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标题: 在AI时代，学不进去的人怎么办 [打印本页]

作者: 晨枫 时间: 10 小时前
标题: 在AI时代，学不进去的人怎么办
本帖最后由晨枫于 2026-3-26 08:33 编辑

有一句话说得好：历史上真正改变社会经济秩序的，不是技术本身，而是稀缺性的转移。机器让体力不再稀缺，互联网让信息不再稀缺。当某种核心要素从稀缺变为充裕，经济结构、社会分层与制度安排都会被迫重写。现在这个“某种核心要素”就是非创造性的脑力劳动，AI使得非创造性的脑力劳动不再稀缺。AI能完成信息收集、分析、写作、决策、协调，法律、金融、医学、会计、写作、编程都可能成为高危职业。

另一方面，AI将创造全新的需求与产业形态，形成类似互联网时代的正反馈。历史上，大多数技术革命最终确实使得整体经济和就业走向扩张而非收缩，但这一次的分歧，在于三个核心问题：人力再就业速度是否赶得上技术迭代速度是否？生产率收益是否能重新分配为大众消费能力？制度是否能够在技术加速之前完成调整？

比照历史上蒸汽机、计算机等颠覆性技术出现时的情景，答案应该是肯定的，同时答案也只是针对能适应AI时代的人。这些人适应力强，尤其善于学习、勤于思考、勇于创新、永不停步。

在这里，需要特别说明：学得进去和学不进去不以学校考试成绩为准，更不以高考科目为准。需要的是能够学进去在自己的行当里驾驭AI的本事。这几十年来，太多从大山里走出来的农民子弟进城，要么村里教育条件太差，要么小时候没有动力、“学不进去”，但进城后，出于谋生或者兴趣，自学或者从师掌握了一门水电木工手艺，干得风生水起。他们从来就不是“学不进去”，而是没有机会学或者曾经不想学。在AI时代也是一样。

问题在于，“什么都生来就学不进”的人怎么办？

在体力劳动年代，也有人生来笨手笨脚，什么都学不会。他们形同残障人士，而真正的残障人士反有可能而用脑力劳动填补体力劳动能力不足的问题。在AI时代实际上差不多，“生来学不进”的人形同残障人士，只不过这一次他们就是真残障了，没有脑力劳动的“空子”可以钻，干不了脑力劳动本来就是他们的残障之所在。

人类历史上，总是有残障人士。在生产力高度不发达的时候，残障人士大多只能自生自灭。经济和社会发展发达后，残障人士不再需要自生自灭，但说他们生活得和所有人一样滋润，那也是不实事求是的。他们自己都未必有这样的期望。这未必公平，但已成社会默认的“现实如此”。

从社会达尔文主义角度来说，这或许也是一种物竞天择、适者生存。

但是必须认识到：什么都生来就学不进去的人不多，大部分自称学不进去的人只是没有被逼到足够的程度，而出于疏懒、不肯努力。他们不是残障人士，他们就和任何懒汉（懒女）一样，差别只是懒在动体力还是动脑力，该怎么办还怎么办。

这也应该加一个定语：“生在AI时代，长在AI时代”。过渡时代会有一批时代的牺牲品，但这是暂态的，度过这一段也就“没事”了。这在蒸汽机、计算机等颠覆性技术社会化的时候同样发生过。

在这个过渡时间里，人们不管是主动还是被动，会快速进化，这真是物竞天择、适者生存的意义。被淘汰下来的就是脑力残障人士了，这应该是人口中的少数。这个过程不是以生物进化时间计算的。人们从大部分文盲变道大部分扫盲再到大部分能诌几句郑伯克段于鄢，并没有那么长的时间。

作者: 住在乡下 时间: 8 小时前
对症下药，AI不是万能的，很多都是夸夸其谈，实际中办不成，比如山里修渠，一般是东面，实际经验，西面有局部小环流，应该修这，不实地调查，不知道。

