别让AI废掉你的能力，职场人必备的三大共生法则

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人与AI共生关系的关键，不在于是否使用AI，而是如何构建“认知防火墙”，在技术辅助下发展出更复杂、更高阶的思维架构。

️关键词：AI依赖 元能力退化 认知防火墙

文｜梁向锋 东亚银行（中国）学习发展部总经理、中国企业人才发展智库高级专家

编辑｜郭彦巧

随着DeepSeek在全球范围内迅速走红，国人为之着迷。从职场到校园，从日常生活到学习场景，几乎无人不谈、无人不用。似乎不用它，就会被时代和社会抛弃。

对于碳基人类而言，无论是体力还是算力，自然无法与硅基芯片和代码算法相抗衡。在ChatGPT/DeepSeek等通用大语言模型出现之前，普通人想要使用AI技术还面临着较大的技术鸿沟。然而，随着这些工具的普及，人类只需用自然语言发出指令，便可以用它完成信息检索、数据分析、文章撰写、图像生成，甚至编写代码，其效果甚至超过了部分受过专业训练的人员。如此一来，人们对AI的焦虑油然而生：人类还需要学习吗？人类的价值何在？具体到培训领域，其意义又在哪里？似乎一个DeepSeek就能解决所有问题。

我大学主修IT专业，对尝试各类新技术一直保持极大热情。同时，多年的培训工作经历，又让我始终关注人与科技的相互关系。尤其在沉浸式体验DeepSeek等AI工具之后，我更加深刻地意识到：智能时代需要我们审慎思考的不是如何做（know how），而是为什么（know why）；我们更需要的是深度求索(deep seek)，而非深度依赖（deep sink）。否则，工具越强大，人类能力就越可能退化，这绝非危言耸听。

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️能力替代与

️负面效应并存

AI对人类的影响是双重的：一方面是对人类能力的直接替代，另一方面则是由此引发的更深层次的潜在风险。

️能力替代三部曲

我认为，大语言模型等AI工具对现今人类能力的直接替代路径，可分为三类。

️信息搜集替代 以往，全面的信息搜集工作，往往需要人工通过百度、ASPCMS社区等搜索引擎多次检索汇总，甚至需要掌握Python等编程语言进行网络爬取。如今，这一复杂流程只需向DeepSeek发出简单指令即可完成。例如：“请在十分钟内，为我搜集与某内容相关的全部信息，并整理成简洁易懂的汇总表格。”AI的高效处理能力，使得信息搜集从耗时费力的任务变为瞬间完成的日常操作。

️信息分析替代 信息搜集之后，如何解读其中的规律与秘密？过去，这依赖于个人经验及人脑分析，最后还需要精心设计，力求充分呈现对海量信息的分析结果。而现在，我们只需将所有信息输入DeepSeek, 再附加一句指令：“请分析这些信息，并告诉我从中发现了什么？”AI便能快速提取关键洞察，将复杂的数据转化为清晰易懂的结论。

️信息加工替代 信息的加工与应用曾是知识工作者的核心技能，例如撰写研究报告。这种能力通常需要多年的范文研读与写作练习才能掌握。然而，AI的出现改变了这一局面。如今，人们只需在指令中稍作说明，AI便能生成高质量的输出。比如： “我是一名银行信贷审批员，请根据某企业的财务信息和网络公开资料，为我提供一份3000字以内的信贷风险评估报告。”AI不仅能快速完成任务，还能确保内容的专业性与逻辑性。

️噩梦般的负面效应

在AI替代三部曲的强大攻势之下，普通人或许会深陷于AI工具的强大和高效，继而形成深度依赖（deep sink）。这种依赖可能引发两大负面效应：元能力退化与AI幻觉。

️元能力退化 英国19世纪著名科幻作家H.G.威尔斯（H.G.Wells)在其经典作品《时间机器》（the Time Machine）中，生动描绘了一个未来世界的上层阶级——艾洛伊族群。因为科技高度发达，他们几乎不再需要从事繁重的体力和脑力劳动，长年的安逸生活导致他们的手、脚、体力和精神面貌都出现了彻底退化。

同样地，如果我们过度依赖AI工具，人类的元能力（基本能力）也可能会像艾洛伊人一样逐渐退化。虽然我们的手脚依然健全，但最可能退化的是记忆力、观察力、深度系统思考能力、写作与表达能力，以及与他人的沟通协作能力。

️产生AI幻觉 与人类不同，AI不会因为科技进步而能力退化，反而会日益强大。凭借其强大的信息搜集能力、数据分析加工能力，以及更具逻辑性和感染力的输出，AI可能让人类难以判断其产出的真伪和优劣。这种现象被称为“AI幻觉”。更令人担忧的是，如果人类社会基于AI幻觉进行行动决策，那么，即使AI尚未进化出自我意识，其后果似乎也不亚于科幻作品《我，机器人》（I Robert）中所描绘的场景：机器人在越来越多的领域取代了人类，最终站到了人类的对立面，由帮手变成了仇敌。

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️驾驭AI

️构建人机平衡

我们并非要回避或拒绝使用AI，而是积极主动、有策略地驾驭AI，在人工和智能之间建立一种动态平衡。

️主动使用，而非被动依赖

人类应始终将AI当作增强自我能力的辅助工具。在使用AI时，应首先对任务进行独立思考和处理，确保核心决策和思维过程掌握在自己手中，而非完全依赖AI。例如，需要一篇文章时，不应直接让AI生成完整内容，而是要先对主题进行分析、构思，以及谋篇布局，之后再利用AI高效搜集相关素材或优化表达。这种主动运用AI的方式，既能提升效率，又能确保人类在关键环节保持主导地位，避免过度依赖技术。

