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新智元報道
編輯:傾傾
【新智元導(dǎo)讀】真正推動AI革命的,不是天才,而是懶人?那做的少、卻賺得多的人,正在成為AI時代的贏家。當(dāng)機(jī)器替我們寫、畫、想甚至設(shè)定目標(biāo),人類的勤奮成了舊時代的美德。別害怕AI取代你——先問問自己,還想親自動手嗎?
人們以為推動AI革命的,是芯片、模型和資本。
但在硅谷投資人的眼里,真正的助力其實(shí)是人類的懶惰。
不是天才在驅(qū)動AI,而是懶人。
因?yàn)橐磺心茏屓松賱右稽c(diǎn)手、少一點(diǎn)思考的工具,終究都會獲勝。
ChatGPT幫人寫幾封郵件,Midjourney省去無數(shù)次改圖,Suno讓音樂人的職業(yè)門檻消失......
AI擴(kuò)散的規(guī)律,其實(shí)比算法簡單得多:它只獎勵那些最擅長偷懶的人。
當(dāng)「偷懶」成為一種新的生產(chǎn)力,我們也許正站在一個奇怪的拐點(diǎn)上,而勤奮,不再是競爭力。
懶惰成為生產(chǎn)力
AI時代的擴(kuò)散邏輯
在這場討論中,Reid Hoffman拋出了一個看似輕佻卻極具洞察力的觀點(diǎn):
AI的擴(kuò)散,不是靠勤奮的人推動的,而是靠懂得偷懶的人完成的。
這并非反對勤奮的宣言,而是霍夫曼對技術(shù)傳播機(jī)制的精準(zhǔn)觀察。
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當(dāng)一項技術(shù)不僅能做得「更多」,還能讓你「做得更少」的時候,它就擁有了真正的爆發(fā)式擴(kuò)散能力。
霍夫曼在訪談中將AI投資分為三個方向:
「顯而易見」的AI賽道:如聊天機(jī)器人、生產(chǎn)力工具、編程輔助——這些方向所有人都看得見,因而難以產(chǎn)生差異化。
AI時代的新平臺:類似于Web 2.0崛起的路徑,新的平臺可能在AI時代出現(xiàn)。
來自硅谷視野以外的盲區(qū)機(jī)會:例如藥物發(fā)現(xiàn)這種「原子+比特」結(jié)合的領(lǐng)域,傳統(tǒng)硅谷軟件思維未必觸及。
他同時強(qiáng)調(diào),AI不只是單一的大語言模型(LLM)在驅(qū)動,而是多模型協(xié)作的結(jié)果:語言模型負(fù)責(zé)邏輯與文本,擴(kuò)散模型掌管圖像與視頻,二者結(jié)合才構(gòu)成真正的AI生態(tài)。
在霍夫曼看來,「懶惰」并不是墮落,而是一種生產(chǎn)力策略。
如果AI能讓我用更少的操作、更少的重復(fù)勞動,就能換來更高的產(chǎn)出——那就是真正的效率。
這一觀點(diǎn)被不少研究印證。
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在霍夫曼看來,AI的擴(kuò)散遵循一種「懶惰經(jīng)濟(jì)學(xué)」:凡是能讓人少干一點(diǎn)、卻賺得更多的產(chǎn)品,都會被更快接受。
它不是靠聰明人推動的,而是靠懶人推動的。
當(dāng)「少干活」成為競爭優(yōu)勢,社會的生產(chǎn)邏輯也隨之被改寫。
個人與企業(yè)都在問同一個問題:我能否用AI減少重復(fù)勞動,把精力放在提問、質(zhì)疑、創(chuàng)造上?
這是AI帶來的真正分水嶺——「勤奮」被「聰明地偷懶」所取代。
不是取代,但會教育他們
在對談中,主持人向霍夫曼拋出一個尖銳的問題:
醫(yī)療是AI最早被應(yīng)用的領(lǐng)域之一。你認(rèn)為,在未來幾年里,醫(yī)生會不會被 AI 取代?
