--- author: 课代表立正 date: '2026-07-29' guest: '' layout: post.njk source: https://www.youtube.com/watch?v=qjGGq7bfvNk speaker: 课代表立正 tags: - artificial-intelligence - non-consensus - subjectivity - first-principles title: 坚持正确的非共识：AI时代的核心生存法则 summary: 本文探讨了在人工智能爆发的时代，什么样的人不会被AI取代。作者结合与健身教练的对话、Elon Musk提出的伽利略测试，以及智能压缩理论，指出AI因底层奖励函数和缺乏真实体验，无法提供或让人相信正确的非共识。个体唯有依赖自身独特体验，内化信念，并动手将其证明，才能在AI时代构建不可替代的价值。 insight: '' draft: true series: '' category: tech-trends area: tech-engineering project: [] people: [] companies_orgs: [] products_models: [] media_books: - 真本事 status: evergreen --- 会员朋友们大家好！今天我想和大家分享一个我早就应该讲、甚至可以说是最应该讲的话题之一。然而，在此之前我却一直没有在公开渠道探讨过它，那就是：**在人工智能时代，究竟什么样的人才不会被AI取代？或者说，我们到底应该做些什么，才能在这个时代建立起自己坚不可摧的护城河，从而避免被AI无情淘汰？** 之所以在此之前一直按兵不动、没有讲这个话题，主要是因为这是我精心设计的课程体系中非常关键的一个核心环节。它不仅仅是我课程里在知识层面上极其核心的一部分，更是一个情绪上的高点。这个部分被我安排在我的**AI构建者课程**（AI Builders Course: 专为教授如何利用AI构建应用与解决实际问题而设计的深度课程）的结尾。按照课程的节奏，大家在前面听到了AI多么厉害、能做那么多不可思议的事情之后，往往会陷入一种对于自身未来职业和生存空间的深深担忧。然而，一旦听完了今天我们要讲的这一段结尾内容，大家的斗志就会瞬间被重新点燃，重新找回非常强的信心。可以说，它就是整门课程的**点睛之笔**（Punch Line: 戏剧或演讲中起到画龙点睛、引人深思或带来高潮效果的关键台词）。 我个人在知识分享上是非常慷慨且乐意的，但我当时确实担心，如果把这个最核心的观点在视频里毫无保留地讲出来，那么那些看过视频的同学再去上我的课程时，就会失去那种在课堂上第一次听到它时心潮澎湃、热血沸腾的震撼体验，这难免会让实际的教学效果打一些折扣。不过，我后来仔细一想，毕竟能来上这门课的同学只是少数，而面对AI洪流而感到迷茫和焦虑的大众才是绝大多数。因此，把这个道理分享给更多的人，它的社会价值要远远大于我个人课程效果的那一点顾虑。于是，我决定在今天把这个深藏的秘密彻底讲出来。 其实，这个观点也是我身上这件印有 **AI Builders** 字样的特制衣服前后图案所呼应的主题。衣服的正面上写着 `build something useful with AI`，它的核心意思就是鼓励大家去成为一个积极的构建者，动手去创造一些真正有用的东西；而衣服的背面则是一幅特殊的连线图，印着苹果公司那句著名的广告词 `here's to the crazy ones`（致敬那些疯狂的人）。而这两者之间那个不一样的、独特的连接方式，正是我们今天要探讨的核心答案：**在AI时代，最不容易被AI取代的，是那些能够坚持“正确的非共识”的人。** ### 批量生产的平庸危机 我是怎么突然想到在今天这个节点去讲这个话题的呢？其实就在大约一个小时前，发生了一件很有意思的事。我本来按照计划要去健身房进行日常锻炼，但在和我的健身教练聊天时，我们聊到了我最近的生活状态。我最近实在是因为做的事情太多、太杂，整个人陷入了一种被事务淹没的**超负荷状态**（Overwhelm: 因任务过多、精力被过度分散而产生的心理窒息与疲惫感）。 我最近手头上的事情确实非常多。其中一件最重要的事情就是我的新书**《真本事》**刚刚正式上市了，这也是我第一本拿到实体书并在我的频道里正式亮相的作品。