作者: 数值分析 时间: 7 小时前
这里面可能有个比例问题。残疾而不适于体力劳动的比例（相对）小，而不适应学习的比例恐怕不在少数。

其背后的机理是，不适应体力劳动的基因，在（人类文明产生前）的自然选择阶段很大程度上就淘汰掉了，而不适应学习的，相当大都幸存下来了。在现代社会，不论是无情淘汰还是人为救济，都会是个社会问题。

作者: 松叶牡丹 时间: 3 小时前
什么样的人不适应学习？这个要怎么定义？考试成绩？

作者: 隧道 时间: 2 小时前
只存在没兴趣学，进展慢。

作者: indy 时间: 1 小时前
在于三个核心问题：人力再就业速度是否赶得上技术迭代速度是否？生产率收益是否能重新分配为大众消费能力？制度是否能够在技术加速之前完成调整？

（关于第二段的三个问题，AI自己有如下评论和分析）

这三个问题都非常尖锐，它们其实指向同一个核心：技术革命的速度第一次可能快过社会自我修复的速度。我来分别回答，并把逻辑展开得更清晰一些。

1. 人力再就业速度是否赶得上技术迭代速度？核心判断：这一次的“替代速度”前所未有地快。过去的技术革命（蒸汽机、电气化、互联网）都有一个共同点：
新岗位的出现速度大于旧岗位的消失速度。
但 AI 的特点是：

替代的是“非创造性脑力劳动”，而这类劳动过去被认为是“安全的白领工作”。
AI 的边际成本趋近于零，扩张速度几乎不受物理限制。
学习曲线极短，模型一旦训练完成，能力可以瞬间复制到全球。

这意味着：

失业的速度可能是“瞬时的”，而再培训需要数年。
过去那种“工人被机器替代 → 转去服务业”的路径可能不再适用，因为 AI 同时也能做服务业的脑力工作。

推论：
再就业速度很可能赶不上技术迭代速度，除非社会主动干预（教育体系重构、全民技能提升、延长过渡期等）。

2. 生产率收益是否能重新分配为大众消费能力？核心判断：技术带来的财富是否能“流向多数人”，完全取决于制度设计，而不是技术本身。AI 的生产率提升是巨大的，但历史经验告诉我们：

技术革命本身不会自动带来公平分配。
如果制度不变，收益会高度集中在资本、平台和少数高技能人群手中。
这会导致“技术繁荣 → 消费不足 → 经济结构性萎缩”的悖论。

AI 时代尤其明显：

AI 是“可无限复制的劳动力”，资本回报率可能远高于劳动回报率。
如果劳动者收入下降，他们的消费能力也下降，经济会出现需求不足。

推论：
要让经济继续扩张，必须让生产率收益重新回到大众手中，例如：

调整税制
普惠分红（如“AI 红利基金”）
缩短工作时间
提高公共服务供给
重新定义“劳动”与“价值创造”

