AI巨头高管：未来教育应聚焦人类独特能力
AI时代学生需具备的核心能力驾驭AI，培养不可替代能力AI高管眼中的未来教育与职业规划在今年2月，《华尔街日报》深度报道的《What AI Executives Tell Their Own Kids About the Jobs of the Future》一文中，五位处于人工智能革命前沿的高管和学者分享了他们对下一代教育和职业规划的看法。令人惊讶的是，这些正在构建自动化未来的专家们，并没有建议孩子们去“学习编程”，而是将重点放在了那些人工智能无法轻易复制的人类特质上。AI巨头高管的共识与建议OpenA
AI再强，也换不来敢拍板会变通的人
FUTURE《AI那些事》｜ 关注我，一起成长趁着吃饭的空档，想跟大家聊聊最近被反复讨论的AI话题。下面这些都是我自己的想法，我们可以各抒己见，欢迎你在留言区继续交流。过去两年，AI可以说是全面爆发：写文案、做设计、改代码、跑数据，几乎覆盖了不少人的日常需求。可也正因为如此，身边越来越多人误判了方向——觉得有了AI就能“省脑子”，事情不用想、没人也不用请，仿佛一键就能搞定所有任务。我想讲一个小插曲。本人是技术出身，做技术相关工作已经十多年，也接过一些技术外包项目。之前有一次，我通过朋友认识了一个人，对方提
智能时代，构建青少年AI素养框架为何至关重要
2026年，人工智能正重塑「人才」的定义。以往，衡量孩子的信息技术水平，关键看「能否操作电脑」。如今，评判尺度已转向「能否与AI协同解决实际问题」。这一变革的速度，远超大众预期。▌ 01 时代演进，能力要求随之升级《青少年人工智能应用创新能力测评标准》（T/SIA 058-2026）于2026年1月正式出台，标志着国内首个针对青少年AI应用创新能力的行业规范诞生。该标准强调根本性的范式转换：由「技术操作」迈向「创新应用」。维度传统标准全新要求认知层基础概念认知通识原理掌握、跨学科融会贯通应用层工具基础操作
AI来袭：你所学的，早已不是知识本身
人工智能时代，学习的本质已发生悄然转变！警惕被时代抛弃，反思你这12年的学习究竟为何你是否曾深思过一个问题——我们接受了12年的教育，其核心价值究竟是什么？语文、数学、英语、物理、化学、历史……这些学科的学习，毕业后有多少能真正留在你的记忆中？坦白说，大多数人在高考结束后那个漫长的暑假，就已经遗忘了大部分所学知识。那么，这12年的学习是否就此变得毫无意义？并非如此。今天，我希望与你探讨一个残酷却又不得不面对的现实。---01一个现实案例，或让你陷入沉思最近，一位学生在完成一项任务型阅读时，最后一题未能解答
智能革命中的双重困境
2026年5月3日，一名开发者对人工智能时代的深刻省思在过去一年中，我注意到了两则令人费解的趋势：趋势一：AI制造了百倍鸿沟，现实却未见改善精通AI工具的工程师，工作效率可达常人的百倍。然而项目仍旧逾期，产品质量依旧欠佳，企业运作仍然低效。趋势二：我借助AI编码，内心却充满不安AI协助我完成编程，我却无法理解其生成逻辑。我必须聘请一位"AI纠错专员"来审校它的成果。可我所驾驶的特斯拉，早已比人工驾驶更可靠。这两大趋势，揭示了智能时代最根本的矛盾。AI确实加剧了能力分化：一位善用AI的开发者，单日代码量可抵
AI算力一季度业绩亮眼，盈利能力稳健
人民财讯5月3日电，2026年第一季度，随着全球人工智能大模型更新换代步伐加快及下游应用逐渐落地，AI算力领域交出了一份超出预期的答卷。根据Wind统计数据，该板块内54家上市公司整体营收实现显著增长，利润状况也大幅好转，再次印证了该赛道持续的蓬勃发展态势。具体来看，板块平均销售毛利率高达27.5%，中位数也达到27.64%，表明整体盈利水平表现强劲。同时，平均研发投入占营收比例为14.5%，中位数为6.61%，远高于A股整体平均水平。展望2026年全年，AI算力板块的良好发展势头预计将得以保持。
AI时代的边界觉醒
AI时代的感触：愈是贴近权力，有些人便会误把距离当成拥有；愈是靠近财富，也有人会把接近理解成真正拥有；而在AI时代，人们同样容易说不清自己与AI之间的能力边界。愈是贴近权力，有些人便会误把距离当成拥有；愈是靠近财富，也有人会把接近理解成真正拥有；而在AI时代，人们同样容易说不清自己与AI之间的能力边界。
AI冲击之下，管理者的竞争力重排：概念能力胜过纯技术
在管理沟通的经典读本里，有一条能穿透职场的关键规律：职场人、尤其管理者要想站稳，离不开三类底层能力——技术能力、关系能力、概念能力。它们从低到高层层递进，决定了不同层级人才的价值。可当人工智能全面进入工作场景，这三者的影响力与权重正在被重构，让我们必须重新思考：当时代从信息驱动走向概念驱动时，什么才会成为真正难以被替代的核心竞争力。 先把这三种能力再梳理一遍，再把AI时代的现实放到对照位置，答案就会更清晰。 技术能力（往往是初入职场时的必备门槛），指的是专业实操、流程执行与业务操作等硬技能。无论是文档处理
