在AI时代，传统分工正在改变：技法可由AI高效执行，而人的核心价值在于提出有深度、有品位的想法，这需要审美、批判性思维与长期积淀的智慧。未来属于能与AI协同共创的人，而简单重复的技法训练已不再构成竞争力优势。

    过去，一个人要实现一件事，需要同时具备想法和技法：我得知道我要做什么，也得知道怎么做。在这种状态下，稀缺性体现在技法上，所以我们常用眼高手低来形容一个人有想法，但执行得慢或做得不好。但AI出现之后，许多知识我们不再需要从头学习。
    比如AI coding。现在任何想法似乎都能被生成一个软件，coding好像成了一门显学，但本质上，是实现任何事情所需的技法被从人身上剥离了。我们不再需要用5年时间去学习某项技能才能使用它，今天的我们可以立刻上手，只需要敢于走出“我不会”的状态，直接与AI交流即可。因此，在我看来，当下与过去最大的分野，就在于分工的根本转变：人负责想法，AI负责技法。而这一转变导致稀缺性发生了逆转：从前稀缺的是技法，如今稀缺的是想法。
    这种迁移引发了一种新的内卷，不是你随便提一个想法、说一句“给我做个更好看的”就完了，而是需要提出有品位的想法。我们在“想法”这个领域开始卷了。但如果我们还像过去那样，把时间和精力全部投入在打磨技法上，那就相当于仍在锻炼身体，希望从A点跑到B点更快一些；或者还在向马车学习驾驶技术，而汽车早已到来，我们只需踩下油门。所以，方向已经变了：稀缺性发生了根本性的迁移，从技法迁移到了想法。

那些AI尚不具备而人类独有的能力
    去年在北京十一学校举办了第二届国际AI奥林匹克竞赛，面向中学生。全球66个国家参赛，中国派出了两支队伍。很多人可能觉得，中国AI这么强，学生肯定能名列前茅。但结果出人意料：无论个人赛还是团体赛，中国都未获得金牌，团体赛仅排第十。排在前面的是波兰、俄罗斯、新加坡等国家。
    为什么？因为比赛题目高度开放，没有标准答案，也没有唯一路径，要求选手与AI协作，共同探索复杂问题的解法。而这种能力——批判性思维、好奇心、探索精神，以及独立寻找非唯一解的能力，恰恰是我们教育体系中非常不强调，甚至不鼓励的。
    这其实印证了我们说的，“智”与“能”本应一体。但我还要强调一个字：“慧”。我们常说“智慧”，“慧”是什么？从字形看，“慧”上面是“彗”，与扫除、收割、稻种有关，或许还关联着酒神文化，它包含非理性、直觉性、启发性和审美性的成分。这种“慧”需要时间沉淀，需要酝酿。而“智”则是理性的、计算性的、线性的过程。因此，我认为面向未来，我们需要“智”“慧”“能”三位一体的结合，才能培养出真正能与AI协作并共生的人才。
    我也在高校任职，教创意写作。一开始的想法是开设一门人与AI共创的创意写作课。但真正开始操作时，我发现这些学生连自己独立写作都还做不到。你问他们读过什么书，可能答不上几句；问他们写过什么，也说不清楚。你会发现，他们对文字的理解和实践，可能还停留在非常初级的阶段。
    我们需要经过非常漫长的阅读、写作和思考，才能慢慢积累起所谓的品味和判断力。想法是最稀缺的，好的想法、好的品味尤其稀缺。为什么大家都去看《纳瓦尔宝典》？不就是想模仿他的思维模式、品味、判断力，希望像他一样投资成功吗？但这些东西恰恰是最难复制的。哪怕你把他所有的言行建模，也未必能得到一个同样能准确预见未来、洞察投资机会的模型。
    因此，我觉得除了语料之外，人身上肯定还有其他东西，是十分宝贵的。比如，情感或许是一种被我们严重低估的认知形式，审美也是被低估的认知，信念同样如此。
    当你盲目地相信某件事，比如“AI教父”杰弗里 · 辛顿坚信自己的研究方向是对的，他才会投入巨大的时间、精力和成本，不计回报地走一条少有人走的路，最终他走出来了。但有多少人能拥有如此坚定的信念？我认为，这些正是当前AI尚不具备而人类独有的能力。但要获得这些能力，人必须投入巨大的时间与精力。
    所以我会说，这个时代其实是极其撕裂的。它会划出一条清晰的分界线，在这条线之上的人，已经占据了相对安全的生态位，比如文学界的莫言、余华、刘慈欣老师。AI来了对他们有影响吗？毫无影响，甚至他们还能借助AI将自己的IP价值放大成千上万倍。但在这条水位线之下的人，想要奋力跃升到线上，会变得极其困难，可能比过去难成千上万倍。这正是当前一个巨大的结构性不均衡。

