来源：市场资讯

（来源：虎嗅APP）

本文来自微信公众号：考拉Clara，作者：考拉Clara，原文标题：《知识变便宜了，差距却更大了：AI时代真正值钱的3种能力》，头图来自：AI生成

作为90后，我的很多同龄人可能早已成为父母。

不知道你是否也有过这样的时刻——甚至是在某个深夜，望着孩子熟睡的脸，心里忽然掠过一阵隐隐的不安：

孩子在书桌前埋头苦背单词、刷题、记忆那些艰深的古文注释。

而你坐在一旁，手机正好弹出一条推送：

ChatGPT轻松解开竞赛难题，Midjourney画的图足以乱真，AI只用一分钟就搭建出一个网站。

那一刻的焦虑无比真实：

不是担心孩子不够用功，而是害怕他们努力的方向，也许正在失效。

我们这一代人受的教育，大多是“填鸭式学习”，拼命往脑子里塞满知识，总以为将来用得上。

但现在，AI就像一座“随时可取的超级知识仓库”，里面应有尽有。

我们还需要鼓励孩子继续做那只辛苦囤知识的鸭子吗？

我越来越相信：学习本身不会消失，但“旧模式的学习”一定会被淘汰。

就像计算器普及之后，数学并没有消失，消失的是“敲打算盘”；

导航普及之后，出行并没有消失，消失的是“背诵地图”。

每一次工具的革新，都是在让“低阶的重复劳动”贬值，让“高阶的思考能力”升值。

AI并没有取消学习，它只是把学习的竞争维度再一次拔高。

从此，决定我们与未来小孩是否能够走多远的，不再是脑子里存了多少知识，而是能调用多少知识。

知识正变得像水电一样随手可取，未来比的不是“知识储存量”，而是“运用能力”。

要看清未来的方向，我们不妨先回望过去。

在过去两三百年里，教育很大程度上是工业社会的配套系统：标准化、统一进度、统一考核。

因此我们都熟悉这样的场景：同一间教室，同一位老师，同一套试卷。

中考筛选一批，高考再筛一批，千军万马争过独木桥。

这种“工业化教育”固然提升了整体效率，却也付出了不小的代价。

它就像一条固定的流水线：

听不懂的学生不敢提问，怕显得笨，也怕拖慢考试进度，只能把困惑吞回去；

跟不上的学生只能苦苦追赶，最终靠题海战术弥补理解上的断层；

学得快的学生却难以尽兴，因为教学必须照顾平均水平，他们的天赋被锁在了统一的节奏里。

因此，“优质教育”成为稀缺资源，催生了补习班、名师课程与一对一私教。

研究也反复证实，个性化辅导对学习效果提升显著，但这在过去，只是少数家庭才能享有的“奢侈品”。

学区房、高价补习、名师资源……这些构成了难以逾越的壁垒。

而今天，AI 正在用技术的力量，一点点拆除这堵墙。

它带来的最大改变是：普通人第一次有机会，以极低成本甚至免费，拥有一个随时在线的“超级导师”。

听不懂量子力学？它可以改编成你喜欢的漫画剧情讲给你听；

记不住历史脉络？它能将其编成一段“历史剧场”，轻松帮助你理解；

哪怕同一个问题你问上十遍，它也不会厌烦，只会换十种方式，直到你真正明白。

从这个意义上说：

真正的平权，不是让大家上同一节课，而是每个人都能拥有适合自己的老师。

AI让教育从“批量生产的标准件”，变成了“千人千面的私人定制”。

这听起来无疑是巨大的进步。

但我也想提醒一点：AI 带来的公平不会自动实现。

它虽然降低了获取优质讲解的门槛，却没有抹平使用条件上的差异：

设备、网络、语言能力、信息素养、付费意愿、时间资源、家庭支持……这些因素依然决定着一个人能把 AI 用到什么程度。

更准确的说法或许是：

AI 让大家的起点更接近，却不保证终点更公平。

它给了每个人一把梯子，但有人站在平地上，有人站在坑洼里。

当“资源”不再稀缺，新的分水岭便悄然浮现；这一次，差距不再取决于你“有没有”，而在于你“会不会”。

目前的时代浪潮，有两股深层力量在彼此较量：

一股是“AI外挂”带来的知识平权，另一股是“短视频”喂养的即时满足。

许多人乐观地相信：只要AI普及了，人与人的差距就会自然缩小。

我却觉得，技术越是触手可及，差距反而可能拉大得更快、更隐蔽。

第一道鸿沟叫“接入鸿沟”：你有，我没有；

第二道鸿沟叫“使用鸿沟”：我们都有，但我用它造火箭，你用它看烟花。

而真正的对决，或许不在工具之间，而在人心之内。

是“延迟奖励”与“即时满足”的持久战。

短视频是高频率、低成本、即时反馈的多巴胺刺激；

学习是低频次、高投入、长期积累的复利投资。

如果你只把AI当作“高级答案机”，它带来的也是如同短视频般更快的被动接收。

且普通人很难抵挡那种瞬间快感和高阶的情绪价值。

AI能赋予人认知的杠杆，也会同短视频一样，悄悄偷走你运用杠杆的时间。

就这样，AI正在将人群无声地分为两类：

第一类人：视AI为“复制粘贴工具”

他们使用AI只为省力：遇到问题，直接索要答案，复制、粘贴、提交。

他们跳过了查阅、比对、思考、推演的全过程。

长此以往，大脑如同久卧的肌肉，因缺乏锻炼而渐渐萎缩。

对他们而言，AI不是助力，而是更高效的“填鸭器”，甚至是一种“思维麻醉剂”。

AI喂什么，他们就接收什么。

第二类人：视AI为“外脑、军师与辩友”

