你最后一次感到无聊是什么时候？在这个信息爆炸的时代，我们似乎已经忘记了无聊的感觉。但神经科学研究发现，无聊绝非坏事——它是思 维漫游的入口，是创造力的孵化器。当你的大脑进入「默认模式网络」，看似在走神的你，实际上正在建立新的认知连接，为突破性想法做准 备。托尔金在批改无聊的试卷时写下了《霍比特人》的第一句话，乔布斯说「无所事事也可以很棒」。下面，就让我们重新认识一下无聊的价 值。 「每种情绪都有其目的——都有进化优势，」心理学家桑迪·曼恩（Sandi Mann）说，她是《无聊的价值》一书的作者。「我想知道为什么我们有无聊这 种情绪，它看起来如此消极、毫无意义。」 无聊的进化意义 曼恩在 20 世纪 90 年代研究职场情绪时发现，除了愤怒，第二个常被压抑的情绪就是无聊。「它的名声太差了，」她说。「几乎所有事情都被归咎于无 聊。」 深入研究无聊这个话题后，曼恩发现它其实非常有趣。无聊绝非毫无意义。南安普顿大学的韦恩安德·范蒂尔堡（Wijnand van Tilburg）这样解释无聊这种 不安、糟糕感觉的重要进化功能：「无聊让人渴望参与比当前更有意义的活动。」 「想象一个我们不会感到无聊的世界，」曼恩说。「我们会对 ...

文章核心观点 - 平凡工作通过创造性思维和心境转变可升华为艺术创作 实现工作价值与生活乐趣的统一 [1][2] - 创造力是挖掘事物潜在价值 实现“无中生有”和“有中生新”的关键工具 能带来功能与情感的双重满足 [3] - 通过把握“无为”与“有为”的平衡 在尊重规律的前提下进行创造性表达 可实现秩序之美与和合共生 [4] 创造性转化案例 - 大连外国语大学后勤人员将清扫银杏叶变为创作“银杏伞”等图案 使落叶获得新生并引发师生情感共鸣 [1] - 湖南常德将河道淤泥转化为种植土壤 利用植被过滤径流 使“臭水沟”转变为“金腰带” [3] - 安徽马鞍山将储备地块和既有设施改造为口袋公园与驿站 使城市“边角料”成为休闲“锻炼场” [3] 工作心境与价值创造 - 工作与创作的区别在于心境 将日复一日的堆叠变为潜心体悟 能重新激发赤子热忱与工作乐趣 [2] - 以双眼观察、头脑思考、双手改造的创造性行为 可不断挖掘可能性 使个体从中感悟自身价值与能量 [3] “无为”与“有为”的辩证关系 - 留住落叶是“无为”以循自然本美 打造场景而不扰通行是“有为”以寻日常之美 二者和谐平衡创意与秩序 [4] - 市场机制中 “有形之手”在高效时“无为”以释放活力 在失灵时“有为”以维护秩序 体现规律与创造的互补 [4] - 对秩序之美的表达需以尊重现实和规律为前提 以谦逊姿态探索平衡 可实现与客观世界的和合共生 [4]

创新理念 - 创新不诞生于恐惧，需要安全容错的环境而非淘汰压力[4][5] - 创新者具备坚持试错、不怕重来的特质，不追求短期无错[5] - 英伟达早期GPU研发经历无数次失败与重来，关键创新源于笨拙重复的尝试[4][5] 末位淘汰机制 - 末位淘汰能训练员工适应规则，但无法培养创新人才[7] - 在AI时代，人类唯一竞争力是创造力而非适应能力或避免犯错的能力[4][7] - 末位淘汰适用于工业时代模仿复制背景，能提高效率但已不适应创新需求[7] 未来人才素养 - 创新力是未来人类的核心素养，为AI无法替代的领域[9] - 未来社会需要勇于试错、不怕失败、探索未知的人才[9] - 面对创新过程中的失败，需要具备抗压能力和韧性[9] 试错方法论 - 建立试错框架以替代追求零风险的执念[11] - 允许慢思考，摒弃竞争才能出效率的思维模式[4][11] - 通过拆分小步骤在可控边界内试错，降低风险和成本[11]

