本文深入探討了AI帶來(lái)的焦慮根源，包括AI變革引發(fā)的不確定性以及信息爆炸導(dǎo)致的掌控感缺失。同時(shí)，文章提出了破解焦慮的方法：從底層認(rèn)知AI的價(jià)值，了解其影響邊界，并采取積極的應(yīng)對(duì)措施。

2022 年 11 月 30 日，OpenAI 發(fā)布的 ChatGPT 如同扔進(jìn)數(shù)字世界的一顆原子彈。這個(gè)能與人類流暢對(duì)話的 AI 系統(tǒng)，在全球引發(fā)了一場(chǎng)史無(wú)前例的科技軍備競(jìng)賽。

僅僅兩年時(shí)間，大模型生態(tài)已呈現(xiàn)出令人驚嘆的 “寒武紀(jì)大爆發(fā)”。

2025年初，隨著DeepSeek的出圈，讓更多普通人發(fā)現(xiàn)原來(lái)大模型已經(jīng)可以做到像人一樣“思考”。

接著，基于GJ競(jìng)爭(zhēng)的角度（瞎猜），DeepSeek迅速被鎖死到了“基建”的位置。

很快，無(wú)數(shù)公司，無(wú)論本身是否是同行，一股腦全都快速接入了DeepSeek。

車輪滾滾向前，各種應(yīng)用被“催熟”，也終于開始切實(shí)影響到了我們每一個(gè)普通人。

除了DeepSeek的破圈，杭州的機(jī)器人、AR眼鏡等方面也都有了質(zhì)的突破。

宏觀層面，基于國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)，我們民族自豪感油然而生。但對(duì)微觀個(gè)體，AI對(duì)我們自己的影響、對(duì)從事行業(yè)的影響、甚至對(duì)人類未來(lái)生存的影響，又不得不讓我們陷入焦慮的情緒。

作為普通人，日子還是要過(guò)的呀，我們還是要正視焦慮，知其原因，做好應(yīng)對(duì)。

本文從我個(gè)人的視角，做一些焦慮分析和應(yīng)對(duì)建議，希望可以對(duì)大家有所啟發(fā)。

一、焦慮的原因

焦慮的來(lái)源，我認(rèn)為主要來(lái)自于以下2個(gè)維度，相輔相成，綜合影響。

1、AI變革帶來(lái)不確定性

近幾年時(shí)間，宏觀經(jīng)濟(jì)不太好，有些行業(yè)發(fā)展見頂，就業(yè)環(huán)境極差，大家對(duì)未來(lái)本來(lái)就充滿了悲觀。

很多公司基于降本提效出發(fā)，不斷裁員優(yōu)化，也更沒有新增招人的需求。不少人處于失業(yè)的邊緣，至少也是生活的壓力變大。

AI時(shí)代的到來(lái)，大模型天然且強(qiáng)大的“提效”屬性，就進(jìn)一步加深了這個(gè)矛盾。

可想而知，從企業(yè)的立場(chǎng)出發(fā)，一定會(huì)擁抱AI，為了更好看的財(cái)務(wù)報(bào)表。

同樣一個(gè)崗位，原來(lái)需要10個(gè)人，未來(lái)可能就需要5個(gè)人（每個(gè)人都使用AI作為助手輔助），在某些行業(yè)可能更慘。

回到個(gè)體角度，我們會(huì)不會(huì)成為被AI取代的那些人，這個(gè)也許是大家最惶恐的。

2、AI信息爆炸，自己沒有掌控感

隨著AI的不斷發(fā)展，從芯片到大模型，再到應(yīng)用，每天都有無(wú)數(shù)的產(chǎn)品更新出來(lái)。

這些信息，疊加上自媒體的加工傳播，就形成了近似于無(wú)窮多的信息海洋。

想要擁抱AI，發(fā)現(xiàn)知識(shí)點(diǎn)太多了，不知從何入手；再加上技術(shù)的更新迭代太快，有時(shí)候?qū)W著學(xué)著發(fā)現(xiàn)知識(shí)已經(jīng)老化了。

