被AI偷走的成长，为什么你越依赖，越容易被淘汰？

朋友圈里，有人说“ChatGPT写的文案比我好”，有人说“同事用AI十分钟干完我一天的活”，还有人直接开始研究“35岁失业后能干啥”。

焦虑是真焦虑，但方向可能错了。

因为真正的问题不是“AI会不会淘汰我”，而是“为什么有人用AI越来越值钱，有人却越用越慌”？

AI正在制造一个巨大的悖论。

表面上看，AI降低了工作门槛，新人也能快速产出，效率翻倍。但实际上，它正在加速拉开人与人之间的差距。

为什么？因为AI是个“判断力放大器”。

有判断力的人，用AI如虎添翼，他们知道怎么提问、怎么验证、怎么把AI的输出变成自己的成果。没判断力的人，用AI就像拿着说明书开飞机，看起来很酷，但根本不知道自己在干什么。

技术工具正在收割那些只会“执行”、不会“决策”的人。

而AI正在剥夺新人获得判断力的机会。

过去，一个新人成长的路径是“犯错——纠正——积累经验——形成判断”。但现在，AI帮他们跳过了“犯错”这一步，直接给出看起来“八九不离十”的答案。

短期爽了，长期废了。因为他们永远学不会“什么样的答案是对的”，只会依赖AI给什么就用什么。

AI在帮你干活的同时，也在悄悄偷走你成长的机会。

有判断力的人，在用AI收割效率红利，没判断力的人，正在被AI收割成长机会。而那些教你“只要会用AI就行”的人，正在收割你的焦虑和智商税。

很多人以为判断力就是“经验丰富”。错了。

判断力的本质是在既有规则无法提供明确指引时，依然能做出明智决策的能力。

举个例子：

一个刚入职的程序员，遇到一个bug，他会去Stack Overflow找答案，或者直接问AI。这叫“执行”。

一个有判断力的程序员，会先问自己：“这个bug为什么会出现？是代码逻辑问题，还是数据结构问题，还是系统架构问题？”然后再决定用什么方式解决。这叫“判断”。

区别在哪？前者是“找答案”，后者是“定义问题”。

AI能帮你找答案，但它不会帮你定义问题。而定义问题，才是判断力的核心。

再比如你是个运营，老板让你做一场活动。你问AI：“怎么做一场成功的活动？”AI给你列了一堆步骤：确定目标、选择渠道、设计文案、投放预算……

看起来很完整，但你会发现，按这个步骤做完，活动可能还是扑街。

为什么？因为AI给的是“通用答案”，但你的问题是“具体问题”，你的用户是谁？他们的痛点是什么？你的预算有多少？你的竞品在做什么？

这些问题，AI不会帮你问，也不会帮你答。它只会给你一个“看起来对”的框架，但能不能落地，全靠你的判断力。

那判断力怎么练？

没有捷径，只能在不确定中试错。

为什么很多老员工看起来“什么都懂”？不是因为他们天赋异禀，而是因为他们踩过的坑够多，做过失败的项目、遇过奇葩的客户、经历过业务的起伏。

这些经历让他们知道：什么样的方案看起来完美但实际上行不通，什么样的决策短期痛苦但长期正确，什么样的风险可以冒、什么样的风险必须规避。

判断力，就是用无数次“犯错——纠正”堆出来的。

但AI正在剥夺这个过程。

一个新人用AI写文案，AI直接给他一个“80分”的版本。他不需要经历“写得很烂——被骂——重写——再被骂——终于写好”的过程，也就不会知道“什么样的文案是烂的”。

短期看，他效率很高。长期看，他永远停留在“依赖AI”的阶段，因为他从来没学会“什么是好文案”。

它让你看起来很能干，但实际上你什么都没学会。

说了这么多，不是让你拒绝AI，而是让你用对AI。

核心原则只有一个：用AI提升效率，但不能让AI替代思考。

具体怎么做？

1. 学会提问，不是问“怎么做”，而是问“为什么”。

大部分人用AI的方式是：“帮我写一篇关于XX的文章”、“帮我做一个XX的方案”。

这种问法，你得到的只能是“标准答案”，看起来对，但没有灵魂。

正确的用法是先自己思考，再用AI验证。

比如你要做一场活动，不要直接问AI“怎么做活动”，而是先问自己：

这场活动的目标是什么？拉新、促活还是转化？目标用户是谁？他们的痛点是什么？我的预算有多少？能承受多大的风险？

然后再问AI：“如果我的目标是XX，用户是XX，预算是XX，你会建议我做什么？”

这样你用的是AI的“计算能力”，而不是AI的“决策能力”。

2.学会验证，不是“AI说什么就信什么”，而是“AI说的对不对”。

AI最大的问题是它会一本正经地胡说八道。

比如你问它“某个行业的市场规模”，它可能给你一个看起来很专业的数字，但来源是哪里？准不准？它不会告诉你。

所以，永远不要无脑相信AI。

每次AI给你一个答案，你要问自己：

这个答案的逻辑对不对？这个数据的来源是哪里？如果我按这个答案做，会出现什么风险？

这个过程，就是在训练你的判断力。

3.学会整合，不是“用AI替代自己”，而是“用AI放大自己”。

AI最大的价值，不是“替你干活”，而是“帮你干更多活”。

比如你是个设计师，AI可以帮你快速生成素材，但最终的创意方向、视觉风格、用户体验，还是得你来定。

比如你是个程序员，AI可以帮你写基础代码，但系统架构、性能优化、安全防护，还是得你来做。

AI是工具，不是替代品。你要做的，是用AI把自己的能力放大10倍，而不是让AI把你的价值缩小到0。

回到最开始的问题：如何成为AI无法淘汰的人？

答案其实很简单不要做AI能做的事，要做AI做不了的事。

AI能做的事是什么？

重复性劳动：数据录入、基础代码、标准化文案；

标准化任务：按流程执行、按模板输出；

信息检索：查资料、找案例、整理数据。

AI做不了的事是什么？

定义问题：在混沌中找到关键矛盾；

做出判断：在不确定中选择最优解；

承担责任：为决策的后果买单。

说白了，AI能替代“执行者”，但替代不了“决策者”。

所以，如果你现在的工作是“按流程执行”、“按模板输出”，那你确实该焦虑了，不是因为AI会淘汰你，而是因为你本来就在做“随时可以被替代”的工作。

但如果你的工作是“定义问题”、“做出判断”、“承担责任”，那你不仅不会被淘汰，反而会因为AI变得更值钱，因为AI会帮你把“执行”这部分外包出去，让你有更多时间做“决策”。

在AI时代，不是比谁用AI更熟练，而是比谁更会“用AI做自己做不了的事”，同时“做AI做不了的事”。

AI不会淘汰你，但“不会用AI”的你会被“会用AI”的人淘汰；“只会用AI”的你会被“会用AI+会判断”的人淘汰。

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