★ 01 微決策時代
隨著AI的能力越來越強，人們在反覆問，人到底還有什麼技能是AI不能取代的？我們應該學習什麼樣的技能？目前流行的一些觀點，在我看來是不對的。
比如有人認為AI沒有創造力，所以創新是人的特長；還有人認為人的長處就是「更像人」，畢竟AI只是機器，它們就算智商高，情商肯定不如我們……
然而現實絕非如此。舉幾個例子：
好萊塢有位傳奇編劇叫保羅．許瑞德（Paul Schrader，代表作《計程車司機》），1970年代就已經成名，快80歲了創作還很活躍，絕不服老。
但是他在Facebook上說，ChatGPT生成了比他本人的作品更好的「許瑞德式點子」。
任何讀過GPT-4.5寫的小說的人都明白此言絕非誇張。雖然目前還沒有哪個編劇因為AI而失業，但威脅是確實存在的。看看程式設計師吧—2024年年底，因為AI程式設計變得如此之強，各公司大幅度削減了初階程式設計師的職缺，有些名校資工系的畢業生正面臨找不到工作的困境。
現在的AI，不僅醫療診斷水準，就連做心理諮商的水準、說服技能都在接近、甚至超過人類。人家哪有什麼「情商低」的問題？事實證明，情商問題可以用智商解決：AI比人更懂人。
智慧，已經越來越不具備稀缺價值了。那麼人該何去何從？難道說此後生產力完全由資本決定，沒有資本的普通人只能領取全民基本收入嗎？
事實上我認為人的前景很樂觀。這裡我給出一個統一的、決定性的終極答案──人要做的，是「微決策」。
其實你可以觀察到，有些事，AI再強也永遠都是人的事。
比如體育比賽和藝文表演。汽車比人跑得快，但我們更關心人能跑多快。AI生成的影片會流行一時，但人們已經開始厭煩了。我們現在比以前任何時候都更喜歡與「真人」相關的東西。AI棋手的水準早就超過了人，但我們還在樂此不疲地觀看人類棋手之間的比賽。ChatGPT對各種問題的回答水準也已經超過人類，但我們更關心人的表態。
「這句話是誰說的」，正變得比「這句話說了什麼」更重要。
這是為什麼呢？你說人有情感、有體驗、有價值觀、有美感──可是AI也有，至少可以真實地模擬這些。人到底有什麼特別的？
我在序言中講了，人和AI至少有四個區別，而我肯定地認為，其中有兩個特點，是AI絕對不可能取代的。
第一個，也是最根本的特點：人是寶貴的。
這不只是我們身為人的價值觀偏見，你哪怕從數學上論證，人也比AI寶貴──因為每個人都是獨一無二的存在。人具有不可複製性，而且我們會變老、會受傷、會死。相比之下，AI可以隨便複製，不會受傷，不會真的感到痛苦。
因為人是脆弱的，所以人更寶貴。因為人更寶貴，所以這個世界應該優先滿足人的需求。因為人的需求優先順序更高，所以人應該有最終決定權。因為人有最終決定權，所以人應該承擔責任。 那你說，就算人更寶貴，讓人當AI的寵物行不行呢？也不行，這就是因為第二個特點：人的需求是AI無法預測的。
我們的意識是自身複雜的基因和過去無數的經歷跟當前環境微妙互動的結果，這個過程無法量化給AI。這就使得在AI眼中，我們永遠是主動的發起者—我們會莫名其妙地流行起一種鞋款；我們會蠻不講理地不愛看那部投入鉅資、用演算法套路拍的電影；我們會毫無徵兆地掀起社會運動……
簡單說，我們是決策者。
而真實的決策是不客觀的決策。
從數學上講，任何智能問題都可以歸結為給定邊界條件下對方程式的求解。AI做這種事情必定比人強，但這裡有兩個根本性的限制。
第一個限制是環境參數不可能被全面量化描述。你當前的環境、你先前的人生經歷、你所處的社會文化，包括你今天吃過早餐了嗎，都可能對你此刻的決策產生微妙的影響──而你不可能把這所有資訊都列舉出來交給AI處理。
第二個限制是有些方程式過於複雜，沒有辦法簡單求解。根據史蒂芬．沃爾夫勒姆（Stephen Wolfram）的計算不可約性理論，再強的電腦也沒辦法提前預知一個足夠複雜的系統的演化結果：算力再強，科學家也不能告訴你一個月後的精確天氣，你必須等著它發生。
所以真實世界本質上是不可描述也不可預測的。
所以事情本質上沒有什麼萬全之策。
所以AI既不能代表人來決策，更不能提供萬無一失的行動指南。
當然人也不能做到萬無一失。人的每次決策，不管多麼微小，都是某種程度上的莽撞行為，是一種冒險。
