第一批深度使用AI的人，正在被AI去技能化

有一位做了25年軟件開發(fā)的軟件顧問(wèn)，決定做一個(gè)實(shí)驗(yàn)。

最近，Business Insider報(bào)道了他的經(jīng)歷：他讓 AI 幫自己開發(fā)一款應(yīng)用，從搭框架到生成功能，幾乎都交給了聊天機(jī)器人處理。最開始，那種感覺(jué)近乎魔法。幾分鐘，一個(gè)功能就出來(lái)了；一小時(shí)，一個(gè)模塊就成形了。進(jìn)展快得驚人，仿佛軟件開發(fā)從一項(xiàng)需要長(zhǎng)年訓(xùn)練的復(fù)雜手藝，突然變成了一種“會(huì)描述需求就行”的工作。

可幾周之后，問(wèn)題開始出現(xiàn)。隨著代碼庫(kù)膨脹到 10 萬(wàn)行，溝通成本迅速上升，返工越來(lái)越多，修 bug 變成一場(chǎng)沒(méi)完沒(méi)了的拉扯。更微妙的變化，發(fā)生在他準(zhǔn)備重新親自上手的時(shí)候。

他原以為，只要自己重新接管，憑著二十多年的經(jīng)驗(yàn)，很快就能找回熟悉的節(jié)奏。結(jié)果卻不是這樣。代碼擺在面前，他當(dāng)然看得懂，也知道該怎么改，可真正開始動(dòng)手時(shí)，每一步都多了一點(diǎn)猶豫。他后來(lái)形容那種感覺(jué)，就像很久沒(méi)碰球桿的人重新站上高爾夫球場(chǎng)：“我的揮桿動(dòng)作不對(duì)了。”

這句話值得反復(fù)咂摸。

因?yàn)樗|碰到的是 AI 時(shí)代一種極其隱蔽、又越來(lái)越普遍的風(fēng)險(xiǎn)：AI 未必立刻讓你失業(yè)，但它可能先讓你失去“本來(lái)會(huì)做這件事”的那種手感、判斷和篤定。你看起來(lái)更高效了，產(chǎn)出也更多了，可真正支撐這些產(chǎn)出的能力，卻可能在悄悄變薄。

這就是今天越來(lái)越多人開始討論的一個(gè)詞：去技能化。第一批深度使用AI的專業(yè)人士，正在被AI卸下技能，那種肌肉記憶和感覺(jué)都在變?nèi)?。但是，?duì)外行和新人來(lái)說(shuō)，威脅則更加深遠(yuǎn)。

一、AI 最大的風(fēng)險(xiǎn)，不是替代你，而是削弱你

過(guò)去幾年，關(guān)于 AI 的討論大多圍繞一個(gè)問(wèn)題：它會(huì)不會(huì)取代人類工作。可比“取代”更早發(fā)生的，往往是“削弱”。

不久前，我們分享過(guò)《大西洋月刊》在2025年10月發(fā)表的長(zhǎng)文，其中提出了一個(gè)關(guān)鍵判斷：AI 帶來(lái)的問(wèn)題，并不只是某一項(xiàng)職業(yè)是否會(huì)被自動(dòng)化，而是新技術(shù)正在改變?nèi)诵纬赡芰?、維持能力和理解世界的方式。

這篇文章說(shuō)的是，所謂去技能化，并不總是指“突然不會(huì)了”。更多時(shí)候，它意味著一種更緩慢、更不易察覺(jué)的變化：你依然能完成任務(wù)，但熟練度在下降；你依然能產(chǎn)出結(jié)果，但對(duì)過(guò)程越來(lái)越陌生；你依然能說(shuō)得頭頭是道，但真正需要獨(dú)立判斷時(shí)，心里開始發(fā)虛。

這也是為什么很多人最近會(huì)產(chǎn)生一種很怪的感受：工作更快了，但人更空了。

原因并不復(fù)雜。AI 擅長(zhǎng)給出流暢、完整、看起來(lái)很專業(yè)的答案，而人類又天然容易把“拿到答案”誤認(rèn)為“掌握能力”。

你讓 AI 總結(jié)一篇文章，寫一份報(bào)告，搭一個(gè)代碼框架，生成一套分析思路，結(jié)果似乎都還不錯(cuò)。久而久之，我們開始默認(rèn)：既然我能調(diào)動(dòng)這些結(jié)果，那它們?cè)谀撤N意義上也“屬于我的能力”。

