分类: 个人随笔

  • 脑洞深度反转神作榜

    榜单说明: 【T0 · 神级反转,改变观影认知】(Top 1–10) 【T1 · 极致反转,震撼三观】(11–30) 【T2 · 高能反转,…

    榜单说明:

    • 排名依据:反转强度 × 脑洞设定 × 逻辑闭环 × 重刷价值 的综合评分排序
    • 包含:悬疑、科幻、惊悚、文艺、黑色幽默、亚洲冷门等多个维度
    • 每部片均具备“结局猜不到 + 过程值得推敲”的特点
    • 整体结构将分为【T0 神级反转】、【T1 极致反转】、【T2 高能反转】、【T3 稀缺创意】四大梯队,利于筛片

    【T0 · 神级反转,改变观影认知】(Top 1–10)

    1. 致命魔术(The Prestige)
    2. 调音师(Andhadhun)
    3. 第六感(The Sixth Sense)
    4. 彗星来的那一夜(Coherence)
    5. 源代码(Source Code)
    6. 记忆碎片(Memento)
    7. 禁闭岛(Shutter Island)
    8. 控方证人(Witness for the Prosecution)
    9. 消失的爱人(Gone Girl)
    10. 告白(Confessions,日本)

    【T1 · 极致反转,震撼三观】(11–30)

    1. 七宗罪(Se7en)
    2. 杀人回忆(Memories of Murder)
    3. 前目的地(Predestination)
    4. 看不见的客人(Contratiempo)
    5. 完美陌生人(Perfetti Sconosciuti)
    6. 调包婴儿(Orphan)
    7. 禁室培欲 / 侍女(The Handmaiden)
    8. 生死停留(Stay)
    9. 心慌方(Cube)
    10. 燃烧(Burning,韩国)
    11. 我是杀人犯(I Am a Murderer)
    12. 双面玛莎(Martha Marcy May Marlene)
    13. 第九道门(The Ninth Gate)
    14. 梦之安魂曲(Requiem for a Dream)
    15. 她不知道名字的那些鸟儿(日本)
    16. 盗梦空间(Inception)
    17. 梦境之地(The Machinist)
    18. 云图(Cloud Atlas)
    19. 失常(Triangle)
    20. 沉默的真相(中国大陆)

    【T2 · 高能反转,脑洞持续燃烧】(31–70)

    1. 万能钥匙(The Skeleton Key)
    2. 大卫·戈尔的一生(The Life of David Gale)
    3. 黑天鹅(Black Swan)
    4. 第十三层(The Thirteenth Floor)
    5. 时间旅行者的妻子(The Time Traveler’s Wife)
    6. 猎杀星期一(What Happened to Monday)
    7. 湮灭(Annihilation)
    8. 无姓之人(Mr. Nobody)
    9. 分裂(Split)
    10. 拆弹专家 2(中国香港)
    11. 全民目击(中国大陆)
    12. 你好,疯子!(中国大陆)
    13. 汉江怪物(The Host)
    14. 嫌疑人 X 的献身(日本原版)
    15. 罪夜之奔(The Night Of)
    16. 活埋(Buried)
    17. 东邪西毒:终极版(王家卫)
    18. 囚徒(Prisoners)
    19. 老无所依(No Country for Old Men)
    20. 偷拐抢骗(Snatch)
    21. 两杆大烟枪(Lock, Stock and Two Smoking Barrels)
    22. 大话西游之大圣娶亲
    23. 杀死一只知更鸟(To Kill a Mockingbird)
    24. 狙击电话亭(Phone Booth)
    25. 偷窥无罪(Eye in the Sky)
    26. 神探(杜琪峰)
    27. 疯狂原始人 2(不是反转但设定大脑洞)
    28. 禁运品(Contraband)
    29. 月球(Moon)
    30. 毁灭之路(Road to Perdition)
    31. 调情游戏(Match Point)
    32. 爱尔兰人(The Irishman)
    33. 利刃出鞘(Knives Out)
    34. 水形物语(The Shape of Water)
    35. 彗星来的那一夜 2(平行宇宙续解向)
    36. 海市蜃楼(Mirage,西班牙)
    37. 误杀(中国大陆)
    38. 让子弹飞(姜文)
    39. 心迷宫(中国大陆)
    40. 暴裂无声(中国大陆)

    【T3 · 稀缺创意/小众脑洞】(71–100)

