我借吾辈如神重估AI时代的好问题

序言

你好，欢迎每天听本书，我是刘雪峰。

今天我要为你解读的这本书是《吾辈如神》，英文名是 We Are as Gods。作者有两位，一位是彼得·戴曼迪斯，出版过畅销书《未来呼啸而来》和《富足》，另一位是《跨越不可能》的作者史蒂芬·科特勒。

“吾辈如神”这个词，来自1968斯图尔特·布兰德在第一期《全球概览》中写下的一句话： “We are as gods and might as well get good at it.”

这句话的含义是：“我们已经像神一样拥有强大的力量，既然如此，就不如学会把这种力量用好。”

布兰德说出这句话的时候，正值第二次世界大战之后人类科技力量迅速扩张的时期

在太空探索方面，1968年，阿波罗8号完成人类历史上第一次载人绕月飞行。宇航员威廉·安德斯拍下了著名的“地出”照片：灰暗的月球地平线之上，一颗蓝白色的地球缓缓升起。

与此同时，计算机已经开始用于导弹制导、航天轨道计算、工程设计和天气研究。分子生物学、遗传学和农业技术也在快速发展。科技让人类拥有了许多过去只有神话中的神才具备的能力：飞离地球，俯瞰自己的家园；改变河流和地貌；干预生命和农业；创造机器，延伸自己的计算和控制能力。这就对应了布兰德的前半句话：

“We are as gods.”

然而，“像神一样”并不只意味着创造，也意味着危险和破坏。核技术让人类第一次拥有了毁灭人类自身文明的能力。化肥和农药提高了粮食产量，但同时破坏了生态系统；工厂、汽车和石油化工创造了便利和财富，也带来了空气污染、水污染和大量废弃物。

所以当时的有识之士开始意识到：人类已经强大到足以改变整个自然系统，却未必真正理解这些改变会带来什么后果。既然人类已经拥有了近乎神一般的力量，就不能再假装自己只是自然中一个无足轻重的旁观者。我们必须学会负责任地使用它。这就引出了布兰德的后半句话：

“And we might as well get good at it.”

将近六十年过去了，我们又一次站在科技加速发展的关口。计算、通信、人工智能和生物技术彼此叠加、相互促进，正在以前所未有的速度突破人类原有的能力边界，创造出一个又一个近乎神迹的场景。

我们能用移动互联千里传音，乘火箭飞向太空，调用模型洞察未来，用基因改写生命等。这些在古人看来都近乎神迹。但是，面对这样一个神迹不断出现的时代，当今的我们真的做好准备了吗？我们的认知能否跟上技术发展的速度？我们能否理解这些工具可能带来的后果，并负责任地使用它们？

因此，戴曼迪斯和科特勒重新引用了布兰德的那句话：

“We are as gods and might as well get good at it.”

既然人类已经拥有了近乎神一般的力量，我们最好学会把这种力量用好。

这就是《吾辈如神》这本书想要表达的核心思想

这本书提出了很多有意思的问题和观点，我挑出我认为最有意义的四个问题，结合本书中的观点和我自己的思考分享给你。这四个问题层层递进，从“丰裕时代真的来了吗”开始，到“我们应该以什么心态面对它”，再到“丰裕时代存在的风险”，最后是“我们该拿它怎么办”。希望能带给你一些新的思考和启发。

下面，我们进入第一节。

为什么身处丰裕时代的我们感受不到丰裕

按照作者的说法，丰裕并不是某个遥远的未来，丰裕已经到来，渗透进我们的生活，并且仍在以惊人的速度扩张。今天，一部普通手机就可以同时充当电话、相机、地图、钱包、图书馆、翻译器和导航仪。而大模型这个人类历史上最强大的技术，可以被我们普通人方便快速地调用它，让它帮助我们阅读、写作、编程、学习和创造。

可是，既然科技已经带来了如此巨大的进步，为什么身处其中的我们，却常常感受不到丰裕？相反，我们感受到的往往是技术带来的焦虑和阵痛。过去的人们担心电子游戏让人沉迷，现在担心大模型抢走工作，以及未来机器人会不会产生意识，参与战争，消灭人类。很多人觉得现在比过去要糟，未来可能比现在还要糟。

