《AI时代十大生存策略》之一：AI和成长
关于成长：有个自己的“秘密项目”，做个maker，持续创造，才是这个时代的成长策略。
1.关于AI：先试着用AI替代你自己。去探索AI的边界，把你工作中的所有事，都用AI先做一遍。
硅谷的人，那真是人人都在谈论AI，而且人人都用过AI。其中很多人是AI的研发者，或者正在用AI创业，而且有的人已经从中赚到了钱。AI是真正的产业革命。
AI革命还没有全面展开。中国其实还算好的。中国懂AI的人虽然不如美国多，但比其他国家多多了，绝对是世界第二大AI强国。
自己用着AI，同时主张禁止AI，大概只有哲学家才能做出来这样的事情……
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面对AI，我们曾经判断体力劳动比办公室工作更安全一点 —— 但现实是自动驾驶出租车早已上路，自动送货机器人整装待发，家庭服务机器人曙光在前，医疗护理机器人不只是梦。我们最好老实地假定，所有“工具性”的劳动都有可能被AI取代 —— 而且*应该*被AI取代。
所以局面已经非常紧迫。仅仅停留在跟AI聊聊天、让AI画个画玩玩那个层面是不行的，最好能严肃地参与。
策略应该是先试着用AI替代你自己。去探索AI的边界，把你工作中所有的事，都用AI先做一遍。
一开始，你会严重低估AI。比如你要写个调查报告，直接给AI一个题目让他写，他写得肯定很差。但你不能说一句“你看AI不行吧”就完事，你需要帮他改进工作。
最重要的方法是把你的工作分解成若干个决策步骤，一步一步各自交给AI去做，你结合AI做的结果分别决策。比如写报告可以分四步 ——
第一步是充分理解问题，确定调研方向。这可以通过跟AI对话完成，它会给你启发，帮你查缺补漏。
第二步是搜集相关资料。有了第一步中你的现场决策，第二步才有意义。这一步几乎可以完全交给AI，Perplexity 是个非常好的工具，它甚至对第一步也做得很好。AI不但应该给你提供相关信息，而且应该帮你整理好摘要，供你取舍。
第三步是形成逻辑大纲。这里你应该发挥更多的主动性。
第四步是形成报告。有了第三步的大纲，第四步可以让AI分段写，你从中协调。
这样做下来，结果不但比AI独自做得好，而且应该比你自己做得好。在此过程中你需要做很多协调和调试，你需要摸索着掌握各种调教AI的技巧，比如让AI扮演不同的角色，从多个角度考虑问题，甚至定制你常用的「智能体」。
这会让你做自己原本的工作做得又快又好 —— 而因为你本人高度参与，你确保了自己不会被AI替代。但因为你的效率大大提高了，你和AI这个组合可能替代掉了几个同事。
大多数人还在观望，而有个社会科学方面的教授，借助AI，一年发了三十篇C刊论文。这就是拐点时刻的样子：先下手的人有巨大的发挥余地。
这个要点是，「AI能不能做X」，是一句有着巨大的灰度空间的话，现在那里是一个动态的边界线：你应该去推那条线，而不要等着被那条线推过。
2.关于成长：有个自己的“秘密项目”，做个maker，持续创造，才是这个时代的成长策略。
AI时代，学知识好像没啥用了，该工作、该创业还是该自由职业，必须由个人根据自身的特点和特定环境决定。但无论什么状况，这个时代好的成长策略，都必须是让你能独自主持一项工作。
科研领域有个角色叫「Principal Investigator」，可以勉强的翻译成“主要调查者”，但没有人这么说话，一般都是跟美国一样，直接说英文缩写，叫「PI」。PI是科研团队的负责人。但他不是对人负责，而是对任务负责。
科研经费来了，是都划到PI的名下。然后PI用这笔钱去招兵买马，能招几个博士后，大家怎么分工，都是PI说了算。PI决定研究的方向和方法，随时协调和审核各个成员的工作，并且在最后为研究结果负责。业界人士看论文都是先看PI是谁，将来政府部门要对项目考核，考核的也是PI。
