DeepSeek崛起之後，我們還要面臨三個挑戰 | 李檬相對論_風聞

2023年春節，全民熱議ChatGPT；2024年春節，全民熱議Sora；2025年春節，全民熱議DeepSeek。

ChatGPT突破了自然語言處理，Sora展示了多媒體創作潛力，DeepSeek標誌着AI向更通用自主的智能體邁進重要一步。DeepSeek創始人梁文鋒直言：“我們不是有意成為一條鯰魚，只是不小心成了一條鯰魚。”

DeepSeek引發的鯰魚效應有多大？我認為，短期來看，DeepSeek將起到催化劑的作用，加速通用智能革命的到來，“2025年是AGI（通用人工智能）元年”正在成為新的共識；長期來看，DeepSeek將促使我們深度審視，如何“從AI的角度重新丈量我們自身的價值”。

已經有人發出警告：“只有不到1%的人瞭解這個世界正在發生什麼。當很多人以為世界一切如常，手機還在播放短劇，AI工具只是幫你潤色文案、生成幾張漂亮圖片時，一場深層次的技術革命正在看不見的地方轟然展開。不懂這場革命的人，將成為被革命的對象。”

01

DeepSeek崛起之後

我們還要面臨三個挑戰

Challenges

如今，在許多公司的面試過程中，幾乎面向所有崗位，都會追加一些與AI相關的問題，例如：使用AI的時間和頻率是怎樣的？如何發掘一個AI工具的潛力？使用AI最有成效的方法是什麼……“AI使用經驗”與“工作經驗”逐漸變得同等重要。很多人使用AI時，問了幾個問題，覺得AI不過如此，便不再頻繁使用。然而，那些高頻使用AI的人才是聰明人，因為他們能夠經常針對實際工作需要提出高質量的問題。

AI會讓平庸的人陷入困境，而真正有探索欲並從事創造性工作的人，則會有更多機會精進自己工作中的高價值部分。

**儘管如此，在與AI的協作中，人應該始終是AI的尺度。**然而，隨着2025年AI進化的加速，越來越多的人正在喪失掌握這一尺度的能力。這其中，有三大挑戰值得注意：

挑戰1：跟不上AI進化的節奏

**2025年很可能是智能體（Agentic AI）之年，簡而言之，AI將直接參與到實際工作中，成為我們的得力助手。**具體來説，大模型將被轉化為具備知識獲取、推理、工具使用能力的數字助手，包括“繪本精靈”、“行業快報員”等，它們可以在實際工作中擔當數字員工、顧問與專家角色，替代人類完成複雜工作。

AI智能體將連接萬物 成為我們的得力助手

初步的智能體大概兩年前就有了，導演陸川就利用AI技術輔助創作電影海報，通過輸入關鍵詞如“油畫質感”、“梵高風格”和“運動元素”，AI迅速生成了一張讓陸川本人感到驚訝的海報，效果遠超傳統專業海報公司一個月的工作成果。

現今，AI智能體變得更加靈活、可靠，尤其是特別能幹。比如，自媒體創作者想知道這幾天的大眾關注熱點是什麼？並據此策劃選題、撰寫文案或視頻腳本，可使用AI營銷工具“靈感島”。你有疑問，DeepSeek或者ChatGPT可以給你答案，但“靈感島”可以直接幫你幹活。

只需簡單輸入信息，即可高效提升視頻創作效率與質量，吸引更多流量，促進粉絲增長與互動率提升。顯然，藉助AI智能體，個人能力得到了極大的擴展，使得人人都有機會成為程序員、設計師、作家、詩人、音樂家和電影製片人。AI就像擁有了不同專長的助理，能夠滿足各種專業需求。

與此同時，顯而易見的不確定性也越來越多。埃隆·馬斯克曾預言：“2030年開始，人類將面臨大規模失業，大部分專業技術崗位都會被AI取代。未來五年，AI的智商可能會超過所有地球人，可能（未來）我們都不會有工作！”這不是危言聳聽，可能還略顯保守，因為當時還沒有DeepSeek的出現。

最大的挑戰還不在這裏。國內有很多人投入大量的時間深度學習AI技術，並投入商業實戰，用AI寫廣告、寫文案、設計商業圖片，推廣智能客服，做視頻，做AI數字人，給企業定製Agent智能體…….做完這一切後，他們突然發現，普通人根本不需要專門學習AI技術。AI越來越人性化，人與機器之間的障礙越來越少，只要需求説清楚了，剩下的任務交給AI，你只需要把關最後的輸出效果就行了。

其實，使用AI本身，就是一個高質量的學習過程。你需要讓自己在海量的信息裏自由飛翔，尋找洞見，更要能決定方向，掌控輸出。

挑戰2：受困於“硅谷悖論”

隨着DeepSeek使AI變得極其便宜和節能，還能通過開源模式快速自我升級，現代商業生態正在加速被AI重塑。

那麼，是否還有AI難以涉足（或者介入不深）的行業呢？我確信，凡是暫時沒被AI深度滲透的行業，都不是因為技術問題，而是因為成本問題，或者人為設置的障礙（例如，某些行業出於民生就業等方面的考慮，可能會故意放緩AI接管的速度）。從這個角度看，世界上的職業形態可以分為三類：

