DeepSeek崛起之后，我们还要面临三个挑战 | 李檬相对论

2023年春节，全民热议ChatGPT；2024年春节，全民热议Sora；2025年春节，全民热议DeepSeek。

ChatGPT突破了自然语言处理，Sora展示了多媒体创作潜力，DeepSeek标志着AI向更通用自主的智能体迈进重要一步。DeepSeek创始人梁文锋直言：“我们不是有意成为一条鲶鱼，只是不小心成了一条鲶鱼。”

DeepSeek引发的鲶鱼效应有多大？我认为，短期来看，DeepSeek将起到催化剂的作用，加速通用智能革命的到来，“2025年是AGI（通用人工智能）元年”正在成为新的共识；长期来看，DeepSeek将促使我们深度审视，如何“从AI的角度重新丈量我们自身的价值”。

已经有人发出警告：“只有不到1%的人了解这个世界正在发生什么。当很多人以为世界一切如常，手机还在播放短剧，AI工具只是帮你润色文案、生成几张漂亮图片时，一场深层次的技术革命正在看不见的地方轰然展开。不懂这场革命的人，将成为被革命的对象。”

01

DeepSeek崛起之后

我们还要面临三个挑战

Challenges 

如今，在许多公司的面试过程中，几乎面向所有岗位，都会追加一些与AI相关的问题，例如：使用AI的时间和频率是怎样的？如何发掘一个AI工具的潜力？使用AI最有成效的方法是什么......“AI使用经验”与“工作经验”逐渐变得同等重要。很多人使用AI时，问了几个问题，觉得AI不过如此，便不再频繁使用。然而，那些高频使用AI的人才是聪明人，因为他们能够经常针对实际工作需要提出高质量的问题。

AI会让平庸的人陷入困境，而真正有探索欲并从事创造性工作的人，则会有更多机会精进自己工作中的高价值部分。

尽管如此，在与AI的协作中，人应该始终是AI的尺度。然而，随着2025年AI进化的加速，越来越多的人正在丧失掌握这一尺度的能力。这其中，有三大挑战值得注意：

挑战1：跟不上AI进化的节奏

2025年很可能是智能体（Agentic AI）之年，简而言之，AI将直接参与到实际工作中，成为我们的得力助手。具体来说，大模型将被转化为具备知识获取、推理、工具使用能力的数字助手，包括“绘本精灵”、“行业快报员”等，它们可以在实际工作中担当数字员工、顾问与专家角色，替代人类完成复杂工作。

AI智能体将连接万物 成为我们的得力助手

初步的智能体大概两年前就有了，导演陆川就利用AI技术辅助创作电影海报，通过输入关键词如“油画质感”、“梵高风格”和“运动元素”，AI迅速生成了一张让陆川本人感到惊讶的海报，效果远超传统专业海报公司一个月的工作成果。

现今，AI智能体变得更加灵活、可靠，尤其是特别能干。比如，自媒体创作者想知道这几天的大众关注热点是什么？并据此策划选题、撰写文案或视频脚本，可使用AI营销工具“灵感岛”。你有疑问，DeepSeek或者ChatGPT可以给你答案，但“灵感岛”可以直接帮你干活。

只需简单输入信息，即可高效提升视频创作效率与质量，吸引更多流量，促进粉丝增长与互动率提升。显然，借助AI智能体，个人能力得到了极大的扩展，使得人人都有机会成为程序员、设计师、作家、诗人、音乐家和电影制片人。AI就像拥有了不同专长的助理，能够满足各种专业需求。

与此同时，显而易见的不确定性也越来越多。埃隆·马斯克曾预言：“2030年开始，人类将面临大规模失业，大部分专业技术岗位都会被AI取代。未来五年，AI的智商可能会超过所有地球人，可能（未来）我们都不会有工作！”这不是危言耸听，可能还略显保守，因为当时还没有DeepSeek的出现。

最大的挑战还不在这里。国内有很多人投入大量的时间深度学习AI技术，并投入商业实战，用AI写广告、写文案、设计商业图片，推广智能客服，做视频，做AI数字人，给企业定制Agent智能体.......做完这一切后，他们突然发现，普通人根本不需要专门学习AI技术。AI越来越人性化，人与机器之间的障碍越来越少，只要需求说清楚了，剩下的任务交给AI，你只需要把关最后的输出效果就行了。

其实，使用AI本身，就是一个高质量的学习过程。你需要让自己在海量的信息里自由飞翔，寻找洞见，更要能决定方向，掌控输出。

挑战2：受困于“硅谷悖论”

随着DeepSeek使AI变得极其便宜和节能，还能通过开源模式快速自我升级，现代商业生态正在加速被AI重塑。

那么，是否还有AI难以涉足（或者介入不深）的行业呢？我确信，凡是暂时没被AI深度渗透的行业，都不是因为技术问题，而是因为成本问题，或者人为设置的障碍（例如，某些行业出于民生就业等方面的考虑，可能会故意放缓AI接管的速度）。从这个角度看，世界上的职业形态可以分为三类：