新书上市需要做大量的宣发和运营工作；同时，我还承接了许多企业培训项目，需要应对各种不同行业、不同需求的客户；为了扩大影响力，我还必须把企业培训中沉淀下来的深度方法论，重新进行打磨和总结，转变成适合面向普通大众的课程内容；不仅如此，我还得为课程和项目亲手设计各种各样的演示样例。这些工作堆积在一起，再加上我老婆最近身体不太舒服，我也需要主动承担起更多的家务，同时还要花时间带娃。这一系列的家庭与工作事务交织在一起，让我感受到了前所未有的疲倦。我的身体虽然还有力气，但大脑的带宽已经完全不够用了，实在没有多余的精力去进行高强度的力量训练。 于是，我和教练决定跳过今天的健身训练，利用这段本该训练的时间坐下来喝杯茶、聊聊天。教练知道我一直是深耕AI领域的，聊着聊着，他便向我提出了一个他憋了很久的问题：“其实我一直特别想问你，从你这个对AI技术底细了如指掌的人的角度来看，像我们这种健身教练，或者提供心理咨询的心理教练，在不久的将来会被AI很快取代吗？” 听到他的担忧，我没有直接回答，而是问了他一个问题：“教练，我对你的教学方法和理念其实已经有所了解。你觉得在目前的健身市场上，有没有另外一个教练，他的整套教学方法、动作理念和思考体系是和你完全一模一样的？” 他毫不犹豫地回答说：“那肯定没有。”因为他是一个特别特立独行的人，非常喜欢把自己的身体当作实验室，去尝试各种前沿的、小众的训练方法，并在实践中不断摸索、沉淀出了一套属于他自己的独特体系和思考框架。在他看来，没有任何一个健身教练是和他的教学方法完全一致的。但同时，他也坦言，在现在的市面上确实存在着大量被流水线、被商业化机构**批量生产**出来的健身教练。那些教练只要看一眼，就能在市场上找到无数个一模一样的替代品。 听到这里，我笑着对他说：“这就对了！如果你是这样的存在，那你完全不需要担心被AI取代。那些被批量生产出来、只会按照标准教科书人云亦云的健身教练，绝对会在第一批被AI无情淘汰；但是像你这样拥有自己独特思考、方法论和实验精神的教练，AI是永远取代不了的。”在建立起这种心理防线后，具体的底层逻辑博弈如下。 ### 限制AI的伽利略测试 这背后的根本原因在于：**人工智能在底层的机制和训练方式上，注定了它无法主动提供正确的非共识。** 最近，埃隆·马斯克也发表过一个非常类似的观点。他认为，AI如果想要达到人类智能的巅峰，就必须通过所谓的**伽利略测试**（Galileo Test: 指一个系统或个体在面对全世界的质疑与反对时，是否能够基于基本事实与严密逻辑，坚定不移地指出并坚持那些正确的、违背共识的真理）。在伽利略所处的时代，受限于当时的宗教神学与科学认知，几乎全世界的所有人都认为太阳是围绕地球转的，哥白尼的日心说在当时是绝对的非共识。然而，伽利略通过天文望远镜的实地观测，并从逻辑原点和物理规律出发进行推理，坚信地球围绕太阳转才是客观真理。即便当时全世界都判定他是错的，甚至宗教裁判所要判处他死刑，他依然敢于坚持自己是对的。因为他知道，真理不取决于投票的人数，而是取决于逻辑与事实。 那么，现在的AI能够通过这个伽利略测试吗？答案是极其困难的。因为AI固然能够通过海量数据的学习知道世界上几乎所有的现有知识，但它在本质上是无法轻易给出一个背离大众主流认知、却在逻辑和事实上完全正确的“非共识”的。这要从AI的训练机制说起。 目前主流的AI模型在训练过程中，普遍采用了一种叫做**基于人类反馈的强化学习**（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF: 通过人类评估员对模型输出进行打分排序，从而引导模型输出更符合人类偏好和价值观的回复的训练机制）。在RLHF的框架下，AI的目标是去迎合人类的打分和偏好。如果AI在回答中给出了一个高度反常识、反常规的“正确的非共识”，绝大多数普通人根本不具备从逻辑原点和**第一性原理**（First Principles: 剥离事物的表象，将其拆解为最基本的要素，然后从最基本的事实出发进行推导的思考方式）去分析问题的能力，他们会本能地、直觉性地认为这个AI是在胡说八道，甚至是在产生幻觉。其结果就是，人类评估员会毫不犹豫地给这个回答打出极低的分数，认为这个模型是错的。