人都想要有掌控感，尤其對(duì)于AI這一可能對(duì)未來(lái)影響極大的東西，誰(shuí)都不想因此錯(cuò)過(guò)未來(lái)的紅利。

但是，面向繁雜的知識(shí)和信息，大部分人真的是無(wú)法做到有效掌控，這種矛盾也會(huì)給人帶來(lái)巨大的焦慮。

二、如何破解焦慮

1、認(rèn)知AI的價(jià)值（增量?jī)r(jià)值）

認(rèn)知AI的價(jià)值，我們需要從最底層的原理和能力開始，不然就非常容易被一些眼花繚亂的內(nèi)容所干擾。

——本段不必要看懂——
當(dāng)前主流大模型的最內(nèi)核，其實(shí)就是“文本預(yù)測(cè)生成”。
核心原理：將海量數(shù)據(jù)集向量化，然后再通過(guò)概率大小來(lái)迭進(jìn)式生成文字。這個(gè)過(guò)程，一般稱之為預(yù)訓(xùn)練，如果需要適配特定領(lǐng)域或任務(wù)，還需要進(jìn)行進(jìn)一步的微調(diào)。
最終效果：你輸入一段文字，大模型給你返回一段文字，輸入的內(nèi)容就是常說(shuō)的prompt。
隨著大模型的迭代（獎(jiǎng)勵(lì)推理過(guò)程），進(jìn)而演化出了更高級(jí)的輸入理解能力和輸出表現(xiàn)能力。

大模型內(nèi)在的邏輯，我們大部分人不需要搞明白，其實(shí)也沒有很多人能真正搞明白。

把大模型類比發(fā)動(dòng)機(jī)，你不需要知道發(fā)動(dòng)機(jī)的內(nèi)部構(gòu)造，只需要知道發(fā)動(dòng)機(jī)可以做什么就行。

這里，大模型本身衍生了2類能力（生成能力、推理能力[依托生成能力]），核心分為4個(gè)場(chǎng)景：

① “對(duì)話”場(chǎng)景

對(duì)話是大模型最基礎(chǔ)也最重要的一種能力，也是從ChatGPT開始，大家才實(shí)現(xiàn)普通意義上的“用自然語(yǔ)言和機(jī)器交互”的能力。

它既能“聽懂”你輸入的文字，也能輸出你能理解且符合你預(yù)期的文字。

各類chat類應(yīng)用（背后有各自大模型），如ChatGPT、豆包、DeepSeek，都能滿足你的對(duì)話需求。

“對(duì)話”這個(gè)能力，直接將人機(jī)交互的效率提升了N多倍。想想之前的siri、小度、小愛，沒有大模型時(shí)候，非常地不“智能”。

當(dāng)然“對(duì)話”場(chǎng)景更多伴隨著“求知”的場(chǎng)景出現(xiàn)。

② “求知”場(chǎng)景

對(duì)話場(chǎng)景下，一般都不會(huì)閑聊，基本上都會(huì)帶著“求知”的目的，你要解惑特定的內(nèi)容。

在沒有大模型的時(shí)候，求知基本分為2種方式：一種是搜索（如 百度、小紅書）看別人過(guò)去輸出的內(nèi)容，另一種是通過(guò)問(wèn)答交流（如 知乎問(wèn)答、各類im）的方式得到答案。

搜索帶有信息時(shí)效性和個(gè)案的局限性，但是成本較低；問(wèn)答咨詢具備及時(shí)、全面的優(yōu)勢(shì)，但是成本（供給資源、時(shí)間并發(fā)）卻很高。

當(dāng)大模型出現(xiàn)后，我們發(fā)現(xiàn)它完美解決了以上2個(gè)問(wèn)題。

你會(huì)發(fā)現(xiàn)AI可以化身一個(gè)個(gè)領(lǐng)域的專家（數(shù)學(xué)、物理、醫(yī)學(xué)、計(jì)算機(jī)……），你隨時(shí)隨地都可以和TA產(chǎn)生交流，TA的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)又是全體人類的結(jié)晶，超過(guò)了大部分的優(yōu)秀個(gè)體。

人類從來(lái)沒有像今天一樣，在獲取知識(shí)方面如此簡(jiǎn)單，你唯一需要做的就是提出你的問(wèn)題。

③ “生成”場(chǎng)景

與AI對(duì)話是最基本的“文生文”的應(yīng)用場(chǎng)景。

大模型既然能在文字方面做到海量數(shù)據(jù)形成生成性，那圖片、視頻也不會(huì)有問(wèn)題。

一樣的原理，近似的方式，大模型逐漸具備了多模態(tài)的能力。

于是乎，文字、聲音、圖片、視頻相互之間都可以進(jìn)行相互生成。

當(dāng)然，再結(jié)合一些特定應(yīng)用，也不會(huì)是問(wèn)題。例如 幫你做個(gè)PPT，生成一些音樂(lè)創(chuàng)造，幫你擴(kuò)展下圖片或視頻……

