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【读家说书】AI时代的职场真相……我们正在失去思考能力？

编按：在AI工具越来越普及，写报告、整理资料甚至做任何判断，都变得比以往更快速方便。然而，我们也开始习惯“直接拿答案”，少了自己思考与反复推敲的过程。本文从日常职场情境出发，提醒读者在享受便利之余，也可以多留意：一些原本属于我们自己的思考能力，是否正一点一滴被取代。如今我们的职场正处于前所未有的严峻时代，这得“归功”于一日千里的科技。人类倾尽智慧终于创造出替代我们思考的工具，却也遗忘了如何在没有这些辅助下独立运作。无论是新手，还是资深的职场精英正在滔滔不绝地展示报告时，偶尔却会被一些简单至极的提问给难倒，导致场面尴尬。并非提问者在刻意刁难，仅仅是因为主讲人无法脱离所展示的幻灯片、无法快速使用搜索引擎，更无法在几分钟内，从手机上的AI工具获取洞见。另一个常见的场景是——一个职场新鲜人所写的电邮或工作报告，虽然可以媲美工作多年的老手，可当被问到技术细节，或要求复述论点时，总是支支吾吾。这不像是语言上的表达障碍，反而更像是被剥离辅助工具后的“局促”。 ◢被忽视的预警在我们如今生活的21世纪中，人类正经历自印刷机发明以来最深刻的认知重组。可惜的是，人们在享受科技的便利同时，警觉性却低得惊人。这些年来AI的迭代速度，远超“一日千里”，一个原本今日还遥遥领先的语言模型，可能明天就淘汰了。这些新型的工具不只一个比一个使用便捷，提供的输出甚至是整洁得让人信服。但这也导致了前文提及的职场尴尬事，甚至影响了日常生活。其中最直观的例子就是一夜之间社媒出现了各路“专家”。他们上知天文，下知地理，从国际政治到金融无一不通。但若仔细观察，他们的文章格式相似，文笔里透露出似曾相识的AI味。可惜人们从未严肃审视其生成和后果。当我们享受着AI带来的便利同时，黄仁勋在不同场合大谈“Token优化”。OpenAI大佬萨姆·奥特曼预言通用人工智能（AGI）将在人类准备好之前降临，而埃隆·马斯克则直言人类可能走向“过时”。同一时间里数以十亿计的资金涌入数据中心与GPU集群，模型能力每季度都在翻倍，这场军备竞赛的节奏令人目眩神迷。 ◢不再与难题搏斗然而，此时此刻最核心的问题其实不在于AI带来的便利，我们更该关注的是我们自身。人们为了换取生产力的飞跃和精致的初稿而在这场狂欢中失去了什么？当大脑不再被要求执行那些原始功能时，它究竟会发生什么变化？尼古拉斯·卡尔在《浅薄：互联网如何毒化了我们的大脑》（2010年出版）一书中，就曾为我们敲响过警钟。当时，人们对互联网影响的担忧大多停留在审美层面，担心注意力涣散、青少年分心或长篇小说的衰落，卡尔却把关注重心放在整个大脑的物理架构上。他在书中提出了一个基于“神经塑料性”的科学发现，大脑会根据我们的使用方式自我重连。凡是我们练习的，必得到加强；凡是我们外包的，必趋于虚弱。这比如一个专注于深度阅读的大脑如中世纪僧侣，其认知结构导向持续的专注、工作记忆中的复杂构思，以及从证据到论点的耐性构建。反之，一个经常在浏览点击的大脑擅长处理碎片信息，却难以维持连贯的思绪。基本上卡尔当时的结论是，互联网本质上是有史以来最高效的“扫读机器”，而我们当时在认知发育的关键节点，每时每刻使用它而导致了脑部结构的不同。如果引用卡尔的理论，那我们就不难得出一个结论。早期的互联网如果只是降低了阅读深度，那么如今强大的生成式AI则彻底改变了思考过程。AI所使用的大语言模型与此前所有工具在类别上有着本质不同。在AI以前的工具如计算器或搜索引擎，其本质是“检索”或“计算”设备，它们要求人类用户明确意图，并由人类承担最终的逻辑整合。可是在大语言模型中，这种“认知摩擦”被彻底移除了。任何人都可以把破碎、半成品的想法丢给它，换回一段逻辑严密的论述。基本上，如今的人类可以绕过与难题搏斗的过程，直接获得答案。这是一种极度危险的“无阻力”的知识获取。