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本文来自微信公众号: 不懂经 ,作者:不懂经也叔的Rust
这两年,几乎每个行业都被一种相似的情绪笼罩:一边惊叹AI的能力突飞猛进,一边又在心里默默盘算,自己会不会在某一天突然变得“不再被需要”。
程序员担心代码被生成,设计师担心创意被批量生产,编辑担心表达被模板化,教师担心知识被即时调取,白领担心自己多年积累的经验,最后只是被压缩成一套可复制的流程。
看上去,制造焦虑的是AI;但如果再往深处想一步,就会发现:真正让人失去安全感的,根本不是AI技术本身。
真正让人不安的,是我们越来越清楚地意识到,自己早已生活在一个把“人”当作成本、把“效率”当作信仰、把“替代”当作进步的体系里。
AI只是把这件事照亮了。它像一面突然举到眼前的镜子,让很多人第一次如此清楚地看见:原来自己并不是因为技术变强而害怕,而是因为系统早就默认,人是可以被删减、被比较、被优化掉的一行数字。

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最近看到美国商业与科技评论作者Eric Markowitz的一篇文章,《《It was never about AI》。这从来都不只是关于AI,而是关于我们如何看待工具,如何看待人,以及我们愿意把什么交给机器、又坚持把什么留给人。
他描绘了一个今天人人都熟悉的场景:一个年轻分析师坐在办公室里,看着电子表格,发现某家公司的人头比竞争对手多出14%,于是写下一份“应该优化”的判断;报告传出去,股价下跌,董事会恐慌,CEO出面,几周后,成千上万的人收到HR发来的裁员通知。这不是某个偶发的悲剧,而是“系统正按设计运转”。
这种现象道出了当代职场最深的一层冷酷:人们失去安全感,并不是因为机器忽然拥有了什么意志,而是因为很多组织早已默认,人的价值首先要经过财务表格的翻译,才能被承认。
只要一件事能更快完成,它就必须更快;只要一个人能被替代,他就应该被替代。以硅谷和华尔街为代表的现代商业世界,把“优化”建成了一种宗教。
问题就在这里。
我们今天对AI的恐惧,表面上是技术恐惧,实质上却是“可替代性恐惧”。人们真正害怕的,不是机器会写、会画、会分析、会总结,而是企业和组织会借助这些能力,更理直气壮地把“人”本身定义为冗余项。
也就是说,AI并没有发明这种逻辑,它只是把这种逻辑推进到了一个无法回避的程度。
最近硅谷的一些新动向,很好地说明了这一点。
一方面,那些原本属于“人”的东西,正在被重新包装成新的竞争指标。最近《纽约客》有篇文章,讨论一个很有意思的现象:在AI时代,硅谷科技圈忽然开始高频谈论“品味”。
这个词一夜之间成了新的流行语,仿佛继“颠覆”“增长”“护城河”之后,它又成了创业者和投资人挂在嘴边的下一个关键词。硅谷创投教父Paul Graham保罗·格雷厄姆说,在AI时代,品味会变得更重要;一些创业者说,个人品味就是新的护城河。
听上去,这像是在为“人”的价值正名:你看,技术再强,也取代不了人的品味、判断和审美。但问题是,硅谷口中的“品味”,并不是一种真正的感受力,不是伏尔泰说的那种东西,即"你必须感受到美,并且被它打动"。
硅谷的"品味"是一种可以带来利润的决策能力,是一个可以量化的竞争优势,是一条"护城河"。它用商业语言把一种本来无法换算的人类感知能力,变成了又一个效率指标。
它是一种新的筛选术:在人人都能借助AI生产内容、做产品、写代码的时代,剩下最重要的能力,就是判断什么值得做,什么能卖,什么更容易引发传播,什么更可能带来回报。纽约客称之为"品味漂白(taste-washing)":试图给反人本主义的技术披上一层自由人文主义的外衣。
在硅谷直男的眼里,“品味”也被重新改写成了一种效率语言。它不再首先意味着你是否真的能被美打动、能分辨细微差异、能感受到作品里那些无法计算的东西;它更像一种高级决策能力,一种市场敏感度,一种可以变现的识别力。说得更直接一点,连“品味”都开始被KPI化了。
这背后真正耐人寻味的地方在于:技术系统并不满足于自动化那些标准化、重复性的劳动,它还想把原本最难量化、最具人性、最能抵抗工具理性的东西,也一起吸纳进效率逻辑里。
以前我们以为,至少审美还属于人,至少判断还属于人,至少“我为何喜欢”、“我为何被打动”、“我为何选择这个而不是那个”这些问题,不能被平台和模型彻底接管。但现在,它们也被包装成生产力,被翻译成优势,被纳入增长叙事。
另一方面,连“自省”这种最私密、最内在的能力,也开始被一些科技大佬公开贬低。
最近,硅谷另外一位风投大佬,Marc Andreessen马可·安德森,就在播客和X上连续表达过类似观点:他反对自省,认为人不该老是向内看,不该被过去绊住;他甚至还把人的内心说得像是没有多少深度,仿佛所谓灵魂、反思、内在复杂性,不过是某种被夸大的幻觉。
安德森的理由是:沉湎过去的人会被过去困住。"向前走。走就是了。"他甚至援引斯多葛主义作为支撑,声称马可·奥勒留会站在他这一边。