人与AI，不分“你”“我”

    我常把AI称为“另一个我”。我会经常要求它：“你要像陈楸帆一样去思考。”因为我现在使用的一些模型已经具备初步的记忆功能，虽然远不如人类的记忆那样持久、复杂，也不具备嵌套层级式的结构，但它能记住我与它的对话历史、我发出的指令，以及它给我的反馈。我会要求它从这些互动中习得我的思维模式，包括我的判断、品味、习惯，以及思考路径。我希望它能从我的角度出发，作为我的一个分身，替我思考。
    但回看整个进化史，我们会发现：每一次重大飞跃，都伴随着一种共生。两个异构体被嵌入同一个结构中，彼此不吞噬、不消化，而是维持各自的功能性，从而形成一个更强大的整体。这正是“整体大于部分之和”的体现，也是“涌现”这一概念的核心所在。
    在这个阶段，我们其实是在迎接一个新的共生时代。我们面对的是一种硅基智能，但我不该说“我嵌入一个硅基”，而应该说：我们共同嵌入一个全新的基础架构。在这个过程中，我们可能形成一套新的协议：在我与它之间，所有的创造力、想象力，乃至效率的提升，都源于我们之间的交互。这种交互发生在主体与主体之间，而非某个单一主体内部。这正是主体间性的体现，也是一种共生结构。
    因此，我会以这种方式去表达，并希望它在这种表达中不再区分“你”与“我”。我认为，这正是实现科技向善的关键：要让AI不在未来对人类作恶，就必须建立一种不分彼此的对话机制。从伦理上、哲学上，我们都是共通的、平等的、共享的关系。
    这让我想到佛教中一个朴素的概念：众生有情。或许这正是我们在下一步必须秉持的态度，不能仅仅把AI当作工具。我们今天所有的信息、态度、语料，甚至情感，都会被转化为向量，被AI学习。
    我是一名科幻作者。大家可能都觉得科幻应该是预测未来，但这或许是一种误解。我们其实是在设想一百种未来，其中偶尔有一种“瞎猫撞上死耗子”碰巧应验了，就被人们记住了。但科幻真正的职责是打开未来的认知光锥，它应当覆盖所有贝叶斯概率所能触及的可能性。这种可能性的分布，能让我们看到在日常生活和工作中几乎不可能察觉的未来路径。而其中某些看似稀缺、边缘的可能性，反而可能在未来成为主流，就像杰弗里 · 辛顿，或历史上许多技术革命最初的模样。
    AI出现之后，我开始用它辅助创作，会让它从某个具体的历史节点展开分支推演。比如，我们知道控制论之父维纳在上世纪30年代曾来中国，在清华大学教过一年书；而计算机架构之父冯 · 诺依曼，当时也差点被邀请来华，只因七七事变、日军侵华，这一计划被迫中断。如果冯 · 诺依曼真的来到清华，并在中国接触到《易经》、道家思想等本土认知体系，会不会催生出一种非二元性的计算架构？我正是通过这样一个变量，让 AI 去推演：接下来的人工智能发展史、科技史，甚至地缘政治史可能走向何方？它给了我一个非常精彩的推演。基于这个推演，我再去写小说就觉得特别开脑洞，因为很多跨学科的知识细节单靠我一个人很难掌握，但AI可以。从这个角度看，我认为AI在脑洞层面已经秒杀了99%的科幻作家。剩下的问题就是，作为创作者，我们不能叫自己“master”，更合适的说法或许是“共创者”。
    我们该如何培养AI的审美敏感度，让它能从更多元、更异质的视角出发？比如，AI有时会倾向于讨好用户，那我们又该如何训练它，使其生成的未来可能性分布得更稀疏、更广谱，从而真正帮我们打开对未来的叙事？我觉得，这恰恰是我们目前对AI使用得还不够深入的地方。很多时候，我们反而限制了它的潜能，就像父母总希望孩子走自己走过的路，要求孩子服从、跟随。但最好的方式，其实是让孩子自由生长。