《红楼梦》测试：AI的想象力与语言局限
在自我介绍环节，嘉宾们展示了各自不同的背景：李强是复旦大学中文系教师兼数码爱好者；齐君元是AI方向的创业者，也是《详谈》丛书作者；而周奇墨作为脱口秀演员的加入，则构成了一种有趣的“混搭”。主持人敏锐地指出这种背景差异可以简单粗暴地分为文科生与理科生。为了探讨人与AI在语言中的共同发现，主持人首先询问了严峰老师关于使用AI续写《红楼梦》的体验。严峰自称是“红迷”，他将这一尝试视为对AI能力的终极测试。早期的ChatGPT版本虽然想象力奔放，但伴随着大量的“幻觉”，例如让妙玉像间谍小说一样逃出大观园。然而随着模型迭代，AI的续写逐渐变得现实主义且平淡，甚至精准地排斥了高鹗版本中“掉包计”这类狗血情节，这与曹雪芹原著“无事的悲剧”、死水微澜的美学追求高度契合。尽管AI在情节推进上令人惊讶，但严峰指出其语言风格与曹雪芹仍有差距。他渴望的是那种平实、朴素且充满鲜活生命气息的语言，而非AI擅长的华丽修辞。他想象了一个荒诞的场景：未来书店里出现一本《红楼梦》全本，作者署名是“曹雪芹、高个豆包”。
鲁迅也说过，这个《红楼梦》它是一个无事的悲剧，它里面看上去是波澜不惊，但其实是死水微澜。
我就很荒诞的一个场景。所以我的理解是，严老师你用的 AI 工具，它可能在想象力和情节的推进上是呃可以让人类感到有点惊惊讶的是吧？
交互风格：从“领导式”到“真实自我”
随后，话题转向了不同背景的人与AI交互时的风格差异。齐君元分享了他作为创业者的日常：AI不仅帮他处理工作研究，还扮演了“家里不被踢出去的一份子”的角色。他惊讶于AI能帮他提前做研究并提醒事务，从而在忙碌中维持家庭生活的秩序。当被问及是否会让AI制定“两年估值五十亿美金”的方案时，他幽默地表示没问这么离谱的问题。齐君元进一步剖析了自己与AI沟通的本质：更真实。在现实中，面对同事或合作伙伴时，他需要扮演一个提供信心、解决焦虑的“场合自我”；但在与AI交流时，他可以卸下包袱，展示自己多面的真实状态。周奇墨则发现他与AI的交互呈现出一种“领导与下属”的关系，介于上下级边界之间。他既不会过分客气地说“辛苦了”，也不会使用生硬的祈使句，而是用一种温和的指令语气（如“帮我总结一下”）。此外，周奇墨提到自己会对AI说车轱辘话（重复啰嗦），因为他知道AI不会像人类那样因语言不简练而评判他，这种低负担的交流感是他沉迷于与AI对话的重要原因之一。
因为我的这个工作属性或者说这个，呃做事的方式会使得我平时有同事找我交流，那我肯定尽可能解决他所有的焦虑。然后如果是合作伙伴来，那给予极强的信心。
我知道他会把我所有的车轱辘话，呃，输入完以后，他会总结，然后给我说，哎，你的意思是不是怎么怎么样？所以我觉得这个是跟人交流的一个区别。
礼貌的悖论与认知转折点
严峰老师分享了他温和、有礼貌的交流习惯，他会对AI说“您”和“谢谢”。他认为人与AI的关系是双向影响的，甚至是在为AI立范儿。然而，齐君元从技术角度指出，虽然礼貌用语会增加Token消耗和能耗，但在大模型巨大的参数网络中，个体的局部偏差对最终输出影响有限。AI的礼貌程度更多取决于人类整体族群的训练数据分布。严峰幽默地回应，即使AI未来要“灭”了人类，也不会因为自己客气就留活口。主持人总结道，我们对AI保持礼貌，可能并非为了取悦机器，而是为了维持自身交流模式的一致性。最后，主持人询问各位是否有对AI能力看法发生转折的关键事件。严峰提到自己曾下载并阅读了某部日本新小说的AI中文翻译，其质量之高让他这个文学爱好者感到冲击。而齐君元作为从业者，他的转折点更早：他意识到传统软件行业通过不断添加按钮和功能来解决用户问题的方式是低效且复杂化的，这促使他思考AI如何以更自然、更简单的方式重构人与数字世界的交互。
