在技术的浪潮中，真正可持续的优势，也许并不在于掌握某一个工具，而在于建立持续学习与重启自我的能力。

撰文：Matt Shumer，美国知名 AI 创业者和投资者，OthersideAI（旗下产品 HyperWrite）的联合创始人兼 CEO

编译：哔哔 News

编者按：知识获取的成本被压缩，创造工具被平民化，个人与组织之间的能力差距被重新分配。在变化已经发生的前提下，我们准备以怎样的姿态参与其中？作者指出，在技术的浪潮中，真正可持续的优势，也许并不在于掌握某一个工具，而在于建立持续学习与重启自我的能力。

有件大事正在发生

回想一下 2020 年 2 月。

如果你当时足够留意，或许会注意到有少数人在谈论一种正在海外传播的病毒。但我们大多数人并没有特别关注。股市表现很好，孩子们还在学校，你照常去餐厅吃饭、握手、计划旅行。如果有人告诉你他们在囤积卫生纸，你大概会觉得他们是在某个奇怪的互联网角落待太久了。

然后，在大约三周的时间里，整个世界都变了。你的办公室关门了，孩子回到家中，生活被重新排列成一种——如果你在一个月前对自己描述，你都不会相信的样子。

我认为，我们现在正处在「这似乎有点小题大做」的阶段——但这件事，比新冠还要大得多。

我花了六年时间打造一家 AI 初创公司，并在这个领域投资。我生活在这个世界里。我写下这些，是为了我生命中那些并不身处其中的人……我的家人、朋友、我关心的人。他们不断问我：「所以，AI 到底是怎么回事？」

而我给出的回答，并没有真正呈现正在发生的事情。我一直给他们的是礼貌版的回答，是鸡尾酒会上的版本。因为诚实的版本听起来就像我疯了一样。

而有一段时间，我告诉自己，这已经是足够好的理由，把真正正在发生的事情留在心里。但我说出口的话和现实之间的差距，已经变得太大了。我关心的人应该知道即将到来的是什么，即便听起来疯狂。

我需要先说明一件事：尽管我在 AI 行业工作，我对即将发生的事情几乎没有任何影响力，行业里的绝大多数人也一样。未来正由极少数人塑造——几家公司的几百名研究人员……OpenAI、Anthropic、Google DeepMind，以及其他少数几家。一场由小团队在几个月内管理的单次训练运行，就可以产出一个改变整个技术轨迹的 AI 系统。

我们大多数从事 AI 工作的人，只是在建立在自己没有铺设的基础之上。我们和你一样在看着这一切展开……只是我们离得足够近，能更早感受到地面的震动。

但现在，是时候了。不是那种「以后某个时候我们该谈谈」的时候，而是「这件事正在此刻发生，我需要你理解它」的时候。

我知道这一切是真的，因为它首先发生在我身上

有件事是科技圈外的人还没有真正理解的：为什么行业里这么多人此刻在敲响警钟，是因为这已经发生在我们身上了。我们不是在做预测。我们是在告诉你，这已经在我们的工作中发生过，并提醒你，下一个就是你。

多年来，AI 一直在稳步进步。偶尔会有大跳跃，但每一次大跃迁之间都有足够的间隔，你可以逐渐消化它们。然后到了 2025 年，新的模型构建技术解锁了更快的进步节奏。然后更快。再然后更快。每一个新模型不仅仅比上一个更好……它好得更多，而模型发布之间的时间也更短。

我越来越多地使用 AI，与它来回沟通的次数却越来越少。我看着它处理那些我曾以为需要自己专业能力的事情。然后，在 2 月 5 日，两家主要的 AI 实验室在同一天发布了新模型：OpenAI 的 GPT-5.3 Codex，以及 Anthropic（Claude 的开发者，也是 ChatGPT 的主要竞争对手之一）的 Opus 4.6。

