最近你是不是經常看到，社交平臺裡充斥著吉卜力風格的圖片？
就像上圖這樣的，好像人人都掌握了吉卜力動漫的風格技巧。
沒錯，又是AI乾的好事。
不僅在圖片生成上，文字處理也是一流。
我們公眾號團隊內部，一直有一個痛點：一些我習以為常的寫作技巧，很難教給同事們。
但我發現，這背後根本的問題是，連我自己也總結不出來，這篇文章究竟為什麼寫成這樣，我只是憑“直覺”寫出了一段段的話。而“直覺”沒法教給別人。
於是，我總結了5篇閱讀量特別高的文章，扔給AI，讓它幫我總結，這些文章好在哪裡？怎麼復現？到底什麼才是“劉潤風格”？
結果你猜怎麼著，他把我的風格，總結成了11個要點。
比如，同理心驅動，要始終站在讀者角度，思考讀者是誰，他們可能在什麼場景下閱讀，又想從文章中獲得什麼。需要帶著這些問題，在文章中主動解答。
我自己都沒有意識到，原來是這樣的。
那一刻我意識到了：AI比我懂什麼是“劉潤風格”。
就連童話大王鄭淵潔都說，讓AI模仿他寫作，4秒鐘就搞定了，“寫得真好，殺了我也寫不出來。”
什麼感覺，是不是有點慌？
我得承認，過去，我覺得AI只是個助手，它不如我。但現在，當這個“助手”智商達到130，130是什麼概念，50個人中，只有一個能達到，有時候我都把它當老師請教了。
那一個靈魂拷問就來了：人的價值到底還剩下什麼？
還有什麼是AI幹不了，或者至少在很長一段時間內，幹不好的？
別急，AI還超不過我們。
一手知識，也就是人類直接對外界的感知，可能是人類在AI面前最後的壁壘。
聽著有點抽象？
讓我們從人類的感知、決策和行動的“能力三角”說起。
什麼是感知？你的眼睛能看到地上有個坑，你的耳朵能聽到有人喊你的名字，你的鼻子能聞到樓下飄來的飯菜香味……這些就是感知。它是你跟外部世界連線的入口，沒有資訊輸入，後面的一切都無從談起。
感知只是基礎，除此之外，人作為一個智慧體，還有兩種能力：決策和行動。
決策是，你看到那個坑了，然後大腦開始運轉：這個坑有多大？我能不能跳過去？或者繞過去更安全？結合過往摔跤的經驗，你最終做出了一個決定：嗯，繞過去。
好，決定要繞過這個坑，你指揮你的腿，小心翼翼地繞了過去，這就是行動。同時，行動的結果又會變成新的感知資訊，反饋給你，形成一個閉環。你成功地繞過了那個坑，感知到腳下的平地，決策成功；踩到了坑裡，摔了一跤，決策失誤。
理解了這個，再回過頭來看AI，你發現沒有，它們在哪方面最強？
是的，決策！
為什麼？
因為我們把人類有史以來積累的、能夠數字化的知識，幾乎都餵給它了。網際網路上的文字、圖片、程式碼、書籍…… 只要能找到的，大型科技公司早就想方設法讓AI去“學習”了。
AI就像個超級天才，它一口氣讀完了人類圖書館裡所有的書。然後，透過複雜的演算法和巨大的算力，它從這些海量資訊中，掌握了語言的規律、知識的關聯、甚至某種程度上的推理能力。
這讓它在處理資訊、內容生成這些“決策”任務上，非常非常強大。強大到什麼程度？強大到它比我們更懂，我們創造的“遊戲規則”。
想當初，AlphaGo下棋，很多職業棋手，包括聶衛平老師，一開始也不服氣，覺得機器懂什麼圍棋？人工智慧怎麼可能下得過職業棋手。
但交手後才發現，機器對“贏棋”這個目標的理解和執行，可能已經超越了人類幾千年的經驗總結。一些傳統圍棋理論被AlphaGo顛覆，棋手學習了它的下法，甚至效果還不錯。
聶衛平曾發出感慨：職業棋手應該接受AlphaGo的下法和觀念。