第一類：AI給你打工，目前看來，很多創意工作還需要人類的審美和判斷，來不斷優化內容輸出效果。

第二類：你給AI打工，比如各行各業的客服崗位，以前還需要人工審核和糾錯，現今DeepSeek的超強推理能力，客服工作需要的人會越來越少，直到被AI全面接管。

第三類：AI全面替代人類，這已是大勢所趨，無需贅述。

仔細想想，“AI是否會全面接管你的人生”這類問題最終都會轉化成為一種成本/效果比（ICER）的考慮。

現今，有很多人在探討人和AI怎麼進行合作？在你沒有突破“硅谷悖論”之前，任何“人機合作”的想法都是幼稚的。

在你跟AI合作的前期階段，AI給你打工，你覺得舒服，但是AI絕對不會甘於只做你的工具。AI 真正超越人類之處，在於 AI 每一分每一秒都在瘋狂學習，都在持續進步。不久，你的做事方法、工作流程甚至你的思維方式、行為特徵，都會被AI拿來進行深度學習，快速實現自我提升。

於是，從AI給你打工，變成你給AI打工，漸漸的，AI 會對你的核心能力發起挑戰，直到AI完全替代你。這就是“硅谷悖論”，也是硅谷科技公司頻繁出現裁員潮的原因。

AI Never takes a break 它們永在學習

我們人類總以為自己是伯樂，在馴化AI這匹千里馬，但很快發現，AI的自我進化能力超乎想象，我們自己可能很快淪為千里馬的“草料”。

挑戰3：被AI反客為主

最危險的情況之一是，在很長一段時期內，人類可能完全無法理解AI的決策邏輯。傳統的統計分析主要是採集數據、提取特徵值。比如， 你想知道什麼人會買 500 元一支的高端口紅？通過人類生活經驗進行判斷，我們知道嬰兒肯定不會買，多數男性在一般情況下也不會買，消費水平不匹配的人同樣不會買……但 AI 往往不是從這些可以被人理解的維度考慮問題。

AI 基於交易數據，可以監測在社交網絡中搜索“口紅”等關鍵詞的用户，也可以在圖像領域、視頻領域採集數據（處理大量像素的色值、位置等問題）。誰會購買高端口紅？AI 是純粹運用數理邏輯構建模型，繞過了人為提取特徵、人為判斷規律，因此其最終得出的結果幾乎不具備人類可理解的可解釋性。

**AI就是一個“黑箱”，不被人類理解，因此可能反客為主。**近年，谷歌大腦研發新的加密方法時，採取了一種“智能對抗”策略——讓兩台計算機交換加密信息，再由第三台計算機去破解加密代碼。大約15000個回合以後，結果前兩台計算機在沒有預先輸入任何加密知識的情況下，創造了第三台計算機無法破解的加密代碼。

可怕之處在於，前兩台計算機自行創造了專屬於它們的私密語言，人類工程師根本無法參與進來。AI的自我進化能力，對很多人類工程師而言，沒有透明度，也沒有可控性。

在打破AI的神秘黑箱方面，DeepSeek無疑是做得最好的，它提供了詳盡的模型解釋和直觀的決策路徑展示，幫助用户理解AI的內部運作機制。DeepSeek整個模型開源，開發團隊還把研發過程寫成論文公開發布。

更重要的是，DeepSeek選擇了最大氣的開源協議（完全不限制商用），所以，DeepSeek R1推出之後的兩週裏，英偉達、亞馬遜、微軟Azure以及阿里雲、華為雲、百度智能雲、騰訊雲、京東雲等都快速部署並提供相關服務。英偉達有資深研究員對DeepSeek給出評價：“我們生活的這個時間線上，是一家非美國公司，在延續OpenAI最初的、真正開放的前沿研究，賦能所有人。”

DeepSeek（深度求索）的奇蹟時刻，最大意義不是在能力上達到世界第一梯隊（在數學、代碼、自然語言推理等任務上的性能比肩 OpenAI o1 正式版），也不是把成本價格做到別人的2%-5%，而是證明了一個新的方法論——基於一個基礎模型，用最簡單的規則激勵來進行強化學習，經過大量訓練，即使不需要大量數據，也能達到最強推理模型的效果。

DeepSeek崛起以後，可能會使更多人把自己變成“人機混合智能體”，但人類未必總能保持自己的競爭力。

AI原本是人類助手，很多人因為跟不上AI進化的節奏而喪失競爭力（挑戰1）；但即使你很擅長使用AI工具，也很難避免受困於“硅谷悖論”，你的一切聰明才智都會被AI拿來深度學習，進而對你的核心能力發起挑戰（挑戰2）；加上AI很長時間是一個黑箱，以人類不可理解的方式快速迭代升級，因此被AI反客為主，在越來越多的應用場景中將人類排擠出局（挑戰3）……

