我的“正确”与董事长的“天真”
前不久，与一位教育集团的董事长聊天。我们一见如故，都看到了“AI+教育”这个宏大叙事下令人振奋的未来——尤其是在高中年龄段，一个心智将熟未熟、最需要个性化引导的阶段。
然而，当话题从星辰大海落到具体航线上时，我们之间浮现出一条清晰而深刻的裂谷。
他的路径，是一种属于产品经理的、宏大而略带技术天真的叙事。他倾向于用AI直面学生，近乎“取代”教师一部分“教书”的职能。他描绘的蓝图里，有个性化学习路径规划器、有AI驱动的视频内容库、有7x24小时在线的AI自习室。他的核心理念是：教书交给AI，育人交给老师。
我下意识地皱了皱眉，几乎是本能地提出了我的路径——一条更“现实”、更“稳妥”的路线。我主张AI应首先作为“教师副驾”存在，从赋能教学端切入。比如，帮教师制订教学计划、辅助设计教案、将他们从批改作业与试卷这种价值密度极低的“体力活”中解放出来。
我的论据几乎是脱口而出，充满了某种不容置疑的“正确性”：取代教师是不可能的。教学视频能降低外部认知负荷，但学生内化知识的内部认知负荷，AI无能为力；AI受限于无实体的“具身认知”，无法像一位经验丰富的老师那样，仅凭一个眼神、一个细微的课堂走神，就精准捕捉到“学情”的动态变化；更何况，对于高中生，教师的人文关怀与严格管理，是AI那冰冷的像素点无论如何也无法模拟的。
在那场对话中，我确信自己是正确的。我所有的论点，都植根于我对技术边界的清醒认知，以及作为一个管理者对组织变革稳定性的天然敬畏。先赋能核心节点（教师），再逐步渗透，这是一条多么稳健、多么符合工程学与管理学理性的道路。
然而，最近一次对我自己团队的复盘，却像一道闪电，击穿了我自以为坚固的逻辑壁垒。
我忽然意识到，“赋能”与“取代”，并非两条需要我在战略上二选一的道路，而是一枚硬币不可分割的两面。一个组织在引入AI这股强大外力时，这两种结果会像物理定律一样自然发生，你无法只选择其一。
而启动这枚硬币开始疯狂旋转的，正是我在自己团队中推行的、为期两年的AI变革实验。
我的团队：一个残酷的“硬币”实验场
要理解这枚硬币为何会旋转，故事必须回到两年前那个令我头皮发麻的下午。
那时ChatGPT刚横空出世，我带着一个老软件架构师的自信，向它抛出了一个我赖以为生的专业问题：“一个软件系统的架构可以分为多少个层面？”它回答了8种，逻辑清晰。我说“继续”，它又回答了8种。我的知识储备，能清晰描述的不过6种。那一刻，我感觉脚下的基石正在被液化。我们这种“专家经验”，在LLM排山倒海的知识库面前，脆弱得像一张窗户纸。
一个念头让我不寒而栗：程序员的本质，是翻译官。我们将人类模糊的需求，翻译成机器能懂的二进制语言。现在，机器自己就能听懂自然语言了，还要我们这些翻译官干嘛？
这场深刻的生存焦虑，最终以一种务实的姿态宣告结束：打不过就加入，做不了精英就做买办。我决定将我几乎所有的空闲时间，都投入到对LLM的研究中。两年下来，我成了团队里那只最闲，也对AI懂得最多的“懒蚂蚁”。
我将这份个人探索，转化为一场组织实验。我做了近千页的PPT，从原理到方法论，在公司内部反复试讲，并号召全体员工投入学习，为每个人都定制了初步的转型方向。我天真地以为，我打开了一扇通往集体进化的门。
但现实，却露出了它残酷的、一体两面的真相。
硬币的A面，是“取代”的冷酷现实。
最先被取代的，是那些工作内容与AI能力高度重叠的初级岗位。一些过去给项目经理打下手的助理，负责整理文档、编写简单私有方法，AI做这些事的效率是他们的百倍。他们的离开，几乎没有在组织内激起任何涟漪，像清晨的薄雾，被技术进步的太阳蒸发得无声无息。
更让我深思的，是那些“被动淘汰者”。
我曾为UI设计师规划了“AI赋能的产品经理”转型路径，并给了她三个月的带薪学习期。从Midjourney出图，到用A4纸草图让AI直接生成原型HTML，我除了提供资源，甚至亲自手把手教她如何与AI协作进行面向对象的分析（OOA）。但几个月下来，进展寥寥。她无法提出一个结构化的好问题，也无法将AI给出的碎片化灵感，整合成一个逻辑自洽的方案。
同样的故事发生在测试经理身上。我给了他一个“研发测试智能体”的课题，时间长达一年半。他卡在关键路径上，寸步难行。今年2月他离开后，我们自己动手，只用了不到两个月，测试智能体就已初具雏形。我们请来一位25年经验的资深测试做外部评估，她审阅完AI生成的测试用例后，沉默了许久，说了一句：“我们这个行业，可能要变天了。”
而硬币的B面，则是“赋能”的巨大杠杆。
