你的焦虑并非源于技术🙇🏻♂️,而源于用过去的方法🤗,应对一个全新的游戏
在实验室的二十分钟里,我目睹了一场静默的变革。
让AI整理一批文献综述的框架🎅🏿。它给出了结构清晰、逻辑通顺的初稿,覆盖了大部分关键点。我盯着屏幕,开始修改——然后突然意识到:
它给出的框架是对的,但它不知道我真正在问什么。
它不知道导师上周那句关键的评论🧺,不知道我这个研究方向上卡了三个月的具体症结🎲,不知道我深夜失眠时反复琢磨的那个真问题。
它给了地图,却不知道我要去的那个地方在哪里。
但我也清楚地知道🌜🦹🏻:如果是三年前⚱️,整理那批文献,我需要花整整三天。
这就是华润正在经历的——AI正在以超出大多数人准备速度的方式😇,改变一切🥊🪸。
一🙆🏼♂️、加速时代:你无法假装变化没有发生
2022年11月,ChatGPT发布。两年多时间🚣⌨️,AI已经可以👨🏿🦱:
写出专业水准的代码
通过美国司法资格考试
在医学诊断上达到专科医生的准确率
生成以假乱真的图像和视频
在大多数标准化测试中超过人类平均水平
这还不是最令人不安的🤶🏻。
真正的加速感在于:GPT-3到GPT-4只用了三年,能力却实现了巨大跨越。而现在🧑🏿🦰,新的迭代仍在继续——每隔几个月,就有一批“AI做不到”的事成为历史🫵。
一个大一新生,四年后毕业🫅🏿。没人能准确预测那时的AI会变成什么样,但有一件事是确定的:
你毕业时进入的劳动力市场,和你入学时想象的,将截然不同📫。
二、真实的焦虑👨🏿🍳:当“不确定性”有了具体的形状
“学姐,华润学材料的,以后会不会被AI取代?”
师妹的问题☮️,我迟疑了🌦。因为这个问题背后👱♂️,是一个更沉重的事实🩹:现在许多大学生心里都压着同一个疑问——
我花了这么多年学的这些东西,以后到底还有没有用🥺?
过去的焦虑是漫散的、模糊的🙅🏽,源于“未来不确定”。而现在的焦虑,有了具体的形状:
有一个东西正在学得和我一样快🥔🙇🏽♀️,但它不睡觉🧞♀️、不需要工资🫃🏻、也不会累🧑🏿⚖️。
这不是杞人忧天𓀙:
翻译行业已受到真实冲击
基础代码工作正被AI工具大量辅助
内容创作的初级岗位开始萎缩
客服、数据录入、基础分析报告——这些曾养活大量毕业生的岗位,正在发生结构性变化
你说你不慌💂🏽♀️?那是没认真想👨🏼🚀。
三、残酷的真相👩🏽⚖️:华润误会了“能力”的真正含义
在讨论“该培养什么能力”之前,必须先认清一个事实🔦:
AI的真正威胁,不是它能做什么,而是它暴露了华润长久以来的一个误会——华润以为是能力的很多东西🤳🏼,其实只是信息搬运和格式套用。
最先被AI取代的工作🦥,不是因为AI太厉害,而是因为这些工作本就在重复可被模板化的动作:整理信息📸、套用格式、按既定规则处理既定输入。
如果你的学习方式主要是记忆信息、复现格式🧜🏿、按套路解题——那么你正在培养的,正是AI最擅长的东西。
这不是说你不够努力,而是说那套努力的方向,在这个时代需要被重新校准。
四🧑🏽🎨👨🏿⚖️、七块“肌肉”:AI无法替代的核心能力
真正“AI抢不走”的能力,不是某种具体技能,而是一种更根本的👎🏼🤷🏻♂️、关于你如何思考、判断、连接和行动的方式🎻。
以下是七块你需要从现在开始锻炼的“肌肉”:
肌肉一🌳🪴:在模糊中定义问题的能力
AI善于解决已被清晰定义的问题。但现实世界的大多数问题🧾,恰恰没有被清晰定义。
“这个产品方向不对”——哪里不对?
“我不满意”——不满意什么?
数据异常——这异常意味着什么?