在后续的参数更新和微调中，这种能够输出非共识的参数方向就会直接被系统过滤和淘汰掉。 这就导致了一个尴尬的局面：AI在人类的“调教”下，变得越来越四平八稳，越来越倾向于输出符合大众常识和主流共识的答案。然而，共识并不等同于正确。关于这一点，我有着切身的体会。不久前，我在自己的频道里发布了与清华大学刘嘉教授的一期深度访谈视频。在视频中，刘嘉教授从脑科学和认知科学的角度，发表了一系列逻辑严密、非常深刻且富有洞察力的学术观点。然而，当我把这些内容剪辑成短视频发布到平台上后，评论区的反馈却让人大跌眼镜。许多网友在根本没有认真听完教授阐述、也没有去思考背后逻辑的情况下，仅仅因为这些观点与他们平日里道听途说的“常识”不符，就开始疯狂地抬杠和质疑。有人冷嘲热讽地问“这真的是清华教授吗？”，甚至有人质疑教授“是不是学文科出身的，在这里瞎吹”。这个现象客观上揭示了人类社会的现状：绝大多数人并不具备辨别真理的能力，他们只是共识的盲从者。 如果我们把观念的分布画成一条**正态分布**（Normal Distribution: 统计学中呈钟形分布的概率分布，中间高两边低，代表大多数事件或特征集中在平均值附近）曲线。曲线的中间部分代表了绝大多数人所拥有的平庸共识，即所谓的最佳实践。而曲线的左边代表的是纯粹无知的错误认知，曲线的右边则代表了超越时代的、正确的非共识。对于身处曲线中间的庞大群体而言，他们由于缺乏深刻的洞察力，根本无法分辨左边的“愚蠢”与右边的“远见”。在他们眼里，所有不符合中间共识的观点，无论是左是右，都不过是不可理喻的错误。因此，如果AI给出了处于右端的正确非共识，大众就会用投票和差评把这个AI判定为“傻瓜”，迫使它退回到平庸的中间地带。这就注定了AI很难突破人类平庸共识的牢笼。 ### 体验刀锋与主体性鸿沟 不仅如此，我们还要探讨第二个、也是更为本质的原因：**即便在未来的某一天，AI通过某种精妙的数学算法和逻辑推演，成功绕过了RLHF的限制，推导出了一个正确的非共识，它也依然无法在人类社会中发挥它的影响力。因为AI本身是没有切身体验的，它不具备“主体性”。** 这便涉及到了我之前写过的一篇关于**良质**（Quality: 源自哲学概念，指超越了主客观对立的、最本源的、能带给人类真实触动与价值感的状态）的文章，提到了“体验的刀锋”这一概念。在我们的生命中，真实的生命体验其实是远远先于我们的逻辑思考的。人类这个个体，在本质上并不是由我们大脑里那些抽象的逻辑公式或思考步骤所构成的，我们是过往所有真实体验的集合。每一次摔倒的疼痛、每一次成功的喜悦、每一次在绝境中苦苦支撑的煎熬，这些零散而深刻的体验不断内化、累积，最终塑造了我们独特的主体性。 当我们在现实生活中表达一个观点时，听众能够感受到这个观点的分量。这个分量并非仅仅来源于语言本身，而是来源于说话者这个个体的存在。大家看着你，就知道这个观点背后是由你过去数十年人生里真实的痛楚、汗水、成功与失败所支撑的。这就是中国传统哲学中极其强调的**知行合一**（Unity of Knowing and Acting: 认识与实践相统一，真知即能行，能行方为真知）之所以具有如此排山倒海般力量的原因。如果你只是在嘴上空谈道理，却在自己的生活中从来没有践行过它，那么你所说的话就是轻飘飘的、毫无分量的；相反，当你真正做到并活成了那个真理时，你所说的每一个字都会重若千钧。 而AI在这方面有着先天的基因缺陷。AI如果在健身时突然对你说：“虽然市面上99%的教程都教你用B方式发力，但我通过力学和生理学模型计算出，你今天应该用反常规的A方式发力。”此时，你作为一个人，敢把自己的身体健康轻易交托给一串冷冰冰的代码吗？你大概率是不敢的，因为AI不需要对你的受伤负责，它也没有办法体验到肌肉拉伤的痛苦，它无法为你的人生承担任何责任。 在商业、管理、甚至历史发展的关键十字路口，当我们需要在充满迷雾的不确定性中，说服大家放弃稳妥的大路，去走一条九死一生的悬崖小路时，仅仅依靠冷冰冰的逻辑推演是远远不够的。在那样的时刻，真正起决定性作用的是人类独特的**信念感**（Conviction: 虽未亲眼目睹或面临巨大阻力，却依然对某种理想或结果深信不疑的强大精神力量）。 这种信念感在历史上无数次创造了奇迹。正如中国共产党在建党初期，或者在面临重重围剿、不得不进行长征的艰难时刻。