PI负责制是一个特别好的制度。PI不是一个职称，也不仅仅是一个分工，而是一个临时项目的总负责人。它相当于探险队的队长，社团的带头大哥，手术室里的主刀医生，专案组的组长和电影的导演。事情总的来说是PI做成的，其他人在一定程度上是接受PI调用的工具。
传统上，人们经受职业训练都是学着扮演一个特定角色，而不是学怎么做PI。掌握一项具体的技能当然可以给团队贡献一份力量，但PI思维是反方向的：是我需要什么技能就去调用什么技能，甚至临时去学习什么技能。
AI时代，最能被放大的职场人将是PI。
比如现在有个看法认为程序员和产品经理应该合并。可能有的程序员比产品经理收入高，但工作的逻辑链条一定是产品经理指挥程序员：产品经理是PI，是有决策权并且承担决策责任的人。AI接管了程序员的相当一部分工作，这对产品经理来说简直太好了，因为调用AI比调用程序员方便太多了。程序员的对策，则是学一点产品经理的塑造和调用思维，向上争取做自己的项目，向下尽量多用AI干活儿。
AI永远都不会取代PI，因为它既没有人的主动意识，也无法承担失败责任。但AI可以通过扮演团队中很多成员的角色，来支持PI。
未来会有更多的PI，每个人领着一两个人加一大堆AI工具，就能做一个很大的项目。现成的AI工具已经能让你做个「一人创业企业家（Solopreneur）」。
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当然现在还没有很多工作机会能让每个人都成为PI，但是我们立即就可以主持一个项目。
我们的策略是有个自己的“秘密项目”，做个maker，设法创造一个什么东西。
每个人都可以在业余时间搞一个自己的秘密项目，就好像刘慈欣上班摸鱼写小说一样。
如果你在上班，可以在家里搞这么一个项目；或者如果你在上学，你是否自己做成过一个什么东西；如果你是老师，你能不能把一部分课程考核改成让学生动手做个项目。这个项目必须做出来一个东西：一个应用软件，一本书，一部短片，一件服装，什么东西都可以。
你对这个东西的要求应该是，除你之外，至少还有一个人很愿意用它。这会让你很有成就感。
有人愿意用，这就对你提出了一种检验，让你必须达到某种标准。这个秘密项目会检验你之前学的是真技能还是假套路，是知识还是“知识点”。应对考试容易，直面真实世界你必须有真功夫。
有个效应叫「解释深度错觉（The Illusion of Explanatory Depth）」，意思是你以为你理解的东西，其实往往你并不真的理解：只要让你稍微多解释一步你就露馅了。比如你知道自行车是什么样的吗？请看下面这张图，你知道脚蹬子和车链子应该画在哪里吗？
可能你原本以为自己知道，上手一画才意识到自己不知道。做个Maker能让你克服这种解释深度幻觉。
秘密项目能让你知道你知道的有多么少 —— 但更重要的是，它能让你知道，你可以知道的有多么多。这里缺个啥那里差个啥，这个去哪弄那个跟谁学，你只要见招拆招现学现用，很快就能掌握一系列真技能。
如果项目足够大，你就不得不请朋友帮忙、调用现成的工具，寻找对某个步骤的现成解决方案。这些都是「调用力」。调用力是对工具的领导力。
哪怕你一开始，只是模仿别人的项目，只有能从头到尾把它真做下来，克服现场所有的困难，掌握所有的环节，这也很好。
哪怕是做个木匠活儿都行。你最起码可以做两个板凳送人。你有一种强烈的“给世界添砖加瓦”之感。
自行车问题的正确答案：
《AI时代十大生存策略》之二：读书和教育
关于读书：读书就应该读还在一线的英雄豪杰写的新书。
关于教育：上策是塑造主人翁，中策是锻炼玩家，下策是培养工艺品。
1.关于读书：读书就应该读还在一线的英雄豪杰写的新书。
如果把读书当成一个很正经的功夫，最重要的是建立问题意识。你关心什么？你知不知道这个时代最关心的是什么？最宝贵的东西一定位于时代前沿：这里没有陈词滥调的答案，但是众多学者已经有了相当成熟的研究结果。你把这些东西抓住，形成体系，你就是个很有价值的信息源。
