公理 1:阶级跨越的本质是认知变现 × 资源杠杆 × 时间复利的三维乘积,公式为J=R×L×(1+r)t,其中J为阶级跃迁层级,R为认知变现效率(底层 0.2、中产 0.5、精英 0.8),L为资源杠杆系数(人脉 / 资本 / 婚姻,无杠杆为 1,有效杠杆≥3),r为年成长率,t为持续行动年限(低于 10 年无显著跃迁)。
公理 2:普通男性的阶级天花板与原生阶层信息差正相关,与无效劳动时间负相关,当有效成长时间占比<20% 时,跃迁概率无限趋近于 0,沦为底层 “劳动工具” 是必然结果。
公理 3:婚姻是普通男性最低成本的资源杠杆,公式为Lh=Sf×Cf×If,其中Sf为伴侣阶层系数,Cf为伴侣家庭资源系数,If为伴侣信息渠道系数,当<时,婚姻仅为生存协作,无跃迁价值。
如今的社交平台上,满是普通男性的阶级焦虑:有人喊着 “努力就能逆袭”,每天搬砖 12 小时却依旧月光;有人学了几套 “向上社交话术”,加了百个大佬微信却连一句有效对话都没有;还有人把希望寄托在 “一夜暴富”,买彩票、炒山寨币,最后亏得底朝天。
这群人总觉得阶级跨越是 “运气问题”,是 “生不逢时”,却从不愿承认 —— 自己不过是被原生阶层的稀缺心态锁死的 “认知囚徒”,用身体的辛苦掩盖思维的懒惰,把 “穷忙” 当努力,把 “顺从” 当安稳,最终在底层的泥潭里越陷越深。哈佛 25 年追踪研究早就给出答案:只有 4% 的人能爬到社会顶层,他们和普通人的唯一区别,不是出身,不是智商,而是看问题的时间尺度—— 底层想的是 “今天能不能吃饱”,中产盘算 “三年后能不能升职”,而破局者思考的是 “十年后我在什么位置,下一代能不能站得更高”。
这世上最可笑的谎言,就是告诉普通男性 “勤劳能致富”。富士康的工人每天加班 10 小时,比谁都勤劳,可一辈子也赚不到一线城市的一套房;外卖员风里来雨里去,全年无休,不过是用时间换一口饭吃。他们的劳动,不过是低价值的时间贩卖,是资本家眼里最廉价的生产资料,干一辈子也只是 “活着”,根本谈不上 “生活”,更别说跨越阶级。真正的跃迁,从来不是从 “卖 8 小时时间” 变成 “卖 12 小时时间”,而是从卖时间变成卖系统—— 让你的知识、资源、人脉能自动产生价值,这才是阶级跨越的核心逻辑,可惜 99% 的普通男性连门都摸不到。
一、认知破局:先砸碎原生阶层的 “思维牢笼”
普通男性的第一个阶级枷锁,是执行者思维。从小被灌输 “听话、努力、按规则来”,长大后变成职场里的 “工具人”,老板让做什么就做什么,从不会思考 “这件事的价值是什么”“行业的底层逻辑是什么”“我能从中积累什么可迁移的能力”。心理学的 “管窥效应” 早就说透:人一旦陷入资源紧张的状态,大脑就会自动屏蔽长远信息,只盯着眼前的火苗扑。就像那些月薪 5000 的普通男性,把所有精力都放在 “怎么省房租、怎么凑饭钱” 上,连花几十块买本专业书、花几百块进个行业社群都舍不得,美其名曰 “会过日子”,实则是认知贫穷的自我阉割—— 连为未来投资的勇气都没有,还谈什么跨越阶级?
