这不仅是一篇 AI 相关的文章，更像是一场跨越两年时间的自我对话。2022年底的时候，ChatGPT 横空出世，当时我们还为 ChatGPT 能写出一首打油诗而惊叹，迫不及待的“抢了”同学百度员工的文心一言内测码尝鲜一下；后来发展为各种强大的 Agent（智能体），年初 Manus 高调出场，创始人来公司分享相关经验； 而到了今天，看着那些在后台默默运行的 Agent（智能体）和 MCP（模型上下文协议）连接的庞大工作流，我想把我这一路的心路历程拆碎了、揉烂了，重新摊开来讲一讲。
为了把这些问题聊透，我们不搞虚头巴脑的概括，我准备把这两年的观察、焦虑和思考，掰开揉碎了，分四个部分深度复盘一下。
一、回望与重构：从“生化机器”到“数字上帝”的学徒
在 2023 年时英伟达 CEO 黄仁勋和 OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever 有一个关于人工智能的对话，聊到人类一辈子只能接触 10 亿个单词，即使将一生（约按 80 年计算）所有语言活动（说、听、读、写）全部计算，总量约 30-40 亿个单词，远低于 AI 模型训练数据量，作为对比，GPT-4 训练数据量达万亿级 tokens，是人类一生接触量的数百倍。对比之下，人类智能的“高效”不言而喻。
对比之后就会发现，人类这台“生化机器”具备两个不可比拟的优势：
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视觉、听觉、触觉等多模态处理能力；
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思考、反省等自我循环和自我指导(self-instruct)能力；
但这两年的技术爆炸，特别是 OpenAI 的 o 系列发布，Claude 在代码能力上的统治级表现，Gemini 在长文本处理上的优势， Sora 在视频生成上的惊艳，让我对“硅基智能”有了完全不同的理解。
1. 关于“内省”：硅基机器学会了我们的“犹豫”
上面我们提到，人类最厉害的地方在于颅内的“自我循环”——也就是基于那 30 亿 tokens 的思考、反省的内部 Token，这个数量可能远远大于 30亿，甚至要到好几百亿。那时候的 AI，给人的感觉是“直肠子”，你问一句，它回一句，它是没有“内心戏”的。
但你看看现在的 AI，尤其是具备推理能力的大模型，它们变了。当你抛出一个复杂问题，它不再秒回，而是会在后台“思考”几十秒。这几十秒里，它在自我辩驳、自我纠错、尝试不同的路径。这不就是我们引以为傲的“颅内循环”吗？硅基机器正在补全它们的短板——慢思考。以前我觉得人类的“纠结”是一种高级智能的体现，现在看来，这只是算力不够时的妥协，而 AI 正在用暴力算力模拟这种“纠结”，甚至做得更逻辑严密。
2. 从“嘴炮”到“手脚”：MCP 与 Agent 的质变
以前我们是用“自然语言”跟 AI 聊，现在是 AI 用“API”跟世界聊。这就是最近大火的 MCP（Model Context Protocol） 带来的震撼。以前的 ChatGPT 像个被关在服务器里的百科全书，博学但瘫痪；现在的 AI，通过 MCP 连接了本地文件、数据库、甚至你的 GitHub 和 Slack。它有了“手”和“脚”。
这不仅仅是“效率提升”，这是“物种进化”。以前我说“人出主意 AI 出力”，现在的趋势是，AI 甚至开始尝试“出主意”了。它会观察你的工作流，主动建议：“老板，这几步操作太蠢了，我写了个脚本自动化了，你要不要运行一下？”
3. “认知旁路”的真实恐惧：不是被替代，而是被绕过
以前我们讨论 AI 威胁，总是担心出现严重的“技术性失业”，觉得机器至少还得靠人喂数据、靠人做最后的审核。但现在出现了一种更本质的危机，我称之为 “人类认知旁路” 效应，这也正是 “死互联网理论”的加速版。
死互联网理论
这个概念最早起源于几年前的一个网络阴谋论，认为互联网上的大部分流量、互动和内容其实早已不是人类产生的，而是由机器人（Bot）和算法相互刷出来的。而在生成式 AI 爆发的这两年，这个理论正在惊悚地变为现实，甚至被称为 “僵尸互联网”。
核心现象： 如今的网络世界，正迅速变成一个“AI 生产内容给 AI 看”的闭环。
生产端： 内容农场利用 ChatGPT 批量生成成千上万篇 SEO（搜索引擎优化）文章、视频脚本和社交媒体评论。这些内容往往逻辑通顺但毫无营养，纯粹为了骗取点击。