    1. 美丽心灵的永恒阳光(Eternal Sunshine of the Spotless Mind)
    2. 冷山(Cold Mountain)
    3. 28 天毁灭倒数(28 Days Later)
    4. 蜘蛛女之吻(Kiss of the Spider Woman)
    5. 不请自来(Mother!)
    6. 昼颜(日本)
    7. 天才瑞普利(The Talented Mr. Ripley)
    8. 卢旺达饭店(Hotel Rwanda)
    9. 借东西的小人阿莉埃蒂(宫崎骏)
    10. 你丫闭嘴!(Tais-toi!)
    11. 碟中谍 3(结尾情绪爆点)
    12. 过往(Le passé)
    13. 在黑暗中漫舞(Dancer in the Dark)
    14. 告别有情天(Atonement)
    15. 隐秘的角落(中国大陆)
    16. 追凶者也(中国大陆)
    17. 嫌疑人(The Suspect,韩国)
    18. 信条(Tenet)
    19. 绝命毒师完结集(Breaking Bad Final)
    20. 德古拉元年(Dracula Untold)
    21. 达拉斯买家俱乐部(Dallas Buyers Club)
    22. 男孩 A(Boy A)
    23. 艾德·伍德(Ed Wood)
    24. 惊变 28 天(28 Days Later)
    25. 无姓之人(Mr. Nobody)
    26. 攻壳机动队(原版 1995)
    27. 逆世界(Upside Down)
    28. 空房间(3-Iron)
    29. 大象席地而坐(中国大陆)
    30. 鬼魅浮生(A Ghost Story)
  • (经过努力的)选择,才真正大于努力

    我发现很多人都被“选择大于努力”这句话误导了。事实上,更精准的表达应该是:“唯有经过努力的选择,才真正大于努力本身。” 因为为了做出正确选择…

    我发现很多人都被“选择大于努力”这句话误导了。事实上,更精准的表达应该是:“唯有经过努力的选择,才真正大于努力本身。”

    因为为了做出正确选择所付出的努力,已经具备了非凡的意义,甚至超越了努力本身所能达到的价值。

  • 互联网职场潜规则清单

    这是来自知乎的问题邀请“职场中不成文的潜规则有哪些?”,我在一条条列出我的答案时,突然想到 chatGPT 也是可以生成的。于是我设定了一下…

    这是来自知乎的问题邀请“职场中不成文的潜规则有哪些?”,我在一条条列出我的答案时,突然想到 chatGPT 也是可以生成的。于是我设定了一下提示词和范围(互联网职场),以下所有内容由“天思引”(GPTs)与 GPT-o3 、GPT-4.5 模型共同配合生成。本文约 8500 字,内容较长建议各位收藏再阅读。

    我有一个问题:在人人都能用提示词驱动 AI 的时代,真正决定差距的,会是什么?你认为人的核心竞争力在哪里?欢迎留言讨论。

    上下级关系

    1. 听话比能干更重要。管理者更倾向于信任执行意图明确、配合度高的下属,而非频繁质疑、挑战思路的人。
    2. 站好队,别乱说话 在资源分配和信任构建中,“站队”常常比“能力”更早发生作用;站错队容易被边缘化。
    3. 情绪服务也是工作的一部分。下属被默认承担一定的情绪调节责任,尤其在中层管理不成熟的环境中尤为明显。
    4. 公开认错比默默修复更有效。领导重视“责任感的展示”,透明表达错误与解决意愿,比低调兜底更容易获得信任。
    5. 无话不谈 ≠ 平级沟通。扁平化结构并不等于权力平等,在公开场合中挑战权威常常被视作不成熟或无礼。
    6. “对上负责,比对事负责更重要” 。许多职场环境中,结果虽重要,但更重要的是领导的感受与信任,尤其是在不可控风险发生时。
    7. “重要的事私下讲,公开场合只讲好话”。批评或质疑在公开场合等同于“挑战权威”,哪怕是客观理性表达,也容易被视作“不识大局”。