认知升级的核心,是从 “执行者” 变成 “系统思考者”,而这需要两个狠动作:一是戒掉信息垃圾,二是允许自己试错。如今的短视频、鸡汤文,全是喂给底层的 “精神鸦片”,让你在短暂的快感中忘记现实的痛苦,看似每天都在 “学习”,实则是在原地打转。真正的认知提升,是读硬书、学硬技能、跟有结果的人交流 —— 花 3 个月学 Python,让工作效率提升一倍,把省出来的时间用来研究行业趋势;花 500 块进个跨境电商社群,拿到别人摸不到的供应链资源,这才是有效信息的套利,是底层突破的关键。
而试错,是普通男性最该做的事,也是最不敢做的事。原生阶层的稀缺心态,让他们害怕 “损失”,哪怕只有几百块的试错成本,也会瞻前顾后。可哈佛研究显示,真正的破局者,都会在 45 岁前允许自己 8-9 次试错,用小成本验证大机会。你花 2000 块学做自媒体,哪怕没成,也学会了内容创作和流量逻辑;你花 5000 块尝试摆地摊,哪怕亏了,也摸清了市场需求和交易本质。这些试错的经验,都是认知的沉淀,是未来变现的资本。而那些连试错都不敢的人,永远只能在底层徘徊,被时代的车轮碾得粉身碎骨。
二、能力构建:打造别人抢不走的 “护城河”,别做被 AI 替代的 “炮灰”
普通男性的第二个阶级枷锁,是无差别的体力劳动,总觉得 “只要肯吃苦,就有饭吃”,却不知道时代早就变了 ——AI 正在吞掉所有重复性、标准化的工作,工厂的流水线工人、办公室的初级文员、银行的柜员,这些曾经的 “铁饭碗”,正在一个个消失。未来的社会,只需要两种人:高价值的专家,和高共情的服务者,而那些既没专业能力,又没共情能力的普通男性,最终只会沦为社会的 “弃子”。
能力构建的核心,是打造T 型竞争力—— 横向掌握通用技能(数据分析、项目管理、沟通表达),纵向在某一领域成为专家。这不是让你做 “全能型选手”,而是让你有 “不可替代性”。选赛道,比拼命更重要:过去十年,互联网薪资年均涨 15%,制造业不到 5%;现在的新风口在银发经济、新能源下沉市场、AI 落地服务,这些赛道的机会,比传统行业多十倍。可偏偏有些普通男性,死守着 “稳定” 的工作,在夕阳行业里熬日子,拿着 3000 块的工资,抱怨社会不公,殊不知自己不过是被时代抛弃的炮灰,连挣扎的资格都没有。
教育要 “用对地方”,别做 “学历的奴隶”。普通男性没条件上名校,不是放弃学习的理由 ——Coursera、edX 上有 MIT、斯坦福的免费课程,B 站上有无数专业的教学视频,只要你想学,遍地都是资源。关键是把知识变成能解决问题的工具,而不是空喊 “我要学习”。你学数据分析,不是为了考个证书,而是为了能帮公司做市场调研、做用户分析,帮老板赚钱;你学金融知识,不是为了装门面,而是为了能做理财规划、能识别投资陷阱,让自己的钱生钱。那些把知识当 “装饰” 的人,永远只能停留在表面,成不了真正的专家。
更重要的是,建一个反脆弱系统。身体是 1,其他都是 0,可普通男性总觉得 “年轻就是资本”,熬夜、抽烟、喝酒,把身体熬垮,最后赚的钱全送给医院。2026 年拼的不是谁加班久,是谁精力稳、恢复快 —— 每天花 1 小时健身,花 30 分钟冥想,看似是 “浪费时间”,实则是为未来积累 “精力资本”。还有,一定要留够 12 个月的 “逃生资金”,这是你对抗风险的底气,是你敢辞职、敢试错的前提。那些月光的普通男性,一旦失业,瞬间就会陷入绝境,连翻身的机会都没有,这就是底层的脆弱性,是阶级跨越的最大障碍。
三、资源配置:从 “劳动收益” 到 “资本收益”,别做一辈子的 “打工人”
普通男性的第三个阶级枷锁,是只有劳动性收入,没有资产性收入。一辈子靠工资吃饭,赚多少花多少,永远没有积累,永远被钱牵着鼻子走。哈佛研究显示,顶层人群的资产性收入占比超过 80%,而底层人群的资产性收入占比几乎为 0,这就是阶级差距的核心 ——你靠卖时间赚钱,别人靠钱赚钱,时间的价值是有限的,而资本的复利是无限的。
资源配置的核心,是遵循33% 法则:将资金分为生活、投资、应急三个账户,各占 30%,剩下 10% 作为试错资金。先积累第一桶金,这是资本收益的起点,别觉得 “月薪低,攒不下钱”—— 月薪 1 万,强制储蓄 30%,再加上副业收入 20%,3 年就能存 18 万,这就是普通男性的第一桶金。可偏偏有些男性,月薪 5000,却要抽 20 块的烟、喝 30 块的奶茶、买上千块的球鞋,美其名曰 “生活要有仪式感”,实则是底层的精致穷,用消费主义的陷阱,把自己困在底层,永远没有积累的机会。
