原创：于盈 秦朔朋友圈

这次去硅谷，我几乎是“密锣紧鼓”地连轴转：短短几天内见了三十多位朋友——涵盖教授、投资人、创业者及企业高管——与其中不少朋友就同一话题展开深度交流：世界正在发生结构性变化，而人工智能正把这种变化极速加快。

我今年去了美国东西两岸，东岸受美国政府政策变化与不确定性影响大，普遍情绪更“灰”。而硅谷离政治中心更远，同时又站在AI爆发的潮头，空气里弥漫着另一种气息：兴奋、野心与希望交织，甚至让人生出“历史正在眼前铺展”的强烈共鸣。

可越是欣欣向荣，越让我感到一丝强烈的分裂：同样在美国，同样在AI时代，圈内圈外、快适应者与慢适应者，正在被拉出一道新的分水岭。

硅谷的繁荣背后，是一场“人才与机会”的极化

在硅谷的对话里，“极化”几乎是一个反复出现的词：最顶尖的人才被疯狂争抢，普通人的入口却在变窄。

有人提到，市场正在分裂成两个极端：

一方面，顶尖AI人才陷入激烈竞价战，争夺热度堪称夸张。这次有朋友提到，一位清华博士毕业、在OpenAI任职三年的从业者，就被另一家科技巨头开出1000万美元（不含股权）的高薪挖角。AI创业公司的估值更令人惊叹，不少刚起步的项目，天使轮估值就达数千万甚至上亿美元。

而另一方面，我却看到，大量入门岗位（包括传统编程、分析、市场等）正在被更强的AI工具替代。哪怕是最顶尖大学的毕业生，也有人陷入求职困难，最明显的是前几年计算机是最热门和高薪的职业，这两年却连顶尖名校的计算机专业毕业生都开始出现求职困难；

留学生更难，有些非技术背景的同学不得不通过读两三个硕士学位来“延迟进入市场”，因为他们所能拿到的那些entry-level机会正在快速消失——不是因为他们不优秀，而是因为“入口变少了”。

不时会听见人说，在每个行业只要能做到最优秀就不会被AI所替代。但问题是，要做到最优秀，每个人都需要有入门的机会，需要有逐步积累经验的过程，这些，又由谁来提供？

我们看到，甚至连大公司也出现了显著裁员潮，工程师们的高效产出，反而在AI训练过程中逐渐替代了自身的工作岗位。微软2025年5月和7月两轮公开披露，合计裁员约15000人；亚马逊2025年10月称将削减约14000个公司岗位；据报道，英特尔在2025年7月把96400的员工规模削减约15%，并计划到年底把人数降到75000左右。

显然，大公司的资金与战略资源持续向AI基础设施及AI产品倾斜，组织架构也在向扁平化、去冗余转型——这一过程中，最先受到冲击的往往是大量中后台岗位与入门级岗位。

这不是单纯的周期波动，更像是一种结构性迁移：社会的起跑线正在被重新画一次。

我们原以为AI会替我们做无聊危险重复的活，但它正在触碰我们最喜欢的工作

在很多讨论中，大家都认可一个理想状态：“人+AI”会比“人”或“AI”单打独斗更强，而AI最理想的用途，是通过自动化替代那些人类不喜欢做的工作。

可现实的发展，却正在给我们一个反直觉的提醒：AI不仅在替代重复性强的工作，它也在迅速进入“创造性工作”的腹地。

写诗、作画、创意设计、视频制作、文案撰写，甚至记者采访的提问构思与稿件编辑整理……越来越多过去被认为“最具人文温度、最依赖灵感与审美”的创造性工作，正被AI以极低的边际成本完成。

与此同时，一些地区的就业反而呈现出一种讽刺的对比：传统产业更“稳”，农业州失业率低，而科技浓度高的地方却波动更大。

这让我开始反问：如果AI取代了我们不愿从事的工作，我们或许会心怀感激；但倘若连我们热爱的工作也被AI替代，人类的价值将何处安放？发展科技的终极目的，又到底是什么？

更重要的是，这并不只是职业替代的问题，而是意义感的问题：当人类的价值感越来越依赖于创造、表达、被需要，如果这些也被机器规模化吞噬，我们需要重新设计社会的激励、教育与保障体系——否则效率提高，幸福感未必提高。

我记得之前采访麻省理工学院著名人工智能科学家马克斯·泰格马克（Max Tegmark）时，他一针见血地问：“为什么我们要创造一个我们总是要和机器竞争的社会呢？”

泰格马克说，“我们正处于岔路口，10万年以来，这是人类抵达的最重要的分叉点”，他对人类的未来前景感到前所未有的紧迫感与焦虑，认为当前是人类文明史上的决定性时刻，人类与人工智能之间的力量抗衡开始发生变化，虽然通用人工智能可以帮助解决许多棘手问题，但也可能引发灾难性后果，值得全社会思考和行动起来。

AI确实是“赋能器”，但它会在中短期放大不平等

我对技术本身并不悲观。相反，我始终认为AI是一种真正意义上的“赋能技术”，也是人类有史以来发明的最强大工具之一。问题在于：赋能并不会自动等于普惠。

我记得之前采访13D研究公司的创始人、投资战略家基里尔·索科洛夫（Kiril Sokoloff）时，他的提醒很扎心——他认为“数字鸿沟”比传统意义的贫富差距更可怕；财富差距叠加快速技术变革，会让社会难以承受这种速度，带来崩溃与动荡，因此发展需要适当放慢脚步，人类需要时间空间去应对。