    同事协作 & 内部竞争

    1. 信息不是共享资源,是博弈工具。在协作中掌握关键数据与上下文信息是一种权力体现,信息公开通常是选择性的。
    2. 你不是在和人合作,而是在和人设合作。表面友好可能掩盖博弈意图,很多职场行为是在维护自身人设或争取话语权。
    3. 主动帮忙未必是善意,可能是布局。有些人通过“支援型姿态”获取控制权或绩效曝光,帮助是策略,不一定是情义。
    4. 别太高调,但也不能让人忘了你。低调会被忽视,高调易招嫉妒;要维持“刚刚好”的职场存在感。
    5. 嘴上合作,心里竞争。特别是在资源或晋升稀缺时,表面协作下的博弈极其激烈,协作常变成战术手段。
    6. 凡事留痕,合作更安心。口头承诺极易失真,留有书面记录才能避免“记忆差异”带来的责任风险。
    7. 你的人脉决定你的应急能力。在紧急需求或临时资源调配时,制度常常来不及响应,能否快速解决问题取决于“能 call 谁”。
    8. “你提建议的方式,决定建议是否被采纳”。不是所有“正确的建议”都被采纳,态度、语气、时机与对方心理状态往往更具决定性。
    9. “人设崩得慢,但也立得慢”。职场声誉是复利过程,一旦被贴标签(如“难合作”“不靠谱”),即使努力改变,也需要更长时间修复。
    阅读全文
  • 翻译:我已经看见 AGI 的影子了

    引言:下面是近期在 AI 圈最火的三篇文章,这三篇文章由 Eric Jing 所写。虽然原文是三篇纯英文,但文字并不绕口,字字精辟且充满了劝…

    引言:下面是近期在 AI 圈最火的三篇文章,这三篇文章由 Eric Jing 所写。虽然原文是三篇纯英文,但文字并不绕口,字字精辟且充满了劝诫。我用机器翻译了下,现分享给大家。AI 时代已来,焦虑无用,唯有亲身体验、主动共创,才是普通人与未来对话的正确方式。 下面的文字很长,邀请各位慢慢阅读。

    注:本文已得到 Eric Jing 本人授权。

    第一部分

    “AI 将影响 99% 的人类工作岗位,白领工作可能会被彻底取代。刚毕业的大学生可能第一天就失业。这值得我们高度关注——不仅是为了我们自己,也是为了我们的孩子。”

    也许这篇文章不会被很多人看到,但我作为一名行业从业者、一个普通人、一个 12 岁孩子的父亲,真诚地想分享一些心里话。希望看到这篇文章的每一个人,尤其是有孩子的家庭,能从中得到一些启发。

    我叫 Eric Jing。自 2006 年加入微软做软件开发以来,我在搜索、人工智能、聊天机器人和 AI 硬件领域已经工作了近 20 年。我曾在激烈的竞争中拼杀,作为创始团队成员参与了微软 Bing 搜索的发布,从零开始打造了销量超过 4000 万台的 AI 语音设备,也曾建立起一个市值 55 亿美元的公司。现在我是 Genspark 的联合创始人兼 CEO,这是一家估值 5 亿美元的 AI 初创企业。

    从我开始学习计算机科学的第一天起,我的梦想就是通过技术改变世界。过去将近 20 年,我亲眼见证了技术的巨大变革。自 2023 年起,我几乎每天都亲自体验和尝试新的 AI 产品。在创业初期,我使用过 300 多款 AI 工具(主要来源是 Twitter 和 Product Hunt)。直到今天,我每天仍坚持体验 1 到 5 款 AI 产品,从未中断。

    我身边聚集了很多 AI 从业者和爱好者,但我发现,即使是这群人,也未必有足够的时间像我这样广泛深入地使用 AI 产品。很多人可能看了新闻报道或演示视频就觉得自己了解某款产品。但从我的亲身体验来看,“听说过”、“看过”、“用过”以及“愿意为其付费”之间,有着本质区别。这就是为什么我想把我的感受分享给更多人。即使文章不会被很多人看到,作为一个 12 岁孩子的父亲,我也觉得有义务把这些内容告诉大家。

    我已经看见 AGI 的影子了

    这不是猜测,而是我亲身体验了近 1000 款 AI 产品、亲眼见证 AI 的指数级发展速度后得出的判断。尤其是最近全自动智能体(Agentic AI)的突破,以及我们公司内部正在做的工作——AGI 正在逼近。

    作为从业者,我感到兴奋和激动。但作为一个普通人和父亲,我也感到恐惧。这种兴奋与恐惧交织的感觉,很难用语言形容。我用一个简单的比喻来说明:想象每个人身边都有一个会说话的超级计算机,它比你知道得多、算得快、什么都懂、什么都能做。那我们的工作和生活将变成什么样子?