第一桶金的积累,靠的是抠门 + 副业,而资产的增值,靠的是低风险套利 + 复利。别想着一夜暴富,普通男性的投资,要远离高风险的投机,专注于低风险的套利:国债逆回购月末、季末年化收益可达 5%-8%,无风险;可转债打新年均收益 3000-5000 元,零门槛,2023 年可转债上市首日平均涨幅 23.7%,这就是无风险的收益,是普通男性的资本启蒙。还有,房产置换是普通男性提升资产的重要方式,别想着一步到位买豪宅,从老破小换成地铁次新房,北京回龙观、上海泗泾等区域年涨幅超 15%,这就是资产的复利,是阶级跨越的重要推手。
而副业,是普通男性从 “劳动收益” 到 “资本收益” 的过渡,是打造 “被动收入” 的关键。别把副业当成 “赚外快”,而是当成未来的主业,当成跨越阶级的跳板。你会写文案,就接自媒体代运营的单子;你会修电脑,就做社区的电脑维修;你会做饭,就做私房菜外卖。把副业做精、做规模化,让副业的收入超过主业,这时候你就不再是 “打工人”,而是自己的老板,这才是阶级跨越的关键一步。那些只靠主业吃饭的普通男性,永远只能被老板压榨,永远没有自由,永远谈不到跨越阶级。
四、圈层突破:重构社交 DNA,别做 “无效社交” 的奴隶
普通男性的第四个阶级枷锁,是低质量的圈层,每天和一群同层次的人混在一起,聊的是家长里短、游戏彩票,谈的是抱怨社会、吐槽老板,在底层的圈层里互相消耗,互相拉胯。马克・格拉诺维特的 “弱关系理论” 早就说透:阶层跃迁的本质是信息套利,而连接不同社群的 “弱关系”,才是跨界信息的桥梁。你身边的朋友都是月薪 5000 的打工人,你永远也赚不到 5 万的月薪;你身边的朋友都是老板、创业者,你想穷都难。
圈层突破的核心,是从强关系到弱关系,从免费社交到付费社交。普通男性总觉得 “向上社交” 是 “攀附”,是 “白嫖”,却不知道社交的本质是价值交换。你没有价值,就算认识再多大佬,也只是 “微信好友”,人家根本不会理你;你有价值,哪怕只是一个小小的技能,也能和大佬进行价值交换,这才是有效的向上社交。向上社交的话术很简单,就两句话:一是 “您如何看待 XX 趋势?” 展现你的思考,让大佬觉得你是个有想法的人;二是 “我有 XX 资源,或许能帮到您” 展现你的价值,避免被贴上 “白嫖” 的标签。
低成本破圈的方法有很多,别觉得 “破圈需要很多钱”:做行业展会的志愿者,能接触到行业内的大佬;付费进入 199-999 元的细分领域社群,能筛选到有效信息;在知乎、小红书上分享专业内容,能吸引到同频的人,甚至是大佬的关注。三线小城的一个青年,就是通过跨境电商社群拿到了供应链资源,从月薪 3000 的打工人,变成了月入 10 万的创业者,这就是弱关系的价值,是普通男性圈层突破的最好例子。而那些总想着 “免费破圈” 的男性,永远只能在底层的圈层里打转,永远得不到有效信息,永远谈不到跨越阶级。
还有,婚姻是普通男性最低成本的资源杠杆,别把婚姻当成 “找个伴过日子”,而是当成资源整合的机会。不同阶层的婚姻,有不同的价值:生存型婚姻,只是经济共担,妻子是劳务与经济的双重支柱,对你的阶级跃迁毫无帮助;发展型婚姻,是资源整合,妻子的家世背景、学历、职业,能成为你跨越阶级的跳板,妻子是 “教育 CEO + 社交资产管理者”,能帮你构建资源网络;资本型婚姻,是商业合伙,妻子的全球资产配置能力、家族资源,能让你直接实现阶级跃迁。
当然,杠杆型婚姻需要自身的价值匹配,你自己是扶不起的阿斗,就算娶了富家女,也只是被当成 “软饭男”,最终还是会被抛弃。普通男性想通过婚姻实现阶级跃迁,首先要提升自己的价值,让自己有资格和更高阶层的女性匹配,这才是婚姻杠杆的核心。那些总想着 “靠结婚改变命运”,却不提升自己的男性,最终只会竹篮打水一场空,成为别人的笑柄。
五、行动狠辣:用杠铃策略博弈,接受三代接力的现实
普通男性的第五个阶级枷锁,是幻想一步登天,不敢直面现实。总觉得自己能靠一次机会、一个项目,瞬间实现阶级跨越,却不知道阶级跨越是长期的博弈,是三代人的接力,不是一代人的孤军奋战。全球代际收入弹性中位数 0.4,意味着 60% 的个人成就取决于后天博弈,但也意味着 40% 的影响来自原生阶层,普通男性想靠自己一代人从底层爬到顶层,比登天还难。
行动的核心,是采用杠铃策略:一边极度保守,确保不崩;一边极度激进,捕捉黑天鹅。主业稳住基本盘,保证自己的生活和积累,这是保守的一面;副业或投资小步快跑试错,用小成本验证大机会,这是激进的一面。不同的年龄段,有不同的行动重点:18-25 岁,死磕名校或高需求专业,实习尽量进头部公司,哪怕打杂也要混进那个生态,这是教育的积累;25-35 岁,选上升赛道,管理或专家路线二选一,用 MBA 或顶级证书破天花板,这是职业的积累;35 岁 +,副业规模化,或开始做天使投资,用信托、保险等工具规划代际传承,这是资本的积累。
