没有发现，现在的AI太“懂”你了？你想写个方案，它三秒钟给你十个版本；你想做个图，它一键生成；你想查个资料，它直接给你总结好。你甚至不需要知道答案是怎么来的，只需要复制、粘贴、发送。这听起来很爽，对吗？但这里面藏着一
AI 重塑思维：警惕从工具使用者变为被驯化者
往昔创作，必先构思，继而落笔，最后润色。今朝行文，先向 AI 阐述意图，待其生成初稿，再由你进行修正。顺序已然颠倒。昔日是“你掌控，工具辅助”。如今是“工具主导，你把关”。本以为是借助 AI 提升效能，实则——AI 正在重构你的思维模式。起初我们用计算器替代心算，用搜索取代记忆号码，用翻译软件代替外语能力。彼时我们视之为常态——工具承担了“基础劳作”，我们得以腾出精力进行“高阶思考”。无人认为计算器会削弱数学能力。随后我们开始利用 AI 撰写邮件、报告、代码，甚至进行设计。此时部分人开始焦虑——若 AI
智能浪潮下的生存法则
你是否曾有过这样的体会——耗费多年心血掌握的技艺，一个软件瞬间就能完成。挑灯夜战练就的本事，一套系统比你还精通。当你刚在某个领域找到立足之地，人工智能便如潮水般席卷而来，将你脚下的根基冲刷得只剩零星残桩。更令人焦虑的是，你与周围人的鸿沟正以惊人的速度扩大。有些人能借助AI生成比自己出色百倍的策划，有些人却还在纠结“如何创建账号”。这种落差一旦产生，便极难弥补。你并非畏惧AI，你是害怕被时代抛下。第一重冲击，率先削去的并非岗位，而是错觉。长久以来，我们怀揣着一种隐秘的安慰：机器取代的是工厂流水线上的体力劳动
人工智能时代科研之路的反思
今日突如其来的暴雨仿佛映射着心绪，骤然而至、激烈汹涌，却又迅速消散。来到郑州尚不足一年，至今仍难以适应这般极端多变的天气。近日修改研究生论文，几乎等于重新撰写一遍。不禁感叹，即便有AI的强力辅助，论文依旧是统计方法的简单堆砌，行文逻辑更是难以恭维。如今年轻学子已无需亲历手工编写代码、潜心钻研难题的岁月，回想自己从大一接触MATLAB，到后来的R语言、Python，以及系统学习SAS，再到自学C语言中复杂的指针设计。与此同时，还认真研读了大量经典统计学专著。这些技术积累尽管在AI浪潮的冲击下日渐式微，但依然