作者认为，我们之所以感受不到丰裕，有两个原因。 首先是因为人类大脑的机制。我们人类的大脑，很容易对每天使用的东西习以为常。一种技术刚刚出现时，我们会觉得不可思议；但只要每天使用，它很快就会变成生活的背景。

我们之所以感受不到丰裕的第二个原因，是人类的大脑并不擅长理解指数变化。人类的大脑是过去几万年，在一个发展得很缓慢的线性世界中进化出来的。因此，我们习惯根据过去推测未来，也认为明天只是今天稍微改变一点。我们总是觉得 “太阳底下无新鲜事”，“历史总是压着相同的韵脚”。

但今天的世界已经变成“指数变化”的世界。变化不再以几代人为单位。有些行业可能在几年、几个月，甚至几周之内发生巨大变化。 一个适应缓慢变化的大脑，无法理解一个高速变化的世界。当旧经验无法解释新世界时，我们就会失去确定感，这给我们带来的是焦虑。

我还想从自己的角度来补充几点。

在我看来，新技术推动社会发展的过程，可以想象成一条曲线。这条曲线，是两种趋势叠加形成的。

第一种，是一个长期向上的指数趋势。这就是科技进步带来的。

第二种，是围绕长期趋势上下起伏的波动。因此我们在局部会看到一个又一个波峰和波谷。

你可以看一下文稿中的配图。

所以，从几十年甚至上百年的时间尺度来看，这条曲线是指数向上的，但是，如果把时间窗口缩短到几年、几个月，甚至最近几天，我们感受到的却可能是停滞和下降。而人类对于长期变化往往不够敏感，却会强烈感受到眼前发生的事情，所以短期可能更多感受到的是危机。

那么这个上下起伏的波动是如何来的呢？我认为本质上来自快速进步的技术，和调整相对缓慢的人类社会的不一致产生的摩擦。

拿近两年的就业市场而言。大模型成熟以后，最先受到冲击的，是那些高度数字化、重复性较强、主要在电脑上完成的任务。例如基础客服、行政文书、初级资料整理和平面设计工作。而且，AI技术可以在几个月内更新一代，但人的技能不可能在几个月内重构。 而且涉及上下游的联动：AI让某些职业消失，学校的课程却需要多年才能调整，AI让某些人下岗，但社会保障和收入分配机制却不能同时建立起来。

技术跑在了前面，而我们的教育方式、组织方式、就业制度和分配方式落在了后面。

两者之间的时间差，就形成了摩擦。摩擦就产生了波动。

所以尽管长期来看，AI能够扩大整个社会可以创造的财富，但如果我们只看短期，看到的却可能是一家企业停止招聘、一个岗位正在消失，或者一个普通人突然失去了收入来源。

此外，我们需要注意的是：技术带给不同人的影响并不相同。

我们经常听到一种说法：每当新技术消灭一些岗位，也会创造出更多的新岗位，因此没有必要担心技术进步。

虽然从整个社会来看，这种判断可能是成立的，但我们需要注意到一个问题：消失的岗位和新出现的岗位，通常不属于同一批人。

有人借助AI扩大能力，加速财富积累；也有的人技能迅速贬值，甚至失去工作。

未来已来，只是分布不均而已。

而人类的大脑天生对损失和威胁更加敏感。因此，即使整个社会创造的财富在增加，只要一部分人正在承担其中的损失，我们感受到的就不一定是丰裕，也可能是焦虑、失控和不公平。

所以，总结来说，为什么身处一个日益丰裕的社会，我们的“体感”却不一定是丰裕？不是丰裕不存在，而因为丰裕被日常生活隐藏了，被短期波动遮住了，被不均匀的分配割裂了。

那么，在这个整体会更加丰裕的时代，我们普通人，应该具备什么心态呢？

在这个丰裕的时代，我们要具备的几种心态

作者认为，在当前丰裕时代，我们需要改变过去的“稀缺心态”。

人类的大脑是在稀缺环境中进化出来的。这种心态被作者称为“稀缺心态”。

稀缺心态有几个特点：第一，我们会本能地寻找更稳定的方案，从而避免损失。第二，我们把资源理解为有限的：你多得到一点，我就会少得到一点。第三，我们不敢设想更大的可能。