可這恰恰是一種危險(xiǎn)的錯(cuò)覺(jué)。

真正的能力，不只體現(xiàn)在最后那份看起來(lái)像樣的結(jié)果上，更體現(xiàn)在一個(gè)人有沒(méi)有經(jīng)歷過(guò)困惑、試錯(cuò)、拆解、推演、反駁、修正這些過(guò)程。很多技能，尤其是認(rèn)知技能，并不是“知道答案”就能獲得的，而是在反復(fù)練習(xí)中，把一種思考路徑、一種判斷習(xí)慣、一種應(yīng)對(duì)復(fù)雜情況的感覺(jué)，慢慢長(zhǎng)進(jìn)自己身上。

AI 的方便之處，也正是它的風(fēng)險(xiǎn)所在：它不只是替你省力，很多時(shí)候，它把這些本該由你親自完成的訓(xùn)練環(huán)節(jié)，也一并替你跳過(guò)了。

于是，一個(gè)悖論出現(xiàn)了：我們?cè)揭蕾?/strong>AI提升表現(xiàn)，就越可能削弱真正產(chǎn)生表現(xiàn)的能力。

二、短視頻切碎注意力，AI 接管思考

如果說(shuō)AI造成的是“去技能化”，那么更大的背景，其實(shí)是更早已經(jīng)發(fā)生的“認(rèn)知前灘化”。

昨天，《紐約時(shí)報(bào)》刊發(fā)了計(jì)算機(jī)科學(xué)家 Cal Newport 卡爾·紐波特的評(píng)論文章《There’s a Good Reason You Can’t Concentrate》。這位《Deep Work》《深度工作》的作者提出了一個(gè)更尖銳的判斷：今天的問(wèn)題，已經(jīng)不只是我們找不到時(shí)間深度思考，而是我們正在迅速失去深度思考本身的能力。

這可以說(shuō)是顯而易見，但并不容易解決。

過(guò)去十幾年，智能手機(jī)、社交媒體、即時(shí)消息和短視頻平臺(tái)共同塑造了一種新的注意力環(huán)境。人的認(rèn)知系統(tǒng)被不斷訓(xùn)練去適應(yīng)更短、更快、更密集的刺激：幾秒一個(gè)切換，幾十秒一個(gè)高潮，信息必須足夠輕、足夠快、足夠上頭，否則就會(huì)被手指劃走。

卡爾·紐波特引用的研究顯示，人類注意力持續(xù)時(shí)間已經(jīng)顯著縮短；手機(jī)哪怕只是靜靜放在旁邊，也會(huì)削弱專注表現(xiàn)；短視頻消費(fèi)與更差的認(rèn)知能力和更低的注意力水平之間，存在明確關(guān)聯(lián)。他用了一個(gè)極形象的比喻：TikTok 之于大腦，就像多力多滋之于身體，是一種“超加工內(nèi)容”。它高度可口，高度上癮，卻幾乎沒(méi)有真正的營(yíng)養(yǎng)。

而生成式 AI 的出現(xiàn)，并沒(méi)有扭轉(zhuǎn)這種趨勢(shì)，反而把它推進(jìn)到了下一階段。

短視頻和社交媒體，主要是把人的注意力切碎；生成式 AI 則進(jìn)一步提供了一種更體面、更像“工作”的逃避方式。面對(duì)空白頁(yè)太難？讓 AI 先寫個(gè)初稿?？促Y料太累？讓 AI 先總結(jié)。做推演太費(fèi)腦？讓 AI 先列框架。難題本來(lái)需要你咬著牙一點(diǎn)點(diǎn)拆，現(xiàn)在只要寫個(gè) prompt，系統(tǒng)就替你把“像樣的結(jié)果”端上來(lái)了。

問(wèn)題是，人并不會(huì)因?yàn)椤翱匆娏艘环菹駱拥慕Y(jié)果”，就自動(dòng)獲得相應(yīng)的思考能力。相反，越是習(xí)慣于這種方式，越難忍受真正的慢思考，越難忍受獨(dú)立閱讀、獨(dú)立寫作、獨(dú)立組織邏輯帶來(lái)的阻力。

