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　　“我觉得，我们正处在一个普遍认为‘这有点危言耸听’的阶段，但这件事的规模比新冠疫情要大得多。”

　　真正引爆作者思考的瞬间，发生在2026年2月5日。OpenAI与Anthropic同日发布新模型，GPT-5.3 Codex与Opus 4.6。他形容，那一刻并非电灯开关式的顿悟，而是意识到水位已上涨至胸口的警醒。

　　这一版本带来的体验跃迁是颠覆性的。作者表示，他只需用自然语言描述需求，AI即可产出成品，而非需要反复修改的草稿。离开电脑四小时后返回，工作已完成，质量远超亲手操刀，且无需任何调整。而数月前，这一过程仍需反复沟通与指导。AI的角色，已从“辅助工具”进化为“独立执行者”。

　　文章指出，从文本生成到多模态理解，从辅助写作到直接参与系统构建，AI的能力突破已不再局限于参数增长，而是进入了能够独立完成复杂任务的实质性跃升阶段。过去需专业团队耗时数周的工作流程，如今借助AI工具仅需数分钟即可产出可用版本。更值得关注的是，每一次技术突破之间的时间间隔正持续缩短。

　　尽管部分用户对现有AI能力仍持保留态度，但作者强调，技术演进的实际速度已远超市场普遍认知。这一认知差距可能导致投资者与企业低估AI对行业格局的潜在冲击。

　　文章指出，当前AI已具备自主构建下一代AI系统的能力。当AI能够反向改进AI自身时，传统受限于人类研究者数量与能力的发展天花板被彻底打破。这种“自我迭代”的演进模式，预示着技术进步正迈入指数级增长轨道，并将直接重塑劳动力市场结构与企业的运营逻辑。

　　在警示就业市场重构风险的同时，文章为从业者提供了应对路径，并将讨论延伸至宏观层面的深远影响。

　　在个体层面，从业者应坚持场景化学习，将AI嵌入日常工作流，在实践中积累经验、理解边界，同时锚定批判性思维、跨领域整合、人际连接与战略判断等AI难以复制的核心能力，并保持动态适应，定期评估技能相关性，对行业风向保持敏感，勇于在必要时切换赛道。

　　从宏观维度看，这场变革正从三重层面重塑社会格局：在社会层面，AI重新定义了财富分配逻辑、教育体系根基与职业结构版图；在经济层面，技术领先者将获得显著效率优势，行业“赢者通吃”效应或将进一步加剧；在哲学层面，当机器在越来越多领域表现堪比甚至超越人类，关于工作意义与人的价值的传统观念正遭遇根本性质疑。

　　作者指出，很多人对AI的判断，还停留在自己某一次早期试用的印象里：“我试过 AI，也就那样”。这种用旧体验定义新技术的心态，正是当下最致命的认知盲区。

　　他以智能手机演进作比：若用2010年的初代体验评判今天的移动生态，结论必然失之偏颇。同理，许多专业人士因早期尝试AI工具的局限性而将其归为“炒作大于实质”，却忽视了该领域正以月度为单位的迭代速度实现质的跃升。

　　作者警示，AI技术的演进窗口期已大幅压缩。三个月前得出的结论，如今可能已完全失效。对于职场人士而言，定期重新评估AI工具的能力边界，已不再是可有可无的选择，而是维持专业竞争力的必修课。

　　文章通过对技术演进轨迹的剖析指出，当前AI领域的进展速度已超越多数传统技术的发展曲线，从文本生成到多模态理解，从辅助写作到直接参与系统构建，AI的能力突破已不再局限于参数增长，而是进入了能够独立完成复杂任务的实质性跃升阶段。过去需专业团队耗时数周的工作流程，如今借助AI工具仅需数分钟即可产出可用版本。更值得关注的是，每一次技术突破之间的时间间隔正持续缩短。

　　指数曲线。对于各行业从业者而言，适应窗口期正急剧收窄：今天的不作为，可能意味着明天的技能边缘化。自我进化的临界点

　　当AI能够反向改进AI自身时，传统受限于人类研究者数量与能力的发展天花板被彻底打破。

　　作者指出，这种递归式改进可能引发能力的爆发性增长。然而，一个更令人不安的问题是：面对这一拐点，人类社会的认知储备与应对准备，却远远不足。

　　但这并不必然导向大规模失业，更可能的结果是工作性质的根本重塑。作者判断，重复性、标准化的任务将首当其冲被自动化，而需要复杂判断、情感交互与创造性综合的岗位则会发生演进。