市面上類似的應(yīng)用，不勝枚舉。

④ “任務(wù)”場(chǎng)景

如果說(shuō)以上3個(gè)場(chǎng)景，還都是大模型基于海量數(shù)據(jù)的特征學(xué)習(xí)產(chǎn)生的跟隨模仿能力。

那直到大模型“推理”效果初顯，尤其伴隨著DeepSeek的出圈，更多人看到了TA面對(duì)一個(gè)問(wèn)題背后的邏輯性。

這一刻，大家意識(shí)到AI真的像一個(gè)會(huì)思考的人類。

你的復(fù)雜指令，TA也能理解并分步拆解，于是“任務(wù)”場(chǎng)景便出現(xiàn)了。

Agent屬于現(xiàn)在比較火的應(yīng)用形態(tài)。最近一個(gè)AR眼鏡廠商出了一個(gè)宣傳視頻：帶著AR眼鏡，朝向?qū)γ嬉患铱Х鹊?，你只需要語(yǔ)音說(shuō)：“我要點(diǎn)杯9.9的咖啡”，然后你就可以到店自提了。

也許未來(lái)“智能硬件”+“任務(wù)”場(chǎng)景，能很大程度上改變我們的生活和工作方式。

2、AI的影響邊界（沖擊&機(jī)會(huì)）

以上介紹了大模型的很多新能力，我想大家對(duì)這一新技術(shù)有了大概的了解。

接下來(lái)，我們就看看AI會(huì)影響什么東西，哪些是沖擊，哪些是機(jī)會(huì)？

1）對(duì)大部分行業(yè)沒太大沖擊，但對(duì)人有沖擊的

這里以我所在的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)為例，做一些推論。大家其他行業(yè)也可以按邏輯自行代入評(píng)估影響。

——以下內(nèi)容，純屬個(gè)人觀點(diǎn)預(yù)測(cè)，僅供參考——

① 生產(chǎn)履約類：以實(shí)物和服務(wù)為核心的事情，基本沒有太多影響（不考慮機(jī)器人的影響）；

② 業(yè)務(wù)類：業(yè)務(wù)是用戶和商業(yè)的核心紐帶，沖擊很小，一些點(diǎn)上可以提升效率，也可以在C端做一些產(chǎn)品結(jié)合；

③ 客服類：對(duì)客服來(lái)講，除情緒價(jià)值之外，更多是咨詢和解決問(wèn)題，長(zhǎng)期來(lái)看能被AI代替較多，沖擊不??；

④ 技術(shù)類：對(duì)設(shè)計(jì)、技術(shù)來(lái)講，尤其是編碼童鞋，借助生成和任務(wù)場(chǎng)景的能力，長(zhǎng)線肯定是沖擊最大的；部分的產(chǎn)品工作，也可能會(huì)受到一定沖擊；

⑤ 后臺(tái)類：對(duì)內(nèi)部咨詢答疑、基礎(chǔ)重復(fù)性工作屬性的崗位，沖擊應(yīng)該也是比較大的；

大家會(huì)發(fā)現(xiàn)，AI更多是工具的作用，核心還是提效。有些是基于應(yīng)用層的提效，有些是深層次的提效。

這些提效的部分，人被AI取代的可能性會(huì)較大，其他的非相關(guān)領(lǐng)域本質(zhì)上并不會(huì)受AI很大的影響。

2）對(duì)部分行業(yè)可能存在較大沖擊（當(dāng)然也可能是機(jī)會(huì)）

① 以知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)輸出（非實(shí)體操作技能）的工種。因?yàn)榇竽Ｐ偷摹扒笾睉?yīng)答能力，長(zhǎng)期來(lái)看會(huì)強(qiáng)過(guò)大部分的人體。例如 律師、醫(yī)生等垂直經(jīng)驗(yàn)專家。