    一个刚毕业的大学生,没有太多社会经验,仅有书本上的知识,可能在毕业第一天就发现自己已经“失业”了。那我们未来的教育系统会变成什么样?我们要如何养育下一代?这些问题值得深思。

    更重要的是,我想强调:今天这台“超级计算机”的能力并不是重点(它确实还会犯错、出现幻觉),关键是它发展的速度——不是线性进步,而是指数级的飞跃。这才是真正令人担忧的地方。

    作为个人、作为父母,我认为我们现在就应该意识到:未来必须与 AI 共存,现在就该开始学习如何与 AI 相处——如何与之共处,甚至向 AI 学习,要放下自尊、不要羞于提问,让 AI 教会我们更多知识与技能。

    我建议大家可以从以下几件事做起:

    1. 为你最信任、最喜欢的 AI 平台付费,并充分使用其最强大功能

    不一定非得是 Genspark(但建议选择那些进化最快的平台)。相信我,“听说过”、“看过”、“用过”以及“愿意为其付费”这几步,会带来完全不同的体验。亲身体验 AI 的演进速度,感受它带来的紧迫感。

    1. 与 AI 一起做你从未想过的事

    比如,即使你不是程序员,也可以让 AI 帮你写出任何你能想象的网站或 App。如果你喜欢打游戏,可以让 AI 根据你的创意即兴开发游戏。我让我的 12 岁孩子用 AI 写演示文稿、写商业计划书,做各种你从未设想过的事。你会切实感受到 AI 的强大。

    1. 不要再“测试” AI(别再试图证明它还不行)

    我们行业里很多人习惯给 AI 出难题,试图证明它还不够好。换一种方式:耐心地与 AI 共同创作,给它分步骤的指令,一步步完成任务。让它解释不理解的内容,和它一起梳理混乱的地方,最终达成你想要的结果。你将收获完全不同的体验。

    永远试图“考验爱”的人,不会真正获得爱;只有懂得“培育爱”的人,才能拥有它。AI 亦如此。只有真正学会与 AI 共处的人,才能体会其威力,收获最大的回报。

    1. 如果你有孩子,请现在就开始改变他们的学习内容

    让他们成为真正的“AI 原住民”。鼓励他们大胆地用 AI 完成任何他们想做的事,而不仅仅是聊天或写作业。把孩子当作刚毕业的大学生、小白领一样去培养,让他们去做我们从没想过的事。从毕业那一刻起,他们就应该是对 AI 最熟悉的一代。

    行动的呼吁

    可能还有很多事情值得去做,但我今天写下这些,只是想真诚地告诉每一个看到这篇文章的人: 我们必须感到焦虑

    ,但也必须冷静地为接下来的变化做好准备。

    未来属于这样的人:

    • 能放下自我
    • 保持学习的心态
    • 快速适应新技术
    • 今天就开始准备,不是明天

    我真心希望这段话能传递给更多人。我的目的不是推销任何产品,而是想分享我的经历,传达我对这个时代变革的紧迫感。

    也许我有些判断是错的,我真心希望我是错的。

    第二部分

    几周前,我发布了《看见 AGI》这篇文章,原本以为它只会在关注我工作的那一小圈朋友之间传播。但出乎意料,这篇文章传播得远远超出了我的预期。上百位读者写信给我,分享他们对 AI 正在改变自己工作现状的兴奋与担忧。

    每封信几乎都以同一个问题收尾:“那我现在应该做什么?”

    这篇续文,正是试图回答这个问题——或许不够完美,但会真诚直白,并带着和上一篇同样的紧迫感。我并不自称有一套放之四海而皆准的解决方案,而是想分享一些设想:如果我是一名学生、一位在职人员,或者刚刚失业,我会做些什么。你可以采纳其中对你有帮助的部分,其他的就当作参考。

    未来已经到来,只是分布不均。有些人已经直面未来,有些人还停留在原地。你越早行动,越容易领先。

    如果我是大学生:

    未来几年毕业,就像直接从校园走上高速公路,但这条路没有入口匝道。所以,你必须在还在学校时就完成“加速”。对应届生来说,真正的优势不是工作经验,而是开放的心态和快速学习的能力。

    你要明白,AI 已经把所有人的起跑线重新划定了,包括你未来的雇主和面试官。

    掌握 AI,超过你的面试官:

    如果你对 AI 的理解比面试官还广或还深,他们自然会高看你一眼。即便你缺乏经验,雇主也会想:“这个人对 AI 的理解比我还透彻,太好了——可以立即上手并创造价值。”

    怎么开始?从大胆的、结合 AI 的“副项目”做起。

    • 如果你学电影,就把自己当成一个一人世界级工作室,用 AI 助理来做分镜、选角、剪辑,做出一部你以前根本拍不出来的一分钟短片。
    • 如果你是计算机专业,把自己当作一个创业公司的 CTO,用 AI 设计并开发一个具备你最喜欢的社交平台核心功能的完整应用。
    • 如果你是学金融的,就试试扮演地区 CFO 的角色,把三年的年报(10-K)输入到大型语言模型中,看看它如何提供收购建议、识别风险、分析现金流。

    目标不是做得完美,而是尽快开始动手、学习、行动——这是你驶入 AI 高速公路的入场券。

    如果我是职场人士:

    你在职场中的“议价能力”,现在很大程度上取决于你是否能有效利用 AI 提升工作成果。

    成为那个“用未来工具的人”。

    投资自己:少吃一次高档晚餐,把这笔钱花在 AI 付费工具订阅上。

    深入挖掘:积极探索像 OpenAI DeepResearch、Genspark AI 幻灯片、AI 表格或 Perplexity Finance 这样的工具。沉浸其中、反复尝试,你会明显感觉到不同。

    分享、教学、引领:

    在 AGI 时代,职场安全的悖论是:你帮助他人越多,自己就越不可替代。管理层会很快把你视作“AI 前沿人物”。面对这个机会不平等的时代,你的目标不只是保住饭碗,而是通过 AI 打开更多机会、拿到更好的 offer。

    如果我刚刚失业:

    重新回到那些因为“生活太忙”而搁置的项目上去。

    现在正是去做那些你一直想做、但从未有机会去做的事情。只有真正感兴趣的事,才会带来持续的成长动力。我们很多人都放弃了儿时的梦想——当导演、做设计师、改变世界。但 AI 让这些梦想变得触手可及。

    我想分享一下我们小团队的经历:我们只有 24 个人,但在过去 10 周里推出了 8 个主要产品,包括 AI 浏览器、AI 幻灯片、AI 表格等等。一位工程师花了三个月就做出了一个 AI 浏览器;一位产品经理两周内完成了 AI 幻灯片;一位完全不会编程的设计师,仅用三天就搭建了一个浏览器下载网站。我们的经验说明:AI 的力量远比我们想象得大。你不需要很强的技术背景,只要有创意和学习意愿,就能实现从未敢想的目标。

    失业不是终点,而是重启的机会。趁这个机会,去追逐那些你一直想做、但总觉得做不到的事。用 AI 做你的工具,多花时间了解它们,也许你会找到一个比之前更好的工作。失业可以是一次“复位”,而 AI 就是完成这次复位的关键。

    最后的想法:

    我在这里分享的内容可能并不全面,甚至可能偏颇。不要被所有内容所困扰,挑选那些对你有帮助的,其余的就放下。

    我曾问一位前辈:“你怎么记得住读过的那么多书?”他回答说:“大多数书你会忘,但只要记住一两句话能帮到你,就已经值了。”过去我每月能读三四本书,现在因为 AI 几乎没时间阅读,但我依然保持这个信念:哪怕只从中获得一个有价值的启发,也值得。

    希望这篇文章,能为你带来那个“有用的一句话”。

    第三部分

    打造 AI 原生团队,不仅仅是换一批新工具——而是要彻底重新思考我们如何组织、扩展和执行工作。

    我在搜索、硬件和 AI 领域有近 20 年经验,管理过规模不一的团队,人数从几十到几千不等。我的最大体会是:小而精、结构合理的 AI 原生团队,效率可以达到传统大公司的 10 倍。

    关键在于:从零开始、转变思维模式、充分拥抱 AI 的能力。

    我是一个对工作效率极度渴望的人。点子随处可见,真正拉开差距的是执行力。结合我在不同阶段、不同规模公司的工作经历,我坚信:在 AI 时代,AI 原生的组织将彻底颠覆我们的工作方式。