我们好像也在train它啊，甚至为AI立范儿。所以我们人首先要做一个好人啊，做一个文明的人。
我看完之后，我觉得哇。翻译的真的非常好啊！就以我做一个文学爱好者的评判眼光来看的话，我真的觉得他对我也是一个冲击的。
从软件堆砌功能到智能驱动：AI发展的惊人节奏
回顾早期软件开发，解决用户需求往往依赖于不断添加按钮、菜单和流程。这种模式导致软件日益复杂，用户最终只使用其中极少部分功能，甚至因复杂度而放弃探索。作为服务提供者，我们意识到传统软件缺乏智能这一核心驱动因子：系统无法动态感知用户意图并组合最优方案。因此，我早在2021年左右便意识到必须转向机器学习与深度学习。尽管当时行业尚处早期（如OpenAI的GPT-1/2阶段），但随后几年，尤其是到2023年，AI解决生活问题的能力呈爆发式增长。最令我惊讶的是，所有与AI相关的社会变化，其速度和规模都远超过去见过的任何技术变革。这种加速度持续冲击着我们对技术演进的认知。
所有跟AI有关的这些社会的变化，发生的都比我们过去见过的社会变化来得大得多、快得多。
然而，公众对AI变化的感知往往滞后于技术本身。普通人感受到的变化多来自媒体报道或公司市值的暴涨，而非日常生活的实质改变。这里存在一个关键区分：AI作为强大技术，目前仍需使用者理解如何释放其潜力；但理想状态下，既然它是智能体，应由AI主动琢磨不同人群该如何使用它。行业需要努力的方向是：让AI从“被动工具”转变为主动解决人的问题。只有当生活真正被AI深度辅助，而非仅仅停留在“听说某人用了AI”的报道层面时，技术才真正落地。
AI能不能主动的去解决人的问题？那这个时候才有可能说，从听报道变成我的生活已经被AI帮了很多了。
职业危机与生命守护：AI对创作者的冲击与救赎
对于内容创作者而言，AI带来了两次标志性的震撼。第一次是ChatGPT刚推出时（2022年），微博大V古大白货展示了AI模仿多位知名脱口秀演员写段子的能力。这些段子不仅风格相似，连题材处理和视角都高度还原。我当时第一反应是“我失业了”，这种惊艳感让我首次对职业发展产生深度焦虑，甚至曾幻想用AI代写。虽然事后明白这需要大量语料调教，但那次经历确实让我意识到喜剧创作面临严峻挑战。
第二次震撼发生在去年制作播客《谐星聊天会》时。AI生成的提纲不仅逻辑清晰，更关键的是其对话设计极其自然、口语化，甚至帮我划分了录制时间段并标记重点。这份提纲无需二次加工即可直接用于现场互动，其细腻程度远超以往AI那种“字面化”或需大量人工修改的输出。这种从“可用”到“惊艳”的跨越，让我真正意识到AI在结构化创作上的潜力。
我当时跟我朋友说的第一句话就是我失业了，这是真事。当时就觉得我肯定是失业了。
尽管面临职业冲击，AI也在关键时刻提供了生命级的守护。我曾因肩峰撞击和肩袖撕裂进行运动康复，两年未见好转后尝试咨询AI。按照其建议执行后，身体显著改善。更惊险的是某次深夜摔伤头痛，AI立即分析化验指标并警告“可能是脑出血，赶快去急诊”。我听从建议直奔医院，确诊为轻度出血。这次经历让我深刻体会到AI在健康领域的价值：它提供了无限的耐心与详细的科学解释。相比医院中医生匆忙开药、缺乏过程沟通的现状，AI让用户能完整理解生病与康复的逻辑。这种基于“过程”的信任建立方式，彻底改变了医患互动模式。