生成式AI对劳动力市场的影响 - 生成式AI正以"资历偏向"的方式重塑劳动力市场，高级岗位就业增长而初级岗位数量下降[7] - 深度拥抱AI的企业其初级岗位数量在六个季度内相对下降7.7%，而高级岗位基本不受影响甚至略有增长[9] - 该现象主因是招聘大幅减少而非大规模裁员，AI加剧了"强者更强"的马太效应[9] 生成式AI对学术研究的影响 - 对41万篇学术论文的分析显示，ChatGPT-3.5发布后学者人均年发表量增加0.9篇，发表期刊质量平均提升6%[15][21] - 论文语言风格相似度平均每年惊人地增加79%，内容主题出现显著趋同，物理科学和艺术与人文学科同质化现象最严重[24] - 研究采用断点回归设计证实AI是学术产出的强大加速器，但以思想和表达多样性为代价[17][25] 生成式AI对个体创造力的长期影响 - 纵向行为实验发现AI带来的创造力提升是短暂不可持续的，停止使用AI后优势便消失[42] - 思想的同质化具有长期粘性，停止使用AI两个月后产出内容在语义和语言风格上仍比对照组表现出显著更高的相似度[42] - 在第60天的聚合思维测试中，实验组参与者表现甚至显著差于从未用过AI的对照组[42] AI时代个体应对策略 - 建议将AI当作"思想陪练"进行头脑风暴生成多种可能性，但最终筛选决策必须由个人负责[50] - 对抗锚定效应最有效的方法是主动制造认知摩擦，刻意反驳AI给出的第一个答案并寻找逻辑漏洞[50] - 需要定期设置无AI时间进行思考创作，确保大脑核心创造与推理能力不会退化[50]

人工智能对写作行业的影响 - 人工智能在写作领域的应用已从基础工具发展为能够生成长篇、风格多样且事实准确的文本，其发展潜力巨大[1] - 人工智能文本生成技术对教育领域构成挑战，挪威教育工作者担忧其会威胁学生的写作、阅读技能以及民主和思想发展[16] - 在美国教育界，焦点更多集中在如何防止学生利用人工智能作弊，而非将写作视为思考工具[16] 人工智能与人类创造力的关系 - 关于人工智能是否具有创造力存在广泛争议，一项欧洲调查显示仅13%受访者认为AI所写诗或故事具有创造性，29%明确否定，多数人持不确定态度[7] - 有观点认为创造力需与意向性、情感及人类编程的原创性结合，而非简单复制或混合现有作品[7] - 创意作家无需过度担忧人工智能竞争，因创作空间无限且创作行为的主要受益者仍是人类作家自身[8] 人工智能对专业写作领域的冲击 - 新闻、法律和翻译等专业写作领域受人工智能影响程度各异，新闻业就业人数长期下降，而法律和翻译岗位因任务多样性及全球化预计将保持增长[26][27][28] - 翻译行业面临挑战并非完全来自AI替代，而是非专业人士难以判断AI翻译质量，可能导致为便利而牺牲质量[28] - 在商业世界，人工智能生成内容引发知识产权归属问题，例如艺术家风格被AI模仿营销、翻译作品被无偿使用以及代码版权争议[22] 人工智能工具的具体应用与挑战 - 日常写作中广泛使用的AI辅助工具如Grammarly、Wordtune及预测文本，可能削弱作者独特的写作风格和声音[9][10] - 人工智能工具的建议并非完全可靠，例如微软Word曾错误提示将"印度"相关表述改为"美洲原住民"，凸显其对语境理解的局限性[11][12] - 为应对AI生成文本的泛滥，技术界开发了如GPT-2输出检测器、GPTZero等工具，并尝试通过数字水印技术进行来源验证[19][20][21] 行业应对与未来发展方向 - 教育界建议通过设计难以被AI完成的作业、强调写作过程而非最终产品、以及增加课堂口头评估等方式应对人工智能挑战[16][17] - 有观点主张采用"披露规则"，要求在AI生成或贡献内容时进行明确标注，以维护学术和出版诚信[36][37] - 行业专家强调未来关键不在于AI是否取代人类，而在于善用AI增强自身能力的专业人士将取代那些不使用者[29]