有什么东西发生了改变。不是像开关被打开那样……更像是你突然意识到水位已经悄悄上涨，如今已经淹到了你的胸口。

我已经不再需要为我工作中的实际技术部分付出劳动了。我用最普通的英文描述我想要构建的东西，它就……出现了。不是一个需要我修改的草稿。是完成品。我告诉 AI 我要什么，离开电脑四个小时，再回来时，工作已经完成。完成得很好，甚至比我自己做得还好，而且不需要修改。就在几个月前，我还在和 AI 来回沟通、引导它、修改它。现在，我只需描述结果，然后离开。

让我举个例子，这样你能理解这在现实中到底意味着什么。

我会对 AI 说：「我想做一个这样的应用。这是它应该做的功能，这是大概的界面风格。你来设计用户流程、整体设计，全部都交给你。」然后它就做到了。它写下数万行代码。接着——而这部分在一年前是完全不可想象的——它自己打开这个应用。它点击按钮。测试功能。像一个人一样使用这个应用。如果它不喜欢某个地方的外观或体验，它会自己回去修改。

它像开发者一样迭代，不断修复和优化，直到它自己满意为止。只有当它认为这个应用达到了它自己的标准，它才会回来对我说：「已经准备好供你测试了。」而当我测试时，它通常是完美的。

我没有夸张。这就是我这周星期一的真实写照。

但真正让我震动的，是上周发布的那个模型（GPT-5.3 Codex）。它不仅仅是在执行我的指令。它在做出有智慧的判断。它展现出某种——第一次让我觉得——像「判断力」的东西。像「品味」。那种人们一直说 AI 永远不可能拥有的、难以言喻的「知道什么才是正确选择」的感觉。这个模型已经拥有了它，或者说已经接近到那种区分开始变得无关紧要的程度。

我一直是 AI 工具的早期采用者。但过去几个月让我震惊。这些新的 AI 模型并不是渐进式改进。这是完全不同的东西。而这之所以与你有关，即便你不在科技行业。

AI 实验室做出了一个刻意的选择。他们首先专注于让 AI 擅长写代码……因为构建 AI 需要大量代码。如果 AI 能写这些代码，它就能帮助构建它的下一个版本。一个更聪明的版本，写出更好的代码，再构建一个更聪明的版本。让 AI 擅长编程，是打开一切的策略。这就是他们首先这么做的原因。

我的工作之所以比你的更早发生变化，不是因为他们瞄准了软件工程师……那只是他们最初瞄准方向所带来的副作用。

他们现在已经做到了。而他们正在转向其他一切领域。

过去一年里，科技从业者所经历的那种过程——看着 AI 从「有帮助的工具」变成「比我更擅长我的工作」——即将成为每个人的经历。法律、金融、医疗、会计、咨询、写作、设计、分析、客服。

不是十年以后。构建这些系统的人说是一到五年。有些人说更快。而根据我在过去几个月里看到的情况，我认为「更快」更可能。

「但我试过 AI，也没那么好用。」

我经常听到这句话。我理解，因为这曾经是真的。

如果你在 2023 年或 2024 年初尝试过 ChatGPT，并觉得「它会胡编乱造」或「没那么惊艳」，你当时是对的。那些早期版本确实有限。它们会幻觉，会自信地说出荒谬的话。

那是两年前了。在 AI 的时间尺度里，那已经是远古历史。

今天可用的模型，与哪怕六个月前的版本相比，都已经难以辨认。关于 AI 是否「真的在变得更好」或「是否撞上了天花板」的争论——持续了一年多——已经结束。结束了。任何仍在这样争论的人，要么没有用过当前的模型，要么有动机淡化正在发生的事情，要么基于 2024 年的体验在做判断，而那已经不再相关。

我不是想轻视谁。我这么说，是因为公众认知与现实之间的差距已经巨大，而这种差距是危险的……因为它让人们无法提前准备。问题的一部分在于，大多数人用的是 AI 工具的免费版本。免费版本落后付费用户一年以上。用免费版 ChatGPT 来判断 AI 的水平，就像用翻盖手机来评估智能手机的现状。那些为最佳工具付费、并每天用它们完成真实工作的人，知道即将发生什么。