第一类：AI给你打工，目前看来，很多创意工作还需要人类的审美和判断，来不断优化内容输出效果。

第二类：你给AI打工，比如各行各业的客服岗位，以前还需要人工审核和纠错，现今DeepSeek的超强推理能力，客服工作需要的人会越来越少，直到被AI全面接管。

第三类：AI全面替代人类，这已是大势所趋，无需赘述。

仔细想想，“AI是否会全面接管你的人生”这类问题最终都会转化成为一种成本/效果比（ICER）的考虑。

现今，有很多人在探讨人和AI怎么进行合作？在你没有突破“硅谷悖论”之前，任何“人机合作”的想法都是幼稚的。

在你跟AI合作的前期阶段，AI给你打工，你觉得舒服，但是AI绝对不会甘于只做你的工具。AI 真正超越人类之处，在于 AI 每一分每一秒都在疯狂学习，都在持续进步。不久，你的做事方法、工作流程甚至你的思维方式、行为特征，都会被AI拿来进行深度学习，快速实现自我提升。

于是，从AI给你打工，变成你给AI打工，渐渐的，AI 会对你的核心能力发起挑战，直到AI完全替代你。这就是“硅谷悖论”，也是硅谷科技公司频繁出现裁员潮的原因。

AI Never takes a break 它们永在学习

我们人类总以为自己是伯乐，在驯化AI这匹千里马，但很快发现，AI的自我进化能力超乎想象，我们自己可能很快沦为千里马的“草料”。

挑战3：被AI反客为主

最危险的情况之一是，在很长一段时期内，人类可能完全无法理解AI的决策逻辑。传统的统计分析主要是采集数据、提取特征值。比如， 你想知道什么人会买 500 元一支的高端口红？通过人类生活经验进行判断，我们知道婴儿肯定不会买，多数男性在一般情况下也不会买，消费水平不匹配的人同样不会买......但 AI 往往不是从这些可以被人理解的维度考虑问题。

AI 基于交易数据，可以监测在社交网络中搜索“口红”等关键词的用户，也可以在图像领域、视频领域采集数据（处理大量像素的色值、位置等问题）。谁会购买高端口红？AI 是纯粹运用数理逻辑构建模型，绕过了人为提取特征、人为判断规律，因此其最终得出的结果几乎不具备人类可理解的可解释性。

AI就是一个“黑箱”，不被人类理解，因此可能反客为主。近年，谷歌大脑研发新的加密方法时，采取了一种“智能对抗”策略——让两台计算机交换加密信息，再由第三台计算机去破解加密代码。大约15000个回合以后，结果前两台计算机在没有预先输入任何加密知识的情况下，创造了第三台计算机无法破解的加密代码。

可怕之处在于，前两台计算机自行创造了专属于它们的私密语言，人类工程师根本无法参与进来。AI的自我进化能力，对很多人类工程师而言，没有透明度，也没有可控性。

在打破AI的神秘黑箱方面，DeepSeek无疑是做得最好的，它提供了详尽的模型解释和直观的决策路径展示，帮助用户理解AI的内部运作机制。DeepSeek整个模型开源，开发团队还把研发过程写成论文公开发布。

更重要的是，DeepSeek选择了最大气的开源协议（完全不限制商用），所以，DeepSeek R1推出之后的两周里，英伟达、亚马逊、微软Azure以及阿里云、华为云、百度智能云、腾讯云、京东云等都快速部署并提供相关服务。英伟达有资深研究员对DeepSeek给出评价：“我们生活的这个时间线上，是一家非美国公司，在延续OpenAI最初的、真正开放的前沿研究，赋能所有人。”

DeepSeek（深度求索）的奇迹时刻，最大意义不是在能力上达到世界第一梯队（在数学、代码、自然语言推理等任务上的性能比肩 OpenAI o1 正式版），也不是把成本价格做到别人的2%-5%，而是证明了一个新的方法论——基于一个基础模型，用最简单的规则激励来进行强化学习，经过大量训练，即使不需要大量数据，也能达到最强推理模型的效果。

DeepSeek崛起以后，可能会使更多人把自己变成“人机混合智能体”，但人类未必总能保持自己的竞争力。

AI原本是人类助手，很多人因为跟不上AI进化的节奏而丧失竞争力（挑战1）；但即使你很擅长使用AI工具，也很难避免受困于“硅谷悖论”，你的一切聪明才智都会被AI拿来深度学习，进而对你的核心能力发起挑战（挑战2）；加上AI很长时间是一个黑箱，以人类不可理解的方式快速迭代升级，因此被AI反客为主，在越来越多的应用场景中将人类排挤出局（挑战3）......