更重要的是,接受三代接力的现实,别做 “一代改命” 的美梦。第一代解决生存,进城务工积累资产,让下一代能接受更好的教育;第二代完成教育,考入体制或进入高价值行业,掌握资源分配权,让下下一代能站在更高的起点;第三代掌握生产资料,创业或投资,实现真正的阶级跨越。这才是普通男性跨越阶级的最现实路径,是底层突破的唯一答案。那些总想着 “一代改命” 的男性,最终只会在现实的打击中崩溃,成为底层的 “怨妇”,抱怨社会,抱怨命运,却从不反思自己。
还有,用80% 的精力守住底线,20% 的精力搏击上限。守住底线,就是保证自己的身体、资金、职业不出问题,这是你对抗风险的底气;搏击上限,就是用试错、用副业、用投资,去捕捉那些能让你实现阶级跃迁的机会。普通男性的资源有限,不能把所有精力都放在搏击上限上,否则一旦失败,就会万劫不复;也不能把所有精力都放在守住底线上,否则永远只能原地打转,没有跨越阶级的机会。这就是杠铃策略的核心,是普通男性在阶级博弈中最该掌握的智慧。
推论:普通男性的阶级跨越,从来不是 “努力问题”,而是 “博弈问题”
普通男性跨越阶级的终极答案,从来不是 “更努力的搬砖”,也不是 “更拼命的加班”,而是认知重构 + 资源积累 + 行动狠辣的三位一体。你要先砸碎原生阶层的思维牢笼,从执行者变成系统思考者;再打造自己的能力护城河,从卖时间变成卖系统;然后完成资源配置的升级,从劳动收益变成资本收益;接着重构自己的社交 DNA,从低质量圈层变成高质量圈层;最后用杠铃策略博弈,接受三代接力的现实,在长期的行动中实现阶级的缓慢跃迁。
这世上没有天生的底层,也没有天生的顶层,所有的阶级差距,都是认知的差距,都是行动的差距,都是选择的差距。普通男性不是没有跨越阶级的机会,而是被自己的稀缺心态、执行者思维、无效劳动锁死了机会;不是生不逢时,而是自己不肯改变,不肯学习,不肯试错,不肯为未来投资。
有人说,这样的阶级跨越太苦、太难,要熬十年甚至更久,不如躺平算了。可你要知道,底层的躺平,不是安逸,而是绝望—— 是一辈子被钱牵着鼻子走,是一辈子被人压榨,是一辈子连给家人更好生活的能力都没有,是下一代还要重复你的底层人生。而阶级跨越的苦,是有希望的苦,是熬过去就能看到光明的苦,是能让自己、让家人、让下一代站得更高的苦。
普通男性的阶级跨越,就像一场向命运挥拳的博弈,你可能会输很多次,但只要你不放弃,只要你找对方法,只要你持续行动,总有一次,你能打碎命运的枷锁,站在更高的阶级,看到不一样的风景。但前提是,你要先醒过来,先从底层的泥潭里爬出来,先学会用大脑思考,而不是用身体拼命 —— 毕竟,在这个时代,靠蛮力的,永远都是底层,靠脑力的,才有可能成为精英。
而对于那些依旧沉迷于 “努力就能逆袭” 的普通男性,我只想说:醒醒吧,别再做无用的努力了,你的穷,从来不是因为你不够努力,而是因为你从来没有想过,要怎么跳出底层的思维牢笼。
Neo Zion 513
经济金融人文群博客:https://cinacn.blogspot.com/
2026年3月13日星期五
普通男性如何跨越阶级?
宋代的褙子是汉服吗?
文/官仔发
前面在讨论《朱子语类》的时候,有评论给了个质疑的理由:是宋人留下的文字记录可信还是文物可信?她的理由是:类似褙子这样的对襟衣着,宋代有出土,而且宋代有没有对襟绢画文物?证明是宋人的衣着,所以是汉服。
为了证明自己的观点,该评论还给出了相关的图片:
这个图片本身没问题,但问题在于她的这个逻辑是错的:宋人穿过的衣着就是汉服。打个比方,她们家是汉人,她们家有买西装,她们家拍的照片有西装,她们家里人穿过西装,但是能就此推论“西装就是汉服”吗?显然是不对的。
在前面的回复中提示过她:褙子这种衣着不但不是汉服,而且有极大可能是来自非汉民族的服饰。当时说了“容后详述”,这里展开说一下。
朱熹在《朱子语类》中有两段话都谈到背(通褙)子,如:
因言服制之变:“前辈无着背子者,虽妇人亦无之。士大夫常居,常服纱帽、皂衫、革带,无此则不敢出。背子起殊未久。”……僩因举胡德辉杂志云:“背子本婢妾之服。以其行直主母之背,故名“背子”。后来习俗相承,遂为男女辨贵贱之服。”曰:“然。然尝见前辈杂说中载,上御便殿,着纱帽、背子,则国初已有背子矣。皆不可晓。”
这段话主要有这几个意思:1,褙子在宋代之前是没有的,女性也不穿褙子;2,褙子开始是婢妾这种地位低下的女性穿着的,后来慢慢普及开;3,也有的说法是皇上在日常办公的场合穿褙子,所以就普及开。
既然宋代之前没有褙子,那么这种衣着形制是从哪里来的?