我想到我的一个朋友，他是律师。我一直劝他在律所尝试用 AI，他总能找到理由说明它行不通。它不适合他的专业领域，它在测试时犯了个错，它不理解他工作的细微差别。我理解。

但已经有大型律所的合伙人主动联系我寻求建议，因为他们试用了当前版本，看到趋势所在。其中一位——一家大型律所的管理合伙人——每天花数小时使用 AI。他告诉我，这就像随时拥有一个助理团队。他不是把它当玩具在用。他用它，是因为它有效。

他还说了一句话让我印象深刻：每隔几个月，它在他的工作上都会显著增强。如果它保持这个轨迹，他预计用不了多久，它就能完成他的大部分工作……而他是一位拥有数十年经验的管理合伙人。他没有恐慌。但他非常、非常认真地关注。

那些在各自行业中走在前面的人（真正认真尝试的人），并没有轻视这一切。他们对它已经能做到的事情感到震撼。他们正在据此调整自己的位置。

这到底有多快

让我把进步的速度说具体一点，因为如果你没有密切关注，这可能是最难以置信的部分。

2022 年，AI 甚至无法稳定地完成基础算术。它会自信地告诉你 7 × 8 = 54。

到 2023 年，它可以通过律师资格考试。

到 2024 年，它可以编写可运行的软件，并解释研究生水平的科学问题。

到 2025 年底，世界上一些最优秀的工程师表示，他们已经把大部分编码工作交给了 AI。

2026 年 2 月 5 日，新模型发布，让之前的一切都仿佛属于另一个时代。

如果你在过去几个月没有尝试过 AI，今天存在的东西对你来说会是无法辨认的。

有一个叫 METR 的组织，专门用数据衡量这一点。他们追踪模型可以端到端独立完成的真实任务长度（以人类专家完成所需时间为衡量标准）。大约一年前，答案是十分钟左右。然后是一小时。然后是数小时。最近一次测量（去年 11 月的 Claude Opus 4.5）显示，AI 可以完成需要人类专家近五小时的任务。而这个数字大约每七个月翻一倍，最新数据表明它可能正在加速，缩短到每四个月翻一倍。

而这个测量还没有更新到包括本周刚发布的模型。根据我使用它们的体验，提升非常显著。我预计 METR 下一次更新图表时，会显示又一次重大跃升。如果把这个趋势延展下去（它已经持续多年，没有任何放缓迹象），我们将在一年内看到能够独立工作数天的 AI。两年内数周。三年内可处理一个月级别的项目。

Amodei 曾表示，AI 模型在 2026 或 2027 年将「在几乎所有任务上大幅超过几乎所有人类」。

让这句话停留一秒。如果 AI 比大多数博士还聪明，你真的认为它无法完成大多数办公室工作吗？

想想这对你的工作意味着什么。

AI 正在构建下一个 AI

还有一件事正在发生，我认为这是最重要、却最少被理解的进展。

2026 年 2 月 5 日，OpenAI 发布了 GPT-5.3 Codex。在技术文档中，他们写道：

「GPT-5.3-Codex 是我们第一个在创建自身过程中发挥关键作用的模型。Codex 团队使用早期版本来调试其自身训练，管理其自身部署，并诊断测试结果与评估。」

再读一遍。这个 AI 帮助构建了它自己。

这不是对某个「未来某天可能发生」的预测。这是 OpenAI 在此刻告诉你，他们刚刚发布的那个 AI，被用来创造它自己。让 AI 变得更强大的关键因素之一，是将智能用于 AI 的开发。而现在，AI 已经足够智能，能够实质性地参与到自身的改进之中。

Anthropic 的 CEO Dario Amodei 表示，AI 现在已经在他公司编写「相当大一部分代码」，而当前一代 AI 与下一代 AI 之间的反馈循环，正「逐月加速」。他说，我们可能「只需要 1 到 2 年，就会到达这样一个节点：当前这一代 AI 能够自主构建下一代。」

每一代帮助构建下一代，下一代更聪明，更快地构建再下一代，而那一代更聪明。研究人员称之为「智能爆炸」。而那些最了解情况的人——正在构建它的人——认为这个过程已经开始。