这种稀缺心态曾经帮助人类生存，却也可能让我们无法适应丰裕时代。

要适应丰裕时代，作者提出了几种新的心态。我想重点介绍其中四种。

第一是丰裕心态。

稀缺心态关注的是如何分配现有的蛋糕。丰裕心态则是关心如何把蛋糕做大。因为技术、合作、学习和创新，能够把原本稀缺的资源变得更加丰富。

例如，智能手机出现以前，手机的业务主要围绕通话和短信展开。稀缺心态下的企业考虑的是如何从竞争对手那里争夺更多用户。但智能手机出现以后，创造了移动支付、短视频、网约车、外卖、移动办公等大量新场景。它没有把原来的蛋糕切得更细，而是重新做了一桌更大的蛋糕。

因此，面对资源不足时，丰裕心态会问：“有没有可能通过技术和协作，创造新的资源？”

第二是长寿心态。

如果说丰裕心态重新定义了资源，那么长寿心态重新定义的就是时间。人工智能可以延长人类的健康寿命，这一点已经几乎是共识。但是我们需要注意的是，这并不意味着，“反正未来科技会救我，现在可以随便熬夜、乱吃和不运动”。 未来出现延长健康寿命的技术，最有机会从中受益的，是那些今天仍然保持良好身体状态的人。

这就是长寿心态。长寿心态要求我们管理好今天的健康，让自己能够健康地抵达那些技术成熟的时刻。

长寿心态还会改变我们对整个人生的规划。如果一个人可能多出几十年的健康生命，那么教育就不再是年轻时一次性完成的事情，而会变成终身学习；职业也不再是一条道路走到底，而可能经历多次转换；财富管理、家庭关系、退休安排和人生目标，都需要从更长的时间尺度重新思考。

第三是指数心态。今天的世界正在呈现指数变化。一项技术开始时可能进步缓慢，看起来没有多大价值；但随着性能提高、成本下降和使用范围扩大，它可能突然跨过临界点，迅速改变整个行业。

没有指数心态的人往往说：等成熟了再说，等别人验证了再跟，等政策明确了再动，等风险出现了再处理。这在过去也许是谨慎，但在指数时代可能变成滞后。因为等你“看清楚”的时候，窗口期可能已经过去。

所以，没有指数心态的人，容易在早期看不起，在中期看不懂，在后期来不及。

有指数心态的人在面对一项技术时，关心的不是它现在能不能用？而是要问：它的能力提升速度有多快？潜力有多大？普及速度有多快？如果再翻倍三次、五次，会发生什么？

具有指数心态的人，还有一个容易被忽视的特点：他们能够接受早期的缓慢。

指数曲线的后期飞速增长，但是前期，则有一条长长缓慢的爬升曲线。所以，具有指数心态的人，愿意在早期进行积累，积累知识、工具、数据、经验和基础设施。这些积累开始并不显现，但是在后期，这些积累会相互连接，增长得越来越快。这就像竹子的生长。埋在地下的竹笋，早期会花费很长时间建立和扩大地下的根茎系统。当地下系统足够成熟以后，新长出的竹笋便可以在很短的时间内迅速长高。

因此，指数心态既意味着看见后期加速增长的可能，也意味着愿意为前期漫长而不显眼的积累付出时间。

第四种心态，也是我最想强调的，是登月心态。

1961年5月，美国总统肯尼迪提出，要在十年内把人送上月球，并安全带回地球。当时，美国仅将一名宇航员送入过太空，飞行时长 15 分钟。NASA 没有登月舱、没有导航计算机，甚至没有能承受重返大气层的隔热罩材料。

从十五分钟的轨道飞行，到把人送上月球，这个目标听起来近乎异想天开。

1962年，肯尼迪在莱斯大学发表演讲时说：“我们选择登月，不是因为它容易，而是因为它困难。”

