嗨，我今天给各位大叔和老板们，讲的话题是：**当AI越来越接近人类的通用智能，我们现在学的知识、经营公司的方法，可能都要重新设计。**这是这一篇的核心。 先把信息来源说清楚啊。 这不是我静璇个人对未来的随意预测。原稿记录的是一场发生在**2026年伦敦**的公开行业对话，对话嘉宾是Google DeepMind联合创始人、CEO德米斯·哈萨比斯，以及英国计算机科学家、南安普顿大学教授温迪·霍尔。两个人讨论的重点，包括英国AI战略、学校教育、AGI到来的时间、AI安全以及未来的产业竞争。 其中最引人注意的一句话，是哈萨比斯判断：按照目前投入的人才、资金和计算资源，AGI可能还需要四到五年；到**2030年左右，出现AGI的可能性大约为50%**。注意啊，这是哈萨比斯在这场对话中的个人判断，不是已经确定会发生的事实。 所谓AGI，简单的说啊，就是一种能够像人一样，完成大多数认知任务的通用人工智能。 它不只是会写文章、画图片、回答问题，而是能够学习新知识、解决陌生问题、做研究、设计产品，甚至在很多领域达到专业人士的水平。 那么，对我们普通老板和家庭来说，真正的问题是什么？ ## 一、未来最危险的，不是不会使用AI，而是只会完成标准答案 哈萨比斯在对话中提出，如果让他重新设计学校，孩子在课堂里的主要时间，不应该继续用于单向听课和背诵知识，而应该用来练习人与人之间的沟通、团队协作、项目能力、创造力、判断力和创业精神。 至于大量标准化知识，可以放到课堂之外，让个人AI教师根据每个孩子的水平，进行一对一辅导。 你说呢，这件事不仅和孩子有关，也和公司里的成年人有关。 过去职场奖励的是记得多、流程熟、报告写得标准。可这些事情，恰恰是AI最容易接手的。 未来真正值钱的人，是能提出问题的人、能判断方向的人、能和客户建立信任的人，也是能组织不同资源，把事情真正做成的人。 简单的一句话：**知识不会消失，但只会重复知识的人，价值会越来越低。** ## 二、AI会写代码，不代表以后不需要学技术 现场有人问，既然AI已经可以写代码，是不是就不需要再学习计算机和编程了？ 哈萨比斯的回答很明确：不是。相反，未来更应该加强STEM和计算机科学教育。 他的意思是，编程语言可能会继续升级。以前人们使用机器码，后来使用C语言、Python；未来，人类的自然语言本身，也可能成为一种高级编程语言。 但是，你仍然要理解系统架构、软件设计和基本的技术逻辑。因为真正理解技术的人，使用AI的效率，可能是完全不懂技术的人的很多倍。 这对老板们特别重要啊。 以后公司里人人都能让AI写一个程序，但并不是人人都知道程序写得对不对、数据安不安全、系统会不会崩。 所以我们学习AI，不是只学几个提示词，而是要知道它能做什么、不能做什么，哪里容易出错，怎么检查结果。 ## 三、未来企业竞争，表面上比AI，底层比能源和算力 这场对话里，还有一个很容易被普通创业者忽略的观点。 哈萨比斯认为，AI时代的数据中心相当于新的工业基础设施，而能源成本决定了计算成本，计算成本又决定了一家企业能使用多少智能。 简单的说啊，就是把电力变成算力，再把算力变成Token，最后把Token变成产品、服务和利润。 所以，未来国家之间竞争AI，不只是比较谁的模型聪明，还要比较谁有稳定的电力、更便宜的能源、更强的数据中心和更完整的产业链。 对普通老板来说也是一样。 你不一定要自己购买大量GPU，但你一定要学会计算AI成本。一个应用每服务一名客户，需要调用多少次模型？一个月需要多少Token？人工成本到底降低了多少？客户是否愿意为这个结果付钱？ 不会算账的AI创业，最后很可能只是看起来热闹。 ## 四、AI真正的机会，是重新设计一个行业 哈萨比斯之所以长期投入AI，并不是为了单纯做一个聊天工具。他更看重AI在科学研究、药物研发、材料科学、天气预测和能源技术中的作用。 比如DeepMind开发的AlphaFold，已经被全球大量科研人员使用，帮助研究蛋白质结构；相关AI技术也开始用于天气和极端气候预测。 这件事给创业者最大的启发是：不要只想着让AI替你写一篇文章，而要思考它能不能重新设计整个服务流程。 比如说，养老行业能不能用AI完成初步评估、持续陪伴和个性化建议？教育行业能不能真正做到一人一个老师？制造企业能不能让AI参与设计、检查和供应链分析？小公司能不能通过AI，拥有过去只有大企业才养得起的研究团队？ 嗯，这才是AI创业真正大的机会。 ## 五、未来不是已经写好的，但准备必须从今天开始 温迪·霍尔在对话中还特别提醒，社会不能每天只告诉普通人：你会失去工作、孩子没有未来、AI可能毁灭人类。 因为人对恐惧的承受能力是有限的。真正有价值的做法，是让更多人参与讨论、接受教育，并且拥有使用AI的机会。她也强调，机器智能和人类智能存在根本区别，即使未来实现AGI，它也不会因此真正成为人。 所以各位大叔和老板们，不要因为听见AGI可能在2030年前后到来，就开始恐慌。 我们真正要做的，是从现在开始重新训练自己：少背标准答案，多学习判断；少做重复劳动，多靠近真实客户；少把AI当玩具，多把它接进业务流程。 简单的一句话：**未来可能属于AI，但机会依然属于那些最早学会与AI合作的人。** 我是静璇，这里是创富点点通社群“大叔懂点AI”频道。咱们下一篇接着聊。
免责声明