今天是你們的結婚紀念日，你家附近新開了一家餐廳。你們會選擇去以前常去的餐廳，還是試試這家新的？就算你看過新餐廳所有的用戶評論、聽取了朋友的意見，嚴格說來你還是拿不定主意，因為別人的體感不見得是你的體感。
科技再發達，也不會有一個系統透過演算法為你輸出一個最佳答案。歸根結柢，你的決定是冒險的，甚至是任性的。
正如法國哲學家雅克．德希達（Jacques Derrida）所說，一個決斷如果沒有經歷過無可決斷之折磨，那它將不可能是一個自由的決斷，它只會是程式化的操作或一個計算流程的展開。這才是決策的本質。照著規則一步步推演做正確的事，那不叫決策；真正的決策一定是某種任性和冒險。
在這個意義上，決策不但是你的權力，也是你的權利：你將透過這個決策展現你的個性、你的風格、你的價值觀、你的衝動。你的每一個決策塑造了你，你透過每一個決策塑造世界。而AI，它的決策只不過是展現了一種數學可能性而已。
這就是為什麼我們不關心兩個AI下棋比賽的輸贏，那只是數學上無數可能性中的一個。但我們非常關心是阿根廷隊還是法國隊奪得世界盃冠軍，因為那是把不確定變成了確定，那是先前所有人的故事切實的延續，也是此後一系列故事的開始。我們的世界線從此不同。
決策是把可能性變成真實性的過程。這就是人最該從事的工作。
從前我們可能以為，決策是老闆和主管的事情，只在專案的關鍵點發生──其實不然。如果你用了心，會發現工作中的每一步都可以是一個決策。
我特別喜歡關於喜劇演員和製片人傑瑞．史菲德（Jerry Seinfeld）的一個故事。他在1990年代拍電視劇《歡樂單身派對》的時候，有一段時間產出特別慢，工作推進得很艱難。於是就有人建議他請麥肯錫顧問公司來幫幫忙，也許可以把製作工作流程化。
那大約就相當於我們今天請AI幫忙創作。而史菲德拒絕了。以下是他當時的慷慨陳詞：
如果你高效，那你就是用錯誤的方式工作。正確的方式是艱難的方式。這個節目之所以成功，是因為我進行了極細的微觀管理──每個字、每句臺詞、每一場拍攝、每一次剪輯、每一個選角都由我把關。這就是我的生活方式。
史菲德說的就是微決策。AI也許能做出很好的創作，但是你應該控制每一個微決策，因為只有這樣才能體現你的風格和喜好。
你的每一個決策，不管多麼微小，都是對世界的改變。AI總可以建議。但只要你在意，就必須干預。你必須確保每一個微決策都是你的決策。我們工作的價值就體現在每天無數個微決策之中。 在微決策的意義上，AI不但不會取代我們，還會幫助我們。
以前你要是沒有一定的技能，根本談不上微決策。比如畫畫，只有專業畫家才可以透過每一個構圖細節、每一處光影、每一個筆劃表達自己的意圖──你不能只有意圖而沒有表達能力。所以你不得不花大量的時間學習怎麼運筆……而現在你可以直接讓AI出圖，然後你把關美感、選擇和要求修改。 到目前為止，大部分人的大部分工作時間都只是在努力把事情做「對」而已。而有了AI，你將負責決定什麼是「對」。
最理想的情況下，有了AI的幫助，我們工作的好壞將完全體現在微決策上──
這個軟體功能要實用一點還是花俏一點？
劇情進行到此處，主角能不能更勇敢一點？
要不要給這個病人一個擁抱？
可不可以跟顧客開句玩笑？
這一次你是選擇例行公事，還是讓人印象深刻？
任何主動性、每一處臨場發揮、任何微小的創造，都體現了你的個性和風格，也必須由你承擔風險……和光榮。
你就是你的微決策。其實生活中有無數個微決策的機會擺在我們面前，只是以前我們沒有能力、沒有能量、沒有心思去做。AI會讓我們做事更像人。
其實趨勢已經出現了。人們允許、期待，甚至要求你在工作中留下自己的痕跡。
純粹由AI生成的圖片，已經讓人從最初的新奇逐漸變得審美疲勞；純粹由AI撰寫的文章，也正在從最初的驚豔走向公式化的乏味。我們指望你控制更多細節。我們聽你的觀點是因為你會用自己的聲望背書。我們不想要一個計算上的展開，我們想要的是有風格、有冒險、充滿微決策的作品。
AI生成的永遠只是數學上的可能性，而一個人對另一個人做的事情，永遠都關係重大。決策，不管是大是小，永遠都是個人的。
我們不會因為AI而變得過時，我們只是獲得了更多決策自由。