　　在这一轮洗牌中，分水岭已然清晰：善于利用AI工具放大自身能力者，将获得显著的竞争优势；而抗拒学习新工具的人，则将面临难以证明自身不可替代性的窘境。

　　AI增强型专业人士”，主动让工具成为效率杠杆，而非被动沦为“被AI威胁的劳动者”。第三，保持动态适应。

　　从社会维度看，AI正重塑财富分配逻辑、教育体系根基与职业结构版图。从经济维度看，技术领先者将获得显著的效率优势，行业“赢者通吃”效应或将进一步加剧。从哲学维度看，当机器在越来越多领域表现堪比甚至超越人类时，关于工作意义与人的价值的传统观念，正遭遇根本性质疑。

　　潜在影响呈现双重分化：对于主动拥抱变化、持续学习者而言，这是能力跃升与职业进阶的历史性机遇；对于固守传统、抗拒变革者而言，则面临被边缘化的现实风险。

　　如果你足够细心，或许会注意到有些人谈论着一种正在海外传播的病毒。但我们大多数人并没有太在意。股市一片繁荣，孩子们照常上学，你照常去餐厅吃饭、握手、计划旅行。如果有人告诉你他们在囤积卫生纸，你肯定会觉得他们是不是在网上某个奇奇怪怪的角落里待得太久了。然后，短短三周之内，整个世界都发生了翻天覆地的变化。你的办公室关门了，孩子们回家了，生活彻底改变了，变成了一个月前你绝对无法想象的样子。

　　我花了六年时间打造一家人工智能初创公司，并投资于这个领域。我生活在这个世界里。我写这篇文章是为了那些不了解人工智能的人……我的家人、朋友，以及所有我关心的人，他们总是问我“人工智能到底是怎么回事？”，而我给出的答案却无法真实反映实际情况。我总是用客套话，用适合鸡尾酒会的措辞来搪塞他们。因为说实话，听起来就像我疯了一样。有一段时间，我甚至以此为借口，把真相藏在心里。但是，我所说的和实际情况之间的差距已经太大了。我关心的人应该知道即将发生的一切，即使它听起来很疯狂。

　　首先我要说明一点：虽然我从事人工智能工作，但我对即将发生的事情几乎没有任何影响力，业内绝大多数人也一样。未来是由极少数人塑造的：几家公司里几百名研究人员……OpenAI、Anthropic、谷歌DeepMind等等。一个小团队几个月的训练就能产生一个人工智能系统，从而彻底改变这项技术的发展轨迹。我们这些从事人工智能工作的人，都是在别人已经奠定的基础上进行建设。我们和你们一样，都在见证这一切的发生……只不过我们恰好离得足够近，能够最先感受到这场变革的冲击。

　　科技圈外的人可能还不太明白：现在业内这么多人发出警报，是因为这种情况已经发生在我们身上了。我们不是在做预测，我们只是在告诉你我们自己的工作中已经发生的事情，并警告你，下一个可能就是你。

　　多年来，人工智能一直在稳步发展。虽然偶尔会有大幅提升，但每次提升的间隔时间都足够长，让人能够慢慢消化。到了2025年，构建这些模型的新技术开启了人工智能发展的新篇章，速度也随之加快。之后，速度更是突飞猛进。每个新模型不仅比上一个更好，而且提升幅度更大，新模型发布之间的间隔也越来越短。我越来越多地使用人工智能，越来越少地与它互动，看着它处理那些我以前认为需要专业知识才能完成的事情。

　　然后，2月5日，两大人工智能实验室在同一天发布了新的模型：OpenAI 的 GPT-5.3 Codex 和 Anthropic（ChatGPT 的主要竞争对手之一 Claude 的开发商）的 Opus 4.6。那一刻，仿佛醍醐灌顶。不是像打开电灯开关那样突然顿悟……更像是你意识到水位已经上涨到胸口的那一刻。