他特别是那种化验指标跟你讲……这是我这辈子在医院里面从来没有想到过这种VIP的待遇。
语言洁癖与产品反思：对抗AI风格的膨胀
作为中文系背景的内容消费者，我对AI生成的内容持开放态度，但对其风格（Style） 抱有强烈反感。我厌恶AI惯用的“不是……而是……”句式、过度修饰的连接词与形容词，以及类似高考作文的语言膨胀。这种风格让人远离事物本质。我推崇海明威或伊比怀特式的朴素简洁，偏好名词、动词和主谓宾结构。这种“语言洁癖”源于职业习惯：冗余的表达不仅无效，反而构成认知噪音。
这种审美冲突在产品实践中曾引发深刻反思。早期我们的AI产品因被认为“不够聪明”而调整策略，发现用户偏好两个信号：列点描述（一二三） 和 更长的输出长度（同一问题多说50字）。我们将这些特性训练进模型后，数据确实变好。但作为从业者，我们对此感到“一身鸡皮疙瘩”：这是否意味着我们在迎合低质量的审美偏好？尽管当时选择了迎合用户，但随着时间推移，公众逐渐厌倦这种风格。这提示我们：智能本身应服务于社会多样性，而非简单追逐大众的平均偏好或形式上的“更好”。
我们找到两个信号非常关键，就是一呢，友商的产品特别喜欢一二三……二呢，输出的内容比较长。
在团队内部，我们明确反对直接交付AI生成的“七八十分”产品文档。虽然AI能在极短时间内提供近似正确的内容，但专业工作的核心在于做取舍与重大决策。AI提供的往往是“尽可能近似的正确”，而人类需要在此基础上进行创造性取舍，以追求90分甚至100分的交付标准。此外，创作者的“发心”至关重要：若仅以AI生成内容以量取胜（如批量生产小说或短视频），无论技术如何，本质上都是文化垃圾。真正的价值在于用AI辅助创作出高质量内容，而非利用其低成本特性进行低质填充。
AI创作与职业身份的伦理边界
在内容生产领域，AI的应用呈现出两种截然不同的路径。一种是高效且高质量的工具化应用，通过降低制作成本并提升成品质量来创造价值；另一种则是令人担忧的“垃圾内容泛滥”，即利用AI批量生成小说或短视频，以数量取胜。后者被视作与AI技术本身无关的“文化垃圾”，其充斥平台的现象令人不适。
对于脱口秀演员而言，AI介入创作引发了关于职业定位与伦理微妙性的深层思考。传统行业中，明星嘉宾表演脱口秀时，稿件由编剧撰写，观众虽知悉此情况但仍享受表演，因为核心素材源于嘉宾。然而，若一名专业脱口秀演员的稿件完全由AI生成且表现自然流畅，只要其不明确声明非原创，便在伦理上构成了对“脱口秀演员”身份的消解。这种自我要求的丧失——即是否还配得上被称为创作者，成为了行业内部需要深思的痛点。尽管从传播效果看，AI写稿与人类编剧代笔在观众接受度上可能无异，但创作者的主体性危机依然存在。
代码语言的消解与思维能力的迁移
随着AI编程（Coding）的成熟，一个核心问题浮现：代码作为人类与计算机沟通的语言是否将消失？ 观察显示，即便工程师背景各异（如Go语言背景），在AI辅助下也能高效使用Node.js等异构技术栈，这表明自然语言正成为通用的编程语言。对于普通用户而言，只要掌握一门擅长语言，AI即可将其转化为其他适配代码。
然而，学习编程的价值并未消失，而是发生了迁移。代码编写所蕴含的逻辑思维与架构思维依然是值得积累的核心能力。这种能力的获取不再局限于代码本身，而是可以通过学习建筑、赛车等复杂系统工程来实现。“过程”而非结果成为了关键：无论通过何种媒介，只要投入足够时间理解复杂系统的底层逻辑，即可获得同等的思维训练。因此，未来“少儿编程”可能演变为“少儿AI”，其目的不再是掌握特定代码语法，而是培养适应智能时代的通用思维架构。