消费端： 爬虫程序、推荐算法以及其他 AI 模型抓取这些内容，将其视为“人类知识”进行索引或训练。
人类认知旁路效应
这是指在高度自动化的智能工作流中，由于人类处理信息的速度（阅读、理解、决策）远低于 AI，系统为了追求效率，逐渐将人类排除在核心信息处理链路之外的现象。 运作机制（M2M > H2H）：传统的协作是人对人（Human to Human），后来是人机协作。但现在的趋势是 Model to Model (M2M)。
过去： 你收到一封长邮件 -> 你的大脑阅读并理解 -> 你思考回复 -> 你写邮件。在这个过程中，你的大脑完整流经了信息流。
现在（旁路）： 你的 AI 助手接收邮件 -> AI 总结要点 -> AI 拟定回复 -> 你点击“发送”。
后果： 在这个新流程中，原始的、丰富的信息并没有经过你的大脑，只有高度压缩的“摘要”流过了你的大脑。你的认知过程被“旁路”掉了。
这就好比开车，以前你是手握方向盘、感知路面颠簸的司机；现在你变成了坐在后座、只负责每隔一小时点头确认“继续开”的乘客。
深层危机： 当我们习惯了这种“旁路”，我们对世界的理解将变得极度肤浅。我们失去了对细节的掌控力，也失去了在复杂混沌中通过直觉发现创新的能力。人类变成了系统中那个“负责签字但不知道签的是什么”的盲目图章。
越来越多的内容是 AI 生成的，越来越多的代码是 AI 写的，然后这些内容又被 AI 抓取去训练下一代 AI。在这个极速运转的闭环里，人类不再是不可或缺的“驾驶员”，甚至快要连“乘客”都不是了，更像是一个碍事的 “生物瓶颈” 。
现在的趋势是，系统开始发现，绕过人类那缓慢的读写速度，直接让模型对接模型（Model to Model），效率竟然提高了千倍。人类在这个闭环里，位置变得极其尴尬——我们不再是信息的生产者，甚至快要不是信息的消费者了（因为 Agent 会帮我们读文章、写总结）。如果你现在的工作只是在两个系统之间搬运数据，那你应该能感觉到那种寒意：这不仅是饭碗的问题，而是作为一种智能实体，你的存在对这个正在自我进化的数字宇宙来说，开始变得无关紧要。这种 “被系统绕过” 的虚无感，比单纯的失业更让人心慌。
二、深度博弈——碳基的余晖与硅基的巨浪
在这个时间节点，我们必须极其诚实地剖析一下：作为碳基生物，我们到底还有没有底牌？哪些是我们的幻觉，哪些是真正的护城河？
1. 算力不对称：承认吧，我们在“术”的层面已经完败
让我们面对现实：作为一台生化机器，人类的 I/O（输入输出）带宽实在太低了。
- 读书： 你一目十行，一分钟也就几百字。AI 一秒钟能吞掉一个图书馆。
- 记忆： 你连上周三开会讲的第三点是什么都忘了。大模型只要 Context Window（上下文窗口）够大，它能完美复述 200 万字以前的一个变量名。
- 并发： 不能一边写代码一边哄孩子。但 AI 可以同时服务全球 10 亿用户，每一个线程都是独立的、专注的。
在任何 “可被标准化”、“可被量化”、 “不仅依规则” 的领域，人类已经没有胜算了。以前我们说“只有人能写出有感情的文字”，现在你让 Claude 写一段“深夜emo文案”，可能比 90% 的人类都更有感染力。在这个层面硬抗，就是拿着算盘跟 GPU 集群对打。
2. 那些“幸存”的孤岛：为什么有些行业 AI 攻不进去？
虽然 AI 很猛，但这两年的实践也让我们看到了它的软肋，或者说，人类社会的某些“Bug”反而成了我们的保护色。
责任主体的刚需：
这是最现实的一点。AI 没法坐牢。如果一个 AI 医生误诊了，谁负责？如果 AI 驾驶撞人了，谁赔偿？
只要法律体系还是基于“人类主体”构建的，这就需要人类在关键节点上“签字”。哪怕大部分工作是 AI 做的，最后那个“承担后果”的人，必须是碳基生物。签字权，就是生存权。
物理世界的非标准化：
这是一个反直觉的现象：让 AI 下围棋赢世界冠军很难，但现在做到了；让机器人像保姆一样灵活地叠衣服、收拾乱糟糟的房间，却难如登天。
只要涉及复杂的、非标准化的物理交互——比如修水管、复杂的牙科手术、甚至是在混乱的菜市场里挑西瓜——人类的这种“具身智能”依然碾压机器。我们的身体经过亿万年进化，那种对物理世界的直觉感知，是目前硅基机器难以模拟的。
稀缺的情绪价值与“真·人味”：
注意，我说的是“稀缺”的情绪价值。普通的客服问答，AI 早就赢了。但为什么现在还有人愿意花大价钱去听现场演唱会？明明录音棚的音质更完美。因为我们渴望的是“在场感”，是“我知道台上有个活人为了我正在流汗”的共鸣。