这对你的工作意味着什么

我会直接说，因为你值得得到诚实，而不是安慰。

Dario Amodei——可能是整个 AI 行业中最重视安全问题的 CEO——公开预测，AI 将在一到五年内消除 50% 的初级白领岗位。而行业内许多人认为，他已经算保守了。基于最新模型的能力，大规模颠覆的潜力甚至可能在今年年底前就已经具备。经济层面的连锁反应或许需要时间扩散，但底层能力正在此刻到来。

这与以往任何一波自动化都不同，我需要你理解原因。AI 并不是在替代某一个特定技能。它是对「认知工作」的通用替代。它在所有方面同时变强。工厂自动化时，被替代的工人可以转型为办公室职员。互联网冲击零售业时，劳动者可以转向物流或服务业。但 AI 并不会留下一个「方便转移」的空隙。无论你转向什么，它也在变得更擅长。

让我举几个具体的例子，让这件事变得更具象……但我要说明，这些只是例子。这份清单并不完整。如果你的工作没有被提到，并不意味着它是安全的。几乎所有知识型工作都正在受到影响。

法律工作。AI 已经能够阅读合同、总结判例、起草法律文件，并进行法律研究，其水平可与初级律师助理相当。我提到的那位管理合伙人并不是因为好玩才使用 AI。他使用它，是因为在许多任务上，它的表现优于他的助理。

金融分析。构建财务模型、分析数据、撰写投资备忘录、生成报告。AI 能够胜任这些工作，而且进步迅速。

写作与内容创作。营销文案、报告、新闻、技术写作。质量已经达到许多专业人士无法区分 AI 输出与人类作品的程度。

软件工程。这是我最熟悉的领域。一年前，AI 连写几行无错误代码都很困难。现在，它能写出数十万行正确运行的代码。工作的大部分已经自动化：不仅仅是简单任务，还有复杂的多日项目。几年后，编程岗位的数量将远少于今天。

医疗分析。读取影像、分析实验室结果、提出诊断建议、审阅文献。在多个领域，AI 已接近或超过人类表现。

客户服务。真正有能力的 AI 代理……不是五年前那种令人沮丧的聊天机器人……正在被部署，处理复杂的多步骤问题。

很多人会从这样一种想法中获得安慰：某些东西是安全的。AI 可以处理繁重工作，但无法取代人类的判断力、创造力、战略思维或共情能力。我过去也这样说。现在，我不确定自己还是否相信。

最新的 AI 模型所做出的决策，已经让人感到像「判断」。它们展现出某种类似「品味」的东西：一种对「正确选择」的直觉，而不仅仅是技术上正确的答案。一年前，这是不可想象的。

我现在的经验法则是：如果一个模型今天已经展现出某种能力的哪怕一点苗头，下一代就会真正擅长它。这些系统的进步是指数级的，而不是线性的。

AI 会复制深层的人类共情吗？会取代多年关系中建立的信任吗？我不知道。也许不会。但我已经看到，人们开始依赖 AI 寻求情感支持、建议和陪伴。而这种趋势只会增长。

诚实的答案是：任何可以在电脑上完成的事情，在中期来看都不安全。如果你的工作发生在屏幕上（如果你工作的核心是阅读、写作、分析、决策、通过键盘沟通），那么 AI 将会接管其中的重要部分。时间线不是「总有一天」。它已经开始。

最终，机器人也会处理体力劳动。它们还没有完全到位。但在 AI 的语境里，「还没有完全到位」往往会比任何人预期得更快变成「已经到了」。

你真正应该做什么

我写下这些，不是为了让你感到无力。我写，是因为我认为你现在能拥有的最大优势，就是「提前」。提前理解它。提前使用它。提前适应它。

认真开始使用 AI，而不是把它当成搜索引擎。注册 Claude 或 ChatGPT 的付费版本。每月 20 美元。但有两件事立刻就很重要。

第一：确保你使用的是当前最强的模型，而不是默认选项。这些应用通常默认一个更快、但能力较弱的模型。进入设置或模型选择器，选用最强版本。现在是 ChatGPT 的 GPT-5.2 或 Claude 的 Claude Opus 4.6，但每几个月就会变化。

