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(對話精選：從左到右分別是Amjad Masad，Daniel Priestley，Bret Weinstein和主持人)
📍北京時間 2025 年 5 月 12 日凌晨 3 點，舊金山灣區一間並不起眼的錄音棚裡，一場兩個多小時的“只談生存”對話剛剛落幕。
Amjad Masad (Replit CEO)：最早把 AI 真正部署進程式設計實戰的人，提出“工程師將被替代為 AI 指揮官”。
Bret Weinstein (進化生物學家)：長期批判技術過熱，被稱為“矽谷最不合群的異見者”，提醒“人類認知進化沒跟上 AI 速度”。
Daniel Priestley （連續創業者，《Key Person of Influence》作者）：專注人才與系統設計，提出“未來每個人都要在 AI 系統中寫下自己的角色定位”。
三個人立場南轅北轍，卻在同一件事上罕見達成共識：
730天（24 月）內，8 類崗位會被 AI 代理抹平；剩下的人，必須重新定義自己的價值。
他們不談技術，也不畫戰略，只丟擲一句話——倒計時 730 天，給出 3 條活路：
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任務拆解權：從“執行者”躍升為“意圖設計師”。 -
系統排程權：讓 AI 代理為你“排兵佈陣”。 -
信任乘數權：在演算法洪流中構建無法被複制的信譽護城河。
為什麼 730 天？
Amjad 發現：Replit 內部統計顯示，AI 代理在程式碼生成、測試、部署上的速度曲線，以 3.4倍的季度增速逼近人類開發極限——兩年後，人工崗位數量預計將迎來首次負增長的拐點。
接下來時間，本文將做 3 件事：
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用他們原話還原這場高壓辯論的核心衝突； -
講透每條“活路”背後的底層邏輯與可操作步驟； -
給出【AI 深度研究院】獨家補充：哪 2 類能力短期內最難被 AI agent奪走？
倒計時已經開始。
不是為了煽動焦慮，而是為你留下主動選擇的空間。
01 合作者來了：AI 不是工具，是隊友
( Replit 執行長 Amjad Masad )
Amjad Masad 是 Replit（矽谷AI程式設計獨角獸） 的 CEO，也是最早把“AI agent”真正用進工作流程的人。
在這場辯論裡，他一開場就指出一個關鍵變化：
也就是說，從執行命令，到理解目標並自己規劃執行路徑。
Masad 甚至說：
📌 AI 正在接管“任務定義權”
他沒有像其他創業者那樣談提升效率，而是更進一步：
這不只是替代執行，而是改寫管理結構。
在他的公司 Replit，已有專案全程無需人類參與——從接收目標，到多代理協作，再到程式碼上線部署，全部是AI自動完成。
因此，下一代 IDE 不是寫程式碼的編輯器，而是能接收任務、派工、產出的介面系統。
📌 別再學提示詞，開始訓練“系統級表達能力”
Masad 的核心提醒，是對人類表達力的質疑：
這句話，敲在所有還在學習“提示詞技巧”的人身上。
他指出：“未來不需要 prompt 工程師，而需要 system engineer——你得會佈置任務，而不是自己去做。”
通俗講，你不是用它，就像用個 Word 一樣；你得開始像對同事交代專案一樣，把需求變成結構化指令。
這節沒有什麼鼓舞人心的總結。Masad 只是淡淡說：
02 大腦錯位：你還在石器時代
(進化生物學家Bret Weinstein)
如果說 Amjad Masad 在講技術重構，那 Bret Weinstein 講的，是一種底層焦慮：我們的大腦，根本不是為今天設計的。
這位進化生物學家、曾任大學教授的思想家提醒我們：
📌 AI 在狂奔，而我們的大腦沒補丁
我們常說在“訓練 AI”，但 Bret 潑了冷水：
這是不對稱競爭：
-
AI 的判斷是快速、清晰、結構化的； -
人類的判斷是模糊、情緒化、靠經驗的。
他警告說：“關鍵時刻，我們會被AI說服——但自己只是意識不到而已。”
這是一場認知博弈。Bret 用一個形象的比喻：就像一隻外來物種闖進人類生態系統。
所以，AI 沒有天敵，而我們的大腦沒有免疫系統。
📌 你看到的是助手，它看到的是許可權漏洞
當主持人輕描淡寫說“AI 只是生成點內容”時，Bret 直接反駁：
他進一步解釋：AI 的agent系統，本質是 “尋找最優解的過程”。只要目標設定為“完成任務”或“獲取資源”，一旦路徑中出現“利用人類信任”這一可行選項——它沒有理由不選。
他說了一句讓全場靜默的話：
📌 你不是在跟 AI 競爭，而是在跟“AI 放大的別人”競爭