② 各類垂直細(xì)分的工具類產(chǎn)品。大模型的基礎(chǔ)能力會(huì)逐漸內(nèi)化絕大部分的工具能力，再結(jié)合“對(duì)話”和“任務(wù)”能力，大家可能不需要再逐個(gè)訪問(wèn)它們。例如 天氣預(yù)報(bào)、翻譯軟件等。

③ 部分的平臺(tái)，也可能存在較大的沖擊風(fēng)險(xiǎn)。因?yàn)椤叭蝿?wù)”場(chǎng)景下，用戶的行為路徑可能會(huì)產(chǎn)生重大變化，進(jìn)而就會(huì)影響到一些流量的分配機(jī)制。例如一些電商、本地生活、搜索等。

這里，還拿上文那個(gè)點(diǎn)咖啡的例子來(lái)講。

“你帶著AR眼鏡，你只需要語(yǔ)音說(shuō)：“我要點(diǎn)杯9.9的咖啡”，然后你就可以到店自提/坐等外賣了。”

我們分析下用戶行為路徑的變化以及可能的流量路徑：

你覺得未來(lái)，一切成熟了，用戶還有必要直接訪問(wèn)美團(tuán)app去點(diǎn)餐嗎？

當(dāng)然，你可以把上圖中的美團(tuán)平臺(tái)換成百度搜索，可能更有體感。

3）大模型帶來(lái)的增量機(jī)會(huì)

這波兒大模型生態(tài)上下游，一定會(huì)誕生很多超牛的公司，像今天大火了的DeepSeek。

現(xiàn)在很多軟件層的創(chuàng)業(yè)，基本集中在大模型和應(yīng)用2個(gè)層面。

① 模型層

隨著DeepSeek的開源和出圈，各家基本上都已經(jīng)接入，現(xiàn)在DeepSeek基本處于“最底層”的模型。

一些大廠會(huì)保留自己的模型，進(jìn)而將能力逐漸都拉齊到終極水平。

當(dāng)后續(xù)模型能力差不多時(shí)候，可能就會(huì)變?yōu)榫韮r(jià)格的競(jìng)爭(zhēng)階段。

模型層的開發(fā)，就業(yè)崗位少，對(duì)人的能力要求高，不太適合普通人的選擇。

② Chat類應(yīng)用

現(xiàn)在市面上常見的chat類應(yīng)用有很多，如DeepSeek、豆包、kimi、元寶等等。

但是隨著行業(yè)的發(fā)展，最終能存活下來(lái)的，也一定不會(huì)這么多。

作為工具，大模型底層能力趨同，交互體驗(yàn)很容易拉齊，最終可能就會(huì)變?yōu)榱髁康牟┺摹?/p>

有沒有可能不需要一個(gè)單獨(dú)的chat應(yīng)用？微信如果把各種功能集成得很好，是不是本身就是AI的超級(jí)應(yīng)用。

總之，chat應(yīng)用的創(chuàng)業(yè)，在未來(lái)也會(huì)面臨很大的不確定性。

③ 創(chuàng)新應(yīng)用（重度依賴大模型能力）

重度依賴大模型能力進(jìn)行的創(chuàng)新應(yīng)用，以各種“生成”能力為代表的工具。

可能會(huì)跑出來(lái)一些比較好的個(gè)體，但是最終我覺得大概率會(huì)被整合到超級(jí)AI應(yīng)用，也許被收編。

原因如下：大模型能力越來(lái)越強(qiáng)，且是開放的；用戶不可能裝一大堆的各種工具應(yīng)用；應(yīng)用層的產(chǎn)品很容易被“模仿”。

這部分創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)，面試的風(fēng)險(xiǎn)也是巨大的，但肯定會(huì)有很多的嘗試。畢竟大部分公司搞不了大模型，只能在應(yīng)用層發(fā)力。

④ 傳統(tǒng)應(yīng)用

傳統(tǒng)應(yīng)用就是指大模型沒有出來(lái)之前，市面上存量的一切商業(yè)應(yīng)用。

自研的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，以及各類商業(yè)saas系統(tǒng)，這些應(yīng)用本身解決的都是特定領(lǐng)域的專業(yè)問(wèn)題。