在那种近乎绝境、九死一生的极端环境下，如果当时有AI进行计算，AI给出的唯一科学结论必然是失败和放弃。然而，那一代人凭借着对理想的极致追求，凭借着超越常理的强大学习力和信念感，生生在没有路的地方走出了一条通往胜利的路。我在《得觉问道》那一期访谈视频中，曾就这个话题与嘉宾展开过非常深入的探讨，对这种人类独有的信念感进行了深度的剖析。 这种信念感，它的来源从来不是我们大脑中那些精密的计算和逻辑权衡，而是来自于我们身体和灵魂与现实世界产生碰撞时，所留下的那些最真实的生命体验。它是被我们内化到**潜意识**（Subconscious Mind: 人类大脑中未被意识直接觉察，却在暗中支配着人类直觉、情感和日常决策的底层心理机制）深处的某种坚定信仰。在我的另一期视频《想成事先改造潜意识》中，我曾详细阐明过这个道理：如果一个人想要做成一件非凡的难事，他首先要通过真实的实践去重塑和改造自己的潜意识，而不是仅仅在表层意识里进行推算。由于AI既不具备基于肉体和心灵的真实体验，也无法拥有可以被重塑的潜意识，它就永远无法产生这种发自肺腑的信念感。 ### 智能压缩与行动证明 既然AI受限于底层机制而无法提供并传递正确的非共识，那么我们作为人类个体，应该如何利用这一规律来保护自己、乃至战胜AI呢？这需要我们回到人类大脑与AI在智能本质上的相似性。 在我和青年科学家田渊栋以及清华大学刘嘉教授的数次深度对谈中，我们达成了一个高度一致的共识：**无论是AI的智能，还是人类大脑的智能，其本质在底座上其实是一样的，那就是“压缩”。** 智能并不是在进行逻辑推理的那一个瞬间凭空产生的，而是在我们对海量信息进行**信息压缩**（Information Compression: 去除数据中的无用干扰和冗余，提炼出具有普适性预测能力的底层规律的过程）时产生的。在这个高强度、高密度的压缩过程中，系统内部会发生质变，从而诞生出**泛化能力**（Generalization: 跨越具体场景限制、举一反三的通用认知与解决问题能力）。这才是智能真正的源头。 当我们理解了智能的这一底层逻辑后，我们就会明白，为什么在AI时代，做一个循规蹈矩的“标准零件”是一件极其危险的事。因为在标准知识的压缩和泛化能力上，AI凭借着无可比拟的数据量和算力，已经远远超越了人类。如果你只是重复着前人总结的公式，应用着行业内大家都心照不宣的标准套路，那么你的这部分技能在AI面前将是完全透明且脆弱的。 因此，对抗AI、避免被其取代的唯一出路，就是像苹果公司那句经典广告所说的那样：`here's to the crazy ones`。我们必须在这个被AI拉平的共识世界里，坚定地去寻找、坚持并发展那些只属于你自己的、基于你个人独特生命体验的**正确的非共识**。 但是，光有独特的想法是不够的。在这个世界上，每天都有无数人活在自己的幻想中，声称自己拥有颠覆世界的非共识，但绝大多数人都只是被当成了疯子。因为你如果只是停留在“口头上说”，在别人眼里你和左边的“错误认知”没有任何区别。正如德国哲学家叔本华所指出的那样，所有的真理在最终被人们接受之前，都要经历三个阶段：第一阶段，它遭到无情的嘲笑和否决；第二阶段，它受到狂热的反对和打压；第三阶段，它被人们接受，并被认为是不言自明的常识。 要在AI时代成功走通这三个阶段，你必须采取行动。这就是为什么我的衣服前面写着 `build something useful with AI`，而后面呼应着非共识的原因。你必须成为一个构建者。唯有当你亲自动手，克服重重阻力，通过不断的实践、开发、迭代，将你脑海中那个不合群的“非共识”实实在在地证明出来，变成一个看得见、摸得着的优秀成果时，大众才会从中间的平庸共识里惊醒，发出惊叹：“原来这件事情真的是可行的！” 在这个充满剧烈变革的AI时代，千万不要让自己退化成社会机器上一枚标准化的螺丝钉。去找到你最独特的那个点，去呵护你脑海中那些看似荒诞、实则根植于你真实生命体验的非共识，并用你一生的信念与行动去将它证明出来。这，才是我们唯一的、最强大的生存法则。 如果你想进一步了解智能压缩的底层数学原理、人脑与AI相似性的深度推导，以及在实操中如何通过构建来证明非共识，欢迎来到我们的**AI构建者课程**，尤其是第四模块的课程内容中，去观看最完整、最严密的逻辑推演。 希望这期视频的内容能够给处于焦虑中的你带来启发与力量。我们下期再见，拜拜！