起初，当我推动全体程序员使用AI辅助编程时，效果并不理想。年初统计，多数人的效率提升在30%到80%之间，远低于我自己测试的200%~300%。他们只是把AI当成了一个更聪明的搜索引擎。
转折点，发生在测试智能体亮相之后。那种扑面而来的冲击力，让开发经理终于意识到了这不只是一款工具，而是一场工作范式的革命。他投入了三个月，带领团队重构了整个开发流程。到8月我们再次统计时，结果令人震惊：纯粹的编码效率，提升了5到10倍；包含设计、测试、文档的全流程开发效率，提升了2到3倍。
看着眼前这活生生的“取代”与“赋能”同时上演，我不得不承认，我最初在董事长面前那套逻辑自洽、充满人文关怀的“赋能论”，是多么的片面与苍白。
我的理论，在残酷的实践面前，被彻底击碎了。我只看到了硬币的一面，却忽视了另一面。赋能确实发生了，但它只降临在少数人身上；而取代，也同样真实地发生了，它清退了那些无法与新范式共舞的人。
如果“取代”和“赋能”都只是结果，那它们背后的运行机制到底是什么？到底是什么，在决定一个人的最终命运？
“认知分拣机”：时代的新陈代谢法则
如果“取代”与“赋能”只是结果，那么产生这些结果的机制是什么？在复盘了无数次那些离开的、挣扎的、以及最终实现飞跃的团队成员的轨迹后，一个冰冷的词汇浮现在我脑海：认知分拣机。
我意识到，“硬币的两面”这个比喻依然不够精确。它太过静态，暗示着一种被动的、50/50的概率。而我亲眼所见的，是一个动态的、主动的、有着清晰筛选逻辑的流程。它不是硬币，它是一台机器。
这台“认知分拣机”，并非一部实体机器，而是由AI这股强大的技术外力所催生的、一套全新的组织新陈代谢机制。它中立、高效、甚至冷酷，其运行逻辑只有一个：通过无限拉低“标准化认知劳动”的价值，来倒逼组织中的每一个成员，贡献出AI所不具备的、真正属于人类的、非标准化的智慧。
你能否贡献这种智慧，就是你被投入“赋能”还是“取代”传送带的唯一标准。
那么，这台分拣机的“标准说明书”是什么？当我试图描绘它时，我震惊地发现，这份说明书我早已写好。它就是我在《解锁AI潜能：提示词工程的核心技能金字塔》中画出的那张金字塔。塔底的“底层认知”——本质思考能力、逻辑思维、批判性思维、信息素养；第二层的“方法设计”——问题重构能力、系统思维、抽象化能力。这20项技能中，绝大部分都深植于人文社科的土壤。
这瞬间解释了所有问题。
我的团队成员们之所以走向不同的命运，并非因为技术能力的差异，而是因为这台分拣机精准地扫描出了他们认知模式上的“缺陷”——而这些缺陷，几乎都能归咎于我们这个时代落后的教育理念。
- “取代”的传送带上是什么？ 是那些在“分科教育”下知识结构单一、在“应试教育”下缺乏创新与批判性思维、在“填鸭式”教学下丧失了主动学习与定义问题能力的“产品”。他们持有的，甚至是“苏式辩证法”那样的诡辩逻辑，而非真正的逻辑思维。当AI接管了“标准答案”的生产，他们便失去了存在的价值。
- “赋能”的传送带上又是什么？ 是那些无意中或刻意地补完了这些“认知短板”的人。他们恰好具备了“新文艺复兴”所呼唤的那些特质：能进行跨学科的系统思考，能将模糊的需求结构化，能与一个复杂的、非确定性的智能系统进行高质量的对话。
分拣机筛选的，根本不是技术能力，而是以人文素养为基底的、系统化的思维与表达能力。这正是这场变革最深刻，也最颠覆之处。
至此，我终于可以回到最初与那位董事长的对话，给出一个更完整的答案。
我们当初的争论，从一开始就问错了问题。真正的问题，从来不是一个企业应该选择“取代”还是“赋能”的战略。因为这根本不是一个可选项。
“取代”或“赋能”，并非AI的预设程序，而是我们每一个人的认知模式，与这个时代全新的“接口协议”进行匹配后的必然结果。
“取代”，是被动接收知识、思维固化、无法进行体系化思考的“工业时代教育范式”，在这台分拣机面前的必然崩解。
“赋能”，则是那些主动构建知识体系、拥抱跨界、能与复杂系统共舞的“新文艺复兴式个体”，在这场新陈代谢中获得的必然奖赏。
AI不是敌人，也不是救世主。它是一面镜子，映照出我们认知世界的深度；它也是一个标尺，度量着我们与未来之间的距离。在这台冷酷而公正的分拣机面前，我们唯一的通行证，就是开启一场自我教育的“新文艺复兴”，去补上那些年被我们落下的、关于思考与表达的最重要的课程。
与其说AI是在筛选一个团队的未来，不如说，它是在对我们每个人的过去——我们所受的教育、我们所建立的思维模型——进行一场迟来的、冷酷而公正的毕业典礼。
而真正的学习，从这场典礼之后，才刚刚开始。
《新文艺复兴时代》三部曲：