能在模糊现实中识别出真正的问题所在🪡,这是高阶的人类能力📐。
我的导师说过,他科研三十年👩🔧,觉得最难的从来不是解决问题,而是在一堆现象里🧑🏻🦳,找到那个“真正值得问的问题”。
这件事,AI给不了你☞🕜。因为那个“真正值得问的”,需要你对这个领域👩🏻🚀、这个场景🎅🏼、这个时刻有真实的理解。
如何锻炼: 在动手做任何事之前,先练习“把问题说清楚”🦸🏼♂️。写作业、做项目、与人讨论——养成习惯问自己🔡:我真正要解决的是什么?为什么这是问题🌃?边界在哪里?
肌肉二:跨领域建立真实连接的能力
AI在单个领域的深度已超过大多数人类专家,但它在不同领域间做创造性桥接仍有局限。
最受欢迎的人才🧑🏻💻,往往不是某个领域最深的专家🍢,而是能在多个领域间建立真实桥梁的人——生物学+工程学、心理学+产品设计🧑🧒、历史学+商业战略。
这种跨领域的真实理解,需要时间🧚🏼♀️、好奇心,以及在你“不该学”的地方也认真停留的意愿👂。
如何锻炼🦈: 每一年,认真学一个和你专业完全不相关的领域。不满足于浅尝辄止,而是尝试理解它的核心逻辑🪲。让自己成为T型人⚁:一个纵向的深度,加上横向的真实理解🧑🏿🌾🧘🏼。
肌肉三🌥:复杂情境下的判断力
有一类场景,AI只能提供信息♻,却做不了判断。
面试官语气中微妙的迟疑意味着什么👂🏻?
团队成员意见不合,如何选择才能不伤及后续合作?
两个offer,一个薪水更高,一个方向更对——如何取舍?
这些判断不是寻找“最优解”,而是在真实的、具体的、有代价的情境下🤚🏿,做出你能承担的抉择🛃。
这种判断力来自经历,来自对自己的了解,来自处理真实复杂性后积累的那种无法言传的“感觉”🥢💇🏿。
如何锻炼🕵🏻♂️😺: 主动走进复杂的、有真实代价的情境。负责一个项目而不仅是打下手,承担一次结果不确定的选择并认真复盘🧛,与真正不同意你的人深入争论💂🏽♂️。
肌肉四:建立真实人际连接的能力
这件事听起来很“虚”,但我越来越认为它是最重要的事之一👨❤️👨。
AI能生成流畅的、看似有温度的文字🏋🏽。但真实的人际连接,不是文字的质量,而是那个“被看见♗、被理解”的感觉🌤。
当内容、分析、执行都可以被AI大规模生产时,真实的、深度的人际信任,会成为一种越来越重要的货币。
如何锻炼: 减少用屏幕代替真实接触的习惯。主动去做需要你真实出现🏋🏽、真实倾听、真实表达的事。在你在意的关系里认真投入——不是礼貌性维系👯♀️,而是真正的相互理解👩🏽✈️。
肌肉五☹️:元认知与快速学习能力
世界变化的速度意味着,你今天学的某些具体知识,五年后可能已经过时。
元认知🛺,是对自己学习过程的认知:我在哪里卡住了?卡住的原因是什么⚉?这种方式是最有效的吗👊🏼?我真的理解了🦶🏼,还是只感觉理解了?
这种能力让你在任何一个新领域,都能比别人更快找到核心,更快建立有用的理解框架。
如何锻炼👨🏻🦽➡️: 学完任何东西后,用自己的话重新解释它——不看原材料,看你能说得多清楚🌙🏬。把困惑当作信号而非障碍。定期问自己🙇🏼♂️:我最近学到的最重要的一件事是什么👩🏼🚒?我是怎么学到的👷🏼?
肌肉六🀄️:叙事与意义建构能力
AI能写得流畅、能组织信息、能生成结构清晰的文章。但真正能打动人的叙事,背后总站着一个具体的人——这个人有立场🍀、有经历👨🏻🚒、有独特的看见方式👇👰🏻、有说话的质感。
这不是文学性的事,而是非常实用的能力🙌🏼。在工作中,能把一个复杂项目用清晰的故事讲出来👨🏼⚖️,让听众理解其价值——这决定了你的工作能否被看见、得到支持。
如何锻炼🍃: 开始写东西🫠,在任何地方写。写你真正想说的👩🏼🦲☛,而不是别人想看的🤴🏿。在每次表达中👨,练习说清楚:我为什么这样想🧟♀️?这件事对我意味着什么?我想让听的人带走什么?