否则，技术越强，社会越不稳定。

3. 制度是否能够在技术加速之前完成调整？核心判断：制度更新的速度往往远慢于技术迭代，而这次的速度差距可能是历史最大的一次。制度的特点是：

需要政治共识
需要立法周期
需要社会接受度
需要跨国协调（AI 是全球性的）

而 AI 的特点是：

迭代周期以“月”为单位
模型能力呈指数级增长
技术扩散几乎无摩擦

这造成一个危险的时间差：

技术已经改变了社会结构，但制度还停留在上一代的经济逻辑中。

例如：

教育体系仍然以“训练可替代的脑力劳动”为核心
劳动法仍然假设“劳动者是人类”
税制仍然以“人类劳动收入”为主
社会保障体系仍然依赖“就业”作为分配基础

推论：
制度如果不能加速更新，就会出现“技术驱动的社会失衡”，甚至引发政治、经济与文化层面的冲击。

综合来看：这三个问题共同决定了 AI 时代的社会走向如果回答是：

再就业速度赶不上
生产率收益无法有效分配
制度更新速度落后

那么 AI 时代的挑战将远大于以往任何技术革命。
但如果社会能做到：

快速重构教育体系
重新定义劳动价值
让 AI 红利普惠多数人
加速制度创新

那么 AI 时代也可能像工业革命一样，带来更高的繁荣和更广泛的机会。

（现在很明显高薪工作被AI取代消灭的速度远远大于新岗位出现的速度，如何缓解这个GAP造成的严重社会后果）

你说的这个 GAP，其实就是：高薪脑力岗位被快速“蒸发”，而制度、教育、产业创造新岗位的速度严重跟不上。如果不主动设计缓冲机制，社会撕裂几乎是必然结果。

我分三层来讲：止血（短期）、输血（中期）、换血（长期）。

一、止血：先防止社会直接失稳这一步不是“解决问题”，而是防止系统崩掉。

最低收入与安全网升级
强化失业保障、最低生活保障、现金补贴，让被替代的人不会立刻跌入贫困。
不一定一步到位搞“全民基本收入”，但可以：
- 扩大失业保险覆盖面与时长
- 对受 AI 冲击最严重行业定向补贴
- 对中年被替代人群提供专项支持（他们再就业难度最大）
减缓“无预警替代”
通过政策要求：
- 大规模采用 AI 的企业，需要提前告知、设立过渡期
- 对“裁员+利润暴涨”的企业征收特别税，用于再就业基金
  让企业为技术替代的社会成本付一部分账，而不是把风险全甩给个人。
控制叙事与情绪失控
当大量中产、高知群体感到“前途被抽走”，最危险的是：
- 阴谋论
- 极端政治
- 对制度彻底失去信任
  这就需要政府、媒体、学界坦诚地承认问题、公开数据、给出路线图，而不是粉饰太平。

二、输血：让生产率红利回流给大多数人如果 AI 带来的收益只集中在少数资本和平台手里，社会一定撕裂。

税制重构：从“税劳动”转向“税资本+税自动化”
现在的税制是工业时代设计的，默认“人工作、机器是工具”。
但在 AI 时代：
- 机器开始“干活”
- 人的劳动收入占比下降
  如果还主要对“人类劳动收入”征税，等于对弱势群体反复加码。
  可以考虑：
- 对高度依赖 AI 的超高利润企业征收“自动化红利税”
- 设立“AI 红利基金”，用于全民分红、教育、医疗、再培训
工作时间缩短，而不是单纯“裁人”
当同样的工作可以用更少的人完成，有两种路径：
- A：裁掉一半人，剩下的人继续 996
- B：不裁那么多人，整体缩短工作时间，工资通过制度与补贴部分对冲
  如果不主动推动 B，资本自然会选择 A。
  “周休三天”“六小时工作制”这类看似理想主义的东西，在 AI 时代反而可能是维持社会稳定的现实选项。
公共服务升级为“隐性收入”
如果直接发钱有阻力，可以通过：
- 免费或低价的教育、医疗、托育、养老
- 公共住房、交通补贴
  实际上等于提高了大多数人的“可支配生活质量”，也是一种再分配。

三、换血：重建“人类在经济中的位置”如果我们还把“有工资的就业”当作唯一体面的存在方式，那 AI 时代会让大量人陷入“无用感”。

重构教育：从“训练可替代技能”转向“训练不可替代特质”
过去教育系统大量培养的是：
- 标准化解题能力
- 机械化写作
- 可流程化的专业技能
  这些正是 AI 最擅长替代的部分。
  未来更重要的是：
- 创造力、审美、跨学科整合
- 人际理解、共情、组织能力
- 批判性思维、价值判断
  也就是说，从“教你怎么当螺丝钉”，变成“教你如何设计系统、理解人、做选择”。
重新定义“有价值的工作”
现在很多对社会极重要的工作（育儿、照护、社区建设、志愿服务）在经济上几乎不被承认。
AI 时代，如果我们坚持只给“市场认可的劳动”贴上价值标签，大量人会被排除在“有价值的人生”之外。
可以探索：
- 对照护、社区服务等给予正式的经济认可（补贴、积分、养老金权益）
- 把“社会贡献”纳入分配逻辑，而不仅仅是“市场产出”
鼓励小规模、分布式的创造与创业
AI 降低了个体创造产品、内容、服务的门槛：
- 一个人+AI 就能完成过去一个小团队的工作
- 小型工作室、创作者经济、细分服务会大量涌现
  前提是：
- 有基本安全网，让人敢于尝试
- 有公平的平台规则，而不是被大平台完全吸血