这就是登月心态。

登月心态，就是在制定目标的时候，设定一个足够高、足够明确的目标，把不可能视为可达成，将极度困难重新框定为潜在可行。

这恰恰是成功的关键。一旦我们将不可能视为可能，大脑就会停止把精力放在这件事情到底该不该做，能不能成上面，而是开始寻找方法让这一目标可行，包括：如何把问题拆成小步骤？从哪里开始？下一步是什么？

当有了登月心态以后，看待困难的视角也会发生转变。

书中有一句话：“What felt like a wall becomes a navigable path into previously uncharted territory.” 这句话的意思是，原本看似不可逾越的壁垒，就可能转化为通向未知领域的路径。

得到（App）的格言：凡墙皆是门，反映出来的就是这个道理：你面前的困难，其实是把你带到新路径的入口。

但是，登月心态并不等于异想天开。如果你的目标是发明一台永动机，那么无论投入多少时间、多少精力，都无法实现。所以在设定的目标，必须处在理论可能实现的边界之内。

我对登月心态的概括是：在理论边界之内，把目标设得足够高。

具有登月心态的人很多。我想大家最熟悉的就是马斯克。马斯克给我们的印象是，他会提出一些在当时看来非常夸张的目标。例如，让电动汽车真正进入大众市场，让火箭能够垂直回收和重复使用，最终让人类成为跨行星物种。但是，过了很多年以后回过头看，其中很多当时看似不可能的设想已经成为现实：电动汽车从边缘产品进入主流市场，轨道级火箭也实现了多次回收和重复飞行。

他就是一个具有典型登月心态的人。首先，他敢想，指定的目标足够高。

第二，也是我们经常忽略的一点，他并不是单纯依赖愿景来设定目标，而是会同时思考这个目标在理论上的可能性。

用来帮助他在理论边界内定目标的方法，这就是我们熟悉的第一性原理。

马斯克曾用电池成本解释这种思维方式。当时，很多人根据历史价格判断，电池价格不会大幅下降。但他把电池拆解为锂、镍、铝、碳等基本材料，再计算这些原材料本身的市场价格。然后给出结论：如果现有电池价格远高于基础材料成本，那么其中就可能还存在巨大的工程优化空间。

第一性原理给出的边界，是物理规律决定的真正边界，是不可逾越的。一旦目标超过了这个边界，就成为空想。

所以，马斯克在设定目标时，会用第一性原理判断这件事在理论上是否可行，再把目标推到理论边界附近。

还有一个很反常识的现象，就是登月心态设定的目标很高，但却是一条性价比超高的路线。

我们做一个粗略的类比计算来说明这一点。

第一种思维，我们把它称为“10%提升思维”，也就是在现有基础上把性能提高10%，也就是原来的1.1倍。这是很多谨慎的人最自然的思路。

第二种思维，就是登月思维。它设定的目标，假设是把性能提高100倍。

一般来说，目标的性能越高，实现该目标所花费的代价越大。如果按照线性比例来推算，登月思维把目标性能提高100倍所花费的代价，应该是10%提升思维所花费代价的90倍左右。

但是事实上，登月思维的代价，可能只有前者的几倍。

为什么会这样？ 有一本书叫《为什么10倍增长比2倍更容易》。书中提出的思想是，如果目标只是增长一倍，人们通常会沿用原来的方法：多加一点人，多投一点钱，多优化一点流程，多提高一点效率。但如果目标是增长10倍，原来的方法通常已经不够用了。你必须重新思考一些更本质的问题：这个问题的本质是什么？哪些环节真正创造价值？什么技术能够重构整个系统？能不能换一条完全不同的路径？

因此，10倍目标会迫使人跳出旧框架，在新框架下实现增长的效率更高，所以性价比更高。

登月思维的价值，也正在这里。它通过设定一个旧方法无法实现的目标，迫使我们放弃局部优化，转向系统重构。

尤其是在当前的丰裕时代，我们拥有人工智能、机器人、生物技术和先进计算等越来越强大的工具，过去无法尝试的路径，正在变得可能。

举两个例子。

马斯克做航天，10%思维的做法是：让火箭制造便宜一点，流程优化一点。但他的目标是把成本降到原来的十分之一，甚至百分之一——这个目标逼着他必须找到全新框架：让火箭像飞机一样可以重复使用。问题因此变成了：如何垂直回收？如何重复点火？如何控制着陆精度？