这是一个绝妙的误读。马可·奥勒留写《沉思录》这件事本身,就是一种持续数十年的自我审视实践。苏格拉底说"未经审视的人生不值得过",这不是一句励志名言,这是西方理性传统的起点。
安德森在这个时候提出这种观点,就很微妙。表面上他是在鼓吹行动、反对内耗,实际上却暴露出一个非常危险的倾向:它把人理解成了一种扁平的信息处理器,仿佛人的意义就在于输入、输出、迭代、前进,至于那些缓慢的犹疑、沉潜的反思、对自我的追问,统统都可以视为低效、无用、妨碍行动。
说到底,这就是把人当成了大语言模型。
模型不会自省,它只会根据已有模式继续生成;模型没有内在生活,它只会不断预测下一个最可能出现的词;模型不会真正回看自己的人生,不会因为记忆而改变道德判断,也不会因为痛苦而重新理解责任。
可人恰恰不同。
人之所以是人,不只是因为人能行动、能执行、能创造结果,也因为人会迟疑,会回望,会修正自己,会对“我为什么这样做”发问。真正的自省不是沉溺,不是内耗,不是没完没了地自我感动;真正的自省,是一个人试着理解自己的欲望、局限、偏见和责任,从而不至于彻底被外部系统牵着走。
如果连这种能力都被视为无意义,那就意味着今天某些技术精英真正推崇的,不是更自由的人,而是更高效的人;不是更完整的人,而是更顺滑的人;不是更有内在尺度的人,而是更像机器、更适合和机器协同的人。
把这些现象和AI焦虑放在一起看,很多问题就变得更清楚了。
我们真正面临的,并不只是“机器会不会替代劳动”,而是一个更大的时代倾向:技术资本不仅想接管人的劳动,还想重新定义人的价值。它不仅想替代你的执行,还想塑造你的判断;不仅想提高你的速度,还想改写你对于“什么是值得追求的”这一问题的答案。
于是,一个危险的悖论就出现了:那些本来属于人的、不能轻易量化的品质——品味、自省、经验、审慎、同情、责任感,一边被说成是AI时代最稀缺的东西,一边又被迅速翻译成新的绩效语言、新的竞争语汇、新的商业包装。
它们被保留下来,不是因为它们本身值得珍惜,而是因为它们暂时还无法被廉价复制。一旦能被复制,它们也会立刻被纳入同样的替代逻辑。
这才是今天许多人真正失去安全感的原因。我们担心的从来不只是岗位消失,而是连“人之所以为人”的那些品质,也正在被迫接受效率审判。
你要有品味,但最好这个品味能转化为产品判断;你要会反思,但最好这种反思能提高组织决策;你要有创造力,但最好这种创造力能规模化输出;你要有情感,但最好这种情感能提升用户黏性。
到最后,连最私人、最缓慢、最无法量化的东西,也都被拖进了生产系统。
Markowitz在文章里用了一个非常好的比喻:长得最快的树,往往最先在风暴中倒下。自然真正教给我们的,不是如何无限加速,而是如何扎根。能够熬过火灾、寒冬和干旱的,从来不是扩张最快的物种,而是那些根系深、彼此依存、缓慢生长的生态系统。
商业世界却长期反着来:它崇拜速度,迷信规模,把耐心视为软弱,把人视为摩擦,把一切不能立刻转化成增长的部分都看成累赘。于是,很多企业一边高喊“赋能”、“未来”、“创新”,一边却在做同一件事:尽可能减少人,尽可能压缩判断,尽可能把复杂的人类经验,折叠成最短的路径、最低的成本、最高的效率。
但恰恰是那些“慢”的东西,决定着一个人和组织是不是有韧性。人类经验是慢的,信任是慢的,培养人才是慢的,形成共同体是慢的,真正的判断也是慢的。
一个公司可以靠AI让报表更漂亮、流程更顺滑、汇报更高效,但如果它不断抽空这些“慢变量”,最后剩下的可能只是一个空壳:短期看起来更轻盈,长期却更脆弱;看上去更先进,实际上更经不起风浪。
Markowitz文章中有这样一段话:
我们早已把一切都金融化。我们早已把人缩减成一行行成本项目,像处理库存那样把人处理掉。这一切不是AI造成的。AI只是举起了一面镜子。而我们不喜欢镜子里映出的自己。
所以,真正该问的问题从来不是"AI会不会取代我"。而是要回到那个最基本的问题:工具能做什么,和工具该做什么,不是一回事。
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这也是为什么“我们不是我们的工具”这句话如此重要。
我们当然应该学习新工具,理解新技术,提升自己与技术协作的能力;但如果我们默认,只要一件事可以被自动化,它就必须被自动化;只要一个人可以被替代,他就应该被替代;只要一种能力可以转化为KPI,它才值得存在,那我们失去的就不只是一些工作岗位,而是人对自身价值的定义权。
真正值得保住的,不是某一种具体职业,而是一种更根本的立场:人不能只按效率被衡量,工作不只是成本与产出的交换,组织也不只是资本提取利润的工具。技术越强,人越要守住判断。因为“能不能做”是技术问题,“该不该做”永远是人的问题。
从这个意义上说,让你失去安全感的,根本不是AI技术本身。真正让人不安的,是当技术越来越强大时,我们的社会、企业和文化,是否还有能力坚持一件最朴素的事:把人当人,而不是把人理解成等待被优化、被提示、被替代的工具。
如果连这一点都守不住,那么被替代的,就不只是工作;被掏空的,将是我们对工作、对尊严、对意义、甚至对“人是什么”的全部理解。
现在最重要的,也许不是继续追问AI还能做什么,而是重新追问:我们究竟想成为什么样的人,又想建设一个怎样对待人的世界。【懂】