别和芯片赛跑 把机器的事还给机器

人类历史上的每一次重大技术变革，都伴随着对“生存空间”的集体焦虑。19世纪初的卢德分子捣毁纺织机器，是因为他们恐惧机械臂会剥夺手工业者的尊严；20世纪计算机革命引发了文书工作者的恐慌，担心电子表格会取代原本的算盘和钢笔。

到了近些年爆发的生成式人工智能浪潮，一轮新的“焦虑感”也开始出现。这一次，技术不仅仅进一步替代了繁琐的体力劳动，更是直接介入了人类日常的逻辑推理、语言生成、创意构思甚至是情感模拟等核心地带。

这种冲击对于普通人的心理震荡是巨大的。过去，我们认为创造力、同理心和复杂决策是人类独有的秘密武器，但随着各类大型语言模型的出现，这些人类引以为傲的技能，似乎正在被一一瓦解。

当AI开始变得更加全能，也让人产生一种深刻的危机感：如果机器能思考，那我存在的意义是什么？

成为“超级个体”

也许你或多或少从社交媒体上听过“AI将取代数亿工作岗位”的标题，但根据经济学分析与历史数据来看，每次新旧秩序更迭时，一些此前尚未关注到的需求也会慢慢浮现。

面对这些能够改变当前生活节奏的新鲜事物，“恐惧”与“焦虑”等情感一定是常态，然而，AI并非是人类的敌人，未来的职场竞争也不是人与AI的对决，而是“掌握AI思维的人”与“固守旧习的人”之间的博弈。正如历史上，汽车的普及淘汰了马车，却造就了司机等工作岗位，AI时代下，这些全新的科技也在筛选那些能够适应“人机协作”的超级个体。

当新生事物到来时，普通人的生存策略也需要跟随着时代进行改变。传统的“一招鲜吃遍天”已经不再适应当前的丰富需求。相反，一种动态且复杂的多维生存能力，更应该成为每个人的必备。

这也就是我们此前提到的“超级个体”。普通人在AI时代的生存之道，在于要建立一种“人机共生”的新型能力。

“AI大模型”是2025年出现的一个高频词汇，我也在过去的一年中，陆陆续续使用了国内外多家的大模型。然而在2026年的今天，各家模型自身的能力已经足够强大，相比于选择一个“好用的模型”，掌握下面这几种能力，其实来得更为重要一些：

首先是工具掌控力。在日常使用各类AI工具的过程中，我们可以训练自己掌握不同的AI模型，并将其整合为自己的“外挂大脑”。

其次是精准的提问能力。想要借助AI获得精准的答案，需要掌握更完善的提问、筛选与判断的能力，做算法的主人。

当然，也少不了物理世界的感知力。“AI”依然是漂浮于虚拟世界的产物，成为“超级个体”，更需要扎根于物理世界，深耕那些AI难以触达的领域。

最后也是我认为最关键的，那就是情感连接力。相比于成为一个机器一般的“伪人”，放大人类的情感价值，构建基于信任与共情的护城河，也是这个时代每个人都需要掌握的能力。

接下来，我也将详细拆解它们，为每一个渴望在AI时代不仅生存、更要繁荣的普通人提供帮助。

熟练使用不同的模型

大语言模型真正被人们熟知，应该是ChatGPT开始。随后，各个互联网公司也纷纷推出自家的大语言模型，AI模型也呈现出“高速迭代”的态势。然而各家的模型在迭代的同时，也开始面向自己的用户，提供更多对应的优势功能。因此在AI时代到来之时，首先就不要试图用一种模型去解决所有问题，将鸡蛋放在不同篮子里，根据自己的需求去选择更合适的模型，是一个更好的解决方案。

在刚刚过去的2025年，我先后深度使用了ChatGPT、DeepSeek、豆包和Gemini四个AI工具，也发现了它们在日常使用上的一些差异。

ChatGPT

来自OpenAI的ChatGPT是我体验过的第一个AI工具，也给我留下了相当深刻的第一印象。在不断迭代的过程中，ChatGPT一直处于行业内的第一梯队水平上。从日常使用上来看，在遵循复杂、多层级的指令方面，ChatGPT也表现出很高的稳定性。提出一个准确且细节丰富的问题后，ChatGPT能够准确了解到你的需求，并且快速执行所有条件。