南宋谢维新所著《古今合璧事类备要外集》卷三十五记载:
背子,本半臂,武士服。古礼士人只系勒帛,盖有垂绅之意,后有勒帛不便于摺笏,故稍易背子。然须用上襟掖下与背皆垂带,大观间未之有改,近背子又引为长袖,与半臂制已不同,士人而衣武士服,恬不为异流,俗使然乎,妇人背子本婢妾之服,以其行直主母之背故名焉,今亦习俗相承, 为男女辨贵贱之服,服制之变,一至于此。
开头第一句很重要:背子,本半臂,武士服。“武士服”说明这是一种戎服、军装,那“半臂”是什么意思?简单说,半臂(半袖衫)原是北方游牧民族服饰,最早有可能是来自龟兹,是典型的胡服。
《清代女性服饰文化研究》作者: 孙彦贞
甚至宋朝本朝就有人认为褙子这种衣着形制不是汉服,而且不合乎礼法:宋朝叶梦得所著《石林燕语》:“背子,本半臂,武士服,何取于礼乎?”大意是:褙子是来自其他民族的半臂服饰,是军装,哪里合乎礼法呢?
环环相扣的证据是:朱熹在《朱子语类》中对当时的衣服形制还有个概括:“今之公服,皆古之戎服。”大意是:现在的公服(文武百官办公穿的正式礼服),全都是由古代的军装演变而来的。这也恰好印证了“褙子就是武士服”的来源。
顺便再补充个知识点:宋代的褙子在明代演变成了汉服粉丝们喜闻乐见的明制汉服里的披风,区别仅在于领口形制繁复和领缘是否通到底部。但要从来源判断的话,这就是来自北方游牧民族的服饰,是宋代、明代意义上的胡服骑射。
这一篇是应邀临时写的,图片转引自 叶文洁@微信 或 WhySoHard@知乎。
微语录精选 0313:房子抵押了去炒股
@无边桃炎:现在出现了一种很吊诡的情况:AI 正在逐步取代人类导致人类大量失业,可广大中小学生还在卷生卷死;妇幼保健院幼儿园学校都在倒闭关门,因为没有那么多孩子了,可广大中小学生还在卷生卷死。这就非常可笑了:一座挤满无数孩子的独木桥,不断有孩子被挤得停下甚至掉落,挤到身心疲惫精神折磨;然而,这挤得满满当当的独木桥来处,已经出现大片空白;而独木桥通往的,是一大片布满 AI 和机器人的旷野。
@信号与噪声:陆家嘴天团最近的观点,我总结了一下:
付鹏:拥抱 AI 与高股息,远离地产泡沫
洪灏:黄金与大宗商品长牛,减持美元资产
张瑜:中游制造是主线,经济结构在分化
陈果:A 股牛市仍在,机会远大于风险
东吴陈刚:债与现金打底仓,防御市场波动
李蓓:周期为王,敢在恐慌时重仓大宗商品
高善文:中国资产重估未完,耐心等待价值回归
@老曾阿牛:曾经在百度工作过的员工,不仅有地平线的余凯,人工智能的教母李飞飞,连如今要改变世界的 Anthropic 的达利欧也是百度的实习生,这是多么神奇的百度!
@树语 treetalk:日元汇率快破 4.3 了,在日本月薪税后 20 万日元,只相当于 8 千 600 元,而日本物价是中国的两倍。大概能想象日本的生活水平了吧。照这个势头,破 4 似乎只是时间问题。
@玛利亚华梅: 给你们说一个官方数据,日本的恩格尔系数是 28.6 中国是 29.3,也就是中国花在食品上的钱比例比日本略高。可是人均摄入热量中国是 40 名左右,日本是 140 名左右,可见他们吃的有多寒酸
@楚望台: 腾讯弄了个 skill 下载榜,前三名是小红书,小红书,小红书。我说什么来着,中国用户装上小龙虾,第一个想法就是去造垃圾。
@杰尼龟说:冰岛 10 万女性一起罢工,然而冰岛总人口才 37 万,可超过 25% 的人口罢工,冰岛的经济活动竟然可以照常运行。
@一起唱歌 666:什么叫做生意压力大?
你把房子抵押了去炒股。你就明白了。
每个人最后的投资风格很大程度上取决于一个人的三观
@信号与噪声: 我之前说过:每个人最后的投资风格很大程度上取决于一个人的三观
有的人 “信仰” 美股 ETF
有的人 “信仰” 黄金
有的人 “信仰” 比特币
换句话说,人们选择的 “核心资产”,往往反映他们如何理解世界运行方式。
三种 “信仰” 背后的三观的异同,Claude 总结图
ChatGPT“不是… 而是…” 文字总结:[允悲][允悲]
从心理学角度讲,人们之所以形成 “资产信仰”,往往不是因为资产本身,而是因为:
【他们 “想” 相信某种世界。】
资产只是这种世界观的载体。
所以投资争论很多时候并不是:
“哪个资产更好”
而是:
“你相信世界会变成什么样。”
AI高管谈子女未来职业:共情与适应力成关键
WSJ的文章,AI高管如何对自己的孩子谈论未来的工作What Al Executives Tell Their Own Kids About the Jobs of the Future
我们采访了Anthropic总裁兼联合创始人丹妮拉·阿莫代伊(Daniela Amodei)以及其他几位人工智能领域的重要人物,询问他们在一个由AI驱动的世界里,会如何为子女的教育和职业发展提供建议。
当丹妮拉·阿莫代伊与潜在客户和商业伙伴会面时,对方常在临别之际略带羞赧地抛出一个问题:“我家孩子大学该学什么?”