　　现在我不再需要亲自处理技术工作了。我只需用简单的英语描述我想要构建的东西，它就会自动出现。不是需要修改的草稿，而是成品。我告诉人工智能我的需求，然后离开电脑四个小时，回来后发现工作已经完成。而且完成得非常好，比我自己做的还要好，完全不需要任何修改。几个月前，我还要和人工智能反复沟通，指导它，进行修改。现在，我只需要描述结果就可以离开了。

　　让我举个例子，这样你就能明白这在实践中究竟是什么样子了。我会告诉人工智能：“我想开发这个应用。它应该具备这些功能，大致界面应该是这样的。请你设计用户流程、界面布局等等。”它会照做。它会编写数万行代码。然后，接下来这一步——这在一年前是不可想象的——它会打开应用本身。它会点击按钮。它会测试各项功能。它会像真人一样使用应用。如果它对某个地方的外观或感觉不满意，它会自行修改。它会像开发者一样迭代，不断修复和完善，直到满意为止。只有当它认为应用符合自身标准时，才会告诉我：“可以进行测试了。”而当我测试时，它通常都非常完美。

　　但最让我震惊的是上周发布的模型（GPT-5.3 Codex）。它不仅执行了我的指令，还能做出智能决策。它展现出一种前所未有的判断力，一种品味，一种难以言喻的、知道什么是正确的判断的能力——人们一直认为人工智能永远不可能拥有这种能力。而这个模型拥有它，或者说它已经非常接近这种能力，以至于两者之间的区别开始变得无关紧要了。

　　人工智能实验室做出了一个深思熟虑的选择。他们首先专注于提升人工智能的编码能力……因为构建人工智能需要大量的代码。如果人工智能能够编写代码，它就能帮助构建自身的下一个版本。一个更智能的版本，编写出更好的代码，进而构建出一个更智能的版本。提升人工智能的编码能力是解锁其他一切的关键策略。这就是他们首先着手的原因。我的工作比你的更早发生变化，并非因为他们的目标是软件工程师……这只是他们优先考虑的领域带来的一个附带结果。

　　过去一年，科技工作者亲眼见证了人工智能从“辅助工具”发展到“比我做得更好”的转变，而这种转变也将是其他所有人即将经历的。法律、金融、医疗、会计、咨询、写作、设计、分析、客户服务等行业都将受到影响。十年之内不会发生。构建这些系统的人说，一到五年内就能实现。有些人甚至认为时间更短。而就我过去几个月的所见所闻来看，我认为“更短”的可能性更大。

　　如今的模型与六个月前的模型相比，简直判若两人。关于人工智能“真的在进步”还是“遇到了瓶颈”的争论——这场争论已经持续了一年多——已经结束了。任何还在争论这个问题的人，要么没有使用过最新的模型，要么有动机淡化正在发生的事情，要么就是基于早已过时的2024年的经验进行评估。我这么说并非轻视，而是因为公众的认知与现实之间的差距如今已非常巨大，而这种差距是危险的……因为它阻碍了人们做好准备。

　　我想起了我的一个朋友，他是一名律师。我一直劝他尝试在律所里使用人工智能，但他总能找到各种理由推脱。他说人工智能不适用于他的专业领域，测试时出了错，或者无法理解他工作的细微差别。我能理解。但一些大型律所的合伙人也联系我寻求建议，因为他们试用过目前的版本，看到了人工智能的发展方向。其中一位是大型律所的管理合伙人，他每天都要花几个小时使用人工智能。他告诉我，这就像拥有一个随时待命的律师团队。他使用人工智能并非出于娱乐目的，而是因为它确实有效。他还跟我说了一句话，让我印象深刻：每隔几个月，人工智能就能显著提升其工作能力。他说，如果人工智能继续保持这样的发展势头，他预计不久之后就能完成他大部分的工作……而他是一位拥有数十年经验的管理合伙人。他并不感到恐慌。但他非常专注。

　　让我具体说明一下改进的速度，因为如果你不密切关注，这部分内容可能最难相信。

　　有一个名为METR的组织专门用数据来衡量这一点。他们追踪模型无需人工干预即可成功完成现实世界任务（以人类专家完成这些任务所需的时间衡量）的时长。大约一年前，答案是大约十分钟。然后是一个小时。接着是几个小时。最新的测量结果（11月份的Claude Opus 4.5）显示，人工智能完成人类专家需要近五个小时才能完成的任务。而且这个数字大约每七个月翻一番，最近的数据显示，翻番的速度可能正在加快，甚至达到每四个月翻一番。