面对AI浪潮，我们如何自处
绎生：老师，我最近心里很慌。每天在手机上浏览成百上千条资讯，可一旦放下手机，大脑却一片空白，感觉读了不少，又似乎什么都没记住。老师：你有没有思考过，你每天获取的究竟是"信息"还是"知识"？绎生：这……有啥不一样吗？老师：区别可大了。网络就像一个巨型菜市场，过去连大门在哪都摸不清，如今手机一滑，全球的"食材"都呈现在眼前。但关键在于，食材买回来了，谁来帮你烹饪成可口的饭菜？绎生：哦，您的意思是我只懂"买食材"，不懂"烹饪"？老师
不会用AI的人会被淘汰
过去两年里，很多程序员反复在问一个问题：AI 终究会不会把我们替掉？ 我也越来越觉得，这个问题的切口也许选错了。真正让人担心的从来不是 AI 会不会去写代码。更危险的是，别人在已经把 AI 当作加速器来提升产出，而你却还在沿用几年前的旧打法——一个人扛需求、翻文档、敲样板、再硬熬排查。所以我不打算继续输出那种“AI 替代程序员”的情绪文。 我更想谈的是：AI 正在重塑程序员的工作方式，同时也在重新衡量程序员的价值。未来拉开差距的，往往并不是“能不能写代码”的那类人。真正会分化的是下面这两类：他们的基础可能
高校向AI代写宣战：一场守护思维能力的学术保卫战
湖南师范大学近期发布了一项新规。凡使用ChatGPT、文心一言等人工智能工具创作论文或期末任务，一经发现立即计为零分。并非警告或扣分处理，而是直接归零。吉首大学的措施更为严厉。学生若提交AI生成的作业，除零分外，甚至可能危及学位资格。这并非个别院校的草率决定。全国各地众多高等学府纷纷效仿，一场针对人工智能的"学术保卫战"已然拉开序幕。自去年来，大学生借助AI撰写论文已是公开的秘密。只需输入主题，30秒便能获得提纲，5分钟即可产出一篇看似合格的文章。文法无误，框架健全，引证规范。然而问题在于，其"完美得过分
AI更强了，企业为何更慌了？
有一个几乎所有技术管理者都能体会的情况：当 AI 工具还不够“能打”，大家就忙着评估、忙着试用、忙着写 POC；可一旦 AI 真正进入实干阶段——能写代码、能出报告、还能做分析——企业内部的焦虑反而更明显了。这并非某几家公司的偶发现象，而是一类更普遍的认知矛盾。从表面看，工具更强了，效率理应提升，工作应该更轻松才对。但现实却是：不少管理者开始担心团队的竞争力是否还在，越来越多的工程师怀疑自身价值，甚至有些组织在堆满工具之后，却不清楚下一步到底该怎么走。说到底，这种焦虑并不是由 AI 单方面引起，而是两套组
AI学习避坑：4个大忌
坑1：只盯着新工具、却不把基础练扎实，天天跟着新AI跑：今天研究GPT、明天上手Claude、后天再试Gemini，转到国产大模型也不稀奇。可结果就是每个平台都只学到一点“皮毛”，一换环境就不知怎么用。关键问题在于：没把通用提示词逻辑、工作流和AI思维真正理顺。正确做法是先把1-2个主力工具吃透：提示词结构怎么搭、任务怎么分类、批量处理怎么练熟。等底层方法掌握了，再去学新工具就能快速上手、举一反三。坑2：沉迷花哨功能，却不去解决真实需求。很多人热衷于玩AI画画、AI聊天、AI整活，看着确实热闹，也很“酷”
AI新时代：软件的价值重塑
我将软件分为两种类型。第一种，我称之为「成品型软件」。这类软件专注于解决一个具体痛点，并提供一个端到端的解决方案。例如：Calendly 帮助用户安排会议。 Mailchimp 用于批量发送邮件。 Asana 管理项目任务。 Notion 用于撰写文档。它们的价值在于将「零散的功能」整合为「可以直接使用的完整方案」。第二种，我称之为「原件型软件」。这类软件本身不直接解决用户问题，而是提供最基础的核心能力。例如：Stripe 提供支付处理服务。 Twilio 用于发送短信。 PostgreSQL 作为数据库
AI赋能：打造一人成军的实操指南
停止囤积AI干货，您真正需要的是一套AI实操操作系统。身边总有这样的人：开通了ChatGPT会员，收藏了上百条AI提示词，也阅读了多篇关于AI模型的深度解析，但他们的工作和生活却丝毫未见改变。偶尔尝试让AI修改文案，输出的结果总不尽如人意，最后干脆放弃使用。这并非源于懒惰或能力不足，而是大多数人被卡在了关键环节：他们跨过了“认知到AI的重要性”这一门槛，却始终无法迈过“真正会使用AI”的实操门槛，陷入两者之间的真空地带，进退两难。欢迎加入果实学跨境星球：许多人寄希望于寻找AI项目来实现突破，却忽视了一个残