从认知科学的角度中，挣扎并非学习的副作用而是学习的机制。心理学家认为知识之所以耐用，正是因为获取过程中的费力检索、困惑排解和纠错。当我们开始移除了获取知识的痛点和阻力，我们也间接就移除了认知的塑形过程。这有碍于帮助我们把知识储存在脑袋甚至是运用在生活当中。 ◢缺失认知的塑形过程另一个知名作家乔纳森·海特的《焦虑的一代》（2024年出版）中，将卡尔的逻辑延伸到了更深层的发育领域。他提出了“经验阻断”的概念，即一种技术通过替代某种关键的成长体验，从而阻止了该体验原本应当塑造的认知能力。海特的研究是关于手机社交，取代了充满摩擦和不确定的现实互动时，年轻人失去了学习调节情绪、忍受挫败以及洞察人心的机会而充满焦虑。在这个手机至上以及AI普及化的时代，当面临重大选择，比起跟身边的人讨论，人们会更倾向于咨询AI。虽然AI网站已经多次提醒，用户需谨慎使用，可惜效果不大。这也导致了职场人在面对超出个人专业能力或为了走捷径，而大量使用AI来完成工作。可是许多研究证明了一个人的专业判断能力形成的关键时期并非在校园生活，而是刚进入职场的前几年。在这个阶段，社会新鲜人会由于自身经验不足而通过与问题对峙、低风险中犯错、挑战自身推理的极限，从而在思维中沉淀出“直觉”。这种直觉本质上是数千次小摩擦留下的认知残余，是层叠的、细密的“疤痕组织”。这种错误从长期来看，能够帮助个人的职业甚至是更成熟的人格发展。但回到这个AI盛行的时代，这种发展已经被AI流利且完美的输出所填满，导致了其经验的缺失甚至是彻底阻断。如今的职场新人看似高效地使用AI完成任务，实则失去了认知的塑形过程。他们拥有社交流畅的表面仪态，内心却极度脆弱。最可怕的是，他们往往意识不到自己缺失了什么。这种能力的流失最终导致了公司层面的“剧场化监管”。当一个机构甚至是一间公司聘请由AI 培养出来的专业人士去审查AI生成的内容时，这种监督便沦为一种形式主义的表演。例如新人作者通过AI写作，而编辑则通过AI校稿甚至是引用AI的建议来要求改正。这些行为如果大规模的普遍化，在长远会造成人类层面的判断力坍塌。正如一开始所提出的，新人从AI审查过的AI输出中学习时，反馈回路中便不再包含独立的见解和具有对抗性的真实信号，从而导致经验和判断力的缺失。这种情况在现阶段并不明显，因为现有的中层和高级管理层都是由经验丰富的人管理。可是，当那一代富有真正实战经验的资深专业人士随年龄增长而退场，到时所剩下的将是内部一片荒芜的职场。 ◢如何重夺自主权尤瓦尔·赫拉利在《智人之上：从石器时代到AI时代的信息网络简史》中进一步指出，信息网络如果失去了责任锚点，将会动摇社会共识的基础。当信息环境充斥着海量的、不锚定于任何具体责任人的AI内容时，公众话语将不再代表真实个体的见解，而仅仅是系统训练数据的聚合。这种环境下，辨别真实信号的能力不再是一种技术活，而是一种正在萎缩的认知技能。然而，原创性的经济逻辑正在发生迁移。当平庸且得体的报告可以被无限量生成时，稀缺的溢价将流向那些无法被生成的要素：那些记得危机中监管者真实语气的意见，那些曾因决策失误而付出过沉重代价的战略建议，以及那些带有人类挣扎痕迹的、非对称的自信。AI无法产生“疤痕组织”，因为它从未因犯错而付出过任何代价。未来20年最重要的人，不是最早学会使用AI的人，而是那些明白使用AI的代价，并选择主动且清醒地支付这一代价的人。这意味着我们需要在使用过程中，将AI视为挑战已有结论的压力测试仪，而非生成结论的自动取款机。我们必须意识到，技术正在重新塑造我们的心智，而这种重塑从内部往往是不可见的。如今，会议室里的沉默仍在蔓延。在察觉这种沉默的能力彻底消失之前，我们必须夺回那颗即将被交付出去的大脑，保持对困难的敬畏，并在每一场认知的磨砺中寻找真实智慧的指纹。更多文章：【读家说书】德纯 / 在废墟中寻找希望，走进胡赛尼的阿富汗【读家说书】德纯 / 重回马来亚半岛【读家说书】德纯 / 中国已经全面现代化？