他们使用AI不为省力，而为增强：

用它补足短板——逻辑强却文笔弱，就交给AI润色；创意多却不懂技术，就请AI协助实现；

用它激发思辨——主动让它反驳自己的观点，逼自己审视逻辑的漏洞；

用它构建体系——协助拆解任务、梳理路径、将知识系统化。

对他们来说，AI如同钢铁侠的战甲，穿上它，是为了突破凡人思维的局限，触及曾经无法企及的高度。

于是，一个隐约却现实的趋势正在浮现：

未来的贫富差距，未必先体现在银行卡余额上，而会先体现在“认知差距”上。

同样的工具：

有人用它整理笔记、构建体系、创作作品、发展副业、解析财报；

有人却用它刷段子、写口水文、生成浅薄内容、替代自主思考。

AI本身并无价值观，它更像一面镜子，映照并放大你原有的倾向：自律者更高效，放任者更沉迷。

我不太愿用“赢家”与“输家”这样的标签，因为它过于对立，也容易制造焦虑。

更贴切的描述或许是：这并不是两种截然不同的人，而是一条从“外包思考”到“增强思考”的连续光谱。

关键不在于你是否使用 AI，而在于你处于光谱的哪一端，以及你能否朝“增强”那一端，哪怕只移动一点点。

但为了更直观地对照，我们仍可以借助两种典型的思维模式来理解。

做题家思维：等待题目 → 搜寻标准答案 → 记忆与复述

所谓“做题家”，习惯的是这样的路径：等待别人出题，再去寻找标准答案，然后背诵、复现。

可惜，AI 是人类历史上最强大的“标准答案生成器”。

所有能够被标准化、流程化、依赖记忆与重复的技能，在 AI 面前都正在快速贬值。

在这个时代，“听话”不再是优势，“考高分”也不再是通行证。

因为标准答案，正变得越来越廉价。

提问家思维：定义问题 → 拆解任务 → 整合资源

如果你思维活跃、充满好奇，甚至常被说“不务正业”；那么，你的机会可能真的来了。

过去想要跨界很难；比如，你纯文科却想做个系统，由于不懂编程，想先啃几年编程，但时间周期过长，往往大部分人中途放弃。

而现在，你只需要理清逻辑、明确需求，AI 可以协助你实现创意设计、辅助生成代码。

提问家擅长三件事：

定义问题：我们究竟要解决什么？

拆解任务：应该从哪一步开始？接下来怎么做？

整合资源：如何将 A 领域的洞察，迁移到 B 场景中去运用？

未来的竞争，或许不再是谁答题更快，而是谁提问更深。

曾经比的是记忆力，后来比的是检索速度，而将来，比的是“提问的功力”与“系统的整合能力”。

作为普通人，如果不想被算法“饲养”，而是想主动驾驭时代，应该刻意修炼哪些能力？

抛开那些宏大的概念，我总结了三条最实用的“生存能力”。

能力一：跨界迁移力——做“知识跨界者”，连接需有逻辑

未来最值钱的人，未必是“单一领域专家”，而是“跨界融合高手”。

你可以称之为“π型人才”：既有一项专业深度，又具备将另一领域知识与之连接、创造新价值的能力。

AI 大幅降低了跨界的门槛：如今你不必啃完一本厚厚的教材，才能动手实践。

如何练习？

不要将自己困成一口深井，而要把自己编织成一张网络。

试着让 AI 为你勾勒一个陌生领域的“认知地图”：核心概念、关键问题、学习路径、经典案例。

然后，每周完成一个小作品：一份笔记、一张知识图谱、一篇解读文章、一段可用代码或一个功能原型。

例如，如果你是一名文案编辑：

