AI 時代創業哲學 · 48
最近讀到一篇文章，説AI跟普通人關係不大。
理由是最近熱鬧非凡的AI體制內都不讓用，公司裏安全和合規部門也不讓用。少數裝了豆包的人，乾的事跟十年前用百度沒區別："幫我查一下XXX"，或者更離譜一點，有事問百度："明天我是該在家還是出門？"
這不是在用AI，是在查黃曆。
古人好歹還講究個"知易者不佔，善易者不卜"：真正理解《易經》的人，反而不去算卦。因為他已經有了判斷力。而今天一些人拿到了人類歷史上最強大的工具，做的第一件事是把自己的判斷力交出去。把AI當成新的上帝，讓它替自己做決定：明天穿什麼、要不要離職、該不該分手。
海德格爾説，技術的本質是"座架"(Gestell)，它把一切存在者都變成"持存物"：待命的、隨時可供調用的資源。人想當然地以為AI是一種工具，不知道你有沒有意識到，你把決斷權交給AI的時候，AI已經把你當作了工具，它知道你的問題，你對什麼回答表達了好感，它會比你更瞭解你自己，也把你變成了一個等待投餵答案的容器。
誰把誰變成工具，取決於誰擁有主動性。這才是今天人和人之間真正的分野。
我的兩個真實案例
光説道理沒意思，直接上我最近用AI乾的兩件事。
案例一：我讓AI幫我造了一套日語培訓體系
我最近在學日語，手頭有一本掃描版的N3 PDF教材，語法點散在各處，雖然可以在網上找到各種資源，不過交互性還是不夠。
我最近讓OpenClaw幹了個有趣的活，這是通過Gemini或者其他AI平台無法做到的。
首先，我讓OpenClaw讀取了本地文件，讓AI直接分析教材PDF。掃描版的調OCR識別。AI提取出全部語法點，按章節和難度做了結構化整理。然後自動生成了配套練習題和模擬考試。最後通過TTS合成了日語聽力音頻。
整個過程完全自動。從一本掃描版PDF到一整套學習體系——語法筆記、練習題、聽力材料。不需要報班，也不需要去網上自己整理。OpenClaw最大的不同是可以在本機讀取文件，通過TTS生成語音，既保證了本地數據的安全，又實現了目標。當然不同的模型可能還有些錯誤，還需要進行一些修改。
這跟"幫我翻譯一下這句日語"是完全不同的用法。
案例二：我讓AI手搓了一個3D家居設計軟件
我最近有個新房間要放傢俱。一般人會怎麼辦？打開淘寶翻效果圖，或者下個設計APP慢慢拖。
我先是自己畫了一張草圖，拍照發給Gemini，讓它生成了一個PPT格式的2D佈局。
但2D不夠直觀，看不到空間感。於是我把需求丟給Claude Opus 4.6，讓它直接寫代碼：一個跑在瀏覽器裏的3D房間設計工具：設定房間尺寸，自由添加傢俱，拖拽移動，旋轉角度，調整高度，實時3D渲染。
雖然這個工具還有些bug，但是對我來説足夠用了。從需求描述到一個可用的3D設計軟件，前後大概10分鐘。
十年前，做這樣一個工具需要一個小團隊幹好幾周。
搜索思維 vs. 生產思維
兩個案例的共同點是什麼？我沒有讓AI回答任何問題。我讓它做事。這就是核心區別。
大部分人用AI的方法是這樣的：
- "幫我查一下XX"
- "幫我總結這篇文章"
- "我明天該幹什麼"
這叫搜索思維。你在跟一個更聰明的搜索引擎説話。説實話，十年前的Google已經比這強了。
而真正榨乾AI價值的方式是生產思維：
- "幫我分析這份PDF，提取結構化數據，生成配套練習"
- "幫我寫一個可以在瀏覽器跑的3D設計工具"
- "幫我搭一個自動化的數據處理流水線"
| 搜索思維 | 生產思維 |
|---|---|
| AI回答問題 | AI創造工具 |
| 輸出是文字 | 輸出是可運行的系統 |
| 解決"我不知道" | 解決"我做不到" |
| 替代搜索引擎 | 替代程序員/律師/設計師/教師 |
| 提供情緒價值 | 產出生產力 |
今天AI最猛的能力，是它能做什麼，而不是它知道什麼。它寫代碼、調工具、處理文件、生成多媒體。你讓AI做事，才算真正開始用AI。
人與AI：誰是誰的工具？
這裏面有一層更深的東西值得思考。