1月前

DeepSeekV4预览版正式发布：迈入百万上下文普惠时代

深度求索公司推出全新系列模型DeepSeek-V4的预览版本且同步开源，标志着大模型正式迈入百万上下文普惠时代。

2月前

带你看世界

台大“AI辅助写作”破万人次使用　理工生最常拿来写论文

生成式AI风潮席卷全球，大学校园也深受影响。台湾大学的写作教学中心从2022年起，将生成式AI系统性纳入写作咨询服务后，根据统计，台大至今累计已超过1万人次，平均每学期约1520人次，使用者主要是硕博士生，且理工领域占比较高，使用目的则多集中在论文撰写、期刊投稿与研究写作等需求。

2月前

带你看世界

【科技简讯】创作者最怕两件事…… AI PC解决了资安风险和续航力

“改善用户体验和生态打造是我们的目标。你今年可能发现某款游戏尚未与NPU相容，但或许下半年就可以了。”乔治·查科说道。进入生成式AI时代，市面上越来越多生成式AI工具。可是，这些AI工具需要连线才能使用，一旦遇到宕机事故，就只能耐心等待。对此，英特尔（Intel）决定将AI模型和传统笔电结合，打造AI PC，让电脑具备生成式AI的运算能力。英特尔的AI PC搭载了CPU、GPU和NPU，而NPU是专为AI应用而设。东南亚、澳洲和纽西兰地区（SEANZ）的销售、市场与传播集团总经理乔治·查科（George Chacko）说，有别于CPU和GPU，NPU在处理AI运算时，可以降低功耗，还提供两大好处：离线使用AI功能和提高电脑续航力。日前，英特尔在AI PC体验活动上，向媒体展示了多架搭载Intel Core Ultra 200V系列处理器的笔电，并示范如何使用各种离线AI功能。离线使用AI功能一般上，AI运算是采取“提供指令-上传云端服务器-数据处理-获得回馈”的运作模式，但这个模式会非常依赖伺服器的承受能力。倘若使用AI PC，NPU可以分担和优化CPU的运算工作，让用户能在离线状态下，使用各种软件的AI插件，例如Adobe Photoshop的移除背景功能、Audacity的音乐生成功能、Adobe Premiere Pro的自动调色和自动裁剪（Auto Reframe）功能等等。不过，一旦涉及到生成功能，就需要连线，比方说Adobe Photoshop的“Generative AI”功能。因此，AI PC能让用户的使用体验不受网络影响，也避免因服务器高负荷而回复效率不稳定的问题，让使用过程更加顺畅。保障数据安全 “在座的各位和内容创作者，你们把资料上传到云端处理时，最担心什么？”乔治·查科问道。显然答案是资料安全。AI PC是依靠电脑内置的算法和模型去执行AI任务，无需将档案上传至云端，也避免档案外传或成为AI的训练素材。此外，NPU也会比较省电。它是模拟人脑学习，注重处理简短和重复性的任务。比起严格执行指令的CPU，以及高效但高耗能的GPU，NPU可以降低笔电的耗电量。英特尔称，在日常使用下，AI PC的续航力能支撑约一整天。打造AI生态除了演示各种AI功能，乔治·查科也向媒体介绍英特尔去年推出的“AI游乐园”（AI Playground）。当询问为何会推出AI游乐园时，他说，“我们被问得最多的问题是，‘你们一直在讲AI PC，但我们到底该如何亲身体验？’所以我们决定亲自把一些工具带给用户和客户，让他们能实际操作，并整合到自己的（日常）使用情境里面。” AI游乐园是一款离线的AI应用，里面包含“Create”（文生图）、“Enhance”（修图）和“Answer”（对话模型）三种功能，让用户仅靠一个平台就满足多种需求。考虑到不同用户有不同AI模型需求和使用习惯，AI游乐园也能允许用户选择和下载各自熟悉的模型，像是Dreamshaper-8、Phi-3-mini-4k-Instruct、DeepSeek-R1、Mistral-7B等等。与上百家独立软件供应商合作官网显示，英特尔已和上百家独立软件供应商合作，包括生产性领域、创意领域、安保领域以及游戏领域，确保软件内的AI功能得以与处理器相契合。 “改善用户体验和生态打造是我们的目标。你今年可能发现某款游戏尚未与NPU相容，但或许下半年就可以了。”乔治·查科说道。更多文章：【科技简讯】GPT-4o“翻车”太会拍马屁惹事【科技简讯】未来的剪片救星？YouTube正测试AI生成音乐

