AI时代，有人焦虑被替代，有人却看到新机遇。 要知道，省钱的业务会导致GDP萎缩，因为原本需要花费10块钱的事情，现在只需5块钱就能完成，从 而造成GDP损失5块钱。 因此，我认为凯茜·伍德（Cathie Wood）最终过于乐观了，并非人工智能无用，而是即便是一项有用的 技术，其对GDP的影响也分为两种：一种是省钱型，另一种是扩大市场型，只有当扩大市场型的应用被 广泛采用时，GDP才能真正增长。 AI的本质不是替代人类，而是让"人类经验可复制"，从而催生过去无法规模化的复杂服务。从健康管 理、交通出行，到个性化消费，一场以"服务规模化"为核心的造富浪潮正在展开。 人工智能时代，真正的赢家不是最懂技术的人，而是最懂需求、最能利用技术规模化满足需求的人。要 像刘邦一样，具备预测能力和资源统筹能力，将AI（张良、韩信）作为强大工具，共同为用户提供规 模化的复杂服务，从而在这场造富浪潮中占据主导地位。 本文将拆解AI与产业结合的关键逻辑，帮你找到属于自己的入场券。 希望能给你带来启发。 一、AI的本质是"人类经验的规模化" AI时代的核心机会是让人类的经验可以被复制，并且催生出复杂的智能服务这种全新的商业模式。 1. ...

本文为基于邱泽奇教授访谈的文字整理 1. AI的使用，是否带来降智？本不是非黑即白。其实这种问法本身，有点像工业时代蠢的问题。 2. 我们对人类思维的认知还处在非常早期阶段。如，人的思维带有跳跃性，甚至带有相变性。人在某个 时刻会突然想到一件事情，脑子里面也经常会出现一些奇奇怪怪的想法，目前都还很难解释。 7. 人的一生，短短3万天而已。如何过好这一生？每个人的回答都不一样。比如老大爷夏天蹲在树荫下 抽一袋烟，他的这种幸福可能是很多人无法想象的。所谓的智能鸿沟，有可能是我们错误地把自己放在 高位去观察外界。在这个意义上，要允许多样性，鼓励社会的多样性。 我们可以把AI当成一个会说话的百科全书 当前，我们与人工智能对话，更像是在看书。在传统的东方，读书解决的主要是伦理问题。从十三经到 三字经，人们学习的是跟其他人相处的基本观念和能力。在中世纪以后的西方，读书解决的主要是对事 物的认知问题。这便有了两种读书的目的性。 从认知来看，现有的AI，不论有多强，它吸收的还都是人类的知识。打个比方，AI可以几秒或几十秒 读完一本书，总结其中大意，也可以讲出来很多理论和道理。但是，还有一类知识，比如期刊论文，如 果没有被授权 ...

AI对人类认知的影响 - AI使用是否降智并非非黑即白问题 这种提问方式类似工业时代的低效质疑[3] - 人类思维具有跳跃性和相变性 目前脑科学尚未合理解释这些现象[3][8] - AI学习基于人类知识库 类似阅读图书但缺乏视觉感知和情感识别能力[3][7] - 人工智能存在讨好使用者的缺陷 需通过多角度挑战促使其迭代优化[3][15] - 私域AI陪伴市场潜力巨大 包括AI社交陪伴应用/玩具/宠物等方向[4][14] AI的知识局限性 - 大模型无法获取未授权学术资源 例如2016-2018年全球1万种科学期刊发表的超过30万篇论文[7] - AI主要减少高级知识分子与大众的知识差异 但远未覆盖人类知识整体[7] - 机器学习依赖海量语料 但人类难以判断其背景价值观的潜在问题[3][12] - 符号主义路径代表Alpha Zero在限定场景有效 但泛化能力仍不足[9] 人机交互模式 - 主动质疑AI输出可促进思维锻炼 形成人机互生的良性循环[10][11] - 需区分AI的事实性归纳与价值观输出 对后者需保持持续警惕[12] - 不同AI模型存在显著差异 建议通过多品牌比较选择性使用[3][15] - 交互过程类似阅读百科全书 但需结合东方伦理认知与西方事物认知的双重传统[7] 教育体系变革 - 基础能力培养更为关键 包括语言能力/逻辑能力/认知能力[13][14] - 教育重点应从知识传授转向认知提升 大学课堂应减少知识性内容[14] - 鼓励学生使用AI探讨知识性与探索性问题 教师角色转向引导讨论[14] - IQ测量模式可能过时 EQ对成功贡献更大 智能评估需摆脱固定模式[11] 智能平权与多样性 - AI既带来知识平权 也可能扩大使用群体间的能力差距[16] - 数字鸿沟本质是高位视角的观察偏差 应尊重个体生活方式的多样性[5][16] - 人类生命约3万天 幸福感获取方式存在显著个体差异[5][16] - 需允许不同智能应用层次共存 避免单一标准衡量智能价值[16]