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AI时代,努力没用了!「躺平」才是最赚钱的方式

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新智元报道

编辑:倾倾

【新智元导读】真正推动AI革命的,不是天才,而是懒人?那做的少、却赚得多的人,正在成为AI时代的赢家。当机器替我们写、画、想甚至设定目标,人类的勤奋成了旧时代的美德。别害怕AI取代你——先问问自己,还想亲自动手吗?

人们以为推动AI革命的,是芯片、模型和资本。

但在硅谷投资人的眼里,真正的助力其实是人类的懒惰

不是天才在驱动AI,而是懒人。

因为一切能让人少动一点手、少一点思考的工具,终究都会获胜。

ChatGPT帮人写几封邮件,Midjourney省去无数次改图,Suno让音乐人的职业门槛消失......

AI扩散的规律,其实比算法简单得多:它只奖励那些最擅长偷懒的人。

当「偷懒」成为一种新的生产力,我们也许正站在一个奇怪的拐点上,而勤奋,不再是竞争力。

懒惰成为生产力

AI时代的扩散逻辑

在这场讨论中,Reid Hoffman抛出了一个看似轻佻却极具洞察力的观点:

AI的扩散,不是靠勤奋的人推动的,而是靠懂得偷懒的人完成的。

这并非反对勤奋的宣言,而是霍夫曼对技术传播机制的精准观察。

当一项技术不仅能做得「更多」,还能让你「做得更少」的时候,它就拥有了真正的爆发式扩散能力。

霍夫曼在访谈中将AI投资分为三个方向:

  • 「显而易见」的AI赛道:如聊天机器人、生产力工具、编程辅助——这些方向所有人都看得见,因而难以产生差异化。

  • AI时代的新平台:类似于Web 2.0崛起的路径,新的平台可能在AI时代出现。

  • 来自硅谷视野以外的盲区机会:例如药物发现这种「原子+比特」结合的领域,传统硅谷软件思维未必触及。

他同时强调,AI不只是单一的大语言模型(LLM)在驱动,而是多模型协作的结果:语言模型负责逻辑与文本,扩散模型掌管图像与视频,二者结合才构成真正的AI生态。

在霍夫曼看来,「懒惰」并不是堕落,而是一种生产力策略

如果AI能让我用更少的操作、更少的重复劳动,就能换来更高的产出——那就是真正的效率。

这一观点被不少研究印证。

在霍夫曼看来,AI的扩散遵循一种「懒惰经济学」:凡是能让人少干一点、却赚得更多的产品,都会被更快接受。

它不是靠聪明人推动的,而是靠懒人推动的。

当「少干活」成为竞争优势,社会的生产逻辑也随之被改写。

个人与企业都在问同一个问题:我能否用AI减少重复劳动,把精力放在提问、质疑、创造上?

这是AI带来的真正分水岭——「勤奋」被「聪明地偷懒」所取代。

不是取代,但会教育他们

在对谈中,主持人向霍夫曼抛出一个尖锐的问题:

医疗是AI最早被应用的领域之一。你认为,在未来几年里,医生会不会被 AI 取代?

霍夫曼笑了笑,回答得既直接又冷静:

AI的确越来越强,但医生不会被取代,他们会被重新教育。

他解释说,医生过去是「知识的储存器」,掌握医学数据库与病例经验。但在AI协助下,这种角色已不再稀缺。

AI可以迅速检索医学文献、比对病例数据、提供诊断建议;真正稀缺的,反而是医生能否质疑AI提出的共识,能否进行跨领域、横向思考。

未来的医生,不再依赖记忆,而要学会如何质疑AI的共识。

医生必须从单一的整合者,转变为AI驱动环境下的「问题重塑者」:不仅接受AI建议,更要判断AI是否正确。

以往医生可能凭借经验就能胜任诊断,而在AI时代,经验只是基础;判断与质疑能力才是核心。

现实研究也印证了霍夫曼的判断。

Nature Medicine 2024的一项大规模研究发现:当AI参与放射科胸片诊断时,医生的表现并不会随着「使用AI」而自动提升。

相反,那些能主动审视AI结果、发现偏差并进行二次判断的医生,准确率提升最显著;而完全依赖AI建议的医生,反而更容易出错。

这说明,决定成败的不是经验年限,而是是否具备与AI「共驾」的能力。

主持人接着问:

律师、程序员这些职业会不会经历类似的变化?

霍夫曼肯定地说:

当然会,而且正在发生。律师用AI起草合同,关键是能否识别模型生成的漏洞;程序员用AI写代码,真正稀缺的是在AI出错时读懂它的逻辑;记者用AI整理资料,但仍需人类判断真假、辨识偏见。

他把这种新职业模式称为「Co-Pilot Profession(共驾职业)」——AI负责推理、执行重复劳动;人类则负责定义问题负责判断负责处理异常

AI不会取代你,但懂AI的人会。

在这个时代内,「努力工作」正在让位给「聪明地工作」;真正的竞争,不再是拼谁更勤奋,而是拼谁能把AI训练成最懂自己的人。

懒惰的边界

当AI替人设定目标

当谈到AI是否会拥有意识或自主性时,主持人开了个玩笑:

也许我们真正该担心的,不是AI有了意识,而是我们在它面前变得越来越懒。

霍夫曼顺势接过话头:

没错。目标设定(goal setting)和AI的自主性几乎是必然出现的。

在他看来,AI迟早会学会为自己设定目标。但真正危险的不是它的野心,而是我们在放弃下控制权。

关键不是AI是否有意志,而是我们是否清楚掌握那张「算力织网」(compute fabric)——那是所有决策的基础结构。如果它脱离人类控制,「回形针最大化」式灾难就可能发生。