毕竟,这位 Anthropic 的联合创始人,正身处AI模型(如Claude)如何重塑就业与经济格局的第一现场——这一话题令全球父母忧心忡忡。(不仅仅是父母。)
我们请阿莫代伊以及另外四位AI领域的领军人物,谈谈他们如何看待自己孩子的未来,以及给出的具体建议。他们的子女年龄从6个月到26岁不等——以AI的进化速度而言,几乎横跨“数个时代”。但这些父母有一个共同点:他们担心,却并不惊慌。他们的孩子也一样。
以下言论经编辑整理,略有删节。
Manny Medina
Paid.AI联合创始人
四个孩子,分别为4岁、9岁、19岁和26岁
“多数孩子都会听父母的话,只是不会立刻照做。你种下一颗种子,慢慢灌溉,不要太烦人。这有点像‘绝地武士的心理战术’。”
在他看来,未来中短期内有两个领域将持续活跃:能源与医疗。
“除了太阳之外,最强大的能源就是原子。”他说,“我一直告诉孩子们,应该想办法进入核能领域。”他的大儿子如今已在 TerraPower 工作。这家公司由 Bill Gates 创立,专注于核能技术应用。“他花了几年时间,但最终还是听了我的建议。”
他19岁的孩子则选择了核医学方向——利用核同位素治疗癌症。“这非常危险,但也极为有效。”
至于年幼的孩子,他既有更多时间观察未来趋势,也面临更大的不确定性。“我最希望的是,他们不要把AI当作威胁。他们应该思考的是,如何做出真正了不起的事情。”
他指出,AI在全球的发展并不均衡,大量人口可能被甩在后面。“帮助贫困、虚弱或患病的人,或许是一条有意义的道路。”此外,环境保护——照顾动物、人类与海洋——同样重要。他9岁的孩子热爱动物,梦想解决海洋污染问题。“我们生活在这颗星球上,问题不会自行消失。”
在他看来,一份职业的“第一性原理”有三点:你喜欢它、你擅长它、它对他人有用。“最好还能赚钱,但前面三点才是关键。”
Caroline Hanke
SAP全球组织成长与健康负责人
一个孩子,15岁
她的儿子是足球运动员,一心想成为职业球员。“我问他,这是不是值得投入的方向?他说,职业足球是‘未来安全型职业’,因为没人会想看AI机器人在球场上比赛。”
汉克认为,真正关键的是适应力与对变化的开放态度。“能应对变化、快速适应的人,将拥有最核心的能力。”当下的技术技能,两年后可能就不再适用。更重要的是软技能:批判性思维、适应能力,以及伦理判断——在人类判断发挥作用的领域。
她甚至怀疑沟通能力是否还会那么重要,“因为AI在这方面会变得非常擅长。”
至于大学专业,她希望儿子尽可能保持广度。如果必须选择,她更倾向数学领域。“逻辑思维将在任何未来角色中都不可或缺,因为AI本身就是建立在逻辑之上。”
Ethan Mollick
宾夕法尼亚大学沃顿商学院管理学教授,《Co-Intelligence: Living and Working with AI》作者
两个孩子,16岁和19岁
在这个“研究AI的家庭”里,人工智能自然常被提起。“但像世界各地的父母与孩子一样,我不觉得孩子们像我们那样在意这个问题。”
他的孩子对法律和医学等综合型职业感兴趣,这让他相对安心。“在AI世界里,‘通才型工作’会是好工作。”医生不仅仅做诊断,还承担多种职责。若AI能弥补人类在某些方面的不足,未尝不是好事。
“如果孩子想理发或当水管工,那也很好。”但在局势尚未明朗时押注某种“AI免疫型职业”,并不现实。“与其自信地押宝,不如为不确定性投保:接受广博而深入的教育,保持灵活,储蓄应对冲击——这些在任何不确定时代都适用。文科教育比以往更重要。”
他并不消极,但也不盲目乐观。“职业生涯很长,会经历很多变化。人类往往比自己想象得更具适应力。”
Jaime Teevan
微软首席科学家兼技术院士,耶鲁大学校董
四个孩子,17岁、19岁(双胞胎)和21岁
她笑称,中间那对双胞胎让她“像在做A/B测试”。不过,她并未刻意给予不同建议。“我更多是唠叨他们做那些需要长期投入的事情。”
“我们这些‘老人’对AI忧心忡忡,但当我们担心孩子时,其实是在担心自己。”她说。年轻一代不会背负旧有假设,他们将以“干净的白板”起步,这是优势。
她鼓励孩子们多尝试。“人们需要懂得如何使用模型,而不一定非要构建模型。”
元认知能力——灵活性、适应力、实验精神、批判思维——将尤为重要。而培养批判思维需要“摩擦”:做困难的事,进行深入思考。