这就是登月思维。

再看蛋白质结构预测。传统方法靠X射线晶体学、冷冻电镜等实验手段，成本高、周期长，一个复杂蛋白质的结构解析可能耗费数年。10%思维的问法是：怎么让实验方法更高效一点？而哈萨比斯和DeepMind团队的问法是：能不能用人工智能，直接从氨基酸序列预测结构？

这就是登月思维。由此诞生了AlphaFold。2022年，DeepMind公开了超过两亿个预测结构——而此前全球数据库积累几十年，也不过十几万条。AlphaFold带来的增长超过之前的1000倍。

我们总结一下这个小节的内容。

我们介绍了四种心态：丰裕心态、长寿心态、指数心态和登月心态。

丰裕心态告诉我们，不要只争夺资源，还要创造资源。

长寿心态告诉我们，要用更长的时间尺度规划健康和人生。

指数心态告诉我们，不要只看技术现在在哪里，还要看它前进得有多快。

登月心态告诉我们，在尊重客观边界的前提下，把目标设得更高，并重新寻找实现目标的道路。

但是，丰裕是一把双刃剑。

它拥有巨大的上行空间，也存在非常现实的下行风险。因此，我们不仅要利用丰裕，也需要改变自己的行为方式，尽量降低它可能带来的伤害。

下面，我们进入第三节：如何应对丰裕时代的问题。

如何应对丰裕时代的问题

书中重点讨论了两个问题。第一个是信息过载，第二个是认知卸载。

它们看起来不同，实际上是一体两面：外部的信息越来越多，我们能够分配给每条信息的注意力却越来越少。而人工智能能够替我们完成越来越多的思考，我们自己真正参与思考的机会也可能越来越少。

我们先说信息过载的问题。丰裕时代首先带来的，是信息的极大丰裕。在公元前3000年，如果把当时的纸莎草卷轴、泥板等信息全部换算成数字数据，可能只有大约1GB，相当于几千本书。到了数字时代，情况完全反转了。2025年，这一数字达到了一百多泽字节。一个泽字节，就是一万亿GB。

所以今天真正的问题已经不再是“找不到信息”，而是信息爆炸。新闻、短视频、社交媒体、广告、邮件和即时消息，每时每刻都在争夺我们的注意力。

信息过载不仅让人疲惫，也会影响判断。当信息的数量超过大脑的处理能力时，我们可能无法认真比较证据，只能依赖标题、情绪、立场和他人的判断迅速作出选择。信息越丰富，人反而越可能迷失在噪声之中。

所以，在信息丰裕的时代，真正稀缺的资源已经不再是信息，而是注意力。

作者认为，应对信息过载需要两种能力。

第一个是辨别力，第二个是“真相过滤器”。两者配合，让我们知道什么信息值得投入注意力，什么信息可以忽略；什么是事实，什么只是观点，让我们主动检查信息的来源，区分一手材料和二手转述；查看不同来源能否相互印证。

我们再说说认知卸载的问题。所谓的“卸载”，就是把原本需要我们自己完成的任务，交给外部工具。

卸载很常见，很多情况下也不是坏事。我们用纸笔记录事情，用计算器完成运算，用手机保存电话号码，用搜索引擎寻找知识。这些工具减轻了记忆和计算负担，使大脑可以把精力投入更复杂的问题。

但是AI时代的卸载和之前不同。很多人不仅把记忆和计算交给工具，还把理解问题、形成观点、作出判断和创造内容的过程都全部交给人工智能。长此以往，我们人类就失去了我们人类最重要的能力，包括独立分析、组织语言、质疑结论和从错误中学习的机会。