被动依赖AI容易滋生惰性，导致个人能力退化；而主动使用AI则能激发人脑的元认知和元能力。根据《麻省理工科技评论》（MIT Technology Review）2023年的一项研究，适度的技术辅助能够优化人脑的认知资源分配，使人脑更专注于高阶思维活动。以计算器普及为例，虽然人类心算能力下降，但数学领域专业人才的建模能力却提升了400%。这种能力的迁移与升级，同样适用于AI时代。

️三重策略，构建人机平衡

对于如何驾驭AI，在人工与智能之间构建动态平衡？我认为有三种策略方式。

第一，能力保留策略。为保持独立思考能力，人们可以每天设定固定时间，进行无AI参与的深度思考练习。这种练习有助于巩固人类的核心认知能力，避免因过度依赖技术而导致思维退化。

第二，逆向训练策略。面对复杂任务，可先利用AI生成初步方案，同时进行人工验证与推导，检验AI方案的逻辑合理性与可行性。这一过程不仅能提升任务效率，还能培养人类的批判性思维与问题解决能力。

第三，深度学习策略。人类应主动向AI学习，尤其是借鉴DeepSeek-R1等先进模型的深度思考功能，观察其思考逻辑、框架构建与推理方法。通过模仿和内化AI的思维模式，人类可以提升自身的认知水平，这种学习过程比单纯依赖AI输出的结果更具长远意义。

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️AI驱动下的

️培训行业变革

对于培训行业而言，在未来三到五年内，通用型人工智能（AGI）及生成式AI、机器学习等技术的快速发展，将对培训行业产生深远影响，推动其向更高效、更智能的方向演进。

️培训行业生态重塑

首先，个性化学习将成为主流。AI赋能的学习平台能够根据学员的学习风格、进度和兴趣，自动推荐学习内容，生成个性化学习路径，并实时调整学习难度和内容，确保学员始终处于“最佳学习区间”。

其次，混合式学习模式进一步深化普及。AI将携手线上平台，优化学习体验，并与线下实践结合，形成更高效的混合式学习模式。尤其值得注意的是，AI与VR/AR技术的结合，将为学员提供前所未有的沉浸式学习体验，特别适用于技能型、实操性强的培训项目。这将大幅度降低培训所需的人力成本，而学习效果则会不降反升。

再次，数据驱动培训管理更加智能化。AI凭借其强大的数据分析能力，能够高效分析学员学习数据，精准评估培训效果，从而优化课程设计、教学方法和资源配置。传统的柯氏四级培训效果评估体系，也将从“数字游戏”真正转变为“数智”评估流程。此外，智能化的大数据分析，将进一步推动培训管理从“人找课”向“课找人”转变，实现真正的个性化培训管理。

️培训师角色全面升级

在AI技术的深刻影响下，培训师的角色将迎来全面升级。

️从知识传授者到学习引导者 培训师的角色将从单向的“知识讲授”转向“学习引导”，重点在于激发学员的好奇心与求知欲，培养其批判性思维和问题解决能力。通过与AI协作，培训师可以更高效地设计互动式学习场景，帮助学员在复杂问题中探索答案。然而，成人学习历来是一件更需要内在驱动力的事情。因此，在AI时代，培训师需更加注重引导学员主动学习，例如将备课、制作PPT等耗时工作交给AI，腾出更多精力组织AI应用比赛、AI共创工作坊等创新活动，以实践驱动其学习热情。

️从课程设计师到学习设计师 培训师需要从单一课程设计升级为构建基于AI的综合性学习体验。这不仅要求培训师掌握传统教学工具，还需深度融合AI技术，如学习管理系统（LMS）、数据分析工具和生成式AI平台等。例如，利用“DeepSeek+豆包”制作精美PPT、“DeepSeek+腾讯元宝”设计海报、“Deepseek+即梦AI”生成视频等工具组合能力，将成为今后培训师的基础能力。此外，培训师还需具备对AI生成数据的解读能力，并能够据此灵活调整教学策略。

️从知识技能陪伴到情感陪伴 目前，AI只能在人类既有知识范围内发挥其强大能力，但在情感与创造力领域，碳基人类的能力仍然不可替代。培训师可以继续在情感激励、人际互动和开创性工作中发挥重要作用。通过AI工具，培训师可以开发更具吸引力的教学方法和内容，提升学员的学习兴趣和参与度。

可以预见，掌握AI技术的培训师将成为行业中的稀缺人才。对于培训师和机构而言，若能积极拥抱AI技术，设计和管理AI驱动的培训项目，无疑将获得更大的发展机遇，在未来的培训教育生态中占据领先地位。

历史经验表明，从算盘到搜索引擎的每一次技术飞跃，虽然都会引发人类对自身能力的焦虑，但最终都推动了人类认知的升维。人与AI的共生关系也不例外，其关键不在于是否使用AI，而是如何构建“认知防火墙”，在技术辅助下发展出更复杂、更高阶的思维架构。正如神经学家大卫·伊格曼（David Eagleman）所言：“我们正在进化出与机器共生的新皮层，这是智人200万年进化史上的重要转折点。”

本文仅代表作者个人观点，与其所供职机构无关。

本文摘编自《培训》杂志2025年4月刊，版权受保护，未经允许不得转载。