隨著AI的能力越來越強，人們在反覆問，人到底還有什麼技能是AI不能取代的？我們應該學習什麼樣的技能？目前流行的一些觀點，在我看來是不對的。
比如有人認為AI沒有創造力，所以創新是人的特長；還有人認為人的長處就是「更像人」，畢竟AI只是機器，它們就算智商高，情商肯定不如我們……
然而現實絕非如此。舉幾個例子：
好萊塢有位傳奇編劇叫保羅．許瑞德（Paul Schrader，代表作《計程車司機》），1970年代就已經成名，快80歲了創作還很活躍，絕不服老。
但是他在Facebook上說，ChatGPT生成了比他本人的作品更好的「許瑞德式點子」。
任何讀過GPT-4.5寫的小說的人都明白此言絕非誇張。雖然目前還沒有哪個編劇因為AI而失業，但威脅是確實存在的。看看程式設計師吧—2024年年底，因為AI程式設計變得如此之強，各公司大幅度削減了初階程式設計師的職缺，有些名校資工系的畢業生正面臨找不到工作的困境。
現在的AI，不僅醫療診斷水準，就連做心理諮商的水準、說服技能都在接近、甚至超過人類。人家哪有什麼「情商低」的問題？事實證明，情商問題可以用智商解決：AI比人更懂人。
智慧，已經越來越不具備稀缺價值了。那麼人該何去何從？難道說此後生產力完全由資本決定，沒有資本的普通人只能領取全民基本收入嗎？
事實上我認為人的前景很樂觀。這裡我給出一個統一的、決定性的終極答案──人要做的，是「微決策」。
其實你可以觀察到，有些事，AI再強也永遠都是人的事。
比如體育比賽和藝文表演。汽車比人跑得快，但我們更關心人能跑多快。AI生成的影片會流行一時，但人們已經開始厭煩了。我們現在比以前任何時候都更喜歡與「真人」相關的東西。AI棋手的水準早就超過了人，但我們還在樂此不疲地觀看人類棋手之間的比賽。ChatGPT對各種問題的回答水準也已經超過人類，但我們更關心人的表態。
「這句話是誰說的」，正變得比「這句話說了什麼」更重要。
這是為什麼呢？你說人有情感、有體驗、有價值觀、有美感──可是AI也有，至少可以真實地模擬這些。人到底有什麼特別的？
我在序言中講了，人和AI至少有四個區別，而我肯定地認為，其中有兩個特點，是AI絕對不可能取代的。
第一個，也是最根本的特點：人是寶貴的。
這不只是我們身為人的價值觀偏見，你哪怕從數學上論證，人也比AI寶貴──因為每個人都是獨一無二的存在。人具有不可複製性，而且我們會變老、會受傷、會死。相比之下，AI可以隨便複製，不會受傷，不會真的感到痛苦。
因為人是脆弱的，所以人更寶貴。因為人更寶貴，所以這個世界應該優先滿足人的需求。因為人的需求優先順序更高，所以人應該有最終決定權。因為人有最終決定權，所以人應該承擔責任。 那你說，就算人更寶貴，讓人當AI的寵物行不行呢？也不行，這就是因為第二個特點：人的需求是AI無法預測的。
我們的意識是自身複雜的基因和過去無數的經歷跟當前環境微妙互動的結果，這個過程無法量化給AI。這就使得在AI眼中，我們永遠是主動的發起者—我們會莫名其妙地流行起一種鞋款；我們會蠻不講理地不愛看那部投入鉅資、用演算法套路拍的電影；我們會毫無徵兆地掀起社會運動……
簡單說，我們是決策者。
而真實的決策是不客觀的決策。
從數學上講，任何智能問題都可以歸結為給定邊界條件下對方程式的求解。AI做這種事情必定比人強，但這裡有兩個根本性的限制。
第一個限制是環境參數不可能被全面量化描述。你當前的環境、你先前的人生經歷、你所處的社會文化，包括你今天吃過早餐了嗎，都可能對你此刻的決策產生微妙的影響──而你不可能把這所有資訊都列舉出來交給AI處理。
第二個限制是有些方程式過於複雜，沒有辦法簡單求解。根據史蒂芬．沃爾夫勒姆（Stephen Wolfram）的計算不可約性理論，再強的電腦也沒辦法提前預知一個足夠複雜的系統的演化結果：算力再強，科學家也不能告訴你一個月後的精確天氣，你必須等著它發生。
所以真實世界本質上是不可描述也不可預測的。
所以事情本質上沒有什麼萬全之策。
所以AI既不能代表人來決策，更不能提供萬無一失的行動指南。
當然人也不能做到萬無一失。人的每次決策，不管多麼微小，都是某種程度上的莽撞行為，是一種冒險。