生成式AI对劳动力市场的影响 - 2023年麻省理工学院在《Science》期刊的实证研究表明，生成式AI能显著提升低绩效员工的表现，有望弥补其与高绩效员工的差距，从而减少不平等 [1] - 2025年哈佛大学对覆盖超6200万员工、超1.5亿次招聘数据的分析揭示，生成式AI正以"资历偏向"方式重塑劳动力市场，初级岗位数量在六个季度内相对下降7.7%，而高级岗位基本不受影响甚至略有增长 [4][6] - AI加剧了"强者更强"的马太效应，企业招聘大幅减少是初级岗位下降的主因，而非大规模裁员 [6] 生成式AI对知识生产的影响（宏观研究） - 北京大学研究分析ChatGPT-3.5发布前后横跨21个学科门类的超41万篇论文，发现AI发布后学术产出的创造力和同质性曲线斜率均急剧拉升 [7][10][12] - 生成式AI作为学术产出的"加速器"，使学者人均年发表量增加0.9篇，发表期刊质量平均提升6% [15] - 效率提升以多样性为代价，论文语言风格相似度平均每年惊人地增加79%，内容主题出现显著趋同，物理科学和艺术与人文学科同质化现象最为严重 [15][17] 生成式AI对个体创造力的影响（微观实验） - 北京大学对61名大学生的纵向实验显示，AI辅助下（第2-6天）创造力指标远超纯脑力组，但AI撤走后（第7天至第60天）优势瞬间消失，创造力提升是短暂且不可持续的 [24][30][33] - 思想的同质化具有长期"粘性"，停止使用AI两个月后，AI实验组的产出在语义和语言风格上仍比对照组表现出显著更高的相似度 [33] - 在第60天的聚合思维测试中，实验组参与者表现甚至显著差于从未用过AI的对照组，AI带来的是无法内化的"创造力幻觉" [30][33] AI同质化效应的认知机制与行业观点 - AI输出对使用者产生强大的"锚定效应"，初始方案使后续思考很难大幅偏离，导致群体层面思想收敛 [34] - 黄仁勋判断若世界没有了新创意，AI带来的生产力提升就会转化为失业，AI放大了创意，也加速了"思路枯竭"者出局 [34][36] - 麻省理工学院通过脑电图技术观测发现，使用ChatGPT的学生组其大脑活动水平远低于仅靠自己思考或使用搜索引擎的小组 [19]

文章核心观点 - 新一代中国年轻人正以不同于传统刻苦模式的方式 在各个领域成长为世界级人才 其成功源于无生存压力 海量信息获取 深度独立思考及多元化的成长经历 [1][4][7][10][13] - 这一代人的特质包括自信 松弛 平视世界 拥有真实自我 其成长环境远超当前学校教育水平和传统家庭教育理念 成年人需改变认知并给予支持 [4][18][19] 新一代人才的特质与案例 - 具体案例包括：19岁的郑钦文在网球场上展现自信自如 潘展乐与国际运动员的平等互动 体现了站着的 平视的 松弛的真正世界一流水平 [3][4] - 案例显示多元化成功路径：偏科学生获顶尖政治学博士录取 初中数学不拔尖者入读普林斯顿数学博士 严重叛逆期男生在野外生存技能上展现巨大潜力 [15][16][17] 新一代人才涌现的驱动因素 - 根本驱动力是这一代人无需为生存发愁 从而能发展兴趣 追求理想 专注使用自身长板 这对创新和创造力的发挥至关重要 [8][10] - 青少年时期通过互联网和社交媒体获得海量信息 其信息量远超父母一辈 这带来了广泛的见识 也伴随对传统观念的解构与思想上的磨砺 [10][11][12] - 线下经历同样丰富 包括巨大的家庭经济差距 家庭结构变化等 这些见识与磨砺是成长为优秀人才的必要条件 [11][13] 对教育系统和成年人的启示 - 当前学校教育水平和家庭教育理念已远远跟不上孩子们的水平和发展需要 成年人需心怀敬畏 主动做出改变而非一味要求孩子 [18] - 观察者因利益绑定不紧且用心探索专业方法 能更客观 全面 准确地看到孩子们的真正优秀之处和未来潜力 [17][18]

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]

AI时代行业变革本质 - AI发展代表真正的"思考不同"革命性变革[2] - AI将人类从工业化枷锁中解放并重新发现创造力、同理心和超越性思维的价值[3] - AI正在推动各行业经历前所未有的重塑过程[4] 行业创新机遇 - AI降低创新成本使曾被搁置的小众创意有机会成为行业新亮点[6] - 设计师可通过AI实现根据用户情绪变化的包装设计[6] - 程序员可开发能听懂老人方言的APP应用[6] - 教师可打造结合本地文化的定制课程方案[6] 企业应对策略 - 聪明企业将AI视为能力增强器而非替代威胁[5] - 企业应关注如何让AI成为业务发展的赋能工具[5] - 行业需要思考如何利用AI实现曾被视作白日梦的创新想法[7] 行业交流平台 - 虎嗅联合混沌发起AI赋能行业创新的专题讨论[8] - 企业可分享行业因AI实现的突破性创意案例[11] - 虎嗅2025F&M创新节将展示AI如何重塑职业未来[13]