1年前

GeForce RTX 5090强势登场，一文看懂它到底有多强！

简单来说，RTX 5090能让玩家畅玩各种3A高规格游戏，获得更好的游戏沉浸感。设计创作者在建模、剪辑视频时，也可以利用AI加速画面渲染，让整个制作过程变得顺畅。 NVIDIA在今年1月份推出GeForce RTX 50系列显卡后，全球一直面临缺货的问题，尤其RTX 5090更是一卡难求。早前有报道指出，一些黄牛党专程赴日抢货，再转卖牟利，令当地一些电脑店迅速贴出通告，禁止销售给游客。 GeForce RTX 50系列（简称RTX 50系列）到底有多强？NVIDIA最近在大马举办了Consumer AI Demo Showcase活动，为媒体讲解Blackwell的架构，以及RTX 50系列的AI神经渲染技术和性能。首先，与上一代相比，RTX 50系列是专为生成式AI而设的GPU，它采用全新的Blackwell AI架构，具备超强的AI算力，可以训练兆级参数的大语言模型。特别是RTX 5090，它拥有920亿个晶体管，AI算力高达3352 TOPS，可以大幅提升推理与神经渲染的性能。同时，它又配备了高频率的GDDR7显存，让传输速率高达28Gbps。简单来说，RTX 5090能让玩家畅玩各种3A高规格游戏，获得更好的游戏沉浸感。设计创作者在建模、剪辑视频时，也可以利用AI加速画面渲染，让整个制作过程变得顺畅。光影效果变得越来越逼真想要让画面看起来真实、有各种光影质感，那就要用到着色器。RTX 50系列显卡就有一个“黑科技”，那就是RTX神经网络着色器（Neural Shaders）。 NVIDIA将一个小型的神经网络（俗称AI模型）结合到可编程着色器里面，通过Tensor Core来加快AI运算，把游戏动态画面变得栩栩如生，像是角色的衣服褶皱、武器和建筑的纹理等等，呈现出鲜明的色彩和细节。而这个RTX神经网络着色器底下就有3种神经渲染技术，分别是“RTX神经纹理压缩”、“RTX神经辐射缓存”和“RTX皮肤渲染”。 “RTX神经纹理压缩”可以将游戏画面素材压缩得更小，又不会影响它的画质，间接地可以省下很多显存。比方说以往标准的游戏素材会占用47MB的显存，经过AI压缩渲染后，只需16MB就能拥有逼真的视觉效果。 “RTX神经辐射缓存”是用AI来预判复杂的光线反射，渲染出逼真的光影效果。假设光从窗口照进来，照到墙壁和地板，再反弹到人脸会有哪些光影效果。而“RTX皮肤渲染”利用次表面散射（Subsurface Scattering, SSS）技术，模拟光线穿透皮肤和散射的真实效果，让游戏角色皮肤呈现出自然的肤色和质感。另外还有“RTX神经人脸”和“RTX超级几何图形处理”技术，同样也是让游戏角色和场景画面变得更逼真，接近电影级的画质。 DLSS 4多帧生成技术让游戏画面丝滑除了神经渲染技术，NVIDIA另一个重大突破是DLSS（深度学习超采样），利用AI来提升画面帧率、增强画质和降低延迟。这也是许多游戏玩家购买显卡时所关注的要点。 DLSS技术的原理是让游戏先用比较低的分辨率来渲染画面，之后通过AI提升画质，让它看起来就像是在高分辨率下运行一样。这个方式可以提升帧率，让游戏画面变得丝滑。而最新的RTX 50系列显卡便搭载了DLSS 4多帧生成技术。这个技术的特别之处是，每当AI渲染1帧画面，会额外生成3帧画面，令到游戏画面变得清晰锐利和流畅。据悉，通过这项技术，可以将帧率提升至传统图像渲染的8倍。由于RTX 50系列有全新的Transformer架构，亦可以提高画面的稳定性，减少伪影、增加细节和增强抗锯齿效果。如今已经有超过100款游戏和应用支持DLSS多帧生成技术，比如《黑神话：悟空》、《EXFIL 撤离》、《地狱已满2》和《战术小队》等等。在RTX AI PC运行各种AI模型当然，现在生成式AI无处不在，NVIDIA在RTX AI PC上推出了NVIDIA NIM微服务，让开发者和用户能够在电脑上部署各种生成式AI模型，掌握最新的技术。据悉，NVIDIA NIM微服务涵盖了大语言模型、视觉语言模型、图像生成、语音识别和生成、检索增强生成的嵌入模型等等。在活动现场，NVIDIA通过RTX AI PC上运行AnythingLLM、NVIDIA AI Workbench、NVIDIA Broadcast等应用，让媒体记者试用这些AI功能。根据现场展示的PPT，目前有8款笔电搭载了NVIDIA RTX 50系列显卡，分别来自Acer、ASUS、Dell、Gigabyte、HP、Lenovo、MSI和Razer厂商。欲知更多详情，请浏览 https://nvidianews.nvidia.com/ 更多文章：【科技简讯】GPT-4o“翻车”太会拍马屁惹事【多点AI】Tesla无人计程车革命：大马准备好迎接自动驾驶时代了吗？