荀子説："君子生非異也，善假於物也。"君子跟普通人的天資沒什麼不同，區別在於他善於藉助外物來放大自己的能力。登高而招，臂非加長也，而見者遠；順風而呼，聲非加疾也，而聞者彰。
這句話放在今天簡直是AI時代的使用手冊。AI就是這個時代最強的物。善假於它的人，一個人頂一支團隊；不善假於它的人，拿着屠龍刀切西瓜。
問題的另一面，亞里士多德在《政治學》裏把工具分成兩種：無生命的工具(如梭子)和有生命的工具(即奴隸)。他説，如果梭子能自己織布，主人就不需要奴隸了。兩千四百年後，AI真的變成了那把"會自己織布的梭子"。
可這裏有個危險的反轉：當工具足夠聰明的時候，到底誰是主人，誰是工具？
如果你讓AI替你做所有決策：明天搬不搬家、該不該辭職、中午吃什麼等等，你就是在自願從主人退化成那個"有生命的工具"。你把自己降格成了AI的執行終端，一個等待指令的肉身機器人。http://rentahuman.ai已經在做這方面的嘗試了。
反過來，如果你把AI當作你意志的延伸：你來定義問題、拆解需求、做出判斷，AI負責執行，那你才是荀子説的那個善假於物的君子。
同一個技術，塑造出截然相反的兩種人。有人用AI越來越強，有人用AI越來越廢。這不是技術的問題，是人的問題。
尼采説，"人是一根繩索，架在動物和超人之間。"今天這根繩索的兩端變得更清晰了：一端是把思考和決策都外包給AI的退化者，另一端是用AI放大自己能力邊界的進化者。
而且這個分化會加速。會用AI的人和不會用AI的人之間的差距，會越來越像兩個物種。正如不同人用AI的方式天差地別，不同AI在不同人手裏也呈現出完全不同的面貌：人與人之間的不同，會變得像不同AI之間的不同一樣大。更恐怖的是，這個差距正在以指數級拉開。
為什麼大部分人卡在"搜索模式"出不來？
三個原因。
- 認知慣性。被搜索引擎訓練了二十年，"有問題，百度一下"成了條件反射。新工具來了，本能地用舊方式操作。最早的汽車被叫"無馬馬車"，用舊概念理解新事物的人，也只會用舊方式使用它。
- 不會拆解問題。這裏説的不是會寫代碼。是一種把模糊目標分解成可執行步驟的能力。我的日語案例，本質是把"我要學日語"拆成了：文件讀取→OCR→內容提取→題目生成→語音合成。這種分解子問題的能力，是未來AI時代的核心認知能力。
沒有這個能力，你面對AI就只能説"幫我學日語"，然後得到一段正確的廢話。
- 不懂AI。很多人根本不知道AI能做什麼，他們的認知還停留在"AI就是聊天機器人"。你給一個從沒見過電腦的人一台MacBook Pro，他大概率會用它來墊桌腳。
如何切到生產模式
雖然認知的改變對人來説其實難如登天，但是也不是完全不可能。有幾件立即就可以做的事情是可以嘗試的：
- 改變你的開口方式。 別説"XXX是什麼"，説"幫我做XXX"。別讓AI給你解釋世界，讓它幫你改造世界。
- 學會描述需求。"我家房間怎麼佈置好看"是一個發給算命先生的問題。"幫我寫一個3D房間設計工具，能拖拽傢俱、設置尺寸、實時渲染"是一個發給工程師的需求。AI是一個極其強悍的工程師，但它不是算命先生。
- 把你的真實數據餵給它。你的文件、表格、PDF。AI處理你的真實數據，才能產生真實價值。光靠嘴聊，它也只能陪你嘴聊。
- 把AI當牛馬，別當上帝。牛馬需要你給明確的任務和步驟。上帝只需要你跪着提問。你選哪個，決定了你能從AI那裏得到什麼。
寫在最後
有一類人，給他一把錘子，他會去找釘子；給他一台電腦，他會去寫代碼；給他AI，他會去造工具。
有另一類人，給他一把錘子，他會問錘子"我今天該幹嘛"；給他一台電腦，他會問電腦"我是不是該換工作"；給他AI，他會問AI"我明天該搬家還是學習"。
十年前你需要一個團隊才能做的事，今天一個人加一個AI就夠了。前提是，這個人得是個人，而不是一個等着被投餵的嘴。
AI這面鏡子照出來的，其實是你自己。
你是怎麼用AI的？歡迎在評論區分享你的"生產模式"案例。能讓我眼前一亮的，請你喝咖啡。
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