我知道，这个标题耸人听闻，但我是认真和严肃的。 你家孩子不会在网球领域，也不会以郑钦文的方式获得成功。但她会成功，会以非常高的水平，以你完 全没有预料到的方式，在你完全没有预料到的领域里获得成功，只要你无条件地相信她，允许你预期之 外的事情发生，放手，再掌握一些新的理念和新的方法，跟上时代的步伐。 这，就是当下这个时代的魅力！ 它正在爆发着的巨大力量会给我们带来各种各样的惊喜。我们仅需安下心来，静静地等待、观摩。 我得兜个大圈子来谈这个话题。 也是在2022年，我跟一些朋友们说，如果一个系统（中国就是一个系统）偶尔露出来的碎片信息，比方 郑钦文，水平是世界级的，那么我们就有理由相信，这个系统里大概率还有很多世界一流的东西，只是 还没展现出来而已。后来我们看到了潘展文、Labubu、DeepSeek、第六代战机…… 我说这个话并不是完全基于推断，还有相当可靠的一手信息。过去26年，我深度接触了数以千计的不同 年龄段的申请人，从13岁到44岁。过去10年，我充分了解了数以百计的高中生和她们的家庭：学生中 有"别人家的孩子"，也有乐呵呵的全班倒数第一名，有非常偏科而"逃避"标化考试的"小朋友"，也有叛 逆到以死相逼 ...

AI与人类能力对比 - AI在逻辑推理方面存在局限 尤其多步复杂推理常出现逻辑错误 而人类擅长辩证思维和持续学习[3] - 人类拥有AI无法替代的三大核心能力：担责能力、创造力与冒险精神、自驱力[3] - 人类是独一无二的碳基生物 其存在本身具有商业价值 而AI只是可无限复制的程序副本[8] 人类核心竞争优势 - 担责能力体现在人类提供可追溯的信用支撑 例如资金决策权等关键权限不可能完全交给AI[9] - 创造力要求创造出世界上尚未存在的东西 AI仅擅长基于已有信息组合优化[12] - 自驱力源于人类独有的意义建构能力 AI没有人生经历和历史记忆[17] 人机协作模式 - 人类应成为"微决策"主导者 AI帮助实现决策自由 例如AI出图后人类根据审美修改[23] - 智能体具备自主决策能力 可根据目标调用工具并分析现场情况 例如GPTs完成多步骤复杂任务[25][26] - 通过多AI协同可克服群体思维 例如让模型扮演不同角色或调用不同模型思考同一问题[27] 教育与发展方向 - 现行教育体系过度强调纪律性 抑制自驱力培养 需要允许试错空间[18] - 日本人均GDP从20世纪90年代超美国降至现在不足一半 证明过度从众会削弱社会创造力[21] - 可缩放的个人成长路径包括学习（积累已知）和搜索（寻找未知） 两者投入越多收获越大[30][31] 技术应用边界 - AI辅助科研已相当成熟 可独立承担科研项目 但成果价值仍需人类判断[14] - 在自动驾驶等领域 仍存在大量人群对AI持不信任态度[5] - 即使现有大模型技术停滞 仍足以引发社会结构深层变革[5] 商业创新本质 - 企业家创造力本质是冒险 需要押注真金白银和声誉 而AI没有这种风险承担能力[15] - 创新文化需要容忍逆反精神 美国人均GDP持续增长得益于颠覆式创新文化[20] - 100%确定能成功的事物早已存在 商业成功最终取决于决策冒险[14]