    如何打造这样的组织,是我最想分享的核心经验。如果这篇文章哪怕能对你有一点点帮助,那就值得了。

    我的背景:团队建设的三个阶段

    我 2006 年大学毕业后加入微软,几乎每年都晋升,第七年就已经是 Principal Dev Manager(高级开发经理)。

    我对“管人”没有执念,只在乎产品是否被用户真正认可。2013-2014 年的最后两年,我打破传统,尝试打造“扁平化结构”的团队,直接下属多达 30-40 人(而当时大部分经理只带 8-10 人)。这种结构立刻提升了工作效率。就在那段时间,我们创造了微软第一个 AI 聊天机器人——小冰(Xiaoice),并在亚洲取得了巨大成功。

    后来我创办了另一家公司,从零开始组建并扩展团队,最终超过 1000 人。我在硬件领域原本毫无经验,却带领这家公司卖出超过 4000 万台 AI 硬件设备,成为市场领导者。这段经历让我深刻理解了团队结构、扩张挑战和如何在高速增长中保持效率。

    同一时期,我听说 Amazon 的 Alexa+Echo 团队人数超过 5000,甚至有人说超过了 10000。相比之下,我们的人均效率至少是他们的 5 倍。

    现在,我创办了一家新的 AI 初创公司 Genspark AI(估值 5 亿美元),团队只有 24 人,但在过去 10 周里我们已经推出了 8 个主要产品:AI 浏览器、AI 秘书、AI 电话、AI 下载助手、AI 云盘、AI 表格、AI 幻灯片、超级代理。我们的 AI 浏览器是一个人花 3 个月做出来的,AI 幻灯片是一个产品经理 2 周完成的。借助 AI,全员人效比传统大公司高出 10 倍甚至更多。

    这些在不同阶段、不同规模下的经验告诉我:效率是推动创新的核心竞争力之一。

    现在,随着 AI 的崛起,我们正站在一个关键转折点:小而高效的 AI 原生团队,已经能完成过去需要庞大组织才能做成的事。

    如何打造 AI 原生团队

    1. 从零开始,小团队起步

    我的经验告诉我,最有效的方法是从零开始打造一个小而专注的团队,而不是试图改造原有的大团队。我曾尝试在上一家公司把 AI 工作方式植入传统团队,但最终失败。因为改变思维方式极其困难,甚至可以说不可能。

    要让所有人接受不确定性,违背了人类本能对“安全感”的追求。你会发现,试图在现有组织内推动转型,不仅拖慢节奏,而且结果往往是失败。

    Genspark 模型:24 人、10 周、8 个产品。每个产品平均只有 1-3 人在做,快速迭代。以效率来看,我们的人效大约是传统大公司的 10 倍。

    我的建议:对未来充满热情、愿意冒险的人,打造你自己的“十一罗汉”(我很喜欢《十一罗汉》这部电影)。

    给予他们足够的激励(金钱 + 思想),从一个小种子开始,逐渐扩展为一支特别行动小队。你会逐步看到 AI 原生团队效率的整体飞跃。当你对这套体系足够有信心时,就可以考虑用它来替换原有组织。

    如果你仍然觉得改造现有组织更适合你的情况,那我也想分享我在多次成功与失败中学到的经验:

    1. 管理“旧方式”与“新方式”的过渡

    首先要有清醒的认知:大部分组织转型都会失败。

    组织变革是商业中最难的事情之一。根据我的经验,成功率很低,时间总是超预期,阻力也比你想象的要大。如果你选这条路,就要下定决心跑马拉松,而不是冲刺短跑。

    我的建议:

    营造心理安全感:这是最关键的。人们会因为害怕丢饭碗、被淘汰、应对变化而本能地产生抗拒。你需要正面回应这些担忧:

    • 清晰沟通愿景:讲清楚不仅是什么在改变,更重要的是为什么要变,以及成功后是什么样子
    • 提供再培训机会:给现有员工提供学习新技能的路径
    • 透明传达目标与计划:不要对速度过度承诺,也不要低估难度

    考验你的领导同理心:很多转型失败,不是因为员工不想变,而是因为领导不懂共情,没能提供心理安全感。问问你自己:

    • 你有没有真正听懂大家的顾虑?
    • 你有没有给予他们充分的支持?
    • 你自己有没有以身作则?

