你朋友说AI不够好，可能是因为他太懂了
认知框架人机关系田野调查你说AI不够好，可能是因为你太懂了
36色灵魂 2026-05-25
我有一个朋友做后期制作，工作了差不多五年。
前段时间聊起AI，他的判断很明确：不太OK，不够智能，不能替代任何东西，只是阶段性变化。他不觉得AI能成为他的生产力。
他不是不努力。五年里他积累了自己的技能体系、工作流程、对"好后期"的判断标准。他比刚入行的时候专业太多了。
但有意思的是——正因为他专业了太多，他看AI的时候，眼里全是缺陷。
这不是我这一个朋友的问题。
上个月我去参加一个AI峰会，听到一个96年的年轻创始人分享了一个观察。他说最近给他们带来最多启发的一类人，不是最有经验的，也不是最聪明的——是02年到04年出生的，刚工作两三年的人。
原因不是他们更有创造力，也不是能力更强。
而是他们觉得自己什么都不懂。面对AI的时候，是完全敞开的状态。所以学得更快、进步更快，能找到跟AI相处更好的模式。
同样的发现也来自一位四五十岁的连续创业者——他说另一类能跟上的人，是工作了十到二十年、但思维依然自由的老手。他们有经验，但不被经验绑住。
真正危险的，是卡在中间的那群人。
工作五到十年。有了自己的思维范式，有工程能力，看过一些东西，但还不够多。他们对AI最常见的评价是——"现在还不够好"。
这句话本身没有错。AI确实还不够好。
但问题是，当你说"还不够好"的时候，你已经关上了门。
你不是在观察AI，你是在等AI向你证明它值得你学。而被证明永远追不上主动去试。
我做了很多年教练，看这件事的角度可能不一样。这跟35岁定律说的是同一个东西——当你已经形成了积累和思维范式，面对时代变化，又没有把一些东西打透的时候，你很容易因为自己所拥有的东西，而无法接纳新的变化。
你拥有的东西，正在阻碍你看见新的东西。
但说这个不是为了制造焦虑。
我想说的是另一件事：这个情况是可以被打破的。
峰会上还有一位教育行业的创始人，提了一个让我印象很深的框架。他说过去我们追求π型人才——有两个核心技能，很厉害。
但AI时代需要的是M型人才。
什么叫M型？就是能持续证明自己有不断学习能力的人——达到波峰、跌到波谷、再达到新波峰。面对新的冲击，能快速补上来。
你看这个M的形状。它不是一条向上的直线，它有高有低。你现在的困惑、你觉得"跟不上"的那个阶段，本身就在M的波谷里。
它不是终点。它只是M的一笔。
我自己做判断的时候，越来越相信一件事：成长性比初始分更重要。
一个能从60分快速走到90分的人，可能比一开始就80分的人更值得信赖。因为你已经证明了你知道怎么学习，你知道怎么从"不会"走到"会"。
而你之前的所有经历——五年的后期制作也好，十年的职场积累也好——那些你担心已经变成包袱的东西，其实不是包袱。
问题只在于：你还愿不愿意从你已经知道的东西里，留出一个空杯。
空杯不是一个要求。不是"你应该空杯"。
它是一个你可以在任何时候做的选择。明天早上打开电脑的时候，面对一个你还没用过的新工具的时候，跟比你小十岁的同事聊天的时候。
你可以选"这个我懂"，也可以选"让我试试看"。
你上一次觉得自己"完全不会，但是想学"，是什么时候？