DeepSeek工程师的惆怅：AI时代，人的价值在哪？
这是苍穹猎鹰第451篇演化日记
DeepSeek工程师的惆怅：AI时代，人的价值在哪？
本文仅为个人观点分享，文中列举的数据与逻辑仅作分析参考，不构成任何决策建议。
9月14日前后，一篇标题为《我不得不把才华埋葬在昨天》的长文在海内外技术社区刷屏。
作者刘胜与，他是国内大模型明星公司DeepSeek的机器学习系统工程师，北大图灵班成员、前未名超算队队长。
又是一位理工学霸型的选手。按照大家对理工男的刻板印象，都是专注于数理逻辑，不擅言辞和情感表达，但刘胜与不仅是大模型工程师，文采也相当不错。
就像《了不起的盖茨比》作者菲茨杰拉德的名言：检验一流智力的标准，就是看你能不能在头脑中同时存在两种相反的想法，还维持正常行事的能力。
小编最近也在思考一个问题：AI时代最大的变化是什么？不变的又是什么？
最大的变化，小编总结为“价值迁移定律”，啥意思？可以理解为：
每一次技术革命，都会把上一代最值钱的能力变得廉价，同时把这一代最不值钱的能力变成新的护城河。
比如，传统儒家知识分子奉为圭臬的“敏于行讷于言”，但在互联网时代，能说会道、精通传播学的博主吃尽了粉丝红利；到了AI时代，曾经昂贵的代码、资讯变得廉价，但判断力、审美、趣味那些虚无缥缈的能力，却变得吃香……
所以，判断我们在AI时代的位置，不要问“我会什么”，要问“我手里哪项能力正在变廉价、哪项正在变稀缺且被需要”。
不变的呢？很好理解，就是人性。无论技术怎么变化，人性中的贪婪、恐惧、侥幸、忌妒……都是不变的，或者变化很小。
所以，小编的理解是，新的技术革命，不是取代谁的问题，而是怎么协同才能把效率发挥到最大。
汽车出现了，对于马车夫来说，最明智的做法就是早点考驾照；ChatGPT横空出世，不管国内还是国外的同类产品，先用起来再说……
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AI负责效率，人负责价值判断
就像刘胜与在文章中说的那样，他亲手写了DeepSeek v4.1的主Attention算子，但他清醒地知道：再过半年或一年，AI写的算子大概率就会和他写得同样优秀，甚至超越他。
他把自己比作一个精通织毛衣的匠人——有人发明了自动毛衣机，质量和速度都远超手工，他只能转行去做“机甲驾驶员”。
这个故事戳中了很多人的焦虑：AI越来越强，我们的价值在哪？
未来的发展方向，是AI负责效率，人负责价值判断。
就拿扫地机器人来举例，我们需要的是一个价值判断：地扫得干不干净？或者有没有必要扫这块地板？不需要知道扫地的过程，是人扫的还是机器扫的。
在数据充分、逻辑清晰、变量可控的决策中，AI的判断确实可能比我们的经验更可靠；但在那些我们自己能看到、能感受到、能判断的具体场景里，观察、直觉和常识，是不能被替代的。
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AI负责整合数据，人负责构建信任
AI的强项是对海量数据进行收集和处理，这一点人类确实比不了。
给它几百万份文献、几千个临床试验数据，它几分钟就能梳理出脉络。但有一样东西AI很难做到，那就是信任。
AI可以辅助分析，但信任的载体终究是人。没有人会真正信任一个AI，人们信任的只是人。
想想看，你会因为AI说“这个产品好”就买单吗？大概率不会。但你信任的一个朋友、一个专家说好用，你可能就动心了。
AI时代，信息越来越廉价，信任反而越来越稀缺。
和菜头老师认为AI时代有五类人最值钱——决策者、提问者、看门人、执行者、责任人。
其中“看门人”和“责任人”的角色，本质上就是信任的载体。
我们在行业里积累的口碑、人脉、信誉，在AI时代反而会因为信息过载而变得更值钱。
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AI负责执行，人承担最终责任
这点可能最扎心也最实在：AI负责执行，人承担责任。说直白点就是——AI干活，人来“扛包”。
和其他行业一样，算法不能在被问责时“被解雇”，这意味着一个根本原则：AI可以建议，但签署权必须保留在人的手中。
在医学影像领域，无论AI阅片速度多快、精确度多高，最后签字确认的还是医生。出了问题，追责的对象还是人。
企业引入AI后，很多人讨论业务流程归哪个高管管，后来得出一个结论：看谁负责，这块就归谁来管理。
谁签字、谁担责、谁说了算，这个逻辑很朴素，但在AI时代反而更重要。
所以，别怕AI抢了我们的活儿，反而要问问自己：我在工作中，是那个执行动作的人，还是那个定义任务、承担后果的人？
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AI的机会，藏在我们身边的产业里
科锐国际轮值CEO曾诚说了一句特别现实的话：你脑子里要有一个产业的概念，你所在的城市有什么产业，这些产业正在用AI解决什么问题，你得去看。
这句话点破了一个很多人忽略的事实——AI的机会不都在互联网大厂里，而是沿着产业基础往外扩散。
快刀在专栏里提到几个例子：郑州靠的是AI算力基建，加上短剧和电商产业，AI岗位增长很快；武汉依托汽车、光电、制造和生物制药，AI岗位集中在智能驾驶、机器人、工业视觉和医疗场景；苏州的制造业和芯片基础好，具身智能和家用机器人的AI岗位需求旺盛，有些岗位薪酬已经逼近广州。
你看，不是只有搞大模型算法才算AI人才。把AI能力和具体产业结合起来的人，反而是当下需求最旺的。
所以，别总盯着“AI本身”，抬头看看我们所在的城市、身边的产业，那里的AI落地需求，可能才是属于自己的机会。
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用AI做出真正属于你的作品
快刀给了一个很实用的建议：不管做全职还是项目制，你都可以先从自己最熟悉的领域里找一两个痛点，用AI做一个真正的作品出来。
为什么强调“最熟悉的领域”？因为只有你懂行，你才知道真正的痛点在哪，才知道AI做出来的东西靠不靠谱。
AI是放大器，前提是得有东西可放大。0乘以任何数都是0，得先有那个“1”。
AI落地的最大难点不是技术，而是能找到足够痛点问题的人，并且这些人要有好奇心和韧性，愿意为了解决这个问题而努力。
为什么很多AI产品看起来很酷却没人用？因为做的人不懂那个行业，找不准真痛点。
对于普通人来说，就从我们每天抱怨最多的那件事入手——哪个环节最耗时？哪个流程最繁琐？哪个问题反复出现？
找到它，然后用AI工具试着解决它。不用追求完美，先做出一个最小可用的版本，用起来，再迭代。
从熟悉的领域出发，找到真痛点，做出真作品——这可能是AI时代普通人最稳妥的成长路径。
本文仅为个人观点分享，文中列举的数据与逻辑仅作分析参考，不构成任何决策建议。
参考资料：
刘胜与：《我不得不把才华埋葬在昨天》
蓝色研究：《DeepSeek工程师的长文<我不得不把才华埋葬在昨天>刷屏！我们如何留在时代的牌桌上？》
快刀青衣：《AI人才市场报告发布：AI时代，什么样的人更值钱？》
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