數(shù)字技術(shù)先把我們推向淺水區(qū)，AI再讓我們誤以為，自己已經(jīng)學(xué)會(huì)了游泳。

三、真正被侵蝕的，不是手藝，而是判斷力

當(dāng)然，去技能化并不總是壞事。

《大西洋月刊》那篇文章有一個(gè)很重要的提醒：從長(zhǎng)時(shí)段看，人類文明本來(lái)就是在不斷把一部分能力外包給工具。文字削弱了口頭記憶，卻催生了歷史、法學(xué)和科學(xué)。

計(jì)算器削弱了心算，卻讓更多人能處理復(fù)雜計(jì)算。衛(wèi)星導(dǎo)航替代了觀星定位，可靠的發(fā)動(dòng)機(jī)替代了許多機(jī)械維修常識(shí)。并不是每一項(xiàng)技能的消失，都值得哀悼。

真正值得警惕的，不是某種機(jī)械手藝的退場(chǎng)，而是那些更核心的能力也開始一起被外包：判斷真假、辨別輕重、處理復(fù)雜性、承受模糊、形成自己的理解。

這才是 AI 時(shí)代最要命的地方。

因?yàn)樯墒?AI 最強(qiáng)的能力之一，就是制造“看起來(lái)很合理”的東西。它會(huì)寫出流暢的段落，給出完整的結(jié)構(gòu)，生成似是而非卻足夠唬人的分析，讓人誤把“表達(dá)得很順”當(dāng)成“理解得很深”。一個(gè)不具備足夠判斷力的人，很容易被這種流暢性催眠。

所以，未來(lái)真正稀缺的能力，很可能不再只是“能不能生產(chǎn)內(nèi)容”，而是“能不能對(duì)內(nèi)容負(fù)責(zé)”。你能不能看出一段話雖然順，但空；一份報(bào)告雖然整齊，但淺；一段代碼雖然跑得起來(lái)，但結(jié)構(gòu)有問(wèn)題；一個(gè)分析雖然漂亮，但關(guān)鍵前提就是錯(cuò)的。

換句話說(shuō)，AI時(shí)代的高價(jià)值能力，正在從“生產(chǎn)第一稿”轉(zhuǎn)向“審查第一稿”，從“親手完成全部”轉(zhuǎn)向“為結(jié)果承擔(dān)判斷責(zé)任”。

但這里有一個(gè)殘酷的前提：只有本來(lái)就有基本功的人，才有資格談“監(jiān)督AI”。

不會(huì)寫的人，很難真正修改 AI 的文字；不懂研究的人，很難發(fā)現(xiàn) AI 總結(jié)時(shí)遺漏了什么；不懂代碼的人，也不可能真正判斷一段 AI 生成的程序到底穩(wěn)不穩(wěn)。沒(méi)有基礎(chǔ)的人，并不是在“與 AI 協(xié)作”，而是在把自己的判斷權(quán)交出去。

所以，AI時(shí)代真正稀缺的，不是會(huì)不會(huì)用工具，而是有沒(méi)有能力在工具面前保持清醒，不被工具反噬和吞沒(méi)。

四、最危險(xiǎn)的一代，可能是從未建立“基線”的新人

這也是為什么，去技能化對(duì)年輕人和初入職場(chǎng)者的威脅尤其大。

Business Insider的報(bào)道里，研究者反復(fù)強(qiáng)調(diào)一個(gè)詞：baseline，基線。也就是，一個(gè)人在沒(méi)有AI幫助時(shí)，本來(lái)就具備的基本能力水平。

很多今天的資深從業(yè)者，哪怕再依賴 AI，至少也有過(guò)一段沒(méi)有 AI 的訓(xùn)練期。他們寫過(guò)笨拙的初稿，做過(guò)低效率的檢索，熬過(guò)獨(dú)立思考的痛苦階段，知道一個(gè)完整的專業(yè)判斷到底是怎么長(zhǎng)出來(lái)的。即便能力生疏了，那條路他們畢竟走過(guò)。

真正危險(xiǎn)的，是那些從一開始就被 AI 包圍的人。

對(duì)于新人來(lái)說(shuō)，初級(jí)崗位和基礎(chǔ)訓(xùn)練從來(lái)都不只是“做點(diǎn)簡(jiǎn)單活兒”而已。它的真正意義，是讓人學(xué)會(huì)如何拆解混亂的問(wèn)題，如何承受犯錯(cuò)，如何在被質(zhì)疑時(shí)為自己的思路辯護(hù)，如何在一堆不完整的信息里慢慢形成判斷。

