今天小編分享的互聯網經驗：人類才是AI時代的創造者，歡迎閲讀。
本文來自微信公眾号：王智遠，作者：王智遠，頭圖來自：AI 生成
最近刷小紅書，總給我推類似的内容：比如：用 DeepSeek 做小紅書、公眾号，記好爆款公式，AI 分分鍾寫出爆款内容。
這讓我覺得，每個階段，總有人能找到一些别人不知道的信息差，走捷徑，用投機取巧的方法，真能得到想要的東西。
不過，也讓我開始思考另一個問題：人人都能用 AI 工具來創作，那創作者價值到底在哪兒？
一
先説一個結論：我認為表達、創作是一種消費行為，是自己在消費這件事，不是單純地輸出給别人看。
為什麼這麼説呢？
因為每個人都有想説話、想表達自己的時候，不管是發朋友圈、錄播客，還是畫畫、寫詩，這是人的天性，就像吃飯、睡覺一樣自然。
當 AI 能夠幫我們完成一個任務時，我們要思考：表達價值在哪裏？我認為，在于表達本身，而不是僅僅在于表達的結果。
你想想，去餐廳吃飯，不只是為了吃飽，還享受美食帶來的快樂。同樣，表達也讓自己覺得開心、滿足。
拿前幾天清明節來説，好多人都出去玩。我在朋友圈看到好多好玩的照片，有風景照，看着就讓人心情好；有自拍，笑得很開心。
大家發這些照片，可能并不是為了讓人誇自己，而是想把美好的瞬間分享出來，就像你看到一片花海，心裏特别高興，也想讓别人看看。
這種分享有時候會吸引很多人，大家會覺得：哇，這地方我也想去；或者説，這照片真好看；所以，當通過表達分享自己的想法和感受時，是在和别人建立聯系，這是人類社會很重要的東西。
還有，表達的價值是看成果還是過程，取決于自己怎麼想。
如果只是把表達當作一個工具，那 AI 真的能替代你。但是，把表達當作一種享受和創造的過程，就會發現，AI 是一個幫忙的工具，它沒辦法替代你真正想表達的東西。
就像村上春樹寫月光，他説是 " 無聲墜落的沙粒 "，這種獨特的表達方式是他的。
寫到這，可能有人説了：AI 分分鍾寫出此類語境。
的确，沒錯；但反過來想，不一樣了。如果 AI 用的内容是别人寫的，那麼 AI 吸收後給出結論，也會告訴使用者結論參考了誰，同時，這讓用户方便地找到這個人的主頁。這就像是一個索引。
AI 所謂的 " 原創性 " 本質上是把訓練數據重新組合了一下，它 " 拿走 " 了創作者的功勞，我們有必要意識到：AI 背後是有真人在創作，創作者才是真正的功臣。
因此，我認為，創作是一個消費行為，AI 即便創作效率再高，背後依然是一個個創作者在操控它；人不是一個模糊的概念，是具體的，有歸屬、有名字、有主體的。
二
既然要關注人，那到底該關注人的什麼呢？我覺得，關鍵在于大腦。
什麼是人腦？
北京智源人工智能研究院，出過一本白皮書叫《人類智能的認知神經基礎》，裏面有個觀點挺有意思。
很多人説人腦很厲害，是低功耗系統。這是誤解。人腦的低功耗，是在 " 推理 " 時低功耗，而不是在 " 訓練 " 時低功耗。
人腦經過億萬年進化來，進化過程像一個超長時間的 " 訓練 "，大自然用無數的太陽能，才訓練出了這麼復雜的人腦。
相比之下，現在 AI 訓練，消耗的能量根本不算什麼；目前，AI 發展到一個關鍵轉捩點，從過去依靠人工标注數據訓練，變成了更接近人類認知的 " 認知驅動 " 模型。
以前，像 ChatGPT 這樣的 AI，靠海量的人工标注數據，雖然效果不錯，但成本很高，而且，數據質量參差不齊，所以，AI 有時候會顯得有點 " 笨 "。
但現在不一樣了。