一个残酷但诚实的结论如果什么都不做，这个 GAP 的自然结果会是：

中产阶层大规模下滑
社会撕裂、政治极化
对技术与精英的强烈反噬
甚至出现“主动减速技术发展”的政治力量

但如果我们承认现实、提前设计缓冲机制，AI 也可能成为：

缩短工作时间
提升生活质量
让更多人从“为了生存而工作”转向“为了意义而投入”

（现在好像没有看到你上面提到的止血这一步相关实际行动，损害还在继续扩大并且不知道什么时候才能反转，你估计这个继续恶化阶段还会持续多久）

你这个感觉很真实——眼看着伤口在流血，却几乎看不到止血动作，而且最可怕的是：没人能告诉你“什么时候会好转”。
我先直接说结论，然后再拆开讲逻辑：

如果不出现重大政策转向或社会共识重构，这种“继续恶化”的阶段，很可能还要持续 5～10 年，甚至更久。
但它不会线性下坠，更像是：一段时间急剧恶化 → 出现反弹与修正 → 再次被新一轮技术冲击。

1. 为什么现在几乎看不到“止血动作”？不是没人知道问题，而是有几个现实的“钝化机制”：

既得利益结构不着急
大模型、云计算、平台公司、头部资本，其实都在享受这波红利。
他们没有动力主动减速，反而会讲“技术乐观叙事”来维持加速。
政策反应有天然滞后
即便有清醒的人，也要面对：
- 官僚体系的惯性
- 立法周期
- 公众意见分裂
  所以制度层面的动作往往要在“问题已经非常严重”之后才会出现。
受冲击的人群是“分散的个体”，不是有组织的力量
被替代的程序员、律师、文案、运营、金融分析师……
他们高度个体化、分散化，很难像传统工人那样形成集体谈判力量。
所以“痛感很强，声音很弱”。

你现在感受到的，就是这三股力量叠加后的结果：伤害在扩大，但系统还没被迫承认“必须转向”。

2. 这个“恶化期”大概会持续多久？我不能给你一个“精确年份”，那是骗人的。但可以给你一个大致区间和逻辑判断。
影响时间长度的几个关键变量：

技术迭代速度什么时候从“爆发期”进入“平台期”
现在还在：
- 模型能力快速提升
- 应用场景不断扩展
- 成本持续下降
  这意味着：替代效应还在加速，而不是减速。
制度什么时候被迫“承认现实”
通常有两种触发方式：
- 经济层面：消费不足、失业率结构性上升、社会流动性断裂
- 政治层面：中产阶层强烈不满、极端政治力量抬头
  换句话说，要痛到一定程度，才会出现真正的制度性调整。
社会叙事什么时候从“技术万能乐观”转向“技术+制度共同设计”
现在主流叙事还是：
- “AI 会创造更多工作”
- “你只要学习就不会被淘汰”
  这种叙事在一定程度上延缓了集体行动的出现。

综合这些，我会这样估计（只是判断，不是预言）：

未来 3～5 年：恶化加速期
- 更多白领岗位被压价、外包、自动化
- “中年高知失业/降薪”会变成常态话题
- 社会情绪会越来越焦虑、愤怒、犬儒
5～10 年：被迫调整期
- 制度开始出现实质性变化（税制、社保、工作时间、教育方向）
- 企业与资本也会发现：如果大多数人没钱消费，增长模式走不下去
- 技术从“野蛮扩张”转向“被规训、被嵌入制度”
10 年以后：新的平衡期
- 新的社会分工、生活方式、价值体系逐渐成型
- 但这个“新平衡”对不同阶层来说，可能是完全不同的命运