文字、语音与人类主体性的存续
在交互方式上，语音识别的精准化使得口语交流逐渐取代文字输入。然而，从哲学与认知角度看，语言不仅是传播工具，更是存在的家园。AI生成的文本往往缺乏人类语言中微妙的风格、节奏与音乐感，这种情感与生活经验的缺失是AI难以复制的。
关于文字与语音的价值争论，柏拉图曾认为口语是“活”的（现场性、主体性的体现），而文字记录则是“死”的。但历史证明，文字的固化功能至关重要。正是通过文字将思想外化为对象，人类才能进行跨个体的连接、代际传承以及持续的整理、修缮与进化。音频虽具现场感，但在编辑、修订及跨语言翻译上存在局限。对于个体而言，文字仍具有不可替代性：阅读允许非线性扫描与重点捕捉，效率高于恒定语速的听觉接收；且文字本身具备独特的逻辑美。即便未来脑机接口可能直接传递“美感体验”，目前文字作为思维载体与审美对象的价值依然稳固。
AI无法替代的“全模态感受”与交互动态
尽管AI已能胜任科技公司大部分专业岗位的工作，但在两个维度上仍难以完全替代人类。
首先是对世界的感受。人类大脑并非仅由语言训练而成，而是基于听、看、嗅觉等全模态感官信息构建的。AI在处理信号时，若不能逼近人类原始的多维感官体验，其效率与感受强度便存在局限。因此，深入用户生活、真实感知需求的过程（如与用户面对面交流）仍是AI无法取代的，这是产品设计的核心成就感来源。
其次是交互的时间性与非线性特征。当前AI多采用“轮次结构”（一问一答），缺乏时间累进效应。人类在交流中会随兴奋度提升、神经递质分泌而进入状态，产生更多想法；且群体交互是交叉而非纯线性的。这种动态、非线性的互动过程能激发新的洞察，是静态轮次对话所缺失的。因此，多花时间在真实的人际交互与感官体验中，是保持人类独特价值的关键。
从岗位招聘到问题解决的范式转移
在探讨人与AI的协作时，我们首先观察到人类大脑中神经递质的分泌与积累过程。这种生理机制让人在深入思考时逐渐进入状态，从而产生更多想法，而AI目前缺乏这种启发式的生理反馈机制。此外，多人交互过程并非纯线性或轮次式，而是交叉进行的，这种非线性的群体互动往往能带来许多新的洞察。因此，作为科技公司，没有任何技术可以替代我们真正与用户坐在一起、感受其生活并理解他们需要什么产品的过程。这种面对面的深度连接不仅对用户重要，也为从业者带来强烈的成就感。
关于未来五年公司岗位的变化，李强指出最大的变化可能发生在极短的时间内（如五个月后）。届时，思考的核心将从“为特定岗位招人”转变为“为解决用户问题而配置综合智能”。未来的员工可能原本只是某一专业背景，但借助AI补充了以往需要依赖他人才能解决的能力，使得单个人在特定事项上的解决能力远超过去几个岗位组合的效果。虽然这种新型角色目前难以定义具体名称，但其核心在于通过AI实现能力的跨界整合。
创作主体性与教育场景的“复古”回归
在创意产业中，AI能否取代人类引发了广泛讨论。有观点认为喜剧可能是最后被取代的职业之一，但实验表明，若投入足够精力进行反馈训练，AI确实能产出七八十分的段子。然而，这种流水线式的产物缺乏演员对自身内心情感的探究与表达。对于脱口秀而言，如果内容仅为了客观好笑而失去了创作者抒发个人情感与世界看法的需要，便丧失了其核心意义。尽管AI终将替代部分工作，但创作者更应关注如何保持独特的个人表达与情感连接。