所以，在“決策”這個層面，尤其是基於現有資訊的再加工、再創造，我們想跟AI硬碰硬，可能會越來越吃力。AI的寫作能力、總結能力、分析能力，遲早會超過我們絕大多數人。
轉折來了。儘管AI在“決策”上是個巨人，但在感知和行動上，它目前還像個侏儒。
想想看，今天的AI，它有眼睛嗎？它能真的“看見”這個五彩斑斕、充滿細節、甚至有點亂糟糟的世界嗎？不能。它所謂的“看見”，是分析我們餵給它的圖片資料。
它有耳朵，能聽到窗外的鳥鳴，或者一場會議中老闆沒說出口的弦外之音嗎？不能，它所謂的“聽見”，是分析音訊檔案的波形。
AI缺乏與真實世界直接的互動能力。它的“感知”是二手的。
這意味著什麼？
意味著，所有那些需要在現場才能獲得的資訊和體驗，那些正在發生的、未被記錄的“一手知識”，AI沒有。
舉個例子。AI 可以透過閱讀所有關於烏克蘭戰場的新聞報道、分析報告，來“瞭解”這場戰爭。它可以告訴你傷亡數字、戰線變化、戰略目標達成度。
不過，它永遠無法“感知”到，當炮彈在人身邊爆炸時，來自內心的恐懼；它無法“看到”，一個年輕士兵在泥濘的戰壕裡，眼神中交織的絕望和勇氣；它無法“聞到”硝煙和血腥混合在一起的、令人作嘔的氣味。這些，是文字和資料無法完全捕捉和傳遞的體感資訊。
正在發生的，親身參與的“一手知識”，才是價值所在。
就像在前面的例子中提到的，它不是從書本上讀來的，不是從網上搜來的。
它是你和人面對面交流時，感受到的對方的語氣變化和微表情，比如，在一聲嘆息中，感受到無奈，從緊皺的眉頭裡，感受到焦慮。而且，在不同的環境下，這些表現可能還有不同的含義，你還要結合具體的場景進行判斷。
這些“一手知識”，源於你個人的獨特體驗和直接感知，鮮活並帶有場景感。
你可能會問，AI不是可以透過攝像頭、感測器來感知世界嗎？不是還有具身智慧（Embodied AI），有機器人嗎？它們也能獲得“一手知識”啊。
是的，你說得對。未來，AI的感知能力和行動能力一定會不斷發展。裝上攝像頭的 AI 可以“看”，裝上感測器的 AI 可以“摸”，裝上輪子或腿的機器人可以“走”。
但是，這些一定是受限的，為什麼？
第一，授權和隱私。AI能訪問全世界所有的攝像頭和感測器嗎？它能訪問我們辦公室內部，和我們家裡的攝像頭嗎？不太可能。國家、企業、個人，都有資訊邊界和隱私需求。所以，總有大量的物理空間和資訊場景，是AI無法直接進入和感知的。
第二，感知的深度和維度。即使AI能“看”、能“聽”，它能感知到資訊背後的東西嗎？比如，除了“看到”人在笑，它能不能“感覺”到這個笑是真誠的，還是敷衍的。這種基於複雜情感和社交線索的深度感知， AI還差得很遠。
除非有三體裡“智子”那樣的東西，它無處不在、知曉一切。或者，未來全人類都腦機互聯了。
所以，人類感知世界“一手知識”的優勢，AI還有很長一段時間不能超越。
最後，讓我們用血肉之軀去擁抱真實世界吧。
加油！
P.S.
很多人相信，人工智慧是未來。卻不知道，該如何擁抱這個未來。
很多人認為，人工智慧是機會。卻不知道，如何才能不錯過機會。
所以今年，我和我的團隊，也正式推出了，2025“進化的力量·劉潤年中大課”。
6月7日，在上海影城，我會用一天的時間，和你好好聊聊人工智慧。
不做現場直播。也不做事後回放。就讓我與你，獨家分享。
6月7日，就讓我們，現場見！
*個人觀點，僅供參考。
觀點 / 劉潤 主筆 / 彼德 編輯 / 歌平 版面 / 黃靜
這是劉潤公眾號的第2585原創文章
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