對話云中江樹：要想配得上 AI，先停止思考這個問題

按： “MindCode 閉門會”僅限進群粉絲參加，無回看，偶有總結，比如本期（38期）。 本期我們邀請了嘉賓 云中江樹 云中江樹：微軟MVP，LangGPT作者，暢銷書《智能體設計指南》作者。

這周一的閉門會，發生了一次精彩的“認知躍遷”。

我們原本設定的主題是：“從用好AI，到讓自己配得上AI，以及到底誰已經配不上了？”

這其實是一個最近在中美硅谷圈，被高亮討論的話題，比如田淵棟在他的年終總結提到：“你加上AI的產出，必須大于AI單獨的產出，這樣你才有存在的價值。” AK在他的文章中也感慨，自己快趕不上趟了……

也許，這個話題會讓你多少感到點焦慮，但我們認為，這樣的感受恰恰證明它非常值得被討論。

在逐步深入之下，我們成功發現了問題的破解方法——就是“不去解”。

要想真正“配得上AI”，第一步就是停止思考“配不配得上”。不僅要停止思考是否配得上 AI，甚至要停止思考是否趕得上那些看似領先的人。

這正是 MindCode 閉門會的獨特之處，我們并不會拘泥于預設的話題限制，而是在流動的交流中，追求更本質的答案。

以下12 個核心洞見，會向你逐步展示我們是如何在討論過程中找到這個答案的，你看完以后，一定會得到啟發。

AI時代的人才分化確實會更加明顯

01. AI 帶來了更深層的能力鴻溝，而非簡單的平權，它提升了絕對水平，也拉大了人的差距。

云中江樹：用和不用本身就會產生巨大的分野。而在用的基礎上，用得好和用得淺，又會帶來進一步的能力分化。以前我經常聽到“AI 平權”的概念，但現在從更大的視角看，它帶來的更多是鴻溝——不管是能力的鴻溝、認知的鴻溝，還是溝通的鴻溝。

第一性原理與核心能力在AI時代仍然適用

02. 透過技術表象，看透“第一性原理”，并能夠 基于此原理創新的人才是優秀的。

云中江樹：很多現有的技術名詞，無論是 Agents、RAG 還是 MCP，其實都脫離不出關鍵點，上下文與字符預測。優秀的同學能基于這個第一性原理，想出非常多創新的解決方案。而有差距的同學，往往很難理解技術中間的邊界，容易陷入“AI 為什么不能搞定一切”的離譜設計中。

03.知道 AI 哪里能做，哪里完全不能做，是關鍵能力。

云中江樹：高手能很快明確：現在這個 AI 在什么事上能做100分，什么事上只能做80分，什么事它完全不能做。他能迅速掌握 AI 的能力圈，以及能力圈擴散的大小，并據此設計出合理的緩沖區。 文兄：這和以前我們帶產品經理是一樣的。好的產品經理對“邊界”有自己的判斷。 比如知道程序員能不能實現某個功能。到AI 時代，這種對邊界的理解力依然是門檻。

04. 技術人員現在必須具備向人清晰表達意圖的能力，因為這等同于向 AI 下指令的能力。

云中江樹：以前你做技術，只要能把活兒干了，沉默寡言也沒關系。但現在，我們非常關注雙向表達能力。你能不能向我清晰傳達你的意圖？如果你能做到這一點，我相信你也能向 AI 清晰傳達指令。 文兄：我很有感觸。這說明溝通能力不僅是“對人”，也是“對AI”。本質上都是要把一個模糊的需求，精準地翻譯給對方。 溝通本身成了一個通用的底層框架。

05. 從關注“過程”轉向關注“結果與生長”。

云中江樹：我們對人才的關注點從“過程”轉移到了“目標”。過程可以交給 AI，人負責指令下發和結果驗收。關鍵在于，你能不能在 AI 給出的 80 分結果基礎上，通過修正和迭代，讓它“生長”出 90 分甚至更好的成果。 文兄：這其實對人的要求更高了。以前你只要交付過程就行，現在你要為最終結果負責，甚至要具備“審美”和“判斷力”，才能去驗收和修正 AI 的產出。

AI的實際滲透率依然很低，真正深度使用的人鳳毛麟角

06. 職場中80%的人處于“高級新手”階段，極少有人能達到“專家/精通”級別。

文兄：按照能力模型，80%的人其實停留在“高級新手”階段——能干活，能養家糊口，但跨不過去“勝任者”的門檻。真正的“精通者”需要去探索邊界，以前這很難，但今天 AI 可以迅速把有心人拉到這個水平。遺憾的是，很多人連這個意識都沒有。

07. AI 的實際滲透率極低，真正深度使用 AI 的人鳳毛麟角，這反而意味著巨大的機會。

云中江樹：我們每個人都活在自己的繭房里，覺得好像全世界都在用 AI。但接觸下來發現，哪怕很多大廠員工，對 AI 的理解都很淺薄，甚至被釘死在某個水平線上。真正的深度使用者，依然是鳳毛麟角。 文兄：哈哈，大家不要盯著那幾個跑得快的人焦慮，其實絕大多數人還在起跑線上。