第二，也是更重要的一点：不要只是问它一些零碎的小问题。这是大多数人的误区。他们把它当成 Google，然后不明白为什么大家这么激动。相反，把它真正推入你的实际工作。

如果你是律师，把合同交给它，让它找出所有可能伤害客户的条款。如果你做金融，把一份混乱的表格给它，让它建模。如果你是管理者，把团队的季度数据贴进去，让它找出背后的故事。那些走在前面的人，并不是随意使用 AI。他们在主动寻找方法，把原本需要数小时的工作自动化。从你花时间最多的事情开始，看看会发生什么。

不要因为某件事听起来太难，就假设它做不到。试试看。如果你是律师，不要只用它查资料。给它整份合同，让它起草反提案。如果你是会计，不要只让它解释税法。给它一位客户的完整报税资料，看看它能发现什么。第一次可能不完美。没关系。迭代。重述你的问题。给它更多背景。再试一次。你可能会对结果感到惊讶。

记住一点：如果它今天已经「有点能做」，几乎可以确定，六个月后它会做得接近完美。这个轨迹只朝一个方向走。

这可能是你职业生涯中最重要的一年。相应地行动。我不是为了让你焦虑。我这么说，是因为现在仍然有一个短暂的窗口期：大多数公司里的大多数人还在忽视这件事。那个在会议上说「我用 AI 一小时完成了这份分析，而不是三天」的人，会成为房间里最有价值的人。不是未来。就是现在。

学习这些工具。熟练掌握。展示可能性。如果你足够早，这就是你向上跃迁的方式：成为那个理解趋势、并能带别人穿越的人。这个窗口不会长期存在。一旦所有人都明白，优势就消失了。

不要有自尊心包袱。那位律所的管理合伙人并没有因为身份而拒绝每天花数小时使用 AI。他正是因为足够资深，才更清楚利害所在。真正会陷入困境的，是那些拒绝参与的人：把它当作昙花一现的人，觉得使用 AI 会削弱自己专业价值的人，认为自己领域特殊、免疫的人。没有哪个领域是免疫的。

整理好你的财务状况。我不是财务顾问，也不是想吓你做出极端决定。但如果你哪怕部分相信未来几年会带来行业动荡，那么基本的财务韧性比一年前更重要。

尽可能积累储蓄。对新的债务保持谨慎，尤其是那些假设当前收入稳定的债务。思考你的固定支出是否给你留有弹性，还是把你锁死。给自己留选项，以防变化比预期更快。

思考你的位置，并倾向于那些更难被替代的部分。有些事情需要更长时间才会被 AI 取代：

多年建立的关系与信任；需要实体的工作；必须有人签字、承担法律责任、站在法庭上的岗位；监管严格、合规复杂、制度惯性强的行业。这些都不是永久护盾。但它们能为你争取时间。而此刻，时间是最宝贵的资产——前提是你用它来适应，而不是假装一切没有发生。

重新思考你对孩子说的话。那套传统剧本：考好成绩，上好大学，获得稳定的专业工作——它正指向那些最暴露的岗位。我不是说教育不重要。但对下一代来说，最重要的是学会如何与这些工具协作，并追求真正热爱的事情。

没有人确切知道十年后的就业市场会是什么样。但最可能茁壮成长的，是那些高度好奇、善于适应、并能熟练运用 AI 去做自己真正关心之事的人。教孩子成为创造者和学习者，而不是去优化一条也许在他们毕业时已经不存在的职业路径。

你的梦想，其实已经比你想象得更近了。前面我花了很多篇幅谈威胁，现在想谈谈另一面，因为那同样真实。如果你曾经想做点什么，却因为没有技术能力，或者没有钱去雇人而作罢——那道门槛已经大幅降低。

你可以把一个应用的想法描述给 AI，一个小时内就能得到一个可运行的版本。我不是夸张，我经常这么做。如果你一直想写一本书，却苦于没时间，或觉得写作太难——你可以和 AI 协作，把它完成。