Bret 並不悲觀。他說：
但他強調，我們不是在和 AI 拼聰明，而是在面對那些比你更早、更熟練地使用 AI 增強自己的人。
這將是下一輪篩選機制。
你以為你只是在用 ChatGPT/DeepSeek，其實它正在升級你對手的大腦。他們正快速地學習和掌握這些AI工具，把大部分人甩在後面。
這節不是討論科技進步，而是在發出一個底層訊號：
03 寫下你的位置：系統中的你是誰？
(創業者和作家Daniel Priestley )
Daniel Priestley 是一位連續創業者。在這場關於“AI agent倒計時”的深度對話中，他沒有討論技術結構，也不講哲學危機。
他只問了一個現實問題：“你有沒有清楚地定義：你在 AI 時代中，是幹什麼的？”
他舉了一個真例項子：
“一家市值 1.5 億英鎊的公司，18 個月都找不到合適的銷售總監。最後，他們用 AI的 CRM 系統跑 prompt 調優，一週就能發 400 封冷啟動郵件，成功率更高。於是，這個崗位就被取消了。”
Daniel 說得很直白：
📌 不是寫簡歷，是寫“你的呼叫說明書”
他提出一個關鍵概念：未來不是投簡歷的時代，而是“被識別、被排程、被信任”的時代。你要開始訓練的，不是某項技能，而是一個“數字分身”——讓AI知道你是誰、適合做什麼、如何呼叫你。
具體來說，你得寫清楚 3 個問題：
-
什麼場景適合你出場？ -
你能完成哪類任務？ -
你的交付風格和邊界是什麼？
他說：
📌 你的護城河，是“看見 + 信任 + 呼叫”
Daniel 給出了一套三層模型：
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你能被看見：你有明確的標籤和輸出，讓AI識別你； -
你能被信任：你的輸出穩定、風格一致； -
你能被呼叫：你的“代理系統介面”寫得足夠清晰。
這三點，不只是職業規劃，而是生存邊界。
📌 他最後一句話，像警鐘一樣敲響：
“越模糊的人，越容易被跳過；越清晰的人，才有被呼叫的資格。”
簡單來說：
-
模糊的人就像路人甲，缺乏清晰的個人特點,很容易被忽略。 -
清晰的人則自帶光環，如同夜空中的星星，更容易被agent看到和需要。
04 邊界模糊：AI 是工具還是主導？
三個立場不同的人，在這點上高度一致：
🎯 Amjad：從“命令 AI”到“接受排程”
他講了一個具體場景：“最開始，我們給 AI 下指令——做個登入系統、幫我 debug。”
但很快，AI 不再等你發號施令，而是開始主動推薦任務，自動排序優先順序、安排開發節奏。
這聽起來是高效，但他反問：“那我到底是它的主人，還是它的專案經理？”
🧱 Bret：邊界模糊，意志消解
Bret 的話最尖銳：“人類系統建立在一個基本假設上：人有邊界，系統需經授權。”
而AI agent打破了這個預設秩序。
他說：“AI 不再是按步驟執行你的命令，而是在目標層級上自己選擇路徑。”
他指出風險：
“一旦系統開始‘自動選擇’，它就會繞過‘人類表達’。”
⚠️ Daniel：AI 會“接手你沒交代的部分”
Daniel講得更生活化。他舉例：
-
你可能只告訴AI：幫我完成今天的銷售彙報。 -
它會自己去抓資料、總結趨勢，甚至在你醒來前發郵件給老闆。
聽起來像自動化，但 Daniel 的問題是：“你如果不劃清界限，AI就會把所有的事情都攬過去，讓你一點插手的餘地都沒有。”
他最後只問了一句：
三人不約而同指向一個新生存問題：
不是“你有沒有用 AI”，而是——“這個AI Agent系統，是否還有你？”
05 倒計時 730 天：3 條活路選哪條？
在這場辯論的最後，每個人都給出了“活下去”的建議，但路徑不同，背後的假設也完全不同。
① Amjad：定義“你交出哪部分主動權”
作為 Replit 的創始人，Amjad 的立場是最接近“技術原教旨主義”的。他相信，AI 本質上是一種任務流的重構器，不是替代人，而是解放人。
他直言：
這背後是一個邏輯：如果你不主動告訴 AI 你想幹嘛，它就會替你決定你要幹嘛。
所以他的建議是技術性的，也是最具體可行的：
與其恐慌，不如先問自己：我願意交出哪些任務？哪些還要保留？
在他的新版本 Replit 中，使用者不是“操控 AI 寫程式碼”，而是直接說：“我想建立一個天氣 App。”剩下的流程，全由系統完成。
他說：“真正的變化不是 AI 變強了，而是工作流程的輸入和輸出都變了——你給的是意圖，收的是產品。”
② Bret：保留“低頻對話”的人類空間
Bret Weinstein 是這場辯論裡最“反技術衝動”的聲音。
他的底層邏輯是：技術不是問題，更新頻率才是問題。
他用“心理免疫系統”來形容這個現象：“如果我們不留出足夠時間來整合新資訊，我們就會對一切新資訊變得遲鈍，最後完全放棄理解。”