在未来，“人工服务”会变成一种极度昂贵的奢侈品。如果你能提供那种无法被代码量化的关怀、理解和复杂的社交博弈，那你就是安全的。
3. 危险区：哪些人正在泰坦尼克号上？
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“传声筒”式白领： 你的工作如果是“听老板的需求 -> 整理成文档 -> 发给技术/设计 -> 收回来 -> 反馈给老板”，那你非常危险。Agent 正在接管这种“路由”工作。
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初级创作者： 画插画的、写SEO文章的、写基础CRUD代码的。以前这些是技能，现在这些是“Prompt 就能生成的素材”。当生成的成本趋近于零，平庸作品的价值就是零。
三、生存指南——在这个疯狂年代的活法
既然局势如此，我们该怎么办？难道真的只能做个“寄生虫”？当然不是。在这个混乱的过渡期，恰恰是个人崛起的机会。
1. 核心心态转型：从“执行者”变成“产品经理”和“导演”
以前，我们以“手活好”为荣——代码写得快、图画得精。现在，这些“手活”是最廉价的。
你需要强迫自己转换视角：你是一个只有想法、没有双手的残疾天才，而你面前坐着一个全知全能但没有任何主见的巨人（AI）。
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你的核心能力不再是“怎么做（How）”，而是“做什么（What）”和“为什么做（Why）”。
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你得学会像导演一样思考。你不需要自己扛摄像机（写代码），也不需要自己剪辑（做后期），但你必须知道你想要什么样的镜头，你必须能敏锐地判断刚才那一遍哪里演得不对。
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审美与判断力 将是这十年最值钱的技能。当 AI 能给你生成 100 个方案时，那个能一眼挑出唯一正确方案的人，才是王者。
2. 打造你的“全知验证能力”
现在的 AI 最大的毛病就是“一本正经地胡说八道”（幻觉）。
这就要求人类必须具备一种新的能力：快速验证。
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你不需要自己写那个复杂的 SQL 查询，但你得能看懂它写得对不对，逻辑有没有漏洞。
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你不需要自己写长篇大论的法律文书，但你得知道它引用的法条是不是已经废止了。
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人类的角色正在从“写作者”变成“总编辑”，从“程序员”变成“代码审计师”。如果你连它错哪了都看不出来，那你就是被 AI 忽悠的那个“无用阶级”。
3. 掌握“AI 工作流”而非单纯的“提示词”
别再沉迷于那些神神叨叨的“Prompt 秘籍”了，那都是过渡期的产物。未来的核心是 Workflow（工作流） 。
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真正的高手，是在构建一个个自动化的闭环。
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比如：你不想每天手动刷行业新闻。你利用 MCP 和自动化工具（如扣子, n8n），搭建一套系统：监控 50 个信源 -> AI 抓取正文 -> AI 总结核心观点 -> AI 翻译成中文 -> 自动推送到你的飞书/Notion -> 并在早晨 8 点发给你。
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在这个过程中，你不是在跟 AI 聊天，你是在编排 AI。你构建的这套系统的复杂度，就是你的护城河。
4. 拥抱“半人马”模式（Centaur Model）
国际象棋界早就发现，最强的不是 AI，也不是人类，而是“人类大师 + AI”的组合。
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在工作中，请务必把自己当成一个赛博格（Cyborg）。
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遇到问题，先问自己：“这事儿 AI 能先帮我做 80% 吗？”
