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AI时代的技术变革，总让人想起当年马车夫面对内燃机的迷茫。

明明换了动力系统，却还想着给汽车装个缰绳这种"拟物化陷阱"，在每次技术革命里都在上演。

陈天桥最近在一次闭门会上聊起这个话题，这位从盛大网络创始人转型脑科学研究者的跨界大佬，说得挺实在，"现在谈AI，很多人还在用互联网思维套，其实这东西早不是工具了。"

AIEnable，给旧马车装发动机的尴尬

现在企业搞AI，十家有八家在做"加法"。

买套算法插件，往旧流程里一塞，就说自己数字化转型了。

这跟给马车装个发动机没区别，跑起来又慢又费劲。

去年去参观一家制造业工厂，老板拍着胸脯说上了AI质检系统，结果车间里还是一堆工人盯着屏幕看，AI标出的瑕疵还得人工复核。

后来才知道，系统是买了，但原来的质检标准、流程没动，AI成了可有可无的GPU，真正的CPU还是人。

这种"新瓶装旧酒"的玩法，在客服领域更明显。

不少公司把人工话术库灌进AI系统，就号称智能客服。

用户打进去，听着机械的语音导航，按了半天键，最后还得转人工。

之前看到个数据，某行业AI客服普及后，投诉率就降了不到一成。

问题在哪，人家要的是解决问题，不是听AI背话术。

就像当年电话刚出来时，有人非要在电话两端摆两个电报机，纯属多此一举。

要跳出这个陷阱，得过三道坎。

首先是从概率拟合到逻辑推理，现在AI能猜你想要什么，但说不出为什么，然后是从文本对话到工具行动，不能光聊天，得能自己调用软件办事，最后是从无状态到长期记忆，办过的事、犯过的错，得记下来下次改进。

天桥脑科学研究院的人聊起这个，总爱拿人脑打比方，"现在的AI就像没有海马体的大脑，每天都是新的一天，怎么可能真聪明？"

AINative，让系统自己学会跑起来

当这三道坎慢慢跨过去，AI就不是插件了，得变成系统的CPU。

Netflix这方面就做得挺绝，它的推荐系统不是加在内容分发上的，而是从一开始就长在业务里。

用户看什么、停在哪、快进多少，这些数据直接决定下一部剧拍什么题材、找谁演。

要是把它的AI系统拔了，整个公司业务链都得停转这才叫原生。

判断一家公司是不是AINative，有三个简单标准。

第一看生存能力，把AI拿走，是变慢了还是直接玩不转？第二看协同能力，不同部门的AI能不能自己沟通，不用人当传话筒？第三看进化能力，会不会自己总结经验，越用越聪明？

之前接触过一家互联网公司，说自己是AI驱动，结果每个部门的AI模型都是独立的，数据不通，算法不联，这不还是"人工智障"嘛。

要做到原生，就得从根上改流程，不是让AI适应人，是人得适应AI的逻辑。

就像人脑的神经可塑性，突触连接会跟着经验变，AI原生组织的流程也得有这种弹性。

陈天桥总说，"互联网时代是把线下搬到线上，AI时代得把整个棋盘重画。"

原来按部门分工的活儿，现在可能得按AI的决策链条来重组。

比如以前市场部做调研、产品部做设计，现在AI直接分析用户需求，生成产品原型，人只需要判断"这东西符不符合价值观"。

AI再往前发展，就不是商业问题了，是文明问题。

AlphaGo当年下出那步"神之一手"时，连聂卫平都看懵了人类几百年的围棋经验，在AI眼里根本不是最优解。

这事儿细想挺吓人，当AI开始突破人类认知边界，我们引以为傲的智力优势，还剩多少？

DeepMind搞蛋白质折叠预测那会儿，用AI算出了几亿种蛋白质结构，比人类百年积累还多。

这已经不是效率问题了，是AI开始独立做科学发现。

以前觉得科幻片里"AI统治世界"是瞎编，现在看，可能不是统治，是替代替代我们做决策，替代我们搞研究，甚至替代我们定义"什么是重要的"。

那人类还能干啥，天桥脑科学研究院这几年一直在研究这个。

他们发现，人脑最厉害的不是计算，是"意义感"。

AI能算出最优解，但它不懂为什么要做这件事。

我们会为了一个陌生人流泪，会为了理想熬夜，会在失败时说"再来一次"这些情感共鸣、价值判断、非理性的坚持，才是碳基生命的独门武器。

技术变革从来不是选择题，是必答题。

AI从工具到伙伴再到"新物种"，这个跃迁挡不住。

陈天桥说"不急于给答案，先画清边界"，挺有道理。

我们现在要做的，不是害怕AI抢饭碗，而是想清楚：在AI擅长的领域放手，在人类独有的领域深耕。

文明的进步，从来都是在与新技术的磨合中找到平衡，当年马车夫没了，但多了司机、工程师、交通管理者。

AI时代也一样，关键是别老想着给汽车套缰绳，而是学会坐进驾驶座，和AI一起开向新地方。

毕竟，创造意义这件事，AI怕是学不会至少现在看，还学不会。