Sora更是一个出圈的大招。当前我们从网络上看到的各类以假乱真的抽象短视频，大多是使用Sora制作完成。Sora不仅能够获得足够清晰的画面，甚至音频听感的真实度也非常高，这或许就是很多人乐于为它付费的原因。

DeepSeek

去年春节亮相的DeepSeek，则是将“AI大模型”的热度推上了顶峰。作为中国本土崛起的AI力量，它直接打破了性能模型的高门槛，而且它预训练数据中包含了大量的中文语料，因此在理解中文成语、互联网黑话以及中国特有的文化背景时，表现得更为精准。你可以直接下载开源的模型部署在本地使用，或者直接通过网页/App的方式来使用。也恰恰是这种低门槛的使用方式，越来越多的人也看到了AI的高效率。有的人直接叙述自己的观点，就能生成一篇完整的文章，也有人借助它，让自己本不清晰的表达，获得了提升。

豆包

另一个给我留下深刻印象的国内AI应用，就是来自字节跳动的豆包。凭借抖音的强势推广能力，你可以看到大量“调教豆包”的小视频。让豆包看孩子写作业、让豆包陪自己聊天等等...已经开始成为很多人的日常。

豆包能迅速出圈，也得益于它在设计之初就将重心放在了移动端体验、语音交互和情感连接上。使用过后你就会发现，豆包的语音拥有很高的情感表现力，通俗地说就是“更有人味儿”。它着重解决的是“高频、低难度、重体验”的AI应用场景，相当适合人们用来排解孤独、练习口语或进行情感咨询。

Gemini

来自Google的Gemini，也在去年不断迭代，让Google重新回到了AI的生态桌。Gemini不仅自身能力表现不俗，而且它还拥有为编程、文档而生的Canvas，服务于图片生成的Banana，辅助阅读的NotebookLM以及专门用来进行深度研究的DeepResearch等等，甚至它还直接接入了Google生态，对于习惯使用Google Docs、 Gmail、Google Drive的用户来说，Gemini可以直接为Google生态内的各个app赋能，降低了切换工具的成本。

从我这一年的使用结果情况来看，不同的模型都有着不同的独到的应用场景，而适合普通人的最佳生存策略，并不是忠诚于某一个模型，而是建立一个组合式的AI工具流，再根据自己的需求，像指挥官一样去调度不同的模型。

以写一篇文章为例，我可能会通过和DeepSeek或豆包聊天，获取一篇文章的大纲，并通过不断地对话，挖掘一篇文章内最核心的几个部分。随后通过Gemini的DeepResearch功能，抓取权威的消息源，作为我撰写的资料库，最后结合这些资料和大纲，进行撰写。

这种运用多个工具的工作流，很有可能成为未来每个人的常态。而普通人生存的第一法则，其实就是拒绝工具崇拜，确立君子不器的思维。各家的AI就像是你的员工，你只需要根据不同的任务，来指派最合适的员工上场即可。

从“会用”到“用好”大模型

当你开始尝试不断使用各类AI工具，你就已经比别人领先了很多。然而拥有工具并不完全等于拥有能力。目前大部分普通用户对AI的使用仍停留在“聊天”这一层，即输入一个简单的问题，期待一个完美的答案。这种“搜索式”用法掩盖了AI真正的潜力，因此这一模块，我会通过一些提问的思路，帮助你探索AI的能力边界。

事先要说明的是，AI并不是一个全知全能的真理机器。当前所有基于Transformer架构的大语言模型，它们的本质都是概率预测机。AI在生成内容时，会根据上文预测下一个字出现的概率。这种机制决定了“AI幻觉”是必然会出现的，虽说深度思考能够尽量避免这一情况出现，但大家也会发现在使用AI时，AI经常会说一些正确的废话，甚至会胡说八道。

