AI浪潮中人的不可替代性

刚看到马督工讨论韩国三星工潮的新闻，有所触动。

工会要求资方分配AI红利，然而出乎意料的是，多数韩国民众并不支持这场罢工。当时评论区涌现"果然是体验服""良性博弈"等弹幕——这种表达很有画面感。借此契机，我想聊聊其他话题。

顾问型（如DeepSeek）：抛出问题、设定方向，继而提供解题思路与分析。如不满意可继续追问。它相当于一个外挂大脑。

秘书型（如OpenAI/Claude）：下达指令即可，完成邮件撰写、会议纪要整理、报表生成等任务。它是一个执行层面的助手。

去年人们热议AI时，仍停留在概念阶段——企业布局若干AI项目，却难以量化投资回报。今年情况截然不同。DeepSeek将推理成本压至极低，企业终于找到了落地抓手。法务合同审核效率提升60%，客服响应成本降低40%。这些数据能够纳入预算报表，管理层一目了然。

焦虑变得具体可感，AI不再是遥不可及的概念，而是近在眼前的事实。

有种观点认为AI会加剧分化——精英愈发强大，普通人被甩得更远。

我观察到的现实恰恰相反。AI为所有人提供了增益buff，基础薄弱者提升空间反而更大。普通人从60分提升到80分，高手从95分提升到98分。技能层面的差距在收窄，而非扩大。

但请注意。80分与98分之间究竟差在哪里？

不在于工具使用能力——AI面前众人使用同一套工具。差的是提出优质问题的能力。顾问型AI存在一个隐性门槛：其输出质量的上限，取决于你提问的质量。一个能够精准界定问题边界、拆解模糊需求、在AI给出答案后追问"你为何这样思考"的人，与只会抛出"帮我写个方案"的人相比，最终产出差距不是18分，而是"可用"与"惊艳"的天壤之别。

因此真正被抹平的是执行层。认知层的差距反而被凸显——因为AI提升了思考的杠杆效应。

差距缩小是好事吗？也未必。执行层被拉平，意味着同一岗位竞争愈发白热化。曾经60分与80分的人差距显著，如今大家都能达到相近水准。那么你凭什么留下来？

答案或许不在技能层面。

重新审视那条"体验服"的弹幕。

AI带来的效率提升，在财务报表上体现为"降本增效"——减少人力投入、增加产出。但一个关键问题浮现：那些被节省的人力成本流向何方？

若仅进入股东口袋或转化为更低价格，社会整体消费能力将萎缩——失业者失去收入，最终企业自身也会丧失市场。这非道德议题，而是系统漏洞。

因此这场三星工潮，本质并非"工会对阵财阀"的二元对立，而是AI时代红利分配机制的缺失。无论是韩国工会的诉求，还是中国企业的全员持股计划，都在回应同一问题：当AI驱动的增长不再依赖大量人力时，现行薪酬与权益体系是否仍然适用？

"体验服"意味着我们都将经历这一阶段。冲突形态或许会变。关键在于，这场博弈是否真正"良性"——取决于各方是否愿意在制度框架内建立新的分配机制，而非走向单极化。

例如：企业利用AI将法务成本压缩60%，节省的资金能否用于客服团队深化客户关系培训？或将部分效率红利转化为员工持股，让员工真切感受到"AI帮我们创收，而非帮老板省下我的薪资"？

这些不是情感议题，而是系统设计问题。体验服的价值在于：谁先构建可持续的分配模型，谁就能在下一轮竞争中获得真正的护城河。

小王子来到一座花园，看到五千株一模一样的玫瑰。愣住了。

他的那朵玫瑰，怕风吹、会咳嗽、还经常耍小性子——与这些有何不同？

狐狸告诉他：

"对我来说，你不过是个男孩，和其他千万个男孩没什么两样。对你来说，我也只是一只狐狸。但若你驯养了我，我们就会彼此需要。你对我而言，将是独一无二的存在。"

客观而言，那五千朵玫瑰中，或许不乏比他那朵更美丽的。但毫无意义。

因为他曾浇灌、用玻璃罩保护、驱除毛虫的，唯有那一朵。

世间有那么多相同的玫瑰，那么多相似的人，为何我们偏偏爱着眼前这一个？并非因为他比别人更出色，只因我们相遇了，并建立了驯养关系。他便从芸芸众生中，成为对自己而言独一无二的存在。

这就是相爱的真谛。

你或许会问：AI也能记录客户信息、全天候在线、永不出错，这难道不够吗？

看看如今多少企业部署了AI客服，页面角落却仍需保留"转人工"按钮。用户绕了好几圈，最终喊一句"我要找真人"。为何如此？AI明明能解决问题，且速度更快。

因为人追求的不仅是"解决问题"本身。多少人的400电话，最终诉求不过是那个"转接人工服务"。

但这里还有更深一层：用户需要的不仅是与真人对话，更是有人对结果承担责任。

AI客服能帮你查询余额、修改地址、办理退单——但它不承担任何后果。回答错误，它不扣薪资。将用户引入困境，它不会致歉。产生纠纷，它无需为你争取利益。而"转人工"背后坐着的人，身上背负着责任——企业对他有考核，他需对用户做出承诺，问题出现可投诉、可追责、可要求补偿。

这种责任归属感，是任何AI都无法赋予的。因为AI并非法律关系主体，它没有"义务"可言。

因此"驯养"的本质，不仅是人与那朵玫瑰有多熟悉，更是双方愿意相互负责。这种双向责任链条，才是人与人间无法被算法替代的根本所在。

谈点实际的。对大多数人而言，与其焦虑"AI将取代谁"，不如思考三个具体可行的方向。

成为AI的诠释者。AI产出的是信息，但人需要的是意义。能将数据转化为故事、将分析转化为决策、将效率转化为体验的人，永远稀缺。这需要你理解业务场景、理解人性、理解"何时该绕过逻辑直接给予情绪价值"。

成为复杂关系的枢纽。AI擅长一对一的标准化服务，却不擅长处理多方利益协调、妥协与信任建立。一个项目中，能够平衡技术、产品、销售、客户四方需求的人，AI无法替代——因为这里的"最优解"非数学层面的，而是人际关系层面的。

成为非标问题的承担者。AI处理的是定义清晰的问题。但真实世界充满边界模糊、目标冲突、信息不全的困境。谁愿意且有能力深入其中梳理出头绪，谁就掌握了不可替代性。这非"技能"，而是判断力、担当加一点政治智慧的综合体。

最后回到那朵玫瑰的话题。

未来或许每个人都会同时拥有许多玫瑰——AI帮你浇灌那些标准化的、需要效率的花（客户管理、知识沉淀、流程优化），而你只需专注浇灌那些真正需要"你"在场的那一两朵。

不是将玫瑰拱手让给AI，也不是固执己见死死不放。而是分清楚：哪些花需要你的温度，哪些花只需阳光和水分。

去浇灌那些需要你的花吧。其余的事，交给AI。