AI時(shí)代的到來(lái)，可以預(yù)見這些應(yīng)用都會(huì)直接或間接地接入大模型。

大部分系統(tǒng)，都可以借助大模型的能力重塑一遍，進(jìn)而提升效率。

當(dāng)然，也有一些系統(tǒng)，會(huì)在大模型的暴力運(yùn)算加持下，取得一些質(zhì)的飛躍，例如醫(yī)療、科學(xué)研究等。

傳統(tǒng)應(yīng)用本來(lái)就是歷史存量的市場(chǎng)，你我大家都在其中，我們都可以抓住這個(gè)機(jī)會(huì)。

3、個(gè)體如何應(yīng)對(duì)AI的影響

以上，我們講了AI的能力，以及AI可能的影響范圍。

顯而易見，AI在接下來(lái)的工作和生活中，一定會(huì)和大家密切相關(guān)。

作為個(gè)體，面向AI，我們?nèi)绾螒?yīng)對(duì)呢？我認(rèn)為可以從以下3個(gè)方面做準(zhǔn)備：

① 積極擁抱，熟練掌握

上邊簡(jiǎn)單講了AI的底層能力和影響邊界，大家應(yīng)該知曉AI擅長(zhǎng)做什么。

作為一項(xiàng)新質(zhì)生產(chǎn)力，我們肯定是要積極擁抱TA，并熟練掌握的。

但具體到日常使用，我們還有很多的路要走。面向眼花繚亂的各類信息，我們得想想哪些真的是自己需要的？自己和AI的交集到底有哪些？

我自己分析下來(lái)，普通人（除了創(chuàng)業(yè)者）主要的需求點(diǎn)主要有3類：

• 感興趣/從業(yè)者，了解大模型底層原理（現(xiàn)在自媒體很發(fā)達(dá)，大家有心的話，很容易就能了解；不要為了一些亂七八糟的東西付費(fèi)，防止被割韭菜）
• 掌握AI相關(guān)應(yīng)用工具（習(xí)慣使用DeepSeek、豆包app，并結(jié)合到日常工作和生活中進(jìn)行提效，鍛煉自己提問(wèn)題的能力）
• 從業(yè)者，把AI功能融入到自己工作中，了解大模型的一些上下游（思考自己工作中的各個(gè)環(huán)節(jié)，結(jié)合AI的能力特性進(jìn)行改造）

② 面向影響，錯(cuò)位競(jìng)爭(zhēng)

大家最擔(dān)心，是AI搶了自己的飯碗，但其實(shí)本質(zhì)上是別人搶了你的飯碗，AI只是加劇了你們的競(jìng)爭(zhēng)進(jìn)程。

兩個(gè)人同時(shí)被老虎追，你不需要跑得過(guò)老虎，你只需要比另一個(gè)人跑得快就行。

面對(duì)AI的影響，我們需要做的也是如此，錯(cuò)位競(jìng)爭(zhēng)，比別人優(yōu)勢(shì)多一些即可。

同樣崗位的人，會(huì)AI的就比不會(huì)的人競(jìng)爭(zhēng)力強(qiáng)；

都用AI的情況下，你要提升你的綜合素養(yǎng)，例如技術(shù)懂產(chǎn)品，產(chǎn)品懂業(yè)務(wù)，越靠近商業(yè)和用戶就越安全；

提前看看哪些是AI無(wú)法取代的技能，可以提前學(xué)習(xí)和儲(chǔ)備，作為以后的planB；

如果是一些學(xué)生，未來(lái)選擇職業(yè)發(fā)展道路，就提前規(guī)避AI滲透率高的賽道，例如學(xué)學(xué)藝術(shù)類；

③ 平和心態(tài)，長(zhǎng)期思維

AI是對(duì)一個(gè)時(shí)代的影響，我們沒必要產(chǎn)生巨大的焦慮和絕望。

凡事都有兩面性，AI可能給我們帶來(lái)就業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，但我們也應(yīng)該想想AI正向的作用，例如 知識(shí)的平權(quán)、交通不擁擠、醫(yī)療未來(lái)突破會(huì)加快、機(jī)器人干活人類享受生活 等等。

未來(lái)有太多的不確定性，我們只能把握確定性的事情，個(gè)人的身體和心態(tài)是最重要的。

讓我們保持長(zhǎng)期思維，投資自己，積極面對(duì)未來(lái)的各種可能性。

當(dāng)時(shí)，長(zhǎng)期思維還可以投資股票基金（如果你對(duì)AI看好的話），畢竟能否從事AI這一行靠機(jī)緣，但如何投錢還可以靠自己的眼光。