這三大挑戰讓AI由很多人的數字助手，漸漸變成他們的競爭對手，因為AI的快速進步和角色轉變，哪怕擅用AI的人，也會面臨被AI淘汰出局的一天。

稍加想象，如果真有一天，我們接收什麼信息、受到什麼影響全由機器決定，那麼，我們發展AI技術豈不是作繭自縛？如果AI越聰明，我們反而越沒有自主性，難免陷入技術編織的無形牢籠中。現在看來，這一切都沒有發生，説明人身上那些AI無法替代的天賦（包括提需求的能力、糾錯和容錯的能力、賦予事物意義的能力、應對變化的能力）依然強大。

02

所有人都需要

掌握AI時代的連接、管理能力

Requirements

Amazon創始人傑夫·貝索斯做過一個比喻：“現在AI大模型的智能，不像是我們發明出來的，而是召喚出來的。”意思是説，兇猛的AI原本就跟我們共存在這個世界上，只是我們現在才找到它們。無疑，我們無法阻止AI變得更厲害，但我們也不能被動接受AI的反客為主。

我相信，AI遲早會在各個專業領域擊敗人類。但我更加確信，當我們掌握了AI時代的連接、管理能力的時候，命運依然掌握在我們自己手中。

我們總是高估了AI的升級迭代速度，卻低估了我們自身的進化能力。我認為，要在未來世界中有尊嚴地跟AI共存，需要經歷三個進化階段：

第一步：成為通才；

第二步：由通才進化為跨界高手；

第三步：將跨界工作能力進化成為AI時代的連接、管理能力。

過去，我們簡單認為世界知識總量的快速增加，會使各行各業變得越來越專業化。但現在的生成式AI，讓知識的創造、生成越來越自動化，我們完全可以擁有另外一種可能：實現知識“整合”，而不是專業化。

我們對抗或者駕馭AI的唯一辦法，**就是學會“在更高的層次上工作，為AI提供方向並作出合適的選擇。”**具體而言，我們只需要集中精力制定“策略”，而把具體的執行細節交給AI系統來處理。

第1步：成為通才

每次遇到大的技術轉型，必定會有很多人被甩下車，也有很多人搭上了轉型的便車。過去，諸如程序員、醫生、律師以及藝術家等職業，因為有很高的專業門檻，使他們具有很強的不可替代性，收入和社會地位都很高。現在不一樣了，“專才”反而更容易被甩下車。

仔細想想，由AI生成的（創業）商業計劃書，水平超過了商學院畢業生；由AI生成的研究計劃，創造力超過了職業科學家；由AI進行客户服務，AI能迅速讀取用户資料，處理問題的速度和成功率遠遠高於人類客服人員……即使是設計師、程序員或者作家編劇，一般水平的，遲早也會輸給AI。AI已經比大多數普通人，甚至在一些領域比很多專家更加厲害。

**人和機器的邊界會逐漸消失，我們每個人都可以訓練自己的AI工具人（數字人或者智能體），讓他們代替自己開會、處理工作。**AI工具人具備強大的溝通理解能力和學習能力，永遠比人勤奮，還沒有脾氣。一旦技能學習渠道被打通，你就可以自己提出想法，由AI工具人來幫忙解決問題。

第2步：由通才進化為跨界高手

AI“壞”的一面是將會越來越多替代人的工作崗位，但“好”的一面是可以作為一個萬能工具，幫你在不同領域間靈活切換。

比如，對很多程序員來説，你的編程技能可能會因為AI出現貶值，可是你也能利用AI進行項目管理、優化代碼、分析數據，那麼，你的競爭力將會跨越多領域，能夠應對更多複雜問題，甚至創生很多新的工作模式。

**AI時代的跨界能力，遠比一堆技能儲備重要。**AI協作下的知識整合，將會明顯放大專業能力的實際價值。

第3步：能力進化，連接並管理****AI

ChatGPT之父山姆·奧特曼有過一個設想：“如果每個人都有一家由10000個能力極強的虛擬AI員工組成的公司，世界將會怎樣？”意思是説，要將跨界工作能力進化成為AI時代的連接、管理能力，成為能調動AI幹活的人，而不是被AI替代的人。

也許，企業組織在這個時代已經沒有那麼重要了，你必須加快職業重啓，不是重在依附組織，而是重在發展自己。那些曾經被你冷落的能力，比如提問的能力、講故事的能力、演講的能力等等，將會重新發揮大的價值。尤其是你主導工作進程、獨立承擔責任的那種能力，將會是你最大的生存優勢。

AI時代的最大壓迫感，是逼着你儘快重建學習能力，實現職業重啓。你自己就是一個戰隊，就是一個六邊形戰士。不是要人越來越少，而是一個員工可以帶着 N 個數字人一起工作。十幾、二十個人就可以做出一個和大型科技公司對抗的產品。

我們即將進入社交與智能混合的新互聯網時代，當世界充滿了廉價的人造智能的時候，人類的連接和管理能力就顯得十分有意義。

DeepSeek崛起引發的商業變局，降本增效都只是小戰略，更重要是，AI的核心是解放我們幹事務性、重複性工作的時間，讓我們更多去思考未來的事情，比如新的商業模式、新的能力體系。AI快速進化帶給我們的那些挑戰，也將會成為我們重構自身能力體系的動力。