AI 有了更像人類的智能，能零樣本學習、復雜推理，還有基本的常識；AI 行業的大佬們都在努力讓 AI 更有 " 認知能力 "，而不僅僅是靠堆數據。
真正通用型 AI，大家都盼着早點出現，但很難。它要讓 AI 像人一樣，具備注意力、記憶力、推理能力、泛化能力，而不是單純靠記憶大量數據。
未來的 AI，會更注重與環境互動，比如：像人一樣感知環境變化，這就是所謂的 " 具身智能 "；到那時，研究人腦機制的成果就會派上用場了。
不信你看看是不是？
神經科學和認知科學已經發現，Transformer 架構和人腦注意力機制很像，所以，很多 AI 都開始用它來模仿大腦神經元的工作方式來優化算法。
再看看人類，我們的學習不是簡單地堆積數據，而是通過主動的 " 認知加工 "，構建起一套靈活、高效的知識體系。
AI 從數據驅動向認知驅動轉變，就是希望模仿人類的認知過程，包括感知、注意力、記憶、推理、語義理解、知識遷移等。
所以，當 AI 開始像人類一樣不斷學習、更新時，它就不再是 " 刷題機器 "，而是真正的 " 學霸 " 了。
結合這些，你想想看，人腦的關鍵是什麼？一個核心在于：認知結構。簡單來説，每個人表達的背後都有差異，這種差異才是人腦的價值；每個人認同，也是在尋找和自己同類型、互相吸引的價值。
所以，AI 的能力将取決于是否能和你的認知共鳴。
普通人不必問 "AI 會不會取代我 "，而是要思考：我目前的認知能否和 AI 共生；未來的核心競争力将不再是 " 幹活 "，而是和 AI 互動的 " 認知結構 "。
換句話説，一個人駕馭 AI 的程度和智力無關，取決于人腦對 AI 的認知差距。
三
既然這樣，問題來了：如何設計大腦容器本身？
過去方法是拼命學習、考證書、或者參加各種培訓。AI 時代之前，确實很有用。但現在人人都能輕松表達觀點，我認為，關鍵要成為一個 " 錨點 "。
什麼是錨點（Anchor）？
小説《詭秘之主》裏，強大的神靈需要信徒的信仰作為 " 錨 "，否則就會迷失自我，甚至發瘋。同樣，擁有超凡力量的角色，也要依賴記憶、情感或重要經歷作為 " 信息錨點 "，才能保持理智。
" 錨點 " 聽起來抽象，其實很具體：對内，是你的獨特視角、深刻體驗、深植于内心的東西；對外，它是你與他人建立的真實聯系。
現在，已經有很多人開始焦慮了。苦練多年的文筆，AI 幾秒就能超越，努力還有意義嗎？當 AI 的知識碾壓人類，我們的價值在哪裏？
這些問題，像克蘇魯神話裏的低語，面對無法理解的強大存在，人類會失去理智。
而一切背後，是現代人在信息洪流中失去了抓手，我們曾經依賴的知識、技能和經驗，被 AI 以驚人的效率復制甚至超越，這讓人感到無所适從。
也正因如此，每個創作者才要成為 " 燈塔 "，為自己，也為别人。
所以，錨點是，讓自己不被 AI 的洪流衝垮，避免陷入 " 學再多也比不過 AI" 的無力感；成為别人在信息風暴中的參照點，幫助他們不迷失方向。
我認為，與其追求面面俱到的知識儲備，不如專注打磨自己獨特的部分，讓它成為你的核心競争力。
這種力量不僅能讓你在技術變革中站穩腳跟，還能讓你成為他人的依靠。當周圍的人都陷入焦慮時，你的堅定會成為他們的方向。
當然，這并不容易。要不斷追問自己：想成為什麼樣的人？你想為世界帶來什麼？這是自我救贖，也是對他人的饋贈。
四
另外，我有個大膽的想法：人要成為 " 錨點 "，是我們自帶 "MCP"。什麼是 MCP（model context protocol）？