一個(gè)人真正的職業(yè)感覺(jué)，往往不是在做高光任務(wù)時(shí)長(zhǎng)出來(lái)的，而是在這些看似低級(jí)、實(shí)際極其重要的重復(fù)練習(xí)里長(zhǎng)出來(lái)的。

可如果這一層，被 AI 提前吞掉了呢？

當(dāng)閱讀可以外包，寫作可以外包，資料整理可以外包，代碼初稿可以外包，連“第一步該怎么想”都可以外包時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)一種很奇怪的人：看起來(lái)效率很高，表達(dá)很流暢，提交物也很漂亮，但一旦脫離工具，就失去支撐。表面是熟練，內(nèi)里是空心。

更糟的是，很多組織還在獎(jiǎng)勵(lì)這種表面效率。一些企業(yè)已經(jīng)把 AI 使用頻率納入績(jī)效，鼓勵(lì)員工更快地產(chǎn)出更多內(nèi)容。短期看，這當(dāng)然漂亮：速度更快，成本更低，文檔更多，會(huì)議紀(jì)要更全，匯報(bào)材料更整齊。

可長(zhǎng)期看，一個(gè)組織真正的能力儲(chǔ)備，也許正在被悄悄掏空。系統(tǒng)順利運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)看不出來(lái)，一旦模型出錯(cuò)、環(huán)境變化、規(guī)則失效，才會(huì)發(fā)現(xiàn)，真正能獨(dú)立接住問(wèn)題的人，已經(jīng)越來(lái)越少了。

五、我們會(huì)不會(huì)慢慢變成“機(jī)器的機(jī)器”？

關(guān)于去技能化，最深的一層擔(dān)憂，并不是職業(yè)技能退化，而是所謂“構(gòu)成性去技能化”：那些最根本地構(gòu)成人之為人的能力，也開始被慢慢侵蝕。

這聽上去很抽象，其實(shí)并不難理解。

技術(shù)改變的，從來(lái)不只是效率，還會(huì)改變?nèi)说母杏X(jué)、身份和生活質(zhì)地。數(shù)字先知麥克盧漢就曾提出，新的媒介技術(shù)會(huì)改變?nèi)祟?/strong>“感官的比率”。也就是說(shuō)，它會(huì)重新安排我們的注意力如何分配、感知如何展開、理解世界時(shí)優(yōu)先依賴哪一種能力。某種感官被放大，另一些感官就會(huì)被壓縮；某種經(jīng)驗(yàn)被強(qiáng)化，另一些經(jīng)驗(yàn)就會(huì)被邊緣化。

這句話放到今天，有一種預(yù)言般的準(zhǔn)確。短視頻強(qiáng)化了即時(shí)刺激，削弱了耐心；社交媒體放大了反應(yīng)速度，壓縮了沉思空間；生成式 AI 則進(jìn)一步改變了我們處理語(yǔ)言、組織思想和形成判斷的方式。

我們?cè)絹?lái)越擅長(zhǎng)快速提問(wèn)、快速調(diào)用、快速生成，卻越來(lái)越不習(xí)慣遲疑、咀嚼、推敲和獨(dú)立完成一段完整的思考。技術(shù)沒(méi)有拿走我們的全部能力，但它正在重新配置這些能力的比重。

這也意味著，AI 對(duì)人的影響，遠(yuǎn)不只是“幫你完成了一項(xiàng)任務(wù)”這么簡(jiǎn)單。它還在悄悄重塑一種新的認(rèn)知結(jié)構(gòu)：什么樣的表達(dá)更容易被接受，什么樣的思路更值得保留，什么樣的語(yǔ)言更“像答案”，什么樣的停頓又顯得多余。

久而久之，人會(huì)越來(lái)越傾向于按機(jī)器擅長(zhǎng)的方式表達(dá)自己，也越來(lái)越傾向于按照系統(tǒng)偏好的節(jié)奏來(lái)理解世界。

法國(guó)哲學(xué)家讓-保羅·薩特曾擔(dān)心，人會(huì)不會(huì)變成“機(jī)器的機(jī)器”。這句話放在今天，忽然有了新的現(xiàn)實(shí)感。