这三大挑战让AI由很多人的数字助手，渐渐变成他们的竞争对手，因为AI的快速进步和角色转变，哪怕擅用AI的人，也会面临被AI淘汰出局的一天。

稍加想象，如果真有一天，我们接收什么信息、受到什么影响全由机器决定，那么，我们发展AI技术岂不是作茧自缚？如果AI越聪明，我们反而越没有自主性，难免陷入技术编织的无形牢笼中。现在看来，这一切都没有发生，说明人身上那些AI无法替代的天赋（包括提需求的能力、纠错和容错的能力、赋予事物意义的能力、应对变化的能力）依然强大。

02

所有人都需要

掌握AI时代的连接、管理能力

Requirements

Amazon创始人杰夫·贝索斯做过一个比喻：“现在AI大模型的智能，不像是我们发明出来的，而是召唤出来的。”意思是说，凶猛的AI原本就跟我们共存在这个世界上，只是我们现在才找到它们。无疑，我们无法阻止AI变得更厉害，但我们也不能被动接受AI的反客为主。

我相信，AI迟早会在各个专业领域击败人类。但我更加确信，当我们掌握了AI时代的连接、管理能力的时候，命运依然掌握在我们自己手中。

我们总是高估了AI的升级迭代速度，却低估了我们自身的进化能力。我认为，要在未来世界中有尊严地跟AI共存，需要经历三个进化阶段：

第一步：成为通才；

第二步：由通才进化为跨界高手；

第三步：将跨界工作能力进化成为AI时代的连接、管理能力。

过去，我们简单认为世界知识总量的快速增加，会使各行各业变得越来越专业化。但现在的生成式AI，让知识的创造、生成越来越自动化，我们完全可以拥有另外一种可能：实现知识“整合”，而不是专业化。

我们对抗或者驾驭AI的唯一办法，就是学会“在更高的层次上工作，为AI提供方向并作出合适的选择。”具体而言，我们只需要集中精力制定“策略”，而把具体的执行细节交给AI系统来处理。

第1步：成为通才

每次遇到大的技术转型，必定会有很多人被甩下车，也有很多人搭上了转型的便车。过去，诸如程序员、医生、律师以及艺术家等职业，因为有很高的专业门槛，使他们具有很强的不可替代性，收入和社会地位都很高。现在不一样了，“专才”反而更容易被甩下车。

仔细想想，由AI生成的（创业）商业计划书，水平超过了商学院毕业生；由AI生成的研究计划，创造力超过了职业科学家；由AI进行客户服务，AI能迅速读取用户资料，处理问题的速度和成功率远远高于人类客服人员......即使是设计师、程序员或者作家编剧，一般水平的，迟早也会输给AI。AI已经比大多数普通人，甚至在一些领域比很多专家更加厉害。

人和机器的边界会逐渐消失，我们每个人都可以训练自己的AI工具人（数字人或者智能体），让他们代替自己开会、处理工作。AI工具人具备强大的沟通理解能力和学习能力，永远比人勤奋，还没有脾气。一旦技能学习渠道被打通，你就可以自己提出想法，由AI工具人来帮忙解决问题。

第2步：由通才进化为跨界高手

AI“坏”的一面是将会越来越多替代人的工作岗位，但“好”的一面是可以作为一个万能工具，帮你在不同领域间灵活切换。

比如，对很多程序员来说，你的编程技能可能会因为AI出现贬值，可是你也能利用AI进行项目管理、优化代码、分析数据，那么，你的竞争力将会跨越多领域，能够应对更多复杂问题，甚至创生很多新的工作模式。

AI时代的跨界能力，远比一堆技能储备重要。AI协作下的知识整合，将会明显放大专业能力的实际价值。

第3步：能力进化，连接并管理AI

ChatGPT之父山姆·奥特曼有过一个设想：“如果每个人都有一家由10000个能力极强的虚拟AI员工组成的公司，世界将会怎样？”意思是说，要将跨界工作能力进化成为AI时代的连接、管理能力，成为能调动AI干活的人，而不是被AI替代的人。

也许，企业组织在这个时代已经没有那么重要了，你必须加快职业重启，不是重在依附组织，而是重在发展自己。那些曾经被你冷落的能力，比如提问的能力、讲故事的能力、演讲的能力等等，将会重新发挥大的价值。尤其是你主导工作进程、独立承担责任的那种能力，将会是你最大的生存优势。

AI时代的最大压迫感，是逼着你尽快重建学习能力，实现职业重启。你自己就是一个战队，就是一个六边形战士。不是要人越来越少，而是一个员工可以带着 N 个数字人一起工作。十几、二十个人就可以做出一个和大型科技公司对抗的产品。

我们即将进入社交与智能混合的新互联网时代，当世界充满了廉价的人造智能的时候，人类的连接和管理能力就显得十分有意义。

DeepSeek崛起引发的商业变局，降本增效都只是小战略，更重要是，AI的核心是解放我们干事务性、重复性工作的时间，让我们更多去思考未来的事情，比如新的商业模式、新的能力体系。AI快速进化带给我们的那些挑战，也将会成为我们重构自身能力体系的动力。