借助 AI 学习“Python数据抓取”的逻辑，将写作与数据分析能力相结合；

你将不再只是一位文案，而进化成“数据驱动的内容策略专家”。

能力二：辨别力——把 AI 当“参谋”，而非“决策者”

请务必记住：AI 会“一本正经地编造、胡说八道”，产生幻觉是其内在特性之一。

这反而迫使我们必须掌握一项核心素养：批判性思维。

我们不能做被动的信息接收者，而应成为“主动的风控审核员”。

如何练习？养成验证习惯：

让 AI 给出答案时，同步提供：依据来源、逻辑假设、适用场景与潜在反例；

主动要求它自我反驳：站在对立立场，挑战其结论的漏洞；

对关键信息做交叉验证：对比不同模型、不同来源、不同视角的答复。

始终记住这句话：AI 能给你参考答案，但无法替你承担结果。

表达顺畅不等于真正掌握，内容生成不等于深刻理解。

能力三：任务拆解力——提示不是“话术”，而是“思维工程”

很多人沉迷于收集各种“万能提示词”，这其实是本末倒置。

提示工程的本质不是学习话术，而是训练你的系统化思维能力：

你能否将一个模糊的想法，拆解为一系列机器可以理解、可执行的具体指令。

分享一个我长期使用的“通用拆解框架”：

目标：我最终想达成什么？

现状：我现在处于什么阶段？卡点在哪里？

约束：时间、预算、能力、工具有何限制？

步骤：可以分解为哪 5–7 个关键步骤？每步产出是什么？

校验：如何判断这一步做对了？标准是什么？

迭代：如果效果不好，应该优先调整哪个环节？

你会发现，擅长使用 AI 的人，并非更会“说话”，而是更会“思考”。

清晰的指令，源于清晰的思维；混乱的输入，只会得到混乱的输出。

如果你看完仍觉得不知从何入手，那就先做这三件事吧：

不贪多，不贪快，从这三件小事开始，你便能超过 90% 的人。

（1）让 AI 成为你的“苏格拉底教练”

每天花 20 分钟，不是让 AI 替你写答案，而是请它不断追问你。

比如，输入你最近的一个思考或困惑，然后对它说：

“请你扮演一位严谨的逻辑学导师，反驳我的观点，指出我的漏洞，并给出更完整的论证结构。”

这种思维的“负重训练”，比只看书不思考，更锻炼心智。

（2）建立你的“知识图谱”，别只做“收藏党”

收藏只是心理安慰，不是有效积累。

信息未经整理，终将变成思维的负担。

让 AI 帮你把零散的阅读转化为系统认知：

每接触一个新知识点，都多问一句：

“它和我已知的哪些内容相关？可以归类到哪个知识框架？能实际用在什么场景里？”

日积月累，你会逐渐搭建起属于自己、有机联通的认知大厦。

（3）寻找你的“真人学习同伴”

知识获取越来越容易，“与谁同行”却变得愈发关键。

AI 没有温度，它不理解你的挫败，也无法给你真实的拥抱，这些都是 AI 永远无法替代的。

AI将我们从繁重的记忆与重复中解放出来，同时也将我们推向一个更根本的追问：

作为一个人，我不可替代的价值究竟是什么？

技术给了我们前所未有的工具，也教给我们前所未有的责任：自我教育。

在未来，没有所谓的“普通人”，只有两种行走方式的人：

一种人，把 AI 当作外挂，走向认知的复利；

另一种人，被信息流喂养，走向注意力的消耗。

这两者之间，往往没有温和的过渡。

而选择朝向哪一边，就在你下一次向 AI 提问，或向自己提问的那一刻。