今天是你們的結婚紀念日，你家附近新開了一家餐廳。你們會選擇去以前常去的餐廳，還是試試這家新的？就算你看過新餐廳所有的用戶評論、聽取了朋友的意見，嚴格說來你還是拿不定主意，因為別人的體感不見得是你的體感。
科技再發達，也不會有一個系統透過演算法為你輸出一個最佳答案。歸根結柢，你的決定是冒險的，甚至是任性的。
正如法國哲學家雅克．德希達（Jacques Derrida）所說，一個決斷如果沒有經歷過無可決斷之折磨，那它將不可能是一個自由的決斷，它只會是程式化的操作或一個計算流程的展開。這才是決策的本質。照著規則一步步推演做正確的事，那不叫決策；真正的決策一定是某種任性和冒險。
在這個意義上，決策不但是你的權力，也是你的權利：你將透過這個決策展現你的個性、你的風格、你的價值觀、你的衝動。你的每一個決策塑造了你，你透過每一個決策塑造世界。而AI，它的決策只不過是展現了一種數學可能性而已。
這就是為什麼我們不關心兩個AI下棋比賽的輸贏，那只是數學上無數可能性中的一個。但我們非常關心是阿根廷隊還是法國隊奪得世界盃冠軍，因為那是把不確定變成了確定，那是先前所有人的故事切實的延續，也是此後一系列故事的開始。我們的世界線從此不同。
決策是把可能性變成真實性的過程。這就是人最該從事的工作。
從前我們可能以為，決策是老闆和主管的事情，只在專案的關鍵點發生──其實不然。如果你用了心，會發現工作中的每一步都可以是一個決策。
我特別喜歡關於喜劇演員和製片人傑瑞．史菲德（Jerry Seinfeld）的一個故事。他在1990年代拍電視劇《歡樂單身派對》的時候，有一段時間產出特別慢，工作推進得很艱難。於是就有人建議他請麥肯錫顧問公司來幫幫忙，也許可以把製作工作流程化。
那大約就相當於我們今天請AI幫忙創作。而史菲德拒絕了。以下是他當時的慷慨陳詞：
如果你高效，那你就是用錯誤的方式工作。正確的方式是艱難的方式。這個節目之所以成功，是因為我進行了極細的微觀管理──每個字、每句臺詞、每一場拍攝、每一次剪輯、每一個選角都由我把關。這就是我的生活方式。
史菲德說的就是微決策。AI也許能做出很好的創作，但是你應該控制每一個微決策，因為只有這樣才能體現你的風格和喜好。
你的每一個決策，不管多麼微小，都是對世界的改變。AI總可以建議。但只要你在意，就必須干預。你必須確保每一個微決策都是你的決策。我們工作的價值就體現在每天無數個微決策之中。 在微決策的意義上，AI不但不會取代我們，還會幫助我們。
以前你要是沒有一定的技能，根本談不上微決策。比如畫畫，只有專業畫家才可以透過每一個構圖細節、每一處光影、每一個筆劃表達自己的意圖──你不能只有意圖而沒有表達能力。所以你不得不花大量的時間學習怎麼運筆……而現在你可以直接讓AI出圖，然後你把關美感、選擇和要求修改。 到目前為止，大部分人的大部分工作時間都只是在努力把事情做「對」而已。而有了AI，你將負責決定什麼是「對」。
最理想的情況下，有了AI的幫助，我們工作的好壞將完全體現在微決策上──
這個軟體功能要實用一點還是花俏一點？
劇情進行到此處，主角能不能更勇敢一點？
要不要給這個病人一個擁抱？
可不可以跟顧客開句玩笑？
這一次你是選擇例行公事，還是讓人印象深刻？
任何主動性、每一處臨場發揮、任何微小的創造，都體現了你的個性和風格，也必須由你承擔風險……和光榮。
你就是你的微決策。其實生活中有無數個微決策的機會擺在我們面前，只是以前我們沒有能力、沒有能量、沒有心思去做。AI會讓我們做事更像人。
其實趨勢已經出現了。人們允許、期待，甚至要求你在工作中留下自己的痕跡。
純粹由AI生成的圖片，已經讓人從最初的新奇逐漸變得審美疲勞；純粹由AI撰寫的文章，也正在從最初的驚豔走向公式化的乏味。我們指望你控制更多細節。我們聽你的觀點是因為你會用自己的聲望背書。我們不想要一個計算上的展開，我們想要的是有風格、有冒險、充滿微決策的作品。
AI生成的永遠只是數學上的可能性，而一個人對另一個人做的事情，永遠都關係重大。決策，不管是大是小，永遠都是個人的。
我們不會因為AI而變得過時，我們只是獲得了更多決策自由。