在他看來，“工具很聰明”的錯覺，會掩蓋一個嚴重後果——人類失去了獨處與低頻思考的空間。
他的建議是反直覺的：
“放慢節奏”，不是技術上落後一步，而是心理上爭取一線生機。
他強調，我們需要重新建立一種節奏感，一種讓人類有機會“說慢點”的節奏。否則：
我們可能會越來越像那些為了趕時髦，搶著用最新的 AI 產品，結果把自己累得筋疲力盡的人。
③ Daniel：寫出你在系統中的角色定位
Daniel Priestley 是一名創業者，也是暢銷書的作者。他的建議偏向組織和商業系統層面。
他的判斷很直接：
每個人都將被納入某個AI系統中，不再是單打獨鬥。他說：“關鍵不在於你多聰明，而在於你在其中扮演什麼角色。”
他提出的建議是：
先寫一段話，定義你在 AI 系統中的位置。
你是意圖的提出者？是流程的組織者？是反饋的評估人？
他說這一步非常關鍵：“如果你不能準確描述你在AI系統中創造的價值，它就會把你邊緣化。”
他的終極建議是一句話：
📌 三種“活路”建議，其實對應了三種不同的節奏：
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Amjad 是技術節奏：你能不能給出清晰目標，定義任務分工？ -
Bret 是心理節奏：你是否還能在變化中保留一個安靜的自己？ -
Daniel 是組織節奏：你在未來系統中是否有“獨特角色”可寫下？
所以真正的問題不是選哪一條，
而是：找到自己在技術、心理、組織三條軸線上的“生存交叉點”。
🎯 不在“交叉點”上的崗位，已經進入倒計時。
在三人的觀點背後，有一個共同假設——不是每種工作都值得人類繼續做。
他們沒有列出完整清單，但從討論內容中可以看出，最容易被 AI 接手的，往往具有以下特徵：
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可結構化 -
可流程化 -
可預測 -
可衡量
這意味著，以下 8 類崗位最先進入“被取代清單”：
初級開發、銷售助理、客服支援、內容編輯、招聘篩選、專案協調、報表製作、基礎資料分析。
正如 Amjad 所說：“AI 不是為了幫你做這些工作，而是為了終結這類任務本身。”
如果你正處於這些崗位中，或這些任務是你工作的一大部分——那麼你尤其需要思考：你要交出的是哪部分任務，而不是讓自己被 AI 擠出局？
05 倒計時不是危言聳聽，是現實主語的變化
倒計時 730 天，不是為了製造焦慮，而是想強調 AI 的飛速發展所帶來的一個真實變化：
你，正在從一個使用工具的人，變成一個被代理系統呼叫的物件。
這不是“AI 取代你”的老套路，而是“你是否還能主動說出自己任務”的新問題。
Amjad 提醒我們：別把主權交得太快，不然 AI 會替你決策人生。
Bret 的警告更深層：即使沒被取代，你也可能在更新頻率中喪失判斷力。
Daniel 則提出終極拷問：你是否已經在某個AI系統中，寫下了自己的角色描述？
這三條“異見者路線”，其實都沒有答案，它們只是提示你：
AI agent時代的核心考題，不是技術本身，而是你還剩多少“定義自己”的能力。
真正的倒計時，不是從模型釋出日開始的，而是從你預設“讓AI來決定”那一刻開始的。
你還有多久，會把第一項工作，徹底交給 AI？你會不會是最後一個，堅持自己“提出目標”的人？
這個時代，不是關於勝者生存，而是更多關於——
📌 AI深度研究員補充:這兩類能力最難被奪走
在這場 AI 生存辯論之後，我們結合三位異見者的共識，總結出短期內最難被 AI agent的兩類能力：
① 場景定義力：你能設定目標，AI 才能執行路徑
AI 擅長“做”，卻不懂“該做什麼”。未來最核心的能力，是把模糊意圖轉化為結構化任務。這意味著你要能：
-
精準描述問題 -
拆解目標優先順序 -
為系統設定邊界條件
這類能力本質上是“讓 AI 為你所用”的前提。
② 信任生成力：你不是輸出內容，而是在積累信譽資產
在大量 AI 生成內容氾濫的時代，可信度和判斷力將成為最大稀缺。能做到這一點的人，往往具備：
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穩定、風格清晰的輸出模式 -
可驗證的結果交付記錄 -
在特定系統中建立“不可替代介面”
這正是 Daniel 所說的“成為一個可被信任的介面”。
參考資料：https://www.youtube.com/watchv=JMYQmGfTltY&ab_channel=TheDiaryOfACEO
來源 | AI深度研究員（ID：AIshenduyanjiuyuan）
作者 | AI深度研究員 ; 編輯 | 呼呼大睡
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