养了“龙虾”，丢了工作？别急，更糟的还在后头~

黄衫女侠|文

财商侠客行|出品

图片来源：AI生成

最近朋友圈最新潮的事情，就是养“龙虾“。

先是全民跟风，生怕慢一步就被AI淘汰，沦为“老登”。

结果还没等过夜，剧情就反转了，第一批尝鲜的“养虾人”，连夜到处发帖：

这家伙，怎么卸载？

这种时候，最会搞钱的中国人，永远不会让人失望。有需求的地方就有商机，世界上从此多了一门新职业：上门杀“龙虾”！

不要1999，不要999，只要299。

装龙虾599，卸载299，这是什么思路？创造就业，拉动GDP啊！

据说，有程序员几天下来，就创收26万。

谁说龙虾是来抢饭碗的，这明显是给脑子活泛的人创造商机的嘛。

但说实在的，AI会不会抢走我们的工作，这个问题，大家还是想得表面了。

最近，柏基投资的基金经理汤姆·斯莱特（Tom Slater）写了一篇文章，他提到，AI不是来抢走你的工作，而是来改变你的大脑的！

https://www.bailliegifford.com/en/uk/individual-investors/insights/ic-article/2026-q1-ai-isn-t-coming-for-your-job-it-s-coming-for-your-mind-10061431/

柏基投资被称为全球超级成长股捕手，精准押注了很多科技巨头，包括亚马逊、英伟达、特斯拉、阿斯麦、百度、腾讯、阿里巴巴等等，他们一个重要特色，就是通过与学术界深入合作获得投资洞见。

柏基内部，就是一个前沿的科学研究机构。所以，他们对AI的洞察，可以说也是代表了当前科学界和研究圈的前沿成果，很值得一看。

但是，汤姆·斯莱特会不会是危言耸听呢？

AI究竟会如何改变我们的大脑？

从投资的角度上，最前沿的机构又是如何布局的？

我们一个一个来聊。

01

AI会抢走我们的工作吗？

汤姆·斯莱特认为，这个问题，本来就问错了。

AI不会简单地取代人类，而是在改变人类的本质。

什么意思？

这跟文字对人类的改造是类似的。

两百年前，全世界只有12%的成年人识字。如今，这个数字已经达到87%。

随着数十亿人掌握读写能力，人类的大脑也发生了翻天覆地的变化。学习阅读让我们获得了解码书面语言的能力，但却占用了原本左脑用于识别面孔的区域，导致人脸识别能力出现下降。

作为一名“脸盲”患者，这个解释让我大为释然，原来脸盲竟是读写的“后遗症”。

而AI，跟识字一样，也会从生理上改变我们的大脑，并且速度更快。

这不是危言耸听，而是已经有前沿的研究案例和数据作为支持，AI对人脑的改造，目前已经显现在了5个方面。

1️⃣ 损害记忆能力

麻省理工学院做了一项写作能力方面的研究，参与者分为三批：

第一批，独立写作。

第二批，使用搜索引擎辅助写作。

第三批，使用AI助手写作。

结果让人震惊了。

4个月后，使用AI助手写作的参与者大脑连接性最弱，到了第三次实验的时候，这批AI写作者已经把整个写作过程都外包给了AI。

当研究人员要求他们脱离AI继续写作的时候，他们对自己曾经写过的文章几乎毫无记忆，83%的AI使用者甚至无法提供几分钟前自己写的文章中的任何正确引文。

更恐怖的是，从生理结构上，他们与深度记忆编码相关的脑部活动也较弱。

也就是说，AI会让我们变懒，让我们慢慢，放弃了学习和努力。

仔细想一想，类似的变化已经发生在我们身上。

比如开车。我的习惯是，一上车就打开高德地图导航，有时候明明那条路是自己走过很多遍的，但是不开导航，心里就是发慌，认路的能力肯定是大大下降了的。并且，有的时候明知道导航指的路线可能不对，但在导航和自己的大脑之间，还是会选择相信导航。

细思极恐。

如果有一天，AI成为了我们生活工作中无处不在的“导航”，我们可能会退化到什么地步？

汤姆·斯莱特说，这些技能并非一夜之间消失，而是随着使用次数的减少，一次次依赖他人做决定，逐渐退化。

我们为了快速找到答案而牺牲了深度思考，却没有意识到这会对记忆力和判断力造成怎样的损害。

换句话说，AI让我们变轻松了，但也可能让我们变蠢了。

2️⃣ 削弱专业知识

长期使用AI的人，大脑结构也在发生变化。

当我们频繁依赖AI时，大脑里那些负责深度处理、记忆巩固和费力推理的神经回路，会逐渐被一套新的认知技能所替代，比如授权、验证和界面管理。

听起来好像还不错。正如网上说的，未来取代你的，不是AI，而是会使用AI的人。我们正从智能的“执行者”，华丽转身，成为“管理者”。

但科学家们发出了警告，你获得的这些新能力，代价可能是要失去那些让你成为专业人士的基本功。

2025年，《柳叶刀》的一篇研究敲响了AI警钟。

研究人员追踪了19位经验丰富的内镜医师，让他们在AI辅助下进行了1400多例结肠镜检查，结果发现，在停止使用AI之后，这些医生对一项关键指标的检出率下降了21%。

