LLM 和 Agent 的能力边界正在快速外扩：

它们已经能写软件、拆解复杂逻辑、完成多轮推理，甚至在某些任务上表现出比人更稳定的判断一致性。
另一方面，真正使用这些工具的人，却并没有因此变得更笃定，反而更迷茫了。

AI 越来越强，给人带来越多压力、困惑和迷茫，

迷茫并不是因为“AI 不够强”，而是因为——
不知道什么问题值得被解决。

有些情况是对现象、问题不够敏感，并非没有问题；
有些情况是能感受到大量问题，却无法抽象、无法表达，无法将其抓化为可解决可协作和落地的问题空间；
还有一些情形是看似问题很多，但实际上没有目标——不知道为什么要解决，也不知道解决到什么程度才算解决了。

不能定义问题、定义目标和评价，这是问题根源。

AI 并没有制造这种状态，它只是把原本就存在的认知结构差异放大了。

技术进步，真正被放大的是什么？

我们习惯把技术进步理解为效率提升。
但在 AI 时代，这个理解是严重不完整的。

AI 真正放大的，不只是效率，而是不确定性。

信息更碎片化、情境更动态、决策路径更非线性；
很多问题无法被完全定义，也不存在“标准答案”；
而且最关键的一点是——判断责任无法被外包给模型。

这直接冲击了过去几十年形成的主流能力模型：
标准化岗位、明确流程、可拆解任务、经验复用。

当这些前提开始失效时，真正稀缺的，就不再是“技能熟练度”，而是一种能与不确定性共存的认知结构。

我们过去把它称为“创新能力”“学习力”，
但在 AI 语境下，这些词已经不够精确了。

能力的本质正在迁移

一个非常关键、但往往被忽视的变化是：

人才能力，正在从“标准化岗位能力”，
迁移到“在不完整信息下，与 AI 协同判断、并对结果负责的复合能力”。

这意味着，能力不再只是“我会什么”，
而是“我如何理解问题、设计判断路径，并承担结果”。

是从岗位到角色的演变。

在实践中，我越来越清晰地看到三种能力画像，正在成为真正的分水岭。

第一种能力：问题抽象能力

不是会不会提 Prompt，
而是能不能把一个模糊、经验化的现实问题，
转化为一个 AI 可以参与协作的问题空间。

包括：
边界在哪里、变量是什么、约束是否显性、目标如何判断是否达成。

很多人以为 AI 不好用，
其实是问题从一开始就没有被正确建模。

第二种能力：结果责任意识

AI 可以给出很多“看起来合理”的答案，
但选择哪一个、如何组合、是否落地，永远是人的责任。

把责任推给模型，是一种极其危险的认知逃避。
真正成熟的使用方式，是把 AI 当作判断放大器，而不是责任替代者。

AI 只产生可能性，不承担后果。

第三种能力：系统意识

这是一种明显被低估的能力。

是否理解人、AI、数据、流程之间的边界与约束；
是否知道哪些环节可以自动化，哪些必须人工介入；
是否在关键节点设置校验、回退与治理机制。

当一个人具备系统意识时，他不再只是“使用工具”，
而是在设计人机协作的结构本身。

能力正在被系统性重构

在 AI 的参与下，三类传统能力形态正在发生根本变化：

• 经验，不再只是个人积累，而是被结构化为可调用的知识资产

• 判断，不再是“我觉得”，而是可解释、可追溯、可复盘的决策路径

• 执行，不再是单人完成任务，而是人机协作流程中人的设计、校验与治理角色

能力的价值，正在从“个人拥有”，转向“是否可被系统、他人和未来复用”。

重新理解 AI 的价值

如果必须用一句话总结 AI 的真实价值，我更倾向于这样表述：

AI 不是为了替代人，而是为了降低人与人之间的协同摩擦。

它把对话和交互，转化为可复用的知识结构；
把经验，转化为可调用的决策路径与场景效用模型。

由此，一个非常清晰的分野正在出现：

AI 会替代只对“任务完成”负责的岗位和人，
但不会替代对“目标结果”负责的人。

标准化生产的时代，人越来越像机器，整齐划一是评估标准；
而 AI 的到来，人是一种角色，一种在特定情形和关系中的角色，这才是回到“人”的位置。

• 岗位 = 被定义的输入输出

• 角色 = 情境中的责任与关系

  
  

理解复杂性、在不确定性中判断、设计协作结构、并为结果负责，这是在AI时代，对人在宏观、微观环境中的更具体的要求。
这不是技能升级，而是一种认知结构的跃迁。

再回头看，这个角色化的能力特征，在不是AI时代，也是某些优秀的人的显著优势。

AI 能把“少数人的特征”变成更大规模人群的更“普遍能力”。

真正的问题，从来不是“AI 能做什么”，
而是——你是否能提炼现象归纳问题，并找到什么值得被解决，以及为什么。