霍夫曼笑了笑,回答得既直接又冷靜:
AI的確越來越強(qiáng),但醫(yī)生不會被取代,他們會被重新教育。
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他解釋說,醫(yī)生過去是「知識的儲存器」,掌握醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫與病例經(jīng)驗(yàn)。但在AI協(xié)助下,這種角色已不再稀缺。
AI可以迅速檢索醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、比對病例數(shù)據(jù)、提供診斷建議;真正稀缺的,反而是醫(yī)生能否質(zhì)疑AI提出的共識,能否進(jìn)行跨領(lǐng)域、橫向思考。
未來的醫(yī)生,不再依賴記憶,而要學(xué)會如何質(zhì)疑AI的共識。
醫(yī)生必須從單一的整合者,轉(zhuǎn)變?yōu)锳I驅(qū)動環(huán)境下的「問題重塑者」:不僅接受AI建議,更要判斷AI是否正確。
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以往醫(yī)生可能憑借經(jīng)驗(yàn)就能勝任診斷,而在AI時代,經(jīng)驗(yàn)只是基礎(chǔ);判斷與質(zhì)疑能力才是核心。
現(xiàn)實(shí)研究也印證了霍夫曼的判斷。
Nature Medicine 2024的一項大規(guī)模研究發(fā)現(xiàn):當(dāng)AI參與放射科胸片診斷時,醫(yī)生的表現(xiàn)并不會隨著「使用AI」而自動提升。
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相反,那些能主動審視AI結(jié)果、發(fā)現(xiàn)偏差并進(jìn)行二次判斷的醫(yī)生,準(zhǔn)確率提升最顯著;而完全依賴AI建議的醫(yī)生,反而更容易出錯。
這說明,決定成敗的不是經(jīng)驗(yàn)?zāi)晗蓿鞘欠窬邆渑cAI「共駕」的能力。
主持人接著問:
律師、程序員這些職業(yè)會不會經(jīng)歷類似的變化?
霍夫曼肯定地說:
當(dāng)然會,而且正在發(fā)生。律師用AI起草合同,關(guān)鍵是能否識別模型生成的漏洞;程序員用AI寫代碼,真正稀缺的是在AI出錯時讀懂它的邏輯;記者用AI整理資料,但仍需人類判斷真假、辨識偏見。
他把這種新職業(yè)模式稱為「Co-Pilot Profession(共駕職業(yè))」——AI負(fù)責(zé)推理、執(zhí)行重復(fù)勞動;人類則負(fù)責(zé)定義問題、負(fù)責(zé)判斷、負(fù)責(zé)處理異常。
AI不會取代你,但懂AI的人會。
在這個時代內(nèi),「努力工作」正在讓位給「聰明地工作」;真正的競爭,不再是拼誰更勤奮,而是拼誰能把AI訓(xùn)練成最懂自己的人。
懶惰的邊界
當(dāng)AI替人設(shè)定目標(biāo)
當(dāng)談到AI是否會擁有意識或自主性時,主持人開了個玩笑:
也許我們真正該擔(dān)心的,不是AI有了意識,而是我們在它面前變得越來越懶。
霍夫曼順勢接過話頭:
沒錯。目標(biāo)設(shè)定(goal setting)和AI的自主性幾乎是必然出現(xiàn)的。
在他看來,AI遲早會學(xué)會為自己設(shè)定目標(biāo)。但真正危險的不是它的野心,而是我們在放棄下控制權(quán)。
關(guān)鍵不是AI是否有意志,而是我們是否清楚掌握那張「算力織網(wǎng)」(compute fabric)——那是所有決策的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)。如果它脫離人類控制,「回形針最大化」式災(zāi)難就可能發(fā)生。
霍夫曼提到,他尊重物理學(xué)家Roger Penrose提出的量子意識理論,也認(rèn)為人類還遠(yuǎn)未理解「意識」真正的機(jī)制。
但他也提醒,不要被圖靈測試或個別工程師宣稱「AI覺醒」的新聞所迷惑。
我們需要的是開放的心態(tài),而不是浪漫的幻想。
這時,主持人插話道:
所以問題不在于AI能不能思考,而在于我們?nèi)绾闻c它共存。就像工業(yè)革命讓人類把肌肉外包出去,AI讓我們開始外包思考。
霍夫曼點(diǎn)頭回應(yīng),并且他解釋:當(dāng)人類把決策、判斷乃至目標(biāo)設(shè)定都交給AI,懶惰便跨過了一道臨界點(diǎn)。
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論文以實(shí)證數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),發(fā)現(xiàn)AI介入后,「人類決策的喪失」與「懶惰感」有明顯關(guān)聯(lián)
我們不只是用AI節(jié)省時間,而是在逐步放棄主動性。
當(dāng)AI開始替你決定今天要干什么,你就失去了自由意志的一部分。
真正重要的,不是AI是否覺醒,而是孩子該如何在AI的世界里成長。當(dāng)AI變成知識來源,他們要如何構(gòu)建自己的認(rèn)知體系?