什么意思？医生们与AI长期合作之后，大脑形成了“认知捷径”，并持续影响着他们后来独立工作的能力。

这项研究被称为里程碑式的，因为这是首个来自真实世界的临床证据，表明即便是专家，在长时间使用AI之后，也会出现判断力降低，并且在关闭AI后，“后遗症”仍然存在。

更可怕的是，AI会摧毁你的专业自信。

心理学家早就发现一个现象，叫“自动化偏见”，就是说，人们天然倾向于采纳计算机生成的答案，而不是相信自己的判断，即便自己的判断是对的。

当AI自信满满地给出一个错误答案的时候，会发生什么？

通过对35项研究的数据回测发现，在AI提供错误预测的实验条件下，放射科医生的准确率直接从80%暴跌到20%以下，回到了新手医生的水平！

这些医生当然也知道AI会犯错，但他们已经习惯了依赖AI，这就相当于交出了自己专业判断的能力。

前不久我刚和一位当医生的老同学吃饭，她谈起所在医院的系统已经接入了AI，很多年轻医生都热衷于用AI辅助诊断。她担忧地说，我们这代人老了以后，就要交到这批医生手上，想想都觉得很可怕。

这种担忧，正在各行各业上演。

2023年，一位纽约律师提交了一份法律文书，里面引用了六个看似完美的案例，问题是，这六个案例全部都是ChatGPT凭空捏造的。

当法官提出质疑时，这位律师不是第一时间去查阅法律数据库，而是直接询问ChatGPT，这些案例是真的吗？ChatGPT向他保证，绝对属实。

结果，这位律师被罚款5000美元。

看似匪夷所思，但你能想象吗，仅在美国法院，类似的案例已经有600多起。

3️⃣ 催生过度自信

AI还会催生自大狂。

2026年，著名计算机期刊《Computers in Human Behavior》发表了一项研究，声称AI已经打破了邓宁-克鲁格效应。

邓宁-克鲁格效应，又称“达克效应”，是一种常见的认知偏差现象，即能力差的人往往容易高估自己，而专家的自我评价则相对理性。

这是一个虽然不完美，但能让人们在成长过程中逐渐认清自己的反馈循环。

但AI的出现，彻底打破了这个循环。

研究发现，AI的使用会导致所有技能水平的人都普遍过度自信。无论是新手还是专家，都认为自己比实际掌握的懂得更多。

更讽刺的是，越熟练掌握AI的人，自我认知也越缺乏，因为他们已经把“熟练掌握工具”和“精通专业领域”混为一谈。

4️⃣ 降低韧性

有一项试验表明，使用ChatGPT进行学习的学生，当下表现很不错，但在45天后的突击记忆测试中，得分却显著低于未使用AI进行学习的学生。

而一项为期6个月的研究表明，使用AI的频率越高，学习成绩下降越是明显，到研究结束的时候，这批学生自认为的学习成绩与实际成绩之间的差距扩大到35个百分点。

为什么会这样？

这是因为，AI消除了我们学习当中那些富有成效的挑战，它提供了一条学习捷径，让你每每在遇到挑战的时候就能得到帮助，但与此同时，你也错过了持久学习、持续探索和技能巩固的过程。

黄仁勋曾对斯坦福的学生们说，韧性是成功的关键，但韧性需要经历磨难才能塑就。伟大并非源于智力，伟大源于品格，而品格是由磨难塑造出来的。

而AI，正在剥夺我们的大脑经历“磨难”的过程。

这不是成功学鸡汤，而是有科学依据的。

人体大脑有一块肌肉——前中扣带皮层（Anterior Mid-Cingulate Cortex——aMCC），是大脑中整合意志力与韧性的核心枢纽，与我们常说的坚持不懈、努力自我调节以及求生意志这个品格密切相关。

神经科学研究指出，肥胖人群的aMCC较小，而节食后aMCC会增大。那些勇于挑战并最终克服挑战的人，其aMCC体积尤其大，比方说运动员，他们的aMCC普遍较大。

更关键的发现是，aMCC并非对一般的努力做出反应，而是专门针对那些会产生摩擦、挫败感和放弃念头的任务。“做自己不想做的事”，是激活和强化这一脑区的核心机制。

也就是说，AI每次帮我们解决一项费力任务中的阻力时，可能也恰恰移除了我们构建坚持性和自我调节能力的神经基础所需的刺激。

AI帮我们消除的，不止是学习上的困难，同时也是大脑发育的过程。

汤姆·斯莱特指出，这里面的核心悖论就在于：AI虽然能显著提升我们当下任务的完成效率，却会削弱人类赖以完成这些任务的根本能力，失去了敢于挑战、迎难而上的韧性。

5️⃣ 限制思维多样性

你可能觉得，AI带来的工具平权，提升了我们的创造力，让不懂后期的小白，也能轻松剪出大片。

但实际上，科学家的研究发现，这对全人类来说，可能并不是什么好事。

AI与人类的协作能够提升个人的创造力产出，但与此同时，它也对所产生的创意多样性产生了显著的同质化效应，导致了千人一面的可怕后果。

人类的创新，依赖于不同人群不断犯错，并在这个过程中重组各种解决方案。但如果大家都使用AI创作，个体的创意可能更优秀，但彼此之间的创意却更加相似。相当于AI放大了个体差异，削弱了群体差异；提高了局部性能，却削弱了整体性能。