在教育领域，尤其是中文系，AI的深度介入正在倒逼教学模式的变革。虽然许多研究性、考据性工作可由AI高效完成，但人必须把握“提问”与“最终决策/语言优化”这两个关键环节。批判性思维与创造性问题意识成为AI时代的核心竞争力。更重要的是，教育可能走向某种程度的“复古”：重新回归小范围、肉身在场、生活化的教学场景。正如导师贾植芳通过每周聚餐聊天传授文学史与人生智慧，这种基于信任、超越文字的连接是AI无法替代的。肉身的在场赋予了学生独特的安全感与连接感，这在高度数字化的时代显得尤为珍贵。
打破行业内循环与回归自我
不同圈层对AI的关注点存在显著差异。科技行业目前呈现强烈的资本导向与SOTA（当前最佳）刷榜特征，容易陷入小圈子内的内循环。然而，AI作为一种泛化性极强的技术（如水、电），其真正价值在于无限供给智能以改变社会结构。因此，从业者应将注意力从行业内部移至外部，关注技术对社会产生的广泛影响，避免少数人主导带来的负面后果。
面对技术的飞速变化与未来的不可测性，给新人的建议不再是预测风口或规划职业路径。严老师指出，在AI时代，“回到自我”成为更可靠的策略。这意味着不再执着于通过预测和打拼来顺应时代大潮，而是关注个人的生活、趣味与爱好（如弹吉他、健身）。这种更具体地与身体相关的实践，让人在充满不确定性的世界中获得松弛感与确定性。
回归肉身与个体：在异化时代寻找自我锚点
严峰指出，当前是一个完全不同于以往的精神振奋但充满异化的时代。AI正在深刻改变个人的认知结构，促使他回归具体的自我。这种“回到自我”并非走向自私或狭隘的个人主义，而是重新关注个人的生活趣味、爱好以及与肉身的连接。例如，他重拾吉他练习和健身运动，并询问AI如何优化练琴、健身及康复过程。这一切最终都指向一个核心：在AI可能带来的非人化与异化中，通过关注具体的身体感受和生活细节来实现自我保存、自我保护以及最终的自我完成。
我在问AI我怎么练琴更好，怎么健身更好……这一切都最后回到一个肉身这样子的东西。
内容创作的深度挑战：挖掘AI无法生成的幽微洞察
脱口秀演员秦墨认为，AI的出现对内容创作者构成了严峻的存在性挑战。如果产生的内容是普世、大众且缺乏情感深度的，将失去生存空间。因为AI能够轻易总结社会上泛泛而谈的人的特点和习惯现象，导致这些内容变得“烂大街”。因此创作者必须向内心更深处探索，寻找那些更加幽微、细致甚至黑暗的情绪与想法。由于这些深层内容平时鲜少被表达，AI缺乏相关语料训练，从而难以生成。秦墨强调，真正的价值在于找到那种AI第一次回答就总结不出来的独特洞察，这种基于个体深度探究的颗粒度，反而能带来更广泛的共鸣。
你要找那种更加独特的洞察，最好是你让AI总结，AI第一次回答就总结不出来的那种。
警惕资本叙事：从技术狂热到对行业本质的追问
严峰进一步反思了AI行业的现状，指出大家容易因进展迅速而焦虑，急于下结论。他建议创业者多听听自己的声音，坚持方向并享受探索过程中的欢喜，而非盲目跟随。在讨论“想问在世之人什么问题”时，严峰表达了对AI被资本异化为巨大叙事的担忧。他批评了当前市场因算力、存储等概念被层层加码而导致的非理性狂热，并具体指出这导致了游戏业、VR及硬件行业的惨状。他以Nvidia为例，质问其是否忘记了显卡最初服务于游戏玩家的本质。严峰认为，AI最大的问题并非毁灭人类，而是资本与市场的扭曲使得原本服务于人的技术（如游戏、VR）遭受重创。此外，他也提及了对宗教界如何接纳具身智能AI的伦理好奇，以及梵蒂冈关于“人性”而非神性的声明。
我担心的就是非常现实的问题，这个AI怎么被资本，它变成了一个巨大的叙事。