我們談?wù)摰模且粋€會替你思考、會引導(dǎo)你情緒、甚至幫你規(guī)劃人生目標(biāo)的系統(tǒng)。它可能讓人類越來越高效,也可能讓人類越來越「自動化」
也許AGI會在我們搞懂「意識」之前到來。但到那時,我們要先確保不是人類在替AI工作,而是AI仍然在為人類思考。
LinkedIn的持久力
最懶的網(wǎng)絡(luò),最難被取代
對談的最后一部分,主持人提出了一個看似突兀的問題:
在過去二十年里,幾乎所有社交網(wǎng)絡(luò)都被新的平臺取代。為什么唯獨(dú)LinkedIn還在?它并不性感,也不有趣。
霍夫曼笑著回答:
正因?yàn)樗恍愿校呕畹镁谩?/p>
他解釋說,LinkedIn從誕生那天起,就不是一個「社交」平臺,而是一個「效率」平臺。
人們不在上面分享日常,而是為了節(jié)省時間、找到資源、建立價值連接。
LinkedIn是一個value-based network。它的成功不在于熱鬧,而在于幫助人們創(chuàng)造生產(chǎn)力。
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主持人補(bǔ)充道,這其實(shí)印證了「懶惰邏輯」:
越是節(jié)省時間、減少無意義互動的網(wǎng)絡(luò),越容易存活。 Facebook在代際交替中失去吸引力,Instagram被娛樂化侵蝕,X陷入輿論極化。而LinkedIn仍保持穩(wěn)定增長。
根據(jù)Similarweb 2025年報告,LinkedIn的全球月活用戶已突破10億,同比增長13%,用戶平均訪問時長超過7分鐘,是全球增長最快的職業(yè)平臺之一 。
這意味著,它已經(jīng)從社交網(wǎng)絡(luò)變成了職業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施——一種讓人「最省力獲得收益」的網(wǎng)絡(luò)。
主持人追問:
那AI會不會顛覆LinkedIn?比如出現(xiàn)一個由AI驅(qū)動的新型職業(yè)網(wǎng)絡(luò)?
霍夫曼回答得很直接:
任何平臺都可能被顛覆,但LinkedIn的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)太難復(fù)制。它是一個被信任的數(shù)據(jù)層(trusted graph),每一個關(guān)系都和真實(shí)身份綁定。
他指出,LinkedIn的耐久性并非因?yàn)榧夹g(shù)領(lǐng)先,而是因?yàn)樗鹾狭巳祟愖钌顚拥膭訖C(jī)——用最少的社交,獲得最大的收益。
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訪談還討論到AI時代的商業(yè)模式變化。過去Web 2.0公司通常先追流量,再考慮變現(xiàn);如今AI的高成本迫使企業(yè)從一開始就建立訂閱制收入。
在AI時代,現(xiàn)金流是算力的燃料,企業(yè)不能再靠免費(fèi)獲利。
最后,他談到LinkedIn的「信譽(yù)系統(tǒng)」——推薦與背書。
他坦言,負(fù)面評價仍舊復(fù)雜,涉及社交關(guān)系與法律責(zé)任;但在職業(yè)領(lǐng)域,它仍是最可靠的「反向驗(yàn)證機(jī)制」。
AI可以幫你寫簡歷,卻無法幫你建立聲譽(yù)。
友情與人性
AI無法取代的雙向關(guān)系
當(dāng)談到「人與AI的關(guān)系」時,主持人拋出了一個略帶戲謔的問題:
如果AI能理解你、安慰你、陪你工作,那它是不是也可以成為你的朋友?
霍夫曼沉默了幾秒,然后搖頭:
那是一個雙向的過程——而AI永遠(yuǎn)無法做到。
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他解釋,AI可以模擬陪伴,卻無法承擔(dān)人類情感中的「共生成長」。它能學(xué)會傾聽、模仿關(guān)心,卻不會因?yàn)槟愕拇嬖诙淖冏约骸?/p>
人和AI的關(guān)系,本質(zhì)上是單向的。它理解你,但不會被你影響。
這聽起來像是在警告我們:AI可以成為伴侶,卻不是朋友。
社交網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)模糊了人類之間的真實(shí)聯(lián)系,而AI助手的出現(xiàn),又進(jìn)一步放大了這種模糊。
我們花越來越多時間和算法互動,越來越少時間與人對話。
主持人順勢提出他的擔(dān)憂:「當(dāng)我們習(xí)慣和AI建立情感連接,人類是否會逐漸失去真正的共情力?」
霍夫曼認(rèn)可這一點(diǎn),但認(rèn)為問題并非出在AI ,而是我們對「關(guān)系」的定義。
友情不是情緒交換,而是共同成長。如果AI無法成長,它就無法真正陪伴我們。
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主持人最后問霍夫曼:「那你認(rèn)為,在AI時代,人類該如何保持真正的友誼?」
霍夫曼回答得很輕,卻很堅定:
AI能幫你變得更高效,卻幫不了你變得更有人性。真正的朋友,是能讓你在彼此的對照中看見更好的自己。
從「懶人更有錢」的投資邏輯,到「醫(yī)生被AI教育」的職業(yè)重構(gòu),再到「最懶的社交網(wǎng)絡(luò)」與「無法被取代的友情」,霍夫曼的這場采訪像一面鏡子,反射出AI如何一步步取代人類的體力、腦力,甚至部分情感。
他反復(fù)強(qiáng)調(diào),AI的進(jìn)化不是終點(diǎn),人類的退化才是風(fēng)險。
當(dāng)我們把思考、判斷、關(guān)系都外包給算法,世界也許會更高效,卻更平面。
AI不會取代人類,但會迫使人類重新回答這古老的問題——我們究竟想成為怎樣的人?
參考資料:
https://www.youtube.com/watch?v=brjL6iyoEhI
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