最近被仁科在一档脱口秀节目上的表演刷屏了，他的表演可以说毫不熟练、破绽百出，甚至于把现场看不清字幕的事实都抖落出来了，没有技巧，没有章法，无法预测，但这种毫无“AI”感的表演，却打动了更多的人，就是因为他“不一样”！

甚至有评论说，有仁科这样的人在，AI就永远取代不了人类。

我想，大家其实已经或多或少意识到了，我们怀念人类那些不完美的缺点和尴尬失误的时刻，有时候搞砸了，何尝不是一种新的创意。

而这些，恰恰是AI给不了的。

02

如何在AI时代变得更强？

短短一年的时间，AI已经无处不在。难道，人类只能束手就擒吗？

情况也没有这么糟糕。

汤姆·斯莱特同时列举出了一些新的研究，表明，人类其实也可以向AI学习，强化进化路径。

比如，在AlphaGo击败世界顶尖围棋选手之后，人类棋手并没有因此放弃围棋，而是通过研究AlphaGo的策略，发展出真正全新的围棋思维方式。

科学研究也有类似的进展。

研究人员会对AI生成的假设进行完善，让研究达到了更深的程度，而这种深度，是单凭人类或机器都无法企及的。

新的神经科学证据也表明，与AI积极合作可以维持甚至提升认知能力。

那么，怎样使用AI才算是积极合作呢？

《npj Digital Medicine》上的一项研究指出，AI会直接给出结果，但只有当你积极地解读和判断这些结果时，才能真正理解它们。那些将AI作为自身思考起点的参与者，随着时间的推移，他们的认知能力不仅保持了下来，甚至有所提升。而那些被动接受AI输出的人，认知能力则出现了明显的下降。

也就是说，区别不在于你使用了多少AI，而在于如何使用AI。如果忽略了理解AI输出结果这一费力的步骤，大脑的学习能力就会减弱。而如果积极参与，向AI学习，甚至做更进一步的思考和探索，学习能力就能得以维持甚至增强。

我们可以把AI看作是一种杠杆或者放大器，对于专业人士来说，熟练使用AI，可以提高工作效率、放大专业优势；但与此同时，缺乏专业知识或者技能的新手，如果从一开始就过分依赖AI，非但能力得不到提升，也更容易被淘汰。

另一方面，从教育和培训的机制上，专业机构、大学和雇主们，也需要审慎地保留甚至保护那些能够培养真正专业技能的培训路径。

比如，飞机虽然都是采用自动驾驶系统，但是航司在培养飞行员的时候，仍然要求他们先学习手动飞行，再学习使用自动驾驶系统，因为一旦系统出现故障，就需要飞行员主动接管飞机。

使用AI也是同样的道理。

一位会计师，需要手工填写过数百份纳税申报表，才能够一眼发现人工智能生成的申报表中隐藏的错误。

一位医生，曾经独立做过成百上千次医疗诊断，才能够纠正AI做出的自信但却错误的预测。

一旦这种从基础做起的学徒制途径被扼杀掉了，那么，人类各行各业的专业知识只能储存在AI上面，下一代人可能从根本上就不具备使人机协作具有价值的技能。当前生产力看似提升了，但却是在透支一代代持续补充的人力资本。

汤姆·斯莱特担忧地指出，这样一来，当前这代借助AI的专业人士或许是最后一批能够享受到这些成果的人。

所以，未来能在AI时代成功的人，并非那些最频繁使用AI的人，而是那些无需AI也能独立思考的人。而未来真正重要的机构，并非那些最快采用AI的机构，而是那些能够保留AI无法取代的人类能力的机构。

03

如何捕捉AI浪潮下的投资机会？

AI看起来势不可挡，甚至已经给人类带来了更深层次的变革，这背后又蕴藏着哪些投资机会呢？

汤姆·斯莱特认为，AI的潜力非常巨大，自己已经亲眼目睹，AI正在改变自己的认知习惯。如果这种改变发生在一个毕生致力于思考这些因素的人身上，那么它也发生在每个人身上。

所以，对于AI的投资，他更希望在不同层级上都有布局，不管是基础设施、芯片开发、应用层，还是“智能”这一层。

他的持仓中就有两家大语言模型开发商。一家是在美国的Anthropic，另一家是在中国的MiniMax。

在一年一度的股东交流中，汤姆·斯莱特指出，大家可以把AI带来的冲击想成一个音乐节。以前你去音乐节，要花钱买门票，进去以后再花钱买饮料。现在你去音乐节，门票免费，饮料也免费，但你得为上厕所付钱。

在这种变化下，你就不会想去持有那些原来卖门票的公司，你更想持有的，是那些掌握厕所资源的公司。

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