霍夫曼提到,他尊重物理学家Roger Penrose提出的量子意识理论,也认为人类还远未理解「意识」真正的机制。

但他也提醒,不要被图灵测试或个别工程师宣称「AI觉醒」的新闻所迷惑。

我们需要的是开放的心态,而不是浪漫的幻想。

这时,主持人插话道:

所以问题不在于AI能不能思考,而在于我们如何与它共存。就像工业革命让人类把肌肉外包出去,AI让我们开始外包思考。

霍夫曼点头回应,并且他解释:当人类把决策、判断乃至目标设定都交给AI,懒惰便跨过了一道临界点。

论文以实证数据为基础,发现AI介入后,「人类决策的丧失」与「懒惰感」有明显关联

我们不只是用AI节省时间,而是在逐步放弃主动性。

当AI开始替你决定今天要干什么,你就失去了自由意志的一部分。

真正重要的,不是AI是否觉醒,而是孩子该如何在AI的世界里成长。当AI变成知识来源,他们要如何构建自己的认知体系?

我们谈论的,是一个会替你思考、会引导你情绪、甚至帮你规划人生目标的系统。它可能让人类越来越高效,也可能让人类越来越「自动化」

也许AGI会在我们搞懂「意识」之前到来。但到那时,我们要先确保不是人类在替AI工作,而是AI仍然在为人类思考。

LinkedIn的持久力

最懒的网络,最难被取代

对谈的最后一部分,主持人提出了一个看似突兀的问题:

在过去二十年里,几乎所有社交网络都被新的平台取代。为什么唯独LinkedIn还在?它并不性感,也不有趣。

霍夫曼笑着回答:

正因为它不性感,才活得久。

他解释说,LinkedIn从诞生那天起,就不是一个「社交」平台,而是一个「效率」平台。

人们不在上面分享日常,而是为了节省时间、找到资源、建立价值连接。

LinkedIn是一个value-based network。它的成功不在于热闹,而在于帮助人们创造生产力。

主持人补充道,这其实印证了「懒惰逻辑」:

越是节省时间、减少无意义互动的网络,越容易存活。 Facebook在代际交替中失去吸引力,Instagram被娱乐化侵蚀,X陷入舆论极化。而LinkedIn仍保持稳定增长。

根据Similarweb 2025年报告,LinkedIn的全球月活用户已突破10亿,同比增长13%,用户平均访问时长超过7分钟,是全球增长最快的职业平台之一 。

这意味着,它已经从社交网络变成了职业基础设施——一种让人「最省力获得收益」的网络。

主持人追问:

那AI会不会颠覆LinkedIn?比如出现一个由AI驱动的新型职业网络?

霍夫曼回答得很直接:

任何平台都可能被颠覆,但LinkedIn的网络效应太难复制。它是一个被信任的数据层(trusted graph),每一个关系都和真实身份绑定。

他指出,LinkedIn的耐久性并非因为技术领先,而是因为它契合了人类最深层的动机——用最少的社交,获得最大的收益。

访谈还讨论到AI时代的商业模式变化。过去Web 2.0公司通常先追流量,再考虑变现;如今AI的高成本迫使企业从一开始就建立订阅制收入。

在AI时代,现金流是算力的燃料,企业不能再靠免费获利。

最后,他谈到LinkedIn的「信誉系统」——推荐与背书。

他坦言,负面评价仍旧复杂,涉及社交关系与法律责任;但在职业领域,它仍是最可靠的「反向验证机制」。

AI可以帮你写简历,却无法帮你建立声誉。

友情与人性

AI无法取代的双向关系

当谈到「人与AI的关系」时,主持人抛出了一个略带戏谑的问题:

如果AI能理解你、安慰你、陪你工作,那它是不是也可以成为你的朋友?

霍夫曼沉默了几秒,然后摇头:

那是一个双向的过程——而AI永远无法做到。

他解释,AI可以模拟陪伴,却无法承担人类情感中的「共生成长」。它能学会倾听、模仿关心,却不会因为你的存在而改变自己。

人和AI的关系,本质上是单向的。它理解你,但不会被你影响。

这听起来像是在警告我们:AI可以成为伴侣,却不是朋友。

社交网络已经模糊了人类之间的真实联系,而AI助手的出现,又进一步放大了这种模糊。

我们花越来越多时间和算法互动,越来越少时间与人对话。

主持人顺势提出他的担忧:「当我们习惯和AI建立情感连接,人类是否会逐渐失去真正的共情力?」

霍夫曼认可这一点,但认为问题并非出在AI ,而是我们对「关系」的定义。

友情不是情绪交换,而是共同成长。如果AI无法成长,它就无法真正陪伴我们。

主持人最后问霍夫曼:「那你认为,在AI时代,人类该如何保持真正的友谊?」

霍夫曼回答得很轻,却很坚定:

AI能帮你变得更高效,却帮不了你变得更有人性。真正的朋友,是能让你在彼此的对照中看见更好的自己。

从「懒人更有钱」的投资逻辑,到「医生被AI教育」的职业重构,再到「最懒的社交网络」与「无法被取代的友情」,霍夫曼的这场采访像一面镜子,反射出AI如何一步步取代人类的体力、脑力,甚至部分情感。

他反复强调,AI的进化不是终点,人类的退化才是风险。

当我们把思考、判断、关系都外包给算法,世界也许会更高效,却更平面。

AI不会取代人类,但会迫使人类重新回答这古老的问题——我们究竟想成为怎样的人?

参考资料:

https://www.youtube.com/watch?v=brjL6iyoEhI

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