要建立体系必须得以我为主，主动去做很多调研。
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最理想的情况，则是有一位高手自己去做了这些调研，给你写一本系统性的“大书”。大书不一定篇幅特别长，但是它一定是居高临下地讲清楚一个领域，它位于食物链最顶端。读这样的书绝对是事半功倍。
像萨波斯基的《行为》，就从大猩猩的政治到人的群己关系，从演化心理学到情绪的生理学，从遗传到青春期，把人的行为给讲的很清楚，其中充满新鲜的素材和洞见，随便拿出一点来都是一篇好文章。萨波斯基是这个领域最牛的学者，他自己下了那么大的功夫，给你写了一本书，这样的书我们岂能不读呢？
我们的策略就是读那些还在一线的英雄豪杰写的新书。
人文学科经常号召读经典，但那些东西只有历史价值。人文学科的很多经典理论已经被证明是错的。即便是对的，现在也有更好的表述方式。只要你把该读的新书都读了，你自然知道那些经典都讲了啥。
比如说，托马斯·索维尔（Thomas Sowell）已经九十多岁了，他几十年前就出过了不起的著作，可谓是一位经典人物。然而索维尔去年又出了本新书，叫《社会正义谬误》（Social Justice Fallacies）。那真是豪杰，他这个书武德充沛，引用了大量最新的素材和数据，而且对近年的新思潮都有回应。而且索维尔一上来挑战的就是卢梭的《论人类不平等的起源与基础》。
那你与其花时间啃卢梭那本1755年出的书，为什么不老老实实读索维尔这本新书呢？新书可能是错的，但经典是已经错了。
怎么找到这样的书呢？首先你得知道当今世界各个领域的头面人物都有谁。然后你只要在推特关注他们。你不但要看他们又出了什么新书，更要看他们在谈论什么，推荐什么，关心什么，支持什么反对什么，他们对当前热点话题的看法是什么。
这就好比说，你说你是个足球迷，那你最起码得知道欧洲五大联赛都有哪些强队，哪些风头正劲的球星，你得对他们的动态如数家珍。
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大多数人并没有这样读书。有的朋友一年读一两本书，听到一个什么新奇的说法就发个朋友圈赞叹。而那个说法还是错的。这就是读书没有读出系统性。
要把那个领域变成你头脑里的一棵大树。它有强硬的主干结构，每次再来新的知识，你都能挂到那个树上去。每次听到新说法，你立即就知道这在学术界算是个什么位置。
这样你就掌握了「当前科学理解」。你说的话就靠谱，你的观点就值得一听。否则听风就是雨，没有定性，就是没有分辨力。
功夫到了这一步，你就会发现好书不是太多 —— 而是太少了。有很多想读的书还没有人写。
比如说，现在很明显，传统教育有大问题。期待有人能系统性地做好调研，使用最新科研成果，融会贯通科学教育思想，出一本讲中国教育的大书。而现实是中国还没有英雄豪杰出来写这本书。
2.关于教育：上策是塑造主人翁，中策是锻炼玩家，下策是培养工艺品。
传统教育策略的确是失效了。最明显的表现是它培养出来的人没有用。学生在学校只是学了一大堆知识点，成为考试的机器。一方面是大量毕业生找不到工作，另一方面是用人单位找不到人才。以前教育系统虽然不传授真本领，但还能起到一个智商和意志力筛选器的作用，现在AI时代来了，连智商和意志力也变得不值钱。
AI时代人才最值钱的优点是主动性。不是“放学后主动做作业”那种主动，而是“没人告诉我、甚至没人能理解为什么应该做这个，但是我主动做这个”的主动性。
整天活在外界给的预期之中，从小一路被鸡出来的娃，最大的问题就是缺乏主动性。
有人在网上发了个“海淀家长鸡娃十八年”的心路历程。娃从一岁就开始接受英语和音乐、舞蹈早教，一路课外班和各种比赛，好不容易考上重点高中，一度厌学，又花几十万补课费，终于拿到582分的高考成绩。