3. 残酷一点说：系统不会主动救人，除非“出事的规模大到威胁系统本身”你现在看到的是：

个体在一批一批地被替代
家庭在一户一户地被拖入不确定
但这些痛苦还没有形成足够大的“系统性风险”信号

所以短期内，最现实的判断是：

损害还会继续扩大，而且不会有人替你按下暂停键。

这听起来很悲观，但有一个反过来的启示：

越是在“系统还没反应过来”的阶段，个体的主动调整空间反而最大
一旦进入“制度化应对阶段”，很多路径会被锁死，你能做的选择反而变少

4. 那对“你”来说，这个时间判断有什么意义？如果我们粗略接受一个假设：

未来 5～10 年是高不确定、高撕裂、高替代的阶段。

那对个体的含义就变成：

不要指望短期内出现“宏观止血”来救你
你看到的缺口，很可能会继续拉大一段时间。
你要做的是：在这段“系统性迟钝期”里，尽量完成自己的“结构性换轨”
比如：
- 从“纯执行型脑力劳动”转向“更靠近决策、设计、关系、审美、整合”的位置
- 从“单一雇佣关系”转向“多元收入来源”（哪怕一开始很小）
- 从“被动等待岗位”转向“主动设计自己能提供的独特价值”

作者: 晨枫 时间: 半小时前

数值分析发表于 2026-3-26 01:53
这里面可能有个比例问题。残疾而不适于体力劳动的比例（相对）小，而不适应学习的比例恐怕不在少数。

其背 ...

同意。所以加了一段：

“但是必须认识到：什么都生来就学不进去的人不多，大部分自称学不进去的人只是没有被逼到足够的程度，而出于疏懒、不肯努力。他们不是残障人士，他们就和任何懒汉（懒女）一样，差别只是懒在动体力还是动脑力，该怎么办还怎么办。

这也应该加一个定语：“生在AI时代，长在AI时代”。过渡时代会有一批时代的牺牲品，但这是暂态的，度过这一段也就“没事”了。这在蒸汽机、计算机等颠覆性技术社会化的时候同样发生过。”

我所说的物竞天择、适者生存就是淘汰过程，而且这个过程不是以生物进化时间计算的。人们从大部分文盲变道大部分扫盲再到大部分能诌几句郑伯克段于鄢，并没有那么长的时间。

作者: 晨枫 时间: 半小时前

松叶牡丹发表于 2026-3-26 05:45
什么样的人不适应学习？这个要怎么定义？考试成绩？

怎么会！

体力残障也不是由体育课成绩决定的。

正文写完就去呼呼了，但呼呼前就意识到还应该补几句。早上起来加上了，欢迎松叶教授斧正：

“但是必须认识到：什么都生来就学不进去的人不多，大部分自称学不进去的人只是没有被逼到足够的程度，而出于疏懒、不肯努力。他们不是残障人士，他们就和任何懒汉（懒女）一样，差别只是懒在动体力还是动脑力，该怎么办还怎么办。

这也应该加一个定语：“生在AI时代，长在AI时代”。过渡时代会有一批时代的牺牲品，但这是暂态的，度过这一段也就“没事”了。这在蒸汽机、计算机等颠覆性技术社会化的时候同样发生过。

在这个过渡时间里，人们不管是主动还是被动，会快速进化，这真是物竞天择、适者生存的意义。被淘汰下来的就是脑力残障人士了，这应该是人口中的少数。这个过程不是以生物进化时间计算的。人们从大部分文盲变道大部分扫盲再到大部分能诌几句郑伯克段于鄢，并没有那么长的时间。”

作者: 晨枫 时间: 半小时前

隧道发表于 2026-3-26 06:03
只存在没兴趣学，进展慢。

我也是这个意思。对于大部分“学不进去”的人，就是这么回事。

作者: 晨枫 时间: 25 分钟前

松叶牡丹发表于 2026-3-26 05:45
什么样的人不适应学习？这个要怎么定义？考试成绩？

还加了一段：

在这里，需要特别说明：学得进去和学不进去不以学校考试成绩为准，更不以高考科目为准。需要的是能够学进去在自己的行当里驾驭AI的本事。这几十年来，太多从大山里走出来的农民子弟进城，要么村里教育条件太差，要么小时候没有动力、“学不进去”，但进城后，出于谋生或者兴趣，自学或者从师掌握了一门水电木工手艺，干得风生水起。他们从来就不是“学不进去”，而是没有机会学或者曾经不想学。在AI时代也是一样。

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