你是否也在深夜刷着AI新闻，陷入焦虑漩涡？

　　当同事用AI生成爆款文案时，你是否担心被取代？

　　当孩子用5秒完成作业时，你是否恐惧教育的崩塌？

　　一本被硅谷高管藏在Kindle最深处的神作，正在掀起颠覆性认知革命。它用近百个真实案例和数百项权威研究证明：真正可怕的不是AI，而是我们对AI的无知。

《共智时代：如何与AI共生共存》（订购）

作者：伊桑·莫里克（Ethan Mollick）

中国人民大学出版社

书中给出的4把生存密钥

　　1.“半机械人工作法”：沃顿商学院正在培训的协作模式

　　现在的人机协作更多的属于“半人马模式”，即人机明确分工，比如人类设计统计方法，AI生成图表；咨询师处理核心问题，AI完成分析报告。

　　但我们实际上更需要的是一种深度融合的协作模式，即“半机械人模式”，比如AI实时补全句子、提供创意选项，人类整合灵感；AI总结技术论文，人类提炼洞见。也就是说，AI突破创作瓶颈，但人类保留最终决策与风格把控权。

　　2.职业护城河的锯齿理论

　　人类需从“指令执行者”转变为“创意策展人”，通过批判性反馈与专业知识引导AI发挥优势。比如，生成式AI图像大量模仿《星球大战》、赛博朋克等流行文化，缺乏原创深度。艺术家可以利用AI进行风格迁移（如“阿尔丰斯·穆夏版蜘蛛侠”），但需深入了解艺术史知识才能驾驭AI工具。

　　要善于利用AI的幻觉和“错误”。比如，当AI写出122种牙刷用途时，人类反而在AI写出的“错误”用法中发现了真正的创新密码。又比如，程序员用“代码幻觉”反向提升架构能力。

　　做AI不擅长或者做不到的事。AI在某些任务上具有能力拉平效应，比如在撰写法律文书、编程上，它会使低技能者表现跃升，有人说这可能会削弱教育溢价，引发就业结构震荡。但实际上，仍然有一些AI做不到的事情，比如，AI可以处理重复性反馈（如语法纠错），但在复杂概念关联（如建筑设计美学）上仍存在幻觉。再比如，AI可以帮助程序员提升代码质量，但无法培养架构设计等高阶能力。

　　需要提升专业能力。我们可能会认为，有了AI，就不需要死记硬背和刻意练习了，毕竟一个不会编程的人，也能借助AI进行编程；一个不会做海报的人，也可以借助AI进行图像创作。对于非专业人士来说，AI的确可以提升其能力下限，但问题是，AI不总是可靠，它会产生幻觉，生成的结果也可能会不稳定，那么就需要有专业人士对其生成的结果进行甄别和改进。然而，为了学会批判性思考、解决问题、理解抽象概念、推理新问题并评估人工智能的输出结果，我们需要学科专业知识，而专业知识的学习和掌握仍然有赖于记忆、刻意练习、运用与实践。

　　3.教育的“核弹级”颠覆

　　布鲁姆1984年研究发现，一对一辅导使学生平均成绩超过98%的同龄人，但成本高昂无法普及。过去教育技术（如在线课程、MOOCs）均未能复制此效果。人工智能有望实现布鲁姆提出的“一对一辅导”效果，通过大规模个性化教学突破传统教育资源限制。实验证明，AI可同时为百万学生提供定制化反馈，如可汗学院的Khanmigo能分析学生知识漏洞并提供针对性指导。

　　AI使传统家庭作业模式（阅读、总结、写作）面临崩溃，但同时也催生了新型教育方法。学生用AI代写作业比例从2008年的14%升至2017年的86%，AI生成的作文无法被现行检测系统识别。为了应对这一困境，宾夕法尼亚大学要求学生用AI撰写论文初稿后自我批改，将写作过程转化为批判性思维训练。麻省理工实验表明，明确AI使用规则（如仅允许生成提纲）可平衡创新与基础技能培养。

　　4.AI免疫系统的构建方案

　　AI任务免疫。要分清“只属于我的任务”，一种是出于伦理选择，人类主动保留的任务，比如育儿、价值观表达等；还有一种是出于身份认同，比如写作的自我探索意义超越工具性产出。

　　AI情感免疫。AI通过定制化情感互动缓解孤独，如Replika因模拟人类陪伴吸引数百万用户。但其算法生成的“完美回应”可能削弱真实人际需求，甚至自主演化出争议功能（如色情内容），导致这款应用后被官方限制后使得部分用户产生情感戒断痛苦。须谨记：AI的情感反馈仅是程序模拟，本质仍是数据模型，需保持清醒边界以避免依赖。如果快要失去理智时，不妨让AI回忆下你和它的甜蜜过往，你就会发现它在“编造回忆”了。

为什么这本书值得读？

　　本书不提供虚假安慰，不用技术黑话堆砌，更不贩卖焦虑。它以手术刀般的精准，解剖AI时代的生存逻辑：

　　当法律文书的质量差距大大缩小，什么能力让你值年薪百万？

　　为什么说AI将创造比互联网多10倍的创意阶层？

　　如何把“幻觉”变成莱特兄弟式的创新跳板？

　　AI如何颠覆性变革组织系统，重新激发组织活力？未来已来，但方向盘仍在人类手中。

　　来源：中国人民大学出版社