它并不是說(shuō)，人會(huì)像科幻電影里那樣，被一臺(tái)超級(jí)智能直接統(tǒng)治。更真實(shí)的風(fēng)險(xiǎn)是，我們?cè)谧非蟊憷?、效率和順滑的過(guò)程中，越來(lái)越主動(dòng)地按機(jī)器的要求來(lái)調(diào)整自己。

我們學(xué)會(huì)了如何讓系統(tǒng)更容易理解自己，卻忘了如何更深入地理解世界；我們?cè)絹?lái)越會(huì)寫機(jī)器喜歡的 prompt，卻越來(lái)越不會(huì)寫真正屬于自己的句子；我們?cè)絹?lái)越擅長(zhǎng)用流暢的套話填滿文檔，卻越來(lái)越少經(jīng)歷那種艱難但誠(chéng)實(shí)的推敲時(shí)刻。

長(zhǎng)此以往，人的判斷力、想象力、共情能力、語(yǔ)言感覺(jué)、對(duì)意義和分寸的把握，都可能在不知不覺(jué)中變薄。

失去這些東西，不會(huì)像機(jī)器故障那樣轟然作響。它更像是一種安靜的塌陷：談話變淺了，表達(dá)變空了，復(fù)雜問(wèn)題越來(lái)越讓人不耐煩，模糊和不確定越來(lái)越難以承受，連尋找一個(gè)準(zhǔn)確詞語(yǔ)的耐心都在消失。

這也許才是 AI 時(shí)代最值得擔(dān)心的后果。

六、走出淺灘人生，拒絕被AI撫平

說(shuō)到這里，并不是要反對(duì) AI。

AI 在很多場(chǎng)景里都有非常明確的價(jià)值。處理重復(fù)勞動(dòng)、篩查海量材料、修復(fù)格式錯(cuò)誤、輔助信息提取，這些都可能實(shí)實(shí)在在節(jié)省時(shí)間，提高效率。問(wèn)題從來(lái)不在于“要不要用 AI”，而在于：我們究竟把它用在什么地方，又把什么東西留給自己。

卡爾·紐波特有一個(gè)重要判斷：真正危險(xiǎn)的，是那些主要用來(lái)讓核心任務(wù)“變得沒(méi)那么費(fèi)腦子”的 AI 用法。因?yàn)榍∏∈悄切┵M(fèi)腦子的部分，構(gòu)成了一個(gè)人的認(rèn)知肌肉。寫作不是麻煩，而是訓(xùn)練；閱讀不是前置步驟，而是思考本身；獨(dú)立組織論證，不是低效，而是能力形成的過(guò)程。

所以，AI 時(shí)代真正的自救，也許不是學(xué)更多技巧，而是重新建立一套“認(rèn)知衛(wèi)生”觀念：哪些內(nèi)容要少吃，哪些能力要刻意練，哪些時(shí)刻必須拒絕把自己的大腦外包出去。

我們也許需要像對(duì)待身體健康那樣，重新對(duì)待認(rèn)知健康。少吃“數(shù)字垃圾食品”，保留不被打斷的時(shí)間，重新練習(xí)深度閱讀，給自己留出獨(dú)立寫作和獨(dú)立思考的空間。在組織里，也許需要有意識(shí)地建立“無(wú) AI 訓(xùn)練場(chǎng)”，讓人定期在沒(méi)有輔助的情況下處理問(wèn)題，確認(rèn)自己的判斷能力并沒(méi)有在順滑的自動(dòng)化流程中慢慢退化。

因?yàn)?，未?lái)人與人的差距，未必首先體現(xiàn)在誰(shuí)更會(huì)寫 prompt，誰(shuí)更早接入模型，誰(shuí)更快實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。

真正的分水嶺可能是：誰(shuí)還能在這個(gè)越來(lái)越順滑、越來(lái)越替你完成一切的時(shí)代，保住那些緩慢、費(fèi)力、卻不可替代的能力，如專注，判斷，閱讀，寫作，獨(dú)立思考。

所以，走出淺灘人生，不是拒絕 AI，而是不讓自己只活在那些被算法撫平、被模型代勞、被效率邏輯徹底統(tǒng)治的區(qū)域里。我們?nèi)匀恍枰鲃?dòng)走向那些有挑戰(zhàn)的任務(wù)，走向那些需要專注、判斷和耐心的時(shí)刻。

只有在那里，人才能重新長(zhǎng)出自己的厚度?！径?/b>

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