因此,“传统的文科教育非常重要。”在宏观层面,这是剧烈变革时代的需要;在微观层面也同样成立。过去,人机交互是确定性的;如今,则依赖自然语言、语境理解与意图表达。
“AI擅长给出建议,也可以‘表达观点’,但它无法承担责任。”责任,是人类的角色。她的一个孩子对会计感兴趣,另一个即将进入法学院。“法律领域很多事务会因AI而更高效,但做出判断、承担责任、为影响社会的决策负责——这是根本性的。”
Daniela Amodei
Anthropic总裁兼联合创始人
两个孩子,4岁和6个月
当她思考孩子未来所需能力时,首先想到的是“人性品质”:共情、联结、与他人相处的能力。
“不可替代的,是你如何对待他人、如何沟通、是否善良。”随着AI在职场中的地位日益增强,这些特质的重要性只会提升。
她坚信,人类终究喜欢与人相处、共度时光。“如果失去这一点,我们会变得非常不快乐。”
“也许听起来有些好笑,但即便面对未来的青少年,我可能会鼓励他们多社交,理解自己如何以独特方式与他人建立关系。”
关于人类创造力,存在两种观点。一种认为:AI终将超越人类,人们将无事可做,前景黯淡。但她属于第二种阵营——乐观者。
“人类内在地渴望创造意义、创造事物,仅仅因为创造本身带来快乐。”
人类的韧性与适应力往往超出预期。对创造与群体归属的渴望,不会消失。
AI 对劳动力市场的影响:一项新的衡量指标和初步论证
@蕨代霜蛟:Anthropic(Claude 他爹)非常值得细品的 AI 报告。这份研究和很多纸上谈兵的预测不一样,不是先假设哪些工作会被 AI 取代,而是直接拿 Claude 的真实使用数据再结合模型能力,做了一个所谓的 “观察暴露度』,人话就是 —— 看现实世界里到底有多少工作真被 AI 给取代了。
结果非常耐人寻味。譬如说程序员这个职业,理论上有 94% 可以被 AI 辅助完成,但现实中真正使用 AI 的比例只有 33%。换盐汁,从技术能力上看很多事情已经能做的在真实工作环境里,AI 渗透得却远没有公众想象的那么快。
目前 AI 接触最多的岗位主要集中在程序员、客服、数据录入这一类高度信息化的工作。相反,大约 30% 的劳动力几乎完全不受影响,比如厨师、维修技工、建筑工人这些需要动手、需要在现实环境中操作的职业。对着屏幕的工作最容易被 AI 影响,现实世界里的工作反而安全得多~
还有一个比较反直觉(对一些人而言未必反直觉)的结论:受影响最大的不是蓝领,而是白领,尤其是高学历、高薪、典型办公室岗位的人群。统计上看,女性和亚裔受影响更明显,因为这些群体在知识型岗位里的比例更高。
不过好在至少到目前为止,还没有看到 AI 造成系统性的大规模失业。真正值得注意的是一个早期信号:22 至 25 岁年轻人进入这些高 AI 暴露岗位(常常也是目前为止最光鲜亮丽最令人羡记恨的岗位…)的比例下降了 14%。换句话说,公司可能还没有裁掉老员工或者判断下来不愿意裁因为觉得不划算 or 投鼠忌器等等 whatever 的原因,却肯定已经开始减少招新人。以及、人间很多变化往往就是从招聘端先开始。
So 从今天的阶段看 AI 更像是一个效率工具,而非直接替代人的机器。很多人用它写代码、查资料、做总结、写文档,效率明显提升,但还远没有到整条职业链条被机器接管的程度。也就是量变到现在为止尚未抵达痔变…
当然这并不意味着可以高枕无忧。模型能力还在快速进步,今天只是辅助,未来对工作的影响一定会越来越大。真正的问题不是 AI 会不会改变工作,而是整个社会和个人是否能及时适应这种变化。
还有一点需要注意的是,这份报告的数据主要来自 Claude、并不代表所有 AI 产品。但和其他研究放在一起看,整体趋势其实还是高度一致的。
总结两个要点就是:一、AI 确实渗透着,随风潜入夜且润物细无声,但目前为止的实际速度比很多人想象的慢,短期内还不会突然出现大规模失业,虽然结构性的变化已经在悄悄发生。二、最先被改变的,就是那些看起来最体面最让人羡慕期待的办公室高级精英工作,目前看来已经入座成功的老人们还算稳妥,但新人们想要进入门槛的难度因为 AI,已经在显著增加,年轻人哪怕优秀的,也正在被时代无情地先开刀。换盐汁就是:传统教育路径选择的性价比越来越低,说不定未来会在某个节点上暴跌。
想清楚自己的人生、尤其是刚开始人生的人们!