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保留你那 20W 功率的大脑去做最耗能的事：决策、共情、处理模糊信息、承担责任。 剩下的脏活累活，全部外包给硅基机器。不要有洁癖，不要觉得用了 AI 就不纯粹了，效率即正义。
四、普通人的赋能——如何不被时代甩下车
对于大多数不搞技术的普通人来说，上面的话可能听着还是有点焦虑。其实，大模型对普通人来说，是史上门槛最低的“超级杠杆”。
1. 打破“习得性无助”：你的想象力才是天花板
很多人不用 AI，不是因为笨，是因为想不到。
我们习惯了“这事儿太难了，我干不了”。比如家里装修想画个设计图，以前你只能找设计师。现在？
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场景： 你完全可以跟 AI 说：“我想把客厅弄成复古南洋风，给我出 5 张效果图，要绿植多一点的。”
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场景： 你想写个脚本抓取某个网站的数据，以前你得学 Python。现在你直接把需求扔给 AI：“给我写个代码，抓取这个页面的价格，存成 Excel。”它不仅给你代码，还教你怎么运行。
**普通人必须意识到：技术门槛已经消失了，只剩下“想法门槛”。 ** 谁能最先打破思维定势，谁就能吃到红利。
2. 建立你的“数字分身”与外挂大脑
既然我们承认人脑记不住那么多东西，那就别硬记了。
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利用现在的工具（Notion, Obsidian, 甚至微信里的 AI 助手），把你看到的、想到的、经历的一切都数字化。
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这就是现在流行的 RAG（检索增强生成） 的个人版。当你遇到问题时，让 AI 基于你自己的“知识库”来回答。
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慢慢地，你会养出一个懂你习惯、懂你背景的“第二大脑”。当别人还在跟通用的 GPT 尬聊时，你已经有一个看过你所有日记和笔记的私人参谋了。
3. 学会“说人话”——结构化表达
很有意思的一点是，要想跟 AI 交流得好，你得学会逻辑清晰、结构化地表达。
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别说：“帮我看看这个合同。”（AI 会懵）
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要说：“作为一名资深法务，请审查这份合同的‘免责条款’和‘违约责任’部分，指出对我不利的 3 个风险点，并给出修改建议。”
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这种背景 + 任务 + 限制条件的沟通方式，不仅对 AI 有效，在人类职场里也是最高效的。训练自己用“AI 听得懂”的方式思考，反过来会让你在人类世界里也变得更聪明。
4. 警惕“大脑萎缩”：保留一点“难受”的权利
最后，我想给所有普通人，也给我自己一个警告。
有了 AI，偷懒太容易了。让它写周报、让它回邮件、让它总结文章。
但请记住：用进废退。 如果你连最基本的组织语言、逻辑推演都不亲自做了，你的大脑真的会退化。
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建议： 对于真正重要的事情，强迫自己先写个草稿，再让 AI 修改。或者看完 AI 的答案后，强迫自己复述一遍。
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不要让 AI 替你思考，要让它帮你预处理信息。保留那个“灵光一现”的时刻，保留那个为了一个观点苦思冥想的痛苦过程。因为那个痛苦的过程，就是你作为人类，在这个硅基宇宙里存在的证明。
我们也许确实是一种生化机器，但我们是有痛感、有欲望、会做梦的机器。这在未来很长一段时间里，依然是宇宙中独一无二的奇迹。别把这点奇迹，轻易交出去了。
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