我越来越认同：未来世界新的分水岭，可能是“慢适应者 vs. 快适应者”；不是“人被机器超越”，而是“不会利用好AI的人，被会利用好AI的人超越”。

从全球化到AI：当“trickle down”不再发生，社会情绪会走向哪里？

英国文学家查尔斯·狄更斯曾这样描述工业革命发生后的世界：“这是最好的时代，也是最坏的时代。”今天，我们也生活在一个矛盾和巨变的世界之中。我们已经经历过一次类似的剧本：全球化与技术进步在总体上提升了效率与财富，但同时也带来了贫富差距的扩大和全球经济的失衡。

更高的效率往往难以兼顾更大的公平；更开放的市场虽改变了人们的就业模式，全球化却并未惠及多数人，于是愤怒、不满与社会撕裂的情绪逐渐积累。对这些不平等和全球化的强烈抗议，在一些地区已经导致狭隘民族主义和民粹主义的抬头。

这是我在2018年年终总结时写的，当时更多是用它来形容全球化与科技叠加下的矛盾；而今天，这句话在AI时代被重新点亮——同样的技术跃迁，一边是闪耀的机会，一边是坍塌的阶梯。

如果贫富差距与机会差距继续扩大，会发生什么？也许需要推出类似最低收入保障等补救措施，免费的再就业培训？政府必须介入，否则社会的“神经系统”承受不了目前这种发展速度。

让政府为“人”服务，而不是为“机器”服务

我不相信答案是“拒绝AI”。我更相信答案是：各界要联合起来，讨论并设计新的制度与新型公共能力——让科技帮助社会变得更美好，让更多人能参与其中并受益。

在与泰格马克的对话里有一句话让我印象深刻：“归根结底，政府本应是为人民服务、为人民谋福祉的，而不是为了机器的福祉。”

这意味着至少三件事要同步推进：

一、教育的重构。世界变化日新月异，“在象牙塔中深耕多年，毕业后从事同一份工作直至退休”的传统范式已不再成立。AI时代教育的核心，不是教孩子背更多知识，而是教他们提出好问题、定义好问题。AI要变成孩子的“放大器”，但底层能力必须是：核实事实、辨别偏见、清晰表达且为结论负责。教育更要回到“人”的部分：好奇心、适应力、同理心与价值观。孩子要学的不只是技能，而是“什么值得做、为什么做、做了对谁有意义”。未来的竞争，不在于人与机器比拼速度，而在于人能否在技术洪流中坚守方向、协同他人，产出可落地于真实世界、对他人与社会有价值的成果。

二、机会的再分配。这并非追求结果上的平均主义，而是让更多人获得“上车资格”——完善的基本保障、普惠的AI技能培训、清晰的职业转型通道，同时保障弱势群体的基本尊严。我记得胡适和龙应台都说过类似的话，衡量一个社会的文明程度，要看这个社会如何对待弱势与少数群体。当机器越来越强，政府必须介入并照顾好普通人。

三、科技治理与边界。技术不仅是为了让某些公司赚更多的钱，而是为了服务于社会福祉。但当科技公司强到可以影响法律与制度时，未来可能出现“公司控制政府”的风险。如果设定大科技企业的边界，如何思考技术治理问题，需要被提上重要议题。

在巨变中“抱紧柱子”，引导AI为社会服务

当世界被技术裹挟着狂奔，宛如暴风雨来临的前夜，人类更需要一套稳定的价值坐标——既包括精神层面的信仰，也包括家庭、朋友与社区所构建的人与人之间的真实情感连接。因为再强的AI，也替代不了“被看见、被理解、被关心”的需求，替代不了人存在的意义感。

今年在世界经济论坛全球未来领导力理事会上，通过对全球部分领导者的调研我们发现，大家普遍认为，全球领导力中最缺乏的，竟然是道德指南针与价值观，以及清晰的愿景。

这次有个很擅长用AI创作艺术的朋友提出一个有意思的电影导演类比，她说摄影师代表传统创作者——对单一工具（相机）拥有深厚、精湛的技术掌控力，而电影导演代表现代的AI创作者——具备一定技术理解，更重要的是能够统筹与编排多个复杂系统：摄影、美术、声音、后期、现场调度、资源与团队协作，把一切整合成一个一致的作品与叙事，最终的成败取决于愿景的强度，而不仅仅是技术能力。

如果我把AI时代的领导者也看作电影导演，那么其职责并非仅追逐各类新技术的领先，而是要明确愿景、设定边界、统筹协作，并对最终结果负责。

最重要的是要把发展AI的目标思考清楚，先定社会愿景，再谈技术路线，要用AI解决什么公共问题，衡量指标是什么，同时要把人放在系统中心去考量一切问题。总之，AI时代的领导者就仿如跨界的总导演，把各方力量联合起来讨论和协同解决问题，引领我们走向我们想要看见的未来。

其实AI越强，越需要领导者用更清晰的价值观与愿景来导演它——让技术成为社会进步的工具，而不是社会撕裂的加速器。这趟硅谷之行给我的最大感受，不是AI多强，而是技术越强，人越需要回到人本身。

我依然相信人类有智慧解决这些问题——就像每一次工业革命，最终都会在阵痛中走向新的平衡。但前提是：我们愿意直面问题、跨界合作、提前设计应对，而不是等到裂痕扩大才被动修补。

愿我们都成为“快适应者”，但更愿我们成为“有温度的快适应者”：把AI当成杠杆，也把社会当成共同体。

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