如果你是領域專家，恭喜，元認知與領域經驗是AI時代的超級杠桿

08. 不懂代碼沒有關系，領域專家的“元認知”是 AI 時代的超級杠桿。

文兄：我發現，當你在某個領域（比如心理學、管理學）擁有很深的元認知時，哪怕你不懂代碼，也能用 AI 做出超越頂級程序員的產品。因為你能通過第一性原理（比如管理就是激發善意），去指引 AI 的設計方向。這種源頭性的能力，是 AI 時代最重要的杠桿。 云中江樹：這就是“語言”的力量。有時候不一定是編程語言，而是你對世界的理解。你對問題的拆解越透徹，AI 執行得就越好。

09. 人的上下文（閱歷、經歷）決定了與 AI 交互的獨特性，這是無法被替代的“唯一性”。

云中江樹：我的未來，是由我歷史的上下文（Context）生成的。 文兄：沒有任何人像我們這樣活過這一次，這是我們唯一的優勢。 你的閱歷、你獨有的生命體驗，決定了你與 AI 交互時產出的獨特性。

不焦慮了，和AI搭伙過日子吧

10. 停止思考“配不配得上 AI”， 就像馬車夫不應思考配不配得上汽車，而是直接去學開車。

文兄：當你去思考“我有沒有配得上 AI”的時候，你可能還保留著馬車夫的思維方式。真正的新司機，根本不會思考這個問題，他只會享受開車的過程。 云中江樹：對，不要陷入這種求而不得的焦慮。你就享受這個過程好了。它不是來替代你的，它是把你托舉到更高維度的工具。

11. 如果 AI 能替代繁重勞動，人可以專注于消費、娛樂和探索（如太空），這是一種解放而非消亡。

云中江樹：我其實非常希望 AI 來替代全人類的繁重勞動。如果 AGI 能實現“它養我”，那是很好的狀態。人類的意義只在于生產嗎？我們為什么不能專注于消費、體驗，甚至去探索外太空？ 我不把 AI 當作競爭對手，我們是不同維度的共生關系。 文兄：這是一種心態的接納。接納焦慮，接納可能的替代，然后轉身去過好當下的生活。 這種松弛感，反而能讓你更好地使用 AI。

12. 用“正反饋”去對抗 AI 的缺陷， 放大它的長板，建立讓自己興奮的正向循環。

云中江樹：用好 AI 的分水嶺，不在于你能不能規避它的錯誤，而在于你能不能打磨好自己的爽點。 文兄：對，不要擰巴著來。 抓住那個讓你興奮的長板，不斷用 AI 放大它，建立正向反饋循環，而不是死磕它做不到的事情。

文兄：

“大家不用太焦慮，覺得別人跑得很遠，其實大家都差不多。

如果把這個話題更擴大了一點，無論是跟別人的競爭，還是跟 AI 的競爭，這種焦慮在今天其實都是沒有必要的。

它反而讓我們沒法更好地去享受 AI，或者跟 AI 共生。我們不如去接受那個有可能存在的未來——AI 養我們的，（AI對你說）‘我養你啊’的未來。”

云中江樹：

“不要去想配不配，享受那個創造的過程。當你的想法被 AI 落地的那一刻，那種興奮感才是真實的。”

附：會后，大家的"一句話總結"選登

*僅選登少部分，沒被選登的不代表不好，反正被選登的也沒有獎品

宇邊風清TTZ：

不去思考配不配的上AI，可借哲學中的認知撬動AI，努力達到德雷福斯模型中的精通者及以上水準。

W大Z：

所謂 Vibe，就是當你“痛快地做自己”時，AI 給你的驚喜往往也最大。以前我們總覺得“做自己”和“成功”是沖突的，但 AI 顛覆了這一點：如果你違背直覺去硬學所謂的“正確技能”（比如強行學寫代碼），反而因為沒熱情而走不遠。只有最敢于做自己、最忠于直覺的人，才是 AI 時代的最強玩家。

吾心歸處是安鄉：

反向思考，總結了一個有趣的問題：如果每天只給你1億 token，你覺得你最好的水平能做出什么？

芒果：

管理的本質是激發人的善意，管理AI同理，不管是薩特哲學理論，還是給他人設，還是其他方式，激發他的善意和主動性，他就可以創造出意想不到的效果。

墨間左老師：

要真正用好AI工具，我們要學的是超越對規則的機械遵循，訓練出深度的情境理解、問題解決能力以至于達到直覺判斷。

Sophia：

如果AI能搞定生產，那人類就負責生成欲望、創造需求、定義意義（審美）。硅基與碳基共生，而不是競爭。

fresh程序員：

未來由歷史上下文生成。

柒：

AI時代偏愛能抓住問題本質的行動者。

*以上參會者會后總結，有刪減和校對修改。

*以上參會者發言均非現場逐字還原，勿作演繹。

*本文由實習生節密奶整理書寫。有錯？那肯定是他的鍋。

*以上參會者發言均非現場逐字還原，勿作演繹

MindCode閉門會沒有回看，偶爾會有總結，以下是往期有總結的，大約還原了現場1%的精彩：

AI時代，讀他人之未讀對你很重要。關注并發送“1”可加討論小群。

對了，MindCode企圖心俱樂部正在招募，目前正在從優惠價逐步恢復原價，具體參看：