行业现状分析 - Dota2在中国已进入夕阳游戏阶段 生命周期远不如十年前[3] - 行业缺乏成熟的生态系统 陷入中国常见的悲剧故事模式[3] - 商业化进程过于激进 缺乏社群基础支撑[8] - 海外竞争者建立起更成熟的系统 实现后来居上[9] 行业发展历程 - 初期由个人兴趣驱动的先驱者取得突破性成绩[4] - 优秀成绩吸引更多人参与并形成无敌之师[5] - 利益驱动下缺乏成熟机制和社群建设[6] - 兴趣逐渐消散而利益留存 导致发展畸形[6] 行业体系缺陷 - 缺乏持续的商业化模式和科学分析机制[11] - 缺乏合理的人才梯队建设和利润分配体系[11] - 改革尝试如主播自组战队、为爱付费均难持续[11] - 云玩家为主的观众群体难以培育年轻选手[11] 竞争环境启示 - 多俱乐部争霸时期行业呈现更快发展态势[12] - 进攻型选手(Zhou、Hao、Shadow)比保守型选手(Burning、Ame)更易成功[12] - Wings案例证明中国不缺创造力但传统力量常摧毁创造力[13] - 成功环境建设比单次成功更重要 需要智慧坚持而非天赋运气[14] 未来展望 - 行业环境几乎无法回到从前辉煌状态[14] - 需要打造成功系统而非追求单次成功[14] - 无源之水难成功 不能依赖灵光一现或英雄主义[14] - 一代人需比一代人更强 完成前辈未竟的系统建设事业[15]

如果乔布斯看到今天的AI发展，他可能会说："这才是真正的'思考不同'（Think Different）。" 我们正在步入一个前所未有的时代——AI不是来取代人类，而是来解放人类。 程序员想开发 "能听懂老人方言的APP"， 老师想打造 "结合本地文化的定制课程" ， …… 它将我们从一个多世纪的工业化枷锁中释放，让我们重新发现自己的真正价值：创造力、同理心和超越性思维。 在这个AI汹涌变革的时代，许多行业正在经历前所未有的重塑。 真正的聪明人不会焦虑被AI取代，而是学会思考如何让AI成为自己的"能力增强器"。 每个行业里都有一些 "不切实际" 的想法： 设计师想做 "会根据用户情绪变化的包装"， 这些想法曾因 "成本高、落地难" 被搁置，而AI正在降低创新成本，让 "小众创意" 有机会成为 "行业新亮点"。 在AI的赋能下，曾被视为 "白日梦" 的想法，正逐步走向现实 。 在此， 虎嗅联合混沌 发起了一个极具吸引力的话题讨论： 当然 ， 我们 更 期盼 你 来 虎嗅2025F&M创新节 现场， 与 我们 一同见证AI如何重塑我们的职业未来 。 或是你心中还怀揣着怎样未被点亮的梦想？ 你所在的行业，有 没有 因 ...

最近，你的朋友圈是否也被这些刷屏？ "XX95后小伙儿，AI创业融资X亿！" "XX大模型又更新了！" "AI颠覆XX行业，未来这几个职业危险了……" 焦虑，像潮水般涌来。我们疯狂学习新工具，生怕被时代列车抛下。但你是否也感到一丝疲惫和迷茫？ 我们似乎陷入了一个误区：在 AI 时代，我们只专注于如何 " 更像机器 " 去竞争，却忘了追问：人之为人的根本优势，究竟是什么？ 混沌 Spark 培养营，正是为了回应这个时代最深刻的叩问而生。它不只是教你使用 AI 工具， 而是 点燃你内在那簇独一无二、 AI 永远无法复制的 " 创造 之火 " AI 正在 " 合并同类项 " ： 通用能力（如信息处理、基础执行）将快速被 AI 替代。仅靠学习工具（如 Prompt 、 Agent ）无法建立真正的护城河。 你的 " 人类优势 " 正在失效？ 明明已经知道很多方法和理论，却在真正行动时感到困难重重？想做点什么，脑中总有声音质疑：这样可以吗？会不会做 错？面对复杂的现实，是否常觉得自己一个人很难扛下来？ 如果你也曾这样卡住、迟疑、独自推着重重的车往前走 —— 那么， " 混沌 Spark 培养营第八期在长沙等你 " 。 ...