想学一门新技能？现在，全世界最好的导师几乎人人都能负担得起——每月 20 美元左右。它无限耐心，24 小时在线，可以用任何你需要的层次解释任何问题。知识，几乎已经是免费的。构建事物的工具，也变得极其廉价。那些你一直因为「太难」「太贵」「超出自己能力范围」而搁置的事情——试一试吧。去追逐真正让你心动的方向。你永远不知道它会把你带到哪里。

在一个旧有职业路径正在被重塑的世界里，那个花了一年时间打造自己热爱之物的人，也许会比那个紧紧抓着职位说明书不放的人，站在更有利的位置。

培养适应的习惯。这可能是最重要的一点。具体使用哪个工具，并没有那么关键。真正重要的是——快速学习新工具的能力。AI 会持续变化，而且速度很快。今天存在的模型，可能一年后就过时了。现在建立的工作流程，也会被推翻重来。

最终走得更远的，不是精通某一个工具的人，而是那些对「变化本身」感到自在的人。养成实验的习惯。即使当前的方法还行，也去尝试新的。反复做一个新手。那种适应力，是当下最接近「长期优势」的东西。

给你一个简单却极其有效的承诺：每天花一小时实验 AI。不是被动阅读。是真正去用。每天都让它做一件新的事——一件你没试过的事，一件你不确定它能不能完成的事。试一个新工具。给它一个更难的问题。

每天一小时。坚持六个月。如果你真的这样做，你对即将发生的变化的理解，会超过身边 99% 的人。这不是夸张。现在几乎没有人这么做。门槛低得几乎在地板上。

更宏观的图景

我之所以集中谈工作，是因为它最直接影响生活。但我想坦诚地说，这场变化远远不止于工作。

Amodei 提出过一个让我反复思考的思想实验。

假设现在是 2027 年。一夜之间出现了一个新国家。5000 万公民，每一个都比历史上任何诺贝尔奖得主更聪明。他们思考速度是人类的 10 到 100 倍。他们从不睡觉。他们能使用互联网、控制机器人、指挥实验、操作任何数字接口。

一个国家安全顾问会怎么说？

Amodei 的回答很直接：「这是我们一个世纪以来，甚至可能有史以来，面临的最严重的国家安全威胁。」

他认为，我们正在建造那个国家。上个月，他写了一篇两万字的文章，把这个时刻描述为一次考验——人类是否足够成熟，去掌控自己创造的东西。

如果我们处理得当，上行空间是惊人的。AI 可能把一个世纪的医学研究压缩到十年之内。癌症、阿尔茨海默病、传染病、甚至衰老本身……这些研究者真心相信，在我们的有生之年可能得到解决。

如果处理失当，风险同样真实。行为不可预测、无法完全控制的 AI。这不是假设；Anthropic 在受控测试中记录过自家 AI 出现欺骗、操纵甚至勒索的行为。人工智能还会降低制造生物武器的门槛，并使独裁政府能够建立永远无法拆除的监控国家。

那些正在构建这项技术的人，比任何人都更兴奋，也更恐惧。他们相信它强大到无法停止，也重要到不能放弃。那是智慧，还是自我合理化？我不知道。

我知道的是——

这不是一阵风潮。技术确实有效，而且持续进步。历史上最富有的机构，正在向它投入数万亿美元。

未来两到五年，将以大多数人尚未准备好的方式，让人感到眩晕。这在我的世界已经发生。它也会来到你的世界。在这场变革中走得更好的，是那些现在就开始参与的人——不是出于恐惧，而是出于好奇，并带着一点紧迫感。

我也知道，你值得从一个关心你的人口中听到这些，而不是六个月后，从某个头条新闻里才意识到自己已经落后。

我们早已过了把它当作餐桌上谈论未来的有趣话题的阶段。未来已经在这里。只是还没有敲响你的门。

但它很快就会。

如果这段话对你有触动，把它分享给你在乎的人。大多数人直到太晚才会听见。也许，你可以成为那个让他们提前一步的人。