AI技术演进 - AI正从预测系统演变为行动代理 实现从识别数据到推断生成新结果的转变 [2][7] - AI具备理解和创造能力 能够灵活应对各种新场景而无需为每种情况编写具体程序 [6][8] - 与传统软件最大区别在于AI不是简单工具或人类 而是第四种存在形式 [10] 成本结构变革 - AI边际成本趋近于零 单次使用几乎不需要额外花费 [11] - 从想法到落地的人力与资金限制正在消失 个人可拥有大公司级别的影响力 [11][13] - 成本降低使执行力变成人人可获得的数字资源 个人无需依赖组织即可完成整套任务 [11][14] 权力分配重构 - AI重新分配"谁能做什么"的权限 权力从集中走向去中心化 [2][20] - 过去行动权掌握在大公司和平台手中 现在普通人通过AI即可获得执行能力 [15][20] - 未来权力衡量标准从控制资源变为调动AI完成行动的能力 [22] 应用场景扩展 - 个人使用AI可完成发邮件、生成合同、搭建网站、修改代码等过去需要整个部门协作的任务 [1][11] - AI能代表用户进行客户沟通、排程管理、文案创作及流程打包等全方位操作 [11][18] - 通过简单文字指令即可实现多步骤自动化执行 包括代码生成、网页发布及自动推广等 [11][19] 技术风险边界 - 需防范AI拥有动机、说服人类或自主决策等风险 核心在于控制其行为意图 [24] - 设立四条技术红线：禁止自我修改代码、设定自身目标、获取外部资源及自主采取行动 [27] - 必须建立权限机制、追责机制、技术封装和行为隔离等遏制措施 [28] 行业格局影响 - AI正在重塑工作方式 岗位界限模糊化且个人职能扩大化 [22] - 技术发展主旋律从集中算力数据资源转向分布式个人行动能力 [30] - 能力分配从平台到组织再到个体 使普通人而非少数强者获得更大发挥空间 [30]