教育理念的时代背景 - 七、八十年代中国教育强调"有用为要" 学科成绩是唯一评价标准 文学艺术被贴上"没用"标签 [1] - 教育体系培养目标集中在科学家医生等有一技之长的职业 [1] 社会经济发展阶段特征 - 物质极大丰富 以技能换生存的逻辑正在改变 温饱问题基本解决 [3] - 人们关注点从"有没有得吃"转向"吃得是否健康" 从"有没有房住"转向"居住品质如何" [3] 技术发展对就业的影响 - 人工智能取代或辅助专业技能 包括写代码做设计分析数据等领域 [4] - 麦肯锡报告预测到2030年全球可能有多达8亿个工作岗位被自动化取代 [4] - 未来社会对创造力批判性思维和社交情感智慧的需求将大幅增加 [4] 未来教育方向转变 - 培养目标从"有用的工具"转向"有趣的人" 需要建立同理心责任感 [6] - 教育方式从流水线式生产转向园丁式培育 帮助孩子找到天赋与热情的结合点 [7] - 需要培养独立价值观和思考能力 以应对信息爆炸和观点多元的时代 [8] 核心竞争力重新定义 - 硬知识积累不再是核心竞争力 工作岗位"含AI率"不断上升 [5] - 未来竞争是创造力和独特性的竞争 源于发自内心的热爱 [7] - 需要培养充满好奇拥有独立思想能创造美能感受爱的特质 [8]

家庭氛围类型分析 - 指责型家长导致孩子过度紧绷和害怕犯错 [2] - 焦虑型家长造成孩子缺乏安全感和情绪难以安抚 [3] - 包容型家长使孩子能够勇往直前并更好反思经验 [3] 松弛感核心特征 - 对"人"的重视超过对"事"的控制 [4] - 允许犯错和试错并让情绪自然流动 [4] - 自带隐形规则而非放任自流 [5][6] - 与压抑情绪有本质区别需健康表达方式 [7] 松弛感带来的积极影响 - 容错型家庭孩子大脑前额叶活跃度更高 [9] - 自由探索孩子问题解决能力高出平均值27% [10] - 游戏化处理挫折使孩子无惧失败 [12][13] - 重视孩子需求时沟通成功率高出4倍 [14] 培养松弛感的具体方法 - 允许孩子和自己犯错并教授应对方法 [16] - 区分大事小事避免在小事上消耗孩子 [17][18] - 情绪上头时使用暂停键平复后再处理 [18] - 放下控制学会信任并完成自我成长 [18] 松弛感的本质意义 - 对生命本身的敬畏和信任 [19] - 从雕刻完美作品转变为托住生命的掌心 [19] - 家庭作为储存勇气的能量站而非纠正错误的手术室 [19]

人类在AI时代的核心价值 - 审美力、共情力、创造力是AI无法替代的人类独特能力，将在AI时代愈发珍贵 [1] - 这些能力本质上是回答"人为什么是人"的核心特质，守住它们才能确保人类在技术变革中的立足之地 [7] 审美力 - AI可以模仿艺术形式但无法理解作品背后的文化内涵和情感表达，如八大山人画作中的悲怆情绪和中国哲学思想 [3] - 培养审美力的方法包括：实地艺术体验（美术馆参观）、跨媒介感知训练（电影光影分析）、生活美学实践（插花配色） [3] - 系统学习美学理论（黄金分割原理）和文化传统（中国画留白理念）有助于深化审美理解 [3] 共情力 - AI能处理客观数据但无法感知人类细微情绪，如病人发抖的手或学生隐藏的委屈 [5] - 共情力培养途径：深度倾听（不打断父母倾诉）、社会观察（体验不同职业生活）、沟通技巧改进（非暴力表达） [5] - 真正的共情体现在捕捉未言明的需求并提供精准支持 [5] 创造力 - AI擅长组合现有方案但缺乏突破性联想能力，如乔布斯将书法美学融入科技产品的创新 [7] - 激发创造力的方法包括：跨领域学习（程序员读诗）、留白思考（每日发呆时间）、本质追问（马斯克的成本分析法） [7] - 人类创造力的本质在于建立非常规联系和持续追问可能性 [7] 人机协作模式 - 理想分工模式：AI负责批量生成（100张设计图/数据处理），人类负责价值判断（选择最打动人心的方案） [7] - 技术应用方向应聚焦于放大人类独特优势，而非简单替代 [7]