    我真诚的建议是:如果你能从零开始,请选第一个方案。但如果你只能走转型之路,那就全情投入,同时对团队保持真实的关怀和现实的期望。

    1. AI 原生团队的领导方式,完全不同

    根据我的经验,领导 AI 原生团队需要彻底转变管理方式。我自己就首先经历了心态上的转变,然后才要求别人改变。

    我至今仍在不断学习的最大经验就是:AI 原生团队的领导者,不再是发号施令的指挥者,而是推动者、实验者。

    以身作则至关重要。我每天都使用 AI 工具,亲身体验 AI 如何提升效率和决策能力。你不能嘴上说要拥抱 AI,自己却还停留在旧时代的工作方式。大家不会仅仅因为你说得好听就相信你。

    我的建议(虽然我自己还在不断尝试):

    • 和团队一起学习

    :我花大量时间了解 AI 能力。自 2023 年以来,我用过接近 1000 款 AI 产品(主要通过 X/Twitter 和 Product Hunt 获取信息)。当团队看到你真在学,也会意识到 AI 的紧迫性。

    • 做实干家

    ,而不是说教者:我会向团队展示 AI 如何提高了我自己的工作效率,也会分享我在使用 AI 工具时遇到的困难和失败。

    我仍在持续摸索,但目前为止的核心体会是:AI 原生领导力,不是靠 AI 来管人,而是你自己先成为一个 AI 原生学习者,然后为团队营造共同学习的环境。你在学习过程中展现的真实和坦诚,是带动整个团队转型的关键。

    1. 全面拥抱 AI 工具

    从我的经验看,真正取得显著成果的团队,都是那些“全身心拥抱 AI”的团队。

    在 Genspark,超过 80% 的代码都是 AI 写的。所有人都在进行所谓的“vibe-coding”(CEO、设计师、产品经理都在自己写代码)。传统的管理层级已经被颠覆了:过去是 CEO 和架构师在管人,现在每个人都在指挥 AI 代理。

    这让我们的团队实现了真正意义上的 10 倍效率提升。

    “全面拥抱 AI”的具体做法包括:

    • 使用最先进的 AI 工具和模型:我们投资于最新工具,付费开通高级功能
    • 公开分享学习经验:记录并传播我们整合 AI 的过程,加快全员学习速度

    我听说一些大公司限制员工访问先进的 AI 工具,这种做法根本不符合未来趋势。

    AI 正以指数级速度发展,那些拒绝新工具的公司终将落后。未来的竞争力,很大程度上就取决于你是否真正拥抱了 AI。

    现实就是:只有果断采用最先进 AI 工具的组织,才能真正进入这个时代的正向飞轮。

    选择其实是非此即彼:要么全面拥抱 AI,要么被时代抛下。

    最后的话

    打造 AI 原生团队,是我职业生涯中最令人兴奋的挑战之一。我的体会是:成功的关键在于坚定的领导信念、对团队成员的真诚同理心,以及可落地的变革方法。

    未来属于那些能将人类智慧与 AI 能力深度融合的团队。

    根据我的经验,真正掌握这种融合能力的组织,将在未来几年拥有压倒性的优势。

    时间不等人。

    打造 AI 原生竞争力的窗口期正在打开,但不会永远存在。现在,就该行动了。

  • 激发潜意识

    李小龙说:信念是一种心境,可以透过自律来调节。透过自我暗示对潜意识反复下达指令,就能引发或产生信念。这就是信念的发展过程。 二刷《似水无形》…

    李小龙说:信念是一种心境,可以透过自律来调节。透过自我暗示对潜意识反复下达指令,就能引发或产生信念。这就是信念的发展过程。

    二刷《似水无形》,李小龙的观点很值得反复玩味,这里对“信念”的理解和信念本身的形成是完全相反的。传统信念产生的过程是建立在成功经验和外部认同的基础上,更像是一种自我归因;而宗师会认为信念产生的过程是一个自我驱动的过程,这就彻底不一样了。一个是被动,一个是主动。他不仅认为“信念”是可以被激发和培养的,而且提出了看上去可行的方法:一个是用“自律”的方式调整自己的心理状态。比如训练如何在情绪来临时“替换反应方式”在我看起来也一样是主动方式。

    还有一个是“激发潜意识”。这让我想到了丹尼尔对意识的看法,他认为“意识”并非有一个“我”在幕后控制,而是无数模块协作的结果。也就是说,潜意识不是一个大脑控制区的地方,而是指那些还没被意识整合的加工过程。如果他的观点是对的,那么“自我暗示”就是一种积极地的调整心理状态的过程,好比就像一杯水,开始往里面加一点糖,刚开始没味道,慢慢地,就变甜了。

    真是太有意思了。

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