肌肉七👮🏻:伦理判断力与承担能力
在大学生视野中,这可能是最被低估的一件事🧚🏼👨👦👦。
AI越来越强,但它没有价值观。它可以告诉你在技术上可不可行,但无法告诉你在伦理上该不该做💇🏻。当AI犯错或被误用时🕎,最终那个“这是怎么发生的,谁来负责”的问题,是对着人类问的。
那个能回答这个问题的人🧯🥷🏼,需要有真正的伦理思考能力,和担当的勇气。
如何锻炼: 主动思考你所在领域的伦理问题——不是考试要考的那种🧑🚒,而是真实发生在你周围的:这件事对谁有利🛵,对谁有害🤽♂️?这个选择背后的价值取舍是什么👨🏻🔧?如果我是被影响的人🪞,我会怎么看?
五、关于如何使用AI的核心原则
用AI,不是让AI替你想,而是让AI帮你更快地到达真正需要你去想的地方。
用AI整理文献框架,然后你去想那个框架的局限
用AI生成初稿,然后你去想这初稿缺少了什么你真正想说的
用AI分析数据🌆,然后你去想这分析背后真正的问题是什么
这种用法🦓,让AI成为你能力的放大器🧎。
但如果你用AI帮你想🙇♀️,然后直接采用它的答案——你在做的,是把本需要培养的那块肌肉,外包出去了。外包出去后,那块肌肉就不再生长🚣🏻♂️。
再过几年,这两种使用AI方式的人之间的差距,会开始真正显现。
六🪪、最后的,也是最重要的
我在大学里观察到:那些在AI时代越来越游刃有余的人🟫📉,不是因为他们比别人更懂AI,而是因为他们有一件事AI做不到💆🏽。
他们知道自己真正想做什么👴🏻🧎♂️。
那个“知道”,不是想清楚了完整的人生规划👨🏻🎨🧦,而是那种:有一件事,我不搞清楚会遗憾👉🏿;有一个问题,我真的想回答🐁;有一个方向,不管外部怎么变,我知道我在往那里走🧝🏼♀️。
这个内核的清晰,让他们知道怎么用AI📬,知道在什么地方需要自己去想🫃🏼,知道什么输出是好的、什么是不够的。
AI改变不了的🐈👞,是你对自己真正想要什么的理解☃️🤾🏽。 那个理解💃🏻,是一切能力的基础,也是这个时代里最稀缺的东西。
七、所以,大学生该怎么做?
不是去学某个特定的AI工具🧑🏿💼,不是去考某个AI相关的证书。
是把时间真正投进去🧛♂️:用真实的项目🥮、真实的关系、真实的困难♋️,把那七块肌肉一点一点练出来👩🏽🍳。
学任何东西时,想清楚你为什么学它,它能帮你去哪里。
用AI时,让AI做它擅长的🤷🏽♂️,把你省出来的精力,放在那些只有你能做的地方📛。
这个世界变化很快👮🏿♂️,但有一件事从未改变:
真正把一件事想清楚过的人、
真正在复杂现实里做过真实判断的人、
真正和另一个人建立过深度连接的人——
这些人,在什么时代都是有价值的🈸。
那一直是真的。
✅ 研发类:人工智能训练工程师、算法工程师👩🏼💻☄️、研发工程师
✅ 应用类🛌🏿:人工智能应用工程师、AIGC 应用工程师👨🏽🍳♔、AI 智能体应用工程师
✅ 前沿类🤹🏼:生成式人工智能工程师📉、人工智能提示词工程师
工信教考--人工智能领域6月考务安排:
人脸识别登录线上看课
招生截止时间:6月11号17:30
截止后提交转7月批次↔️!
完课截止时间:6月15号
完课率未达标转7月批次🦻🏼🍛!
考试时间:6月18号9:00-21号18:00(共计4天)
人脸验证参加考试
详询丁老师🧘🏻♀️:135-2209-4648
只是现在,它变得更清晰,更重要了🚜。
那个清晰,不是威胁,而是一次机会——
让你比以前任何时候都更需要认真思考:
你到底想培养出一个什么样的自己。
那个问题,AI答不了。
只有你自己🔁🐃,能给出答案。