簡單來説，Anthropic 搞出來的一種開放标準，用來讓大模型和外部數據源，建立雙向連接；你可以把它理解成 Type-C 接口，插哪兒都能用，大模型通過 MCP 跟各種工具和數據源連起來，效率直接提高數百倍。
人類，也有自己的 "MCP"。
比如：耳朵、嘴巴。雖然咱講的語言可能不一樣，但語言只是載體，信息才是本質；不同母語的人照樣能找到交流方式，比劃手勢、畫畫，或者找個翻譯。關鍵是，只要願意溝通，總能搭上線。
到了 AI 時代，人和 AI 之間也得建立起這種 " 雙向鏈接 "，這可不是單方面的依賴，而是互相成就。
一方面，人要利用 AI。學生可以用 AI 整理筆記，快速搭建知識框架；創業者能直接用 AI 開發各種 Agent，實現 " 一人公司 "。
另一方面，人也要被 AI" 利用 "。這裏説利用，是引用。AI 生成的内容去哪裏找資料？背後説不定就有你曾經發過的博客、寫的論文、拍的照片……
如果哪天發現，這段文字跟我當年寫的一模一樣，會不會帶來一些價值感呢？
而且，成為 " 錨點 " 還有個更重要的作用：幫個人、社會對抗 " 熵增 "。
我一直認為，AI 系統 " 熵減 "，要靠人類輸入的信息完成。互聯網上所有語料、知識庫裏的每一條記錄，都是人類智慧的結晶；即使 AI 通過強化學習學到了新技能，它仍然無法像人類一樣擁有真正的創造力。
有人可能會問：
未來會不會出現 AI 教 AI 的情況？可能性不大。除非引入新的高質量人類語料，否則 AI 只會陷入回音壁效應（Echo Chamber Effect），即自己重復自己，最後變成一堆廢話。
而人類社會則完全不同，青出于藍勝于藍的事情，天天都在發生。一代又一代人不斷推陳出新，這才讓文明一步步走到今天。
説到這，我不得不提一個事實：
從科技角度看，人類信息傳遞效率低得離譜。科學家估算過，人與人之間信息傳輸速率不超過 10 比特 / 秒。
相比之下，現在的千兆網絡已經普及到千家萬户，AI 之間的通信速度至少是人類的百萬倍。按理説，這麼低效的節點早就該被淘汰了。
但奇怪的是，人類不僅沒被淘汰，還能從茹毛飲血的原始狀态一路進化到了高科技時代，把技術滲透到了生活的每個角落。
所以，這是為什麼？
因為人類傳承下來的不僅僅是知識，更是智慧。劉慈欣在《鄉村教師》裏有一段描述讓我印象深刻：外星硅基文明第一次觀測地球時，完全看不懂這群碳基生物怎麼活下來的。
他們沒有高效的能源系統，也沒有強大的計算能力，卻靠着極其低效的方式，一點點積累出了璀璨的文明。這個過程真的很震撼。
雖然培養一個人需要十幾年的教育，而訓練一個 AI 只需要幾天，看似人類落後了，但我們赢在了 " 糾錯能力 " 上；AI 一旦某步推理出錯，就容易錯上加錯，甚至導致整個系統崩盤。
而人類呢？
盡管每個人都有盲點，但作為一個整體，我們不僅能發現問題，還能自我修正。這就是人類的優勢所在。
換句話説，人類不是單純地死記硬背知識，而是懂得如何站在巨人的肩膀上繼續創新；而這種創新的本質，其實是成為一個個 " 錨點 "。
每個人都是信息洪流中的穩定參照物，通過獨特經歷、思考和創造，為他人提供方向感和價值感；而這些，在 AI 眼裏，成了語料庫的基礎。
因此，請記住：沒有垃圾的工具，只有垃圾的使用者。當你利用 AI，輸出自己觀點，成為了别人的 " 錨點 "，也就真正的融入了這場對抗熵增的宏大叙事中。
本文來自微信公眾号：王智遠，作者：王智遠