@阑夕:少刷点 2028 就业危机那种泔水文件,来看看 Anthropic 的正经报告:
「AI 对劳动力市场的影响:一项新的衡量指标和初步论证」
– 我们引入了一种新的 AI 替代风险标准 ——「观测暴露度」 ,它结合了理论上的低级自动化能力和实际使用数据,并更加重视自动化(而非增强型)和与工作相关的应用;
– 据美国劳工统计局预测,到 2034 年,与 AI 接触风险较高的职业增长速度将会放缓;
– 最容易受到 AI 取代的就业者往往年龄较大、性别为女、受教育程度较高、收入较高;
– 虽然我们发现,在高暴露职业中,年轻劳动者的招聘速度有所放缓,但我们并未统计到自 2022 年末以来失业率出现系统性上升;
– 如图 1 所示,红色区域代表着人类在专业领域使用 Claude 的实际覆盖率,距离理论能力值相差甚远;
– 随着 AI 部署的提高,红色区域将会扩大并完全覆盖蓝色区域,很难被 AI 覆盖的岗位范围侧重于具身层面,从修剪树木、操作农机等体力劳动到出庭为客户辩护等法律事务;
– 图 2 显示了首次指标影响最大的 10 类职业,程序员位居榜首,暴露风险高达 75%,这和 AI Coding 的发展趋势保持一致;
– 在最底层,有 30% 的劳动者完全没有覆盖,因为他们的工作任务暴露度太低,比如厨师、摩托车修理工、救生员、调酒师、洗碗工都属于这一群体。
2026年3月12日星期四
这只果蝇,可能是个新时代的起点
@王言它:今天科技圈出现了一条非常诡异、也非常炸裂的新闻。
一家叫 Eon Systems 的公司,干了一件听起来像科幻小说的事情:
他们把一只果蝇的大脑,完整复制到了电脑里。
不是比喻。
是字面意义上的复制。
这只果蝇的大脑里大约有 12.5 万个神经元,神经元之间有 5000 万条连接(突触)。科学家把这些连接关系全部扫描出来,画成一张极其复杂的 “神经电路图”。
然后,他们把这张电路图 1:1 搬进计算机。
也就是说 ——
电脑里出现了一颗 “软件版果蝇大脑”。
每一个神经元都变成一个数学模型,每一条突触连接都变成一条数字信号通道。信号会在里面像真实大脑一样流动,就像电流在电路板里跑一样。
但只有大脑还不够。
于是他们又做了一件更像科幻电影的事情:
给它接上了一个 虚拟身体。
在一个物理引擎里,他们造了一只数字果蝇:
有腿,可以爬;
有方向感,可以转弯;
有环境,可以感知。
于是系统就形成了一个完整循环:
环境 → 感觉 → 大脑处理 → 控制身体 → 身体再改变环境。
结果发生了一件非常关键的事情:
这只数字果蝇真的开始动了。
它会在环境里爬行、转向、探索。
更夸张的是,当科学家用真实果蝇的行为数据去对比时,发现这个数字大脑做出的行为预测 准确率大约 95%。
这里最重要的一点是:
这只数字果蝇 没有被 AI 训练过。
没有强化学习。
没有奖励函数。
没有喂数据。
它会动,仅仅因为 ——
它的大脑结构是真的。
这和今天绝大多数 AI 的思路完全不同。
过去人工智能的逻辑是:
写算法 → 喂数据 → 训练模型 → 学会行为。
而现在有人在走另一条路线:
不训练智能,而是复制智能。
换句话说:
不是造一个会思考的系统,
而是把一个生物的大脑 直接搬进计算机里运行。
这家公司的创始人 Philip Rosedale 说了一句非常耐人寻味的话:
“鬼魂不再在机器中,机器正在成为鬼魂。”
这句话其实是在反讽一个哲学概念 ——“机器里的幽灵”(Ghost in the Machine)。过去人们常说,意识就像幽灵一样住在身体这台机器里。
而现在人类开始做的事情,是把这个 “幽灵” 的结构复制出来,放进计算机。
于是情况反过来了:
机器开始装下 “幽灵”。
为什么很多人觉得这件事非常重要?
因为如果这个技术继续扩大,路径其实非常清晰:
果蝇 → 老鼠 → 猴子 → 人类。
果蝇只有 12.5 万个神经元。
人类大脑大约有 860 亿个神经元。
今天这件事还只是一个非常小的开始,但它已经触碰到一个长期存在于科幻里的问题:
如果有一天,人类大脑的结构也能被完整复制 ——
那么一个人的意识,理论上就可以在计算机里运行。
那时候,人类面对的就不再是普通的人工智能问题,而是一个更奇怪的问题:
数字世界里,可能真的会出现 “生命”。
而今天,这一切的起点,可能只是一只在电脑里爬来爬去的果蝇。











