文｜象先志

這幾天突然想到一個暴論，有關一個極其重要的問題，AI時代普通人最大的槓桿是什麼？

既然是暴論，那我的答案肯定出乎大家預料嘛，因為我覺得那就是要多生孩子。對，你沒聽錯，就是多生孩子。練幾個新號，或許是最大的AI槓桿。

我知道這個話說出來，好多觀衆要反駁，因為勸大家生孩子，而且還要多生，肯定不符合當代年輕人的價值觀念。但你耐心聽一下我的三個判斷和結論，你可能會有不一樣的認知。

第一個判斷是，AI會極大地增加社會的財富總量，但也一定會加劇人羣之間的不平等。

因為會用AI的人，可以藉助AI五倍十倍地提高他的生產效率，他們一定淘汰掉那些不會用AI的人。程序員現在就是這個情況，只會寫CRUD的低水平碼農，以後會越來越難找到工作。

但更高級的人才，比如系統架構師，知道怎麼把大型項目分解成子系統，怎麼設計清晰合理的接口和數據流，這些人反而會因為軟件滲透程度繼續加深而需求增加。

所以情況就會變成，一小部分人創造高價值拿走財富，另外一部分只能拿兜底性的收入，然後消費他們的產出。

第二，即便按照最樂觀的估計，在未來一段時間內，科技仍然不可能發展到可以對人腦做定向優化的程度。

什麼意思呢？就是說虎父生出犬子，這種問題仍然沒辦法解決。爹媽擁有的那些優秀特質，比如智商、情商、好奇心這些東西，兒子能不能繼承純看運氣。

甚至說爹媽越牛逼，下一代均值迴歸的現象就越明顯。人類還沒辦法像有的科幻電影表現的那樣，隨意對大腦做優化，直接輸入知識、記憶乃至性格這些東西。

第三，AI已經將掌握知識、學習技能的門檻降到了最低，而且是越重要的知識和技能，AI能給你的幫助越大。

你要學炒菜，AI最多給你提供菜譜，告訴你一些烹飪技巧。但你要是想看懂前沿論文，想學算法，那AI能提供的幫助比你找個教授當導師還更有用。

這帶來的結果就是，比你更有錢的那批人，他們用錢能給下一代買到的差異化競爭優勢會大大減少。

這麼說吧，雞娃是個很費錢的事，沒錢你是沒辦法雞娃的。但現在有AI過後，那所有家庭其實都有雞娃的條件了。

我舉兩個例子。

比如想學英語，很多家長都會給小孩報班，好的英語補習老師，價格是很貴的。如果還要補口語，再找個外教的話，一個小時幾百塊錢是很正常的。

但是現在有了ChatGPT，有了Gemini，有了DeepSeek，我覺得他們就是世界上最好的英語老師。包括你想練口語，打開語音模式，任何話題直接跟它們聊就行，純正的native speaker。

又比如說搞競賽，門檻比英語還要高得多。我老家那個縣有超過150萬人，當時我在我們縣最好的高中，最好的班級，但我們班都沒有人搞競賽。我基本上可以確認，我們當地沒有人搞競賽。

為什麼呢？因為搞競賽就是個門檻很高的活動，比如要有專業的教練，很多地方沒有這個條件。但是現在你想搞競賽，用大模型就行了，能解決你遇到的任何問題。我這麼說沒有一點誇張，今年谷歌和OpenAI的模型，做IMO的題已經能拿金牌，所以更不要說其他競賽了。

如果所有人都雞娃，那就等於沒人雞娃，競爭就變成真正拼天賦的賽場。

上面這三個推斷總結起來就是：

1. 個人能力在財富分配上會越來越重要。

2. 個人能力還不能通過血液傳播或者母嬰傳播，只能通過主動學習。

3. AI把學習的門檻拉到最低，天賦變成決定能力的主要因素。

這幾個條件加起來，就等於說生出有天賦的小孩，就是利用AI槓桿的最好方式。天賦遺傳對所有人都是平等的，就是均值迴歸。哪怕是Hinton老爺子，他兒子還是有注意力缺陷（ADHD）和其他學習障礙。

所以你搖獎的次數越多，中獎的概率就越高。

注意，這裏說的搖獎，不是你一定得搖出個天才，那太難了。

但是只要你搖出的後代，他的天賦排位，高於家庭現有的財富排位，那就是賺的。

比如現在我家屬於後30%的階層，根據均值迴歸，我兒子天賦還落在後30%的概率是很低的，他更可能落在前70%。那在後面拼天賦的遊戲中，他就能讓家庭回到跟他天賦相對應的階層，不相當於實現階層躍遷了嗎？

當然，這一切討論的前提，還是說要真正利用好AI工具。

要做到這一點，最好的方式可能是讓小朋友自己去探索怎麼用好AI，畢竟小孩掌握新工具的能力比大人強太多了。不要想着把他們完全隔絕在互聯網世界之外，要做到恰當的監督和引導，讓他們適應AI，因為他們將是AI-native的一代人。