核心观点 - AI的"创造力"本质上是扩散模型架构的确定性产物，而非高级智能表现[1][19] - 扩散模型的局部性和等变性限制（技术缺陷）反而成为其创造力的来源[13][16][19] - 该机制与生物形态发生学中的图灵模式高度相似，解释了AI生成图像常见缺陷（如多余手指）的成因[9][12][19] 研究背景 - 扩散模型（DALL·E/Stable Diffusion核心）设计初衷是精确复制训练数据，但实际表现出"即兴创作"能力[3][5] - 去噪过程中像素块的局部重组导致信息丢失，类似拼图丢失说明书后的创造性重组[6][8] - 物理学家团队（跨学科背景）从生物自组装过程获得启发，建立ELS数学模型验证假设[9][16] 关键发现 - ELS模型仅基于局部性+等变性规则，即能以90%准确率复现扩散模型输出[18][19] - 创造力源于系统动态：模型过度关注局部像素块而缺乏全局协调（类似生物发育中的多指畸形）[12][15][19] - 该机制可数学形式化，证明创造力是去噪过程的必然副产品[16][19] 未解问题 - 非扩散模型（如LLM）的创造力机制尚未被该理论覆盖[21] - 人类与AI创造力可能共享"不完整认知→填补空白"的底层逻辑[21][22] 行业意义 - 首次将AI创造力归因于底层技术架构而非抽象能力[1][19] - 为理解人类创造性思维提供新视角（神经科学类比）[19][21] - 可能推动新一代生成模型的设计范式转变[16][19]

战略思维与结构化问题解决 - 多变的商业环境中，管理者需应对组织及环境的复杂性，预判不确定性以应对波动性和模糊性挑战[2] - 技术、社会及环境变化加剧管理挑战，战略思维价值提升，沃特金斯提出战略思维六项修炼：模式识别、系统分析、心智敏锐度、结构化问题解决、愿景制定和政治才能[3] - 结构化问题解决是应对高风险新问题的关键方法，需经历定义角色、构建问题、探索方案、决定方案和实施五阶段[6] 结构化问题解决五阶段 阶段1：定义角色与沟通 - 识别利益相关方并明确其参与方式，采用ASCI框架（批准Approve、支持Support、咨询Consult、告知Inform）协调过程[8] - 批准者需对关键决策授权，支持者控制资源，咨询者提供关键意见，告知者需保持信息同步[9] 阶段2：构建问题 - 问题构建是核心阶段，需通过"英雄之旅"叙事框架（英雄、冒险、宝藏、恶龙）明确问题定义、评估标准和潜在阻碍[12][15] - 评估标准需具体化，包括解决方案的正确性标准及吸引力评估维度[16] - 识别阻碍需预测寻宝路径上的潜在障碍，如资源限制或执行阻力[16] 阶段3：探索潜在方案 - 探索与评估需分离以避免扼杀创造力，采用高效搜索或拆解问题（如系统建模、根本原因分析）寻找方案[17][18] - 根本原因分析通过拆解问题元素诊断核心驱动力，例如制造工厂运输延误的细分原因分析[18] 阶段4：决定最佳方案 - 评估方案需权衡多维度标准，可开发评分系统（权重分配、线性评分）但需注意非线性因素和维度间相互作用[24][25] - 方案选择需考虑资源投入与机会成本，实施过程可能引发新问题循环[26] 阶段5：实施与反馈 - 方案实施需分配资源并明确执行方，过程中需动态调整并回顾问题解决循环[26] 能力培养与实践 - 结构化问题解决能力需通过原则学习、经验积累及反馈迭代提升，参与资深者主导的项目可加速成长[28]