1年前

数字部与Google Cloud推出“AI at Work 2.0”联合倡议

马来西亚数字部长哥宾星透露，2025年第一季度将推出“GovTech”计划，并预计在2026年至2030年，会看到一个无纸化、完全自动化的政府，并提供各种由人工智能（AI）所驱动的服务。

1年前

林德成／Hello，我的机器朋友

近期被热议的AI Agents（AI代理）功能，你只需对AI说好任务目标，它便会自动完成任务。比方说，你只要告诉它要订最便宜和最早航班的机票，它便会全程处理，填写你的个人资料、付款和订机票……

1年前

【多点AI】AI的阴暗面：揭露新兴的网络安全威胁

AI正在重塑许多行业，但同时也催生了大量复杂的网络攻击。这些威胁利用AI技术自动化攻击过程，增加攻击效率并降低检测难度。

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【科技Talk】GenAI正重塑金融业？4个关键趋势不可不知

随着技术不断发展，生成式AI工具的应用范围已经扩展到高度监管的金融行业。

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【多点AI】AI物理引擎：重构工业生产的未来蓝图

NVIDIA的Cosmos平台，是全球首个物理AI基础模型开发平台，可应用于机器人学和工业AI领域，为工业生产带来革命性的进展。

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【多点AI】未来十年：生成式人工智能AI如何改写制造业？从管理实践与技术结合谈起

如何优化人力资源配置、推动生产自动化，成为管理的关键。如今，生成式人工智能（GAI）技术让管理难题变得更加可控。

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生成式AI：解锁香港中小企业的自动化增长潜力

对于中小企业（SME）而言，生成式AI技术的采用不仅能提升运营效率，还可以帮助企业在零售、电子商务、内部培训等方面实现突围。

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生成式AI竞争日益升温 OpenAI与Meta竞相展实力

随着生成式人工智能（generative AI）领域的竞争日趋激烈，世界最大的几家人工智能公司发布了新的使用数据，显示其使用量显著增长。

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日本首例！利用生成式AI制作勒索病毒无业男子被捕

日本一名男子没有任何专业IT知识，仅仅使用对话型生成式人工智能（生成式AI）的问答功能制造出勒索病毒，已被东京都警视厅依法逮捕。

2年前

生成式AI成市场焦点但企业态度仍观望

尽管人工智能（AI）应用的远大前景和潜力，在股市里成为推升许多科技业股价的热门题材，但调查却发现在实际应用层面上，企业界到目前为止仍未做好使用的准备。

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亚洲生成式AI大赛升温日韩中越星竞逐市场

亚洲的生成式人工智能（AI）竞赛日渐升温，越南也加入日本、韩国及中国自行开发的行列，以迎合当地的语言和文化拓展市场，同时降低对美国科技业者服务的依赖，避免损及国际竞争力与国家安全、以及数据外泄。

2年前

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