　　智能爆炸。而那些真正了解这一点的人——那些创造智能的人——相信这个过程已经开始了。这对你的工作意味着什么

　　这与以往每一波自动化浪潮都不同，我需要你们理解其中的原因。人工智能并非取代某项特定技能，而是全面替代认知工作。它在各个方面都在不断进步。工厂自动化后，失业工人可以重新培训成为办公室职员；互联网颠覆零售业后，工人可以转行到物流或服务业。但人工智能不会留下现成的过渡岗位。无论你接受何种培训，它都能在你擅长的领域不断提升。

　　我写这篇文章不是为了让你感到无助。我写这篇文章是因为我认为你现在最大的优势就是抢占先机。抢先了解它，抢先使用它，抢先适应它。

　　认真使用人工智能，而不仅仅是把它当作搜索引擎。注册付费版的 Claude 或 ChatGPT，每月 20 美元。但有两件事必须马上做好。第一：确保你使用的是最佳模型，而不是默认模型。这些应用通常默认使用速度更快但功能较弱的模型。深入设置或模型选择器，选择功能最强大的模型。目前 ChatGPT 使用的是 GPT-5.2，Claude 使用的是 Claude Opus 4.6，但模型每隔几个月就会更新。如果你想随时了解哪个模型是最佳的，可以关注我的

　　其次，也是更重要的一点：不要只是简单地问它几个问题。这是大多数人犯的错误。他们把它当成谷歌一样用，然后就纳闷它到底有什么了不起。相反，你应该把它应用到实际工作中。如果你是律师，就给它一份合同，让它找出所有可能损害你客户利益的条款。如果你是财务人员，就给它一份杂乱的电子表格，让它构建模型。如果你是经理，就把团队的季度数据粘贴进去，让它找出其中的逻辑。那些真正取得成功的人并没有随意使用人工智能。他们积极寻找方法来自动化那些过去需要花费数小时才能完成的工作。从你花费时间最多的事情开始，看看会发生什么。

　　不要因为某件事看起来太难就断定它做不到。试试看。如果你是律师，不要只用它来快速查找资料。给它一份完整的合同，让它起草一份反提案。如果你是会计师，不要只让它解释一条税法规则。给它一份客户的完整报税表，看看它能发现什么。第一次尝试可能不会完美。没关系。反复尝试。重新措辞。提供更多背景信息。再试一次。你可能会惊讶于它竟然有效。记住一点：如果它今天能勉强运行，你几乎可以肯定，六个月后它就能近乎完美地完成任务。它的发展轨迹只有一个方向。

　　这可能是你职业生涯中最重要的一年。务必认真对待。我这么说不是为了给你施加压力，而是因为现在，大多数公司里的大多数人仍然忽略了这一点，而这仅仅是一个短暂的窗口期。如果有人走进会议室，说“我用人工智能在一个小时内就完成了原本需要三天才能完成的分析”，那么他/她将成为会议室里最有价值的人。不是将来，而是现在。学习这些工具，精通它们，并展示它们的潜力。如果你起步够早，这就是你晋升的途径：成为那个了解未来趋势并能指导他人如何应对的人。这个机会窗口不会持续太久。一旦每个人都掌握了这些工具，你的优势就会消失。

　　别太自负。那家律师事务所的管理合伙人并不觉得每天花几个小时研究人工智能有什么丢脸的。他这么做正是因为他资历够深，明白其中的利害关系。真正会遇到最大困难的是那些拒绝参与的人：那些认为人工智能只是一时的风潮，那些觉得使用人工智能会削弱自身专业能力，认为自己的领域特殊且不受影响的人。事实并非如此。任何领域都不是特殊领域。

　　理顺你的财务状况。我不是财务顾问，也不是想吓唬你做任何极端的事情。但如果你哪怕只是部分地认为未来几年你的行业可能会面临真正的冲击，那么基本的财务韧性就比一年前更加重要。如果可以的话，尽量积累储蓄。谨慎考虑那些假设你目前收入有保障的新债务。想想你的固定支出是让你拥有灵活性，还是让你陷入困境。如果情况发展超出你的预期，要给自己预留一些选择。