因此，对于任何涉及具体数据、法规条文、历史事实、医疗建议的输出结果，都必须保持警惕。很多使用AI工具的人会发现，AI帮我写的文字/代码很多都存在事实错误，虽然在逼问下会修改，但总会有一种“不符合预期”的不安全感。

在日常使用AI的过程中，我强烈建议大家使用另一个工具去进行二次验证，由于AI不会反对，所以尽可能不要问AI“XXX是真的吗”，而是要更加具体、更加垂直地去问“请找出支持XXX观点的权威来源，并列出反面证据”。

“用好”大模型的关键就是学会提问。日常使用大模型的时候，提供给它一份更加完整的提示词，或者是给到一个更加准确且具体的描述，往往能得到更加精准的答案。如果直接询问“给我个爆款文章标题”、“给我写一个300字文案，推荐一下某某产品”，这种不够精确的描述，会导致得到的答案依然是笼统的。而如果给到大模型：“写一个300字文案，推荐一下某某产品，它的主要特性就是采用了亮眼的橙色，更抓人眼球...”这种更加精准的描述，能够让AI根据这些精确内容，去生成更加具体的文字，让结果符合甚至是超越我们的预期。

很多人把AI用成了“自动售货机”，希望自己投币（输入提示词）后，就能得到想要的东西，如果得到的结果不满意，就抱怨AI太笨。但其实AI真正的使用模式是成为我们的辅助，我们自己需要有一个大致的方案，然后借助AI不断将脑海中的方案具象化，最终定稿。

寻找物理世界与情感连接的避风港

当我们为AI展现出的逻辑能力而感到焦虑时，可能忽视了一个问题，那就是AI没有身体、没有温度、更没有“社会人格”。它在认知任务上表现得越是惊人，但在处理物理世界的复杂性和人类情感的细腻度上，依然不如人。

除了物理世界的触感，AI的情感能力同样值得商榷。AI算法或许能输出一段完美的安慰语，但它永远给不了你那种眼神交汇、肉体接触时的颤动。而且，AI自始至终，无法与人类建立完全的信任感。

人类的信任建立在共同的脆弱性和声誉风险之上，即如果我欺骗了你，我也会受损，而AI显然没有这种顾虑。因此，每个人都需要在日常的生活中增加自己的“含人量”，从处理各类机械化的数据，去转变为人际关系的处理者，成为团队的粘合剂，去提供那种AI无法模拟的心理安全感。

更深层地看，AI是极致理性的产物，但人类社会却是“感性”的。你在听到一首歌时会自然地流露兴奋、悲凉感，你会为了自己“爽”，去吃一顿热量极高的大餐。这些在AI看来是Bug的行为，恰恰是人类最宝贵的特性。

如果你能深入理解人性的弱点与渴望，你就能创造出AI无法计算出的溢价。无论是品牌建设还是营销设计，本质上都是在与人类的非理性进行对话，真正抓人的，恰恰是那些我们可能察觉不到的精彩瞬间，而不是那个如同标准答案一般的生活。

归根结底，我们想要在AI时代下走一条属于自己的路出来，其核心不在于比AI更聪明，而在于比AI更像人。回归物理世界的真实，拥抱情感的深层连接，坚守那些看似低效、非理性、甚至不完美的瞬间，那里才是我们最后的堡垒。

普通的生存之路，不是去死磕各种复杂的指令技巧，把自己练成一台更好用的“肉身电脑”。因为无论你怎么卷，你都跑不过真正的芯片，真正的出路在于把机器的事还给机器，把人的事留给自己。

你要去做那些机器做不了的事：走进真实的世界，去流汗、去拥抱、去感受泥土和空气，去从事那些需要全身心投入的复杂劳动。你要去做那些机器不屑于做的事，例如关注每一个具体的人，去听他们的委屈，去满足那些极其个性化、充满烟火气的小需求。

最关键的是，你要成为AI的主人。你大可以把它想象成一个“超级外挂”，而我们每个人都是一个拥有外挂的人。AI可以提供强大的力量，但最核心的灵魂，还是我们每个人的审美、判断力，以及那颗会激动、会感受到他人情感的心。

不要害怕AI。在这个时代，活得像一个“真实的人”，比以往任何时候都更有价值。