其实这个分数还可以，但明显不符合家长当初的期待。鸡娃模式就等于投入巨量资源培养一个高级做题家，你会质疑这到底值不值得。
对比一下美国的教育。当然美国教育也有很多问题，但的确有值得我们思索的地方。
高中入学的时候，生物课第一课的阅读材料，偶然看到拍了下来 ——
第一节生物课完全没讲生物知识，讲的是科学方法。讲怎么设计一个实验，怎么控制变量，怎么用图形表达实验结果等等，讲怎样调查研究才能做出科学判断。其中一个激发学生思考的引子：
旧金山市黑人婴儿的死亡率，几乎是白人婴儿的五倍。
这个数据立即就能让学生情绪激动，这可是发生在自己身边的社会不公正！是医院没有好好照料黑人婴儿吗？还是很多黑人没钱去医院生孩子？还是说黑人母亲的身体健康有问题？你应该如何展开研究，才能把问题给搞清楚？
这样的教育是不是更像是在培养人才。如果美国学生在学着用科学方法思考真问题，而中国学生只会知识点和解题套路，难道你不着急吗？
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AI背景之下，知识点固然无用，解题套路也不再值钱，大概需要新的人才分类方法。可以按照「主动性」水平，把人才分为三类。
第一类是传统教育系统默认的培养对象，主动性极低，说好听的叫做「工艺品」，说不好听的就是「工具人」。
传统教育不但不知道被动是不好的，而且奖励被动：从小灌输“听话”就是好孩子。所学知识都有明确的对错，考试考的是标准化的知识点。这个系统表面上反对死记硬背，实则连它所谓的“灵活的解题思路”，也是套路。它培养的目标就是一个能够很好地遵守规则，按照固定操作流程把一件事做好的人。
说白了就是生产流水线工人。当然，如果一个学生的成绩好，可以拿一大堆高学历和获奖证书，得到称赞，但最多也只能是个工艺品而不是艺术品。因为他没有独特性，他的成长是一路考考考。他默默地以为只要把什么都做对，就会有个机构从天而降，给他发个奖励：也许是一个公务员的岗位或者一套房。
工艺品的价值观是遵守规则，遵循流程，迎合预期。
第二类人才叫做「玩家」。玩家也遵守规则，但玩家不尊重流程。
这是因为玩家根本不在乎别人的预期标准，他有他自己的「想要」。他想要的东西往往不是任何机构能分配给他的，所以他必须自己想办法得到。他的行动没有固定流程，他必须自己计划自己行动。
这就好像打游戏一样。平庸的工艺品打个游戏都得先找攻略，而玩家却在用试错的方法寻找别人尚未发现的优化路线。
AI带来的新工作岗位首先是留给玩家的。工艺品们根本不会去做任何新事物，尤其是需要冒险的事物，他们一旦离开舒适区就会无所适从。玩家，却是天生喜欢探险。尚未开发的新地图让他们感觉很自在，如鱼得水。
玩家的主动性不是培养出来的，而是人的天性：试错和好奇心本来就是我们脊椎动物的看家本领！有见识的家长应该克制自己的控制欲望，给孩子充分的自主空间，让孩子从小建立试错的习惯和信心。
第三类人才是「主人翁」，也可以叫「塑造者」。如果说工艺品想的是“我要成为一个什么样的人”，玩家想的是“我要做成一件什么样的事”，那么主人翁想的则是“我想让这个系统呈现一个什么样的面貌”。
主人翁建立和塑造系统，制定规则，从而给其他人创造生存和发展空间。工艺品指望被安排，玩家自己安排自己，主人翁却是安排别人。
主人翁认为世界是可以塑造的，并且有一种责任感。如果觉得现在哪个系统有问题，他认为自己有责任站出来把它给弄好一点。
世界上一直都有不少主人翁在修修补补。他可以是一个创造了新产品的企业家，一个真心想要输送人才的校长，又或者只是一个爱孩子的家长。
AI时代需要更多主人翁。AI正在等待主人翁的召唤，AI很想帮你做件大事。
主人翁很关心谁会被AI取代 —— 但正因为他们有这个关心，他们自己不会被AI取代。现实是我们都希望由主人翁 —— 而不是由AI、工艺品或者玩家 —— 给世界做主。
我们的策略分为上中下三策：上策是塑造主人翁，中策是锻炼玩家，下策是培养工艺品。