　　想想你现在所处的位置，然后专注于那些最难被取代的方面。有些东西需要更长时间才能被人工智能取代，比如多年建立起来的人际关系和信任，需要亲身参与的工作，以及需要获得授权承担责任的岗位——这些岗位仍然需要有人签字确认、承担法律责任，甚至出庭作证。还有一些行业监管障碍重重，合规、责任和机构惯性都会阻碍人工智能的普及。这些都不是永久的保护伞，但它们可以为你争取时间。而现在，时间是你最宝贵的财富，前提是你利用时间去适应，而不是假装这一切没有发生。

　　重新思考你对孩子说的话。传统的套路是：取得好成绩，上好大学，找到一份稳定的工作。这种模式直接指向了最容易被淘汰的职业。我并不是说教育不重要。但对下一代来说，最重要的是学习如何使用这些工具，并追求他们真正热爱的事业。没有人能准确预测十年后的就业市场会是什么样子。但最有可能脱颖而出的人，是那些充满好奇心、适应能力强，并且能够高效利用人工智能去做他们真正关心的事情的人。教导你的孩子成为创造者和学习者，而不是让他们为了毕业时可能已经不存在的职业道路而盲目追求。

　　你的梦想离我们更近了。我之前一直在讨论各种威胁，现在让我来谈谈另一方面，因为它同样真实存在。如果你曾经想开发某个产品，但苦于缺乏技术技能或资金聘请开发人员，那么现在这个障碍基本已经消失了。你可以向人工智能描述一个应用程序，一个小时就能得到一个可运行的版本。我一点也不夸张，我经常这样做。如果你一直想写一本书，但苦于没有时间或写作困难，现在你可以借助人工智能来完成它。想学习一项新技能吗？世界上最好的导师现在只需每月20美元就能为你提供服务……他/她耐心十足，全天候在线，并且能够根据你的需求讲解任何内容。知识现在几乎是免费的。开发工具也变得极其便宜。无论你之前因为觉得太难、太贵或者超出你的专业范围而一直搁置什么，现在都去尝试吧。去追求你热爱的事物。你永远不知道它们会把你带向何方。在一个传统职业道路被颠覆的世界里，花一年时间打造自己热爱的事物的人，最终可能会比花一年时间恪守工作描述的人更有优势。

　　养成适应的习惯。这或许是最重要的一点。具体的工具并不重要，重要的是快速学习新工具的能力。人工智能将持续快速地变化。如今的模型一年后就会过时。人们现在构建的工作流程也需要重建。最终胜出的人，并非那些精通某一种工具的人，而是那些能够适应变化速度的人。养成实验的习惯。即使当前的方法行之有效，也要尝试新事物。要习惯于反复从新手做起。这种适应能力是目前最接近持久优势的东西。

　　一个简单的承诺就能让你领先于几乎所有人：每天花一个小时进行人工智能实验。不是被动地阅读相关资料，而是真正地去实践。每天尝试让它做一些新的事情……一些你以前从未尝试过的事情，一些你不确定它能否胜任的事情。尝试使用新的工具。给它布置一个更难的问题。每天一个小时，日复一日。如果你能坚持六个月，你对未来发展趋势的理解将远超周围99%的人。这绝非夸张。现在几乎没人这么做。标准已经降到了最低。

　　我之所以关注就业问题，是因为它与人们的生活关系最为密切。但我希望坦诚地说明事情的全貌，因为它远远超出了工作范畴。

　　阿莫迪提出的一个思想实验让我一直耿耿于怀。想象一下，现在是2027年。一个全新的国家一夜之间出现，拥有5000万公民，每个人都比历史上任何一位诺贝尔奖得主都聪明。他们的思维速度是普通人的10到100倍。他们从不睡觉。他们可以使用互联网，控制机器人，指导实验，并操作任何带有数字界面的设备。国家安全顾问会怎么说？

　　我知道这并非一时风潮。这项技术行之有效，而且会按预期不断改进，历史上最富有的机构都在为此投入数万亿美元。