“未來取代你的不是AI，而是會用AI的人”——這句話在AI熱潮中被廣泛傳播，但作者透過三個月的觀察和思考，發現這可能是一個“溫柔的陷阱”。文章深入探討了“會用AI”背後的真相，揭示了AI工具使用者可能面臨的困境，以及在AI普及化趨勢下，真正難以被取代的能力是什麼。
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還記得在前一陣子中，被網上的各大AI博主刷屏了一句話：
“未來取代你的不是 AI，而是會用 AI 的人。”
相信只要是在瞭解或者接觸AI的人，99%的人或多或少都從線上線上聽到過，包括我自己也是一樣，深信不疑。
因為首先自己很看好AI的發展趨勢，無論是在數學程式設計、文學藝術、還是在影片設計、分析報告等等方面上，都展現出了AI驚人的學習力和創造力。
更何況一眾AI大佬為了大家多使用AI，也經常把這句話掛在嘴邊，更不用說之前那些賣AI課的機構和公司了。
甚至我自己也收到好幾次電話，剛接通就和我說要加我微信給我發個免費的AI學習課，還說可以教會我怎麼怎麼樣。
所以我後面開始思考，AI現在熱到這個程度了嗎？去年只是全網都在瘋狂賣教你使用AI的課程，而今年都到了主動給你打電話教你AI的層面了。
我感覺事出反常必有妖，於是自己開始仔細琢磨為什麼大部分人都在拼命的吹捧AI？其背後的底層邏輯是什麼？
（當然今天才發對這個觀點的質疑不是為了蹭熱點，而是在現在AI焦慮的熱點降下來時，想著和大家理想探討下）
其實“未來取代你的不是 AI，而是會用 AI 的人”這句話，它精準地調動了我們潛意識的兩層焦慮——被淘汰與技能不足。
在社交媒體的傳播學公式裡，這種「把複雜問題極簡 + 再貼上行動號召」的句式天然易轉發；在心理學裡，「損失厭惡」讓我們對“取代”兩個字的情緒優先順序瞬間拉滿。
因為人們天然對“失去”更敏感（損失厭惡），這是人的天性導致的
首先我們來思考個問題，目前有多少人覺得自己已經使用AI很熟練的了，是能夠透過AI大幅提高工作效率的。
這個問題，與字節跳動CEO梁汝波在2025年2月13日All Hands全員會上對“豆包”的評價不謀而合。
他是這樣描述的：自家大模型“豆包”並沒有因為使用者量暴增而“越用越好”。原因很殘酷：多數提問高度同質、缺乏深度，無法真正反哺模型。
畢竟字節跳動可是以其世界頂尖的推薦演算法聞名，該演算法的核心優勢正在於能夠利用海量使用者資料進行迭代最佳化。
那為何這一“資料飛輪”效應在豆包（也包括其他大廠研發的AI）上似乎“失靈”了？
答案其實是，驅動位元組經典產品的推薦演算法與支撐豆包這類生成式AI的大模型演算法，在底層邏輯上存在著根本性的不同。
首先推薦演算法的核心是：基於使用者行為的協同過濾與個性化
而AI大模型的機制是：預訓練與微調，而非即時“學習”
在這裡呢，和大家簡單提了一下推薦演算法與AI演算法的區別。
當然，作為普通人的我們或許也不需要那麼深度的瞭解AI技術和原理，我們更關心自己究竟會不會被那些會AI的人所淘汰？要不要都all in去付費學習AI？
越是在AI焦慮的熱潮中，越是需要學會如何保持理性思考比盲目跟風更重要。
首先咱們先來討論一個最本質的問題：什麼叫”會用AI”？
可能大部分人理解的”會用AI”其實是指會使用ChatGPT、DeepSeek這些工具進行對話然後一鍵實現幫自己寫作、畫圖、程式設計等等的功能。
確實當你會熟練使用AI實現這些功能時，是能夠極大的幫你提高工作效率，那是因為它能幫你快速完成這種標準化、流程化的工作。
但真實的世界是需要有“價值”的工作產出，需要你能夠創造出“價值”，而不是創造一堆看似有用卻無用的“內容”。
比如你現在是一家公司的HR，現在有兩個候選人：
候選人A：非常熟練使用各種AI工具，能夠快速生成招聘文案、面試問題、薪酬分析報告等，工作效率很高。
候選人B：不怎麼會使用AI，但在過去的工作中建立了廣泛的人脈網路，深諳企業文化和團隊管理，具有出色的溝通能力和情商。
而假設候選人A和B的學歷背景、應聘的崗位薪資都一樣的情況，你會選擇讓誰留下來？
或者說在模擬實際的企業環境中，誰對公司而言更有價值？
真實的答案可能並不像前面的口號所暗示的那麼明確，因為在現代企業的運作，特別是知識型工作，往往需要大量的跨部門協作、利益相關者管理、文化建設等”軟技能”。
作為求職者而言，最真實實際的價值一定是從現實生活中產出的：
候選人A看起來他懂得用AI的技術放大自己的能力，工作產出可以是三四個人的量，但在AI越來越普及化的趨勢下，他的這種先發制人的優勢會被慢慢削減掉。
而候選人B雖然不懂得AI，並且他在做標準化的工作時花的時間也會更多，但他的價值是在於不依賴工具，核心是在於溝通與協調團隊之間的摩擦，並讓公司的資源更好的轉化為生產力。
而這些能力短期內很難被AI完全替代，也不是簡單地”會用AI”就能解決，靠著是你的人情世故、資源連結能力。
現在再來討論第二個問題：要不要all in去付費學習AI？
還是借用上面候選人的例子，我們把場景再向前推三個月，讓兩位新人真正落地到同一個業務單元，負責一項“校園招聘升級”專案：
這張對照表反映了個事實：AI 能把“做得到”變成“做得快”，卻無法保證“做得對”。
A 的優勢在“量產”，B 的壁壘在“洞察”。當競爭門檻從“能否產出”提升到“產出是否真的解決問題”時，軟實力的複利會隨著時間不斷滾雪球，而工具優勢卻呈現邊際遞減。
要知道目前的AI也只是通用大模型，在你還沒有深入地瞭解吃透你的行業時，再快的效率也跑不過真正的洞察。
並且真正的AI能力培養也並非一蹴而就，少有人是隻通過幾堂速成課的學習就能掌握的。
就好比前幾年，寫作被吹成通往財富自由的船票時，人人搶著報班上船，卻忘了從小學到大學，語文課早已天天啟航。
但我覺得不管是寫作還是AI，兩者都是放大你思想的工具。
如今的AI更是放大鏡：你原本擅長洞察與連線，它就放大你的影響力；你原本只會複製與拼湊，它就加速你被同質化。
迴歸到最後，僅僅會使用工具的人，其實並不能保證你不被淘汰。
真正決定你價值的，是你要去解決什麼樣的問題，其次才考慮你需要用什麼樣的工具輔助你創造什麼樣的價值。
以及真正值得我們警惕的，不是AI，而是：當我們把注意力全部耗在追逐工具時，思考能力本身在悄悄退化。
技術的浪潮總會裹挾泡沫與噪聲，當我們眺望未來，那句“未來取代你的是會用 AI 的人”其實還有半句被隱藏：
真正難被取代的，是那些能讓 AI 也學他們思考的人。
願你我把注意力從“學多少工具”轉向“塑造怎樣的認知底座”，讓 AI 成為思想肌肉的力量訓練器，而不是拖著我們奔跑的繩索。
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本文來自微信公眾號：鏡子別酷，作者：鏡子別酷
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