从上海WAIC大会回来三天了，我一直在思考一个问题：
作为一个传统行业的70、80后，我们应该如何面对AI时代，我们还有什么资格给年轻人谈未来？
去年3月份开始，我跟着AI破局，自学AI工具并在公众号上分享心得时，我以为自己已经跟上了时代步伐。但在WAIC现场，我发现自己的认知还停留在普通人的’工具使用’层面，而真正的变革正在更深层次发生。
图灵奖得主、诺贝尔物理学奖得主杰弗里·辛顿Geoffrey Hinton出席WAIC，并作演讲，这也是辛顿首次以线下形式在中国公开亮相。
当75岁的AI教父杰弗里·辛顿说出’人类本质上可能就是一种大语言模型’时，全场瞬间安静。
作为一个在传统制造业做了二十年产品开发的人，我第一反应是质疑：人类的创造力、直觉、情感，怎么可能和算法相提并论？
01 多年经验累积与AI的快速赋能
但随着他的深入解读，我开始思考：我在产品开发中引以为傲的那些’经验判断’，是否真的如我想象的那样独特？
比如市场需求分析：
我基于过往项目经验、用户反馈数据、行业趋势报告来判断产品方向，这和AI基于大量数据进行模式识别，本质上有什么区别？
比如技术可行性评估：
我根据以往的技术积累、供应链资源、成本控制经验来做决策，这种’联想式判断’和AI的特征向量预测，真的完全不同吗？
这个思考让我有些不安，但也让我开始重新定义自己在AI时代的价值。
02 三个让我重新思考职业价值的观察
观察一：技能传承的速度差异
在WAIC的一个展台，我遇到几位刚毕业的年轻工程师。他们用AI工具在短短几天内就掌握了我花了几年时间才积累的产品开发流程知识。
一个残酷的现实是：知识传承的速度已经发生了根本性改变。
传统模式下，一个新人需要跟着师傅学几年才能独当一面。现在，AI可以瞬间将最佳实践传授给无数人。而我们这些’师傅’的价值，正在被快速稀释。
但我也发现了一个有趣现象：虽然他们能快速掌握方法，但在面对复杂的跨部门协调、供应商管理、风险控制等问题时，依然需要有经验的人来指导。
AI可以传授知识，但还无法传授’处世智慧’。
观察二：创新思维的重新定义
之前，我给大家提及过Lovart的设计创新能力：输入基本需求后，AI能在几分钟内生成几十种设计方案，每一种都有详细的实现路径。
说不震撼是假的。我想起自己过去主导的几个’创新项目’，其实很多想法都能在AI的输出中找到类似风格的。
这让我开始怀疑：所谓的’创新’，是否只是对已有元素的重新组合？
但深入思考后，我意识到创新的核心可能不在于’想出什么’，而在于’选择什么’和’坚持什么’。
AI可以提供无数种可能性，但哪一种最符合公司战略？哪一种最能解决用户痛点？哪一种最有商业价值？这些判断，依然需要人来做。
观察三：经验价值的重新定位
在一个关于AI辅助决策的论坛上，有专家提到：AI最大的优势是没有偏见，最大的劣势也是没有偏见。
这句话让我深思。在产品开发中，我们经常会遇到数据不足、信息不全的情况。这时候，凭借直觉和经验做判断，往往比等待完美数据更重要。
而这种’不完美信息下的决策能力’，正是我们多年经验积累的价值所在。
03 AI在确定性中寻找最优解，人类在不确定性中寻找可行解。
给年轻人的三个建议：
1. 不要只学工具，要学系统
我观察到很多年轻人热衷于学习各种AI工具的使用方法，这很好，但还不够。
更重要的是学会设计’人机协作系统’：什么时候用AI，什么时候靠人工？如何将AI的输出与人类的判断有机结合？如何在效率和质量之间找到平衡？
这需要对业务流程的深度理解，也需要对AI能力边界的准确认知。
2. 培养’价值判断力’比’技能熟练度’更重要
AI可以快速提升你的技能水平，但无法替代你的价值判断。
在我的工作中，技术可行性分析可能很快就能被AI完全接管，但市场时机判断、用户需求优先级排序、商业模式选择等，依然需要人来承担责任。
3. 建立跨领域的知识结构
AI在单一领域内可能很快就会超越人类，但在跨领域的知识整合方面，人类还有明显优势。
比如，最近我在给一个设计师团队培训，我一直提到，拥有产品经理思维的设计师，又懂用户心理，那么比只会画图的设计师可更有价值。
在AI时代，’通才’可能比’专才’更有优势。
WAIC让我意识到，我们这代人可能正处于一个特殊的历史节点：我们是最后一批完全靠人工积累经验的专业人士，也是第一批学会与AI协作的实践者。
这个身份让我们有了独特的价值：成为AI时代的’翻译官’和’引路人’。
我们理解传统业务的复杂性和人性化需求，也在学习AI工具的能力和局限性。我们不能再只关注AI工具的使用技巧，而是更多思考AI如何与传统业务深度融合。
无论技术如何发展，人的价值永远在于创造意义、承担责任、做出选择。而这些，正是我们作为’人’而不是’工具’的核心竞争力。
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