作者因此提醒我们：如果希望在智能机器的世界里，继续保留人类最宝贵的能力，就必须为使用AI建立一些基本规则。

书中提出了十条原则，其中最重要的几条是：

第一，不要把自己的灵魂外包给AI。

人工智能应该增强人的能力，而不是代替人的主体性。它可以帮助你表达思想，但不能替你决定什么值得思考、什么值得相信、什么值得追求。

第二，要守护初稿的神圣。

第一份构想、最初的观点和问题框架，最好先由自己完成。AI可以帮助修改、质疑和补充，但不要在自己还没有形成任何想法之前，就让它替你决定整篇内容。

第三，要把AI当作挑战者，而不是拐杖。

真正有价值的工具，不是让你停止思考，而是迫使你思考得更深入。你可以让AI指出漏洞、提出反例、挑战假设，而不是只让它提供一个可以直接复制的答案。

第四，要在训练机器的同时训练自己。

工具越强，人越需要提高判断力。AI可以帮我们找到论文，却不能代替我们阅读；可以提供方案，却不能代替我们理解；可以生成结论，却不能代替我们承担结论的后果。

我想针对第二点，谈谈我的感受。

2025年，MIT媒体实验室的研究人员进行了一项关于AI辅助写作的实验。研究过程是，让54名参与者完成类似SAT议论文的写作任务。其中一组只能依靠自己的大脑，一组可以使用搜索引擎，另一组可以使用大模型。参与者同时佩戴脑电设备，研究人员据此观察写作过程中的脑电活动。

结果是这样的：“纯脑力组”的大脑活动最强，神经网络连接范围最广，显示出充分的思维参与。而 AI 辅助组的大脑，则像是进入了“省电模式”——神经连接最弱，与创造力相关的alpha波和与工作记忆相关的theta波活动都显著降低。更让人担忧的是，他们也记不清自己刚刚用 AI 写了什么。

更严重的是，在后面的一次实验中，让之前一直用 AI 的人这次只靠自己来写作，结果发现，他们在写作时，大脑的神经连接比“纯脑力组”要弱很多。

这就是人脑的认知卸载的后果。

那如何解决呢？

观察来源于最后一次实验。这次实验中，让之前只用大脑的人，这次可以使用 AI。结果发现，那些先用自己大脑充分思考，再使用AI 辅助的人，大脑网络表现出更强的整合能力和记忆激活水平。

这就告诉我们一个非常重要的启发：永远不要在思考的起点就直接求助于 AI。

如果AI从一开始就包办问题分析、观点形成和文字表达，人可能只是被动地挑选和接受结果。但如果一个人先独立思考，建立自己的问题框架，再让AI提供资料、指出漏洞和完善表达，AI就更有可能成为能力的放大器。

丰裕时代，人最宝贵的能力

最后，我想分享一个思考：在AI时代，我们普通人究竟该做什么？

我们听到网上最多的答案是：学会与AI协作，未来属于那些能够与AI协同工作的人。

我非常赞成这个观点。但同时，我也想提示一个很多人没有注意到的，关于“与AI协作”的误区。

绝大部分人都把“与AI协作”，理解成让AI来提高现有事情的效率，写公文，做PPT，写代码，等等，让它成为一个速度更快、成本更低的打工人。

但是，这种思考方式是错的。有一个很形象的比喻，把这种方式叫作：用蒸汽机推动旧水车。

这个比喻，是我从腾讯研究院首席专家王鹏那里看到的。工业革命前的工厂，是水车带动机器。工业革命早期，蒸汽机出现以后，人们最初并没有立刻重新设计工厂，有些人先用蒸汽机把水抽到高处，再让水流下来推动原来的水车。

他们手中拿着工业革命的新动力，却只是用它为旧水车提供了一个更加稳定的水源。

今天，我们使用AI时，可能也正在犯同样的错误。

我们用AI更快地写周报、写邮件、做方案、做汇报。AI没有改变工作的内容，只是让原来的流程运转得更快。结果可能是：我们完成一项工作的时间缩短了，但领导随即又给我们增加了更多工作。这也解释了为什么很多人觉得，AI明明提高了效率，自己却变得更累了。

