回望2025年，世界的变化速度已无法让人置身事外。我们不再讨论AI能否做事，而是身处浪潮，成为这场智能变革的直接参与者。本文将从几个贯穿全年的主题出发，分享在这个智能丰裕时代拐点上的一些观察与思考。
智能膨胀与元学习
当孩子拿着难题来问我，而我无法确认答案时，自然的选择是打开ChatGPT寻求确认。在拿到那个近乎完美的解答后，一个真实的迟疑浮现：如果孩子自己就能求助大模型，那么我这个“知识中间商”的传授行为，意义何在？
这引出了一个更深层的问题：在教育乃至整个社会的构建中，我们一直默认一个前提——智能是稀缺资源。因此，我们花费数十年培养、筛选、组织人类智能，并将其转化为生产力。但今天，随着推理token价格的持续下探和高质量开源模型的普及，LLM所代表的知识与推理能力，正快速脱离“需要长期学习才能获得”的范畴，成为一种可能比水电还廉价的基础设施。
这意味着，对于大多数人而言，真正稀缺的能力正在转向另一层面：元学习（Meta-Learning），即学习如何学习、如何指挥智能。未来的分野，不在于谁背下更多公式，而在于谁更清楚自己要解决什么问题，以及是否懂得调动算力去解决它。相比囤积注定会贬值的具体知识，保持好奇、持续学习“如何学习”、以及提出好问题的能力，或许更为关键。
时间折叠与感知悖论
2025年带来一种“时间被折叠”的眩晕感。年初震撼业界的模型发布，年末回望时仿佛已隔着一个时代。物理时间匀速流逝，但技术迭代的主观时间被急剧压缩，且这种压缩在人群中并不均匀。一部分人已习惯与AI共生，生活在指数加速的未来；另一部分人则仍停留在原先线性的时间线里。这种“时差”及其长期影响，构成了当下的不确定性与隐隐的不安。
经验诅咒与思维惰性
对于拥有十多年经验的从业者而言，今年经验的价值呈现出复杂的双面性。在沟通中，它依然是建立共识的桥梁；但在纯粹的问题求解层面，经验的优势正被千亿参数的LLM所吞噬。这种庞大的“记忆体”在知识检索和模式匹配上更具优势。
这并非宣告经验彻底失效。在甄别AI结论的合理性、判断路径风险时，资深工程师的Java经验和判断力依然不可或缺。但危险在于，经验可能成为思维惰性的温床，让人困在旧的解决方案中，而忽视了AI可能提出的颠覆性重构建议。
为了对抗这种惰性，有必要刻意减少对归纳法的依赖，回归“第一性原理”进行演绎思考。补充数学、概率等底层训练，并非为了手写模型，而是为了维持大脑的可塑性，避免在AI解决应用层问题的同时，让我们自身退化为单纯的“操作员”。
生产力革命与Vibe Coding
今年，工作方式发生了实质性的断裂。有相当长一段时间，我几乎不需要亲手敲击键盘来“写程序”。更多时候，工作像是在与另一位工程师对话：明确目标、调整条件、等待结果。从大型项目到个人工具，完全依赖与AI的协作已成为习惯。
这并非10%-20%的效率改良，而是真正的数量级跃迁。就像蒸汽机取代手工织布，我们把“理解与执行”本身外包给了大模型。当Code Agent等工具成熟后，执行门槛和试错成本被极大降低，真正稀缺的能力转向了“品味与判断”——你不需要知道每块砖如何砌，但必须清楚要建造怎样一座房子，以及它是否稳固、美观、值得存在。这种能力难以速成，需要时间与实践的沉淀。
存在危机与职业重构
生产力释放的背后，潜藏着一种虚无感。当工作被快速完成，日历出现空白，熟悉的成就感却未如期而至，反而引发对自身价值的质疑：当AI能更优雅地完成核心工作时，“我”的意义是什么？
回顾历史，引擎效率超过临界点后，作为交通工具的马匹迅速退出舞台；国际象棋AI等级分超越人类后，胜负便完全失去悬念。当类似的革命降临职场，那个“工作=价值=身份”的等式正在断裂。
然而，这也可能是一个重新思考“好的生活”的契机。如果AI擅长“制造与执行”，人类的价值或许正向“选择与权衡”倾斜。就像AI时代的棋手，他们的角色从“寻找最优解”转变为“在最优解已知的世界中，探索人类的表达空间”。程序开发也正经历类似转向：在无数AI生成的未来可能性中，选择一条道路，为其命名并负责，这或许是人类不可替代的独特价值。
结语
2025年，是重新定义自身的一年。与其恐惧，不如主动理解、适应并驾驭新的力量。无论技术如何演进，那些真实的生命体验——清晨的咖啡、专注的思考、解决问题的喜悦、与他人深刻的情感连接——始终在算法的可计算范围之外。它们构成了我们存在的本质，也是我们在这个智能丰裕时代，找到自身位置的坚实锚点。 | 
发表于 9 小时前
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