因为我们只是让旧水车转得更快，却没有思考蒸汽机真正的用途。

在我看来，对于普通人来说，AI最重要的意义，不是“在原来设计好的任务上”降本增效，而是帮助我们完成过去根本不敢想，或者即使想到也没有能力完成的事情。

前段时间，网上有一个很有启发性的故事。澳大利亚创业者保罗·科宁厄姆，他的爱犬罗茜患上了严重的肥大细胞癌，医生基本判了死刑。但科宁厄姆没接受这个结局。他借助AI理解医学论文、梳理免疫治疗路径，用开源的AlphaFold做蛋白质建模，最终拿出一份治疗方案，联合大学科研团队制造了实验性疫苗。六周后，罗茜腿上那个网球大小的肿瘤缩小了一半。

AI让一个生物医学领域的门外汉，完成了过去根本做不到的事情。这才是它真正的价值。

更重要的是，你所选择去做的事，最好还带有一个“只属于你”的标签——不是说只有你掌握某项技术，而是说你所看见的问题、积累的经验、拥有的关系，构成了一种独特的组合。如果没有你，这件事可能根本不会发生。

马斯克创办SpaceX时，自己认为成功概率连10%都不到。但他的判断是：如果没有一家全新的企业深耕星际航行所需的核心技术，人类永远无法成为多星球文明。这件事，他认为这个世界上只有他能做好。

一件事情的意义，有时并不来自它成功的概率有多大，而来自这样一个问题：如果我不去做，它还会不会发生？

这件事不一定是星际航行这样的大事。更多时候，它可能只是你学校、家庭或社区里的一个问题——过去因为成本太高、人数太少、没有商业价值，或者没有人有你的独特体验，所以始终没有人认真去做。

电影《给阿嬷的情书》导演蓝鸿春，拍了一部没有流量明星、大部分对白使用潮汕方言的小众电影。他来自这里，听着这些故事长大，理解那里的语言、家庭和情义，又有十多年积累起讲述故事的能力。这些组合在一起，才产生了那部全国性的现象级作品。

在有AI的时代，普通人同样可以做很多只属于自己的事：为社区老人制作真正易懂的办事指南，为一种濒危方言建立数字档案，为自己长期照顾的特殊孩子设计学习工具……这些事情未必轰轰烈烈，但它们解决了真实存在的问题，带有你不可替代的感受、经验和温暖。

AI可以提供知识、技术和执行能力，却不能替你决定：什么值得被创造，什么样的生活值得追求。

所以对于个人来讲，你需要知道自己的兴趣在哪里，品味在哪里，真正关心的问题在哪里。然后，借助AI，把你认为美好的东西创造出来。

而且，真正属于你的东西，看起来受众不多，最后却有可能抵达很多人的内心。因为这个世界上一定还有另一群人与你拥有相似的处境、兴趣和审美。只要你的创造能够帮助他们、打动他们，或者让他们的生活变得更好，你就能在这个社会中有一席之地，找到属于自己的真实的价值。

所以，AI时代，对于我们普通人来说，真正的问题，不是“我在哪些能力上还能超过AI？”，而是：“当AI把能力变得越来越廉价以后，我准备利用这些能力创造什么？”

AI会让答案变得廉价，因此，好问题会变得更加昂贵。

AI会让执行变得容易，因此，方向、品味和责任会变得更加重要。

AI 可以帮助我们生成无数种可能，但只有人能够决定，哪一种可能值得成为现实。

这也让我们重新回到《吾辈如神》的主题。

它真正提醒我们的是：当技术赋予每个人越来越强大的能力时，我们必须学会选择用它来创造什么，为什么创造，以及如何为创造的后果负责。

真正的神性，不是拥有无限的力量。而是在拥有力量之后，仍然知道什么值得珍惜，什么值得创造，什么绝不能失去。

丰裕时代最稀缺的，不再只是资源，而是方向；不是答案，而是值得回答的问题；不是在过去的轨迹上提高效率；而是创造那些因为有了你，才会来到这个世界上的美好事物。

好，以上就是本期听书的全部内容。如果对你有启发，欢迎你分享给关注未来的家人、朋友。

恭喜你，又听完了一本书。