站在2025年的尾巴上眺望2026，面对AI所带来的外部挑战，最近越来越感受到一种群体性的复杂情绪正在出现。
在ChatGPT、DeepSeek接连炸场之后，人们对震惊体疲惫的同时，错失恐惧症（FOMO）也正在从硅谷蔓延到全球，甚至每一个普通人。
这种错失的焦虑不再局限于程序员担心代码被接管，或者最早的画师担心风格被模仿，它已经渗透进我们工作生活的毛细血管：从学习和教育到工作和设计，从企业管理到内容营销……千行百业都在被AI重塑。
从大洋彼岸的谷歌更新一系列AI工具，到杭州类似蚂蚁灵光这一类全模态、低代码AI产品大爆发，AI技术已经不再是模型大战，而是像水和电一样，无差别地流向了所有人。
这两年，相信许多人都问过自己同一个问题：面对AI，我会不会被取代？
当AI不仅能执行指令，还能进行多模态创作、逻辑推理甚至自主决策时，人类的“护城河”究竟还剩多宽？
先说结论。
在巨变的前夜，我们依然可以相信，AI绝对不会取代人，但“人”的定义标准，此刻正在被暴力拉升。
未来的世界，可能只会分为会用AI的人和不会用AI的人。那些曾经被视为金饭碗的硬技能，可能在2026年变得一文不值。
而那些曾经被忽视的人类的隐性素质，比如提问力、决策力、想象力，正在成为相比专业知识更为重要的技能点。
01
从对话到工具
专业壁垒，在很长一段时间影响着职业和工作的方向。
最明显的，其实也同样在互联网领域。以前如果你想开发一个APP、制作一段数据可视化视频，或者构建一个复杂的业务分析模型，你需要掌握Python、Java，或者精通PR、AE等复杂软件。
这种“工具理性”，构成了过去二十年职场人的核心壁垒。
过去多年我们看到的专业人士和程序员们的高薪，正来源于此。但现在，这道壁垒正在崩塌。
以近期引发行业热议的现象级产品“灵光”为例，它最令人记忆深刻的功能其实并不是模型参数的大小，而是彻底打破了“想”与“做”之间的隔阂。
其“灵光闪应用”功能，让一个完全不懂代码的文科生，甚至是一个五岁的孩子，只需用自然语言描述需求，就能在30秒内生成一个可交互、可编辑的APP。
数据最能说明问题。
灵光上线仅仅两周，用户就创建了330万个“闪应用”。这330万个应用的背后，不是程序员的彻夜加班，而是330万个普通人正在开始用AI解决自己工作生活中的碎片化需求。
从“新手爸妈起名神器”到“小学生口算练习器”，从“聚会真心话大冒险”到“个人记账工具”，有了AI之后，搭建程序已经不再求人了。
这是真正意义上“人人都是产品经理”的时代，也是2026年我们将面临的第一个现实：工具的易用性将达到历史巅峰，技术不再是阻碍创意的门槛。
在这种背景下，“会用工具”将不再是一项加分项，而是一项像呼吸般自然的基础生存能力。
但差别会被彻底抹平吗？其实也不是，未来真正的分水岭在于能不能“用好”。
当生成一个APP变得像发一条朋友圈一样简单时，应用本身的开发价值就无限趋近于零，而定义应用逻辑的能力价值千金。当AI能瞬间写出一篇逻辑通顺的公文时，文字的堆砌不再重要，对复杂局面的洞察和策略判断成为关键。
站在2025年的收尾来看，从2026年开始，真正意义上的白领，将会是那些懂得将AI作为“外挂大脑”嵌入工作流的人。
举个例子，一位优秀的分析师不再将时间耗费在数据清洗和图表绘制上。因为“灵光对话”已经能做到查询资料时直接生成图文并茂的时间轴和调研攻略。
现在，他可以完全将精力集中在数据背后的商业逻辑推演上。
更直接点说，未来的工作，可能会不再区分“技术岗”和“非技术岗”，而是区分“AI驾驭者”和“AI被动接受者”。
前者将利用AI极大地延展自己的能力边界，而后者则将在与机器的低维竞争中，逐渐失去位置。而这才是所有人需要警惕的。
02
不是取代，是重新定义
随着AI接管了越来越多的执行层面的任务，人能干什么的问题，正在被日益凸显出来。
被称为“AI教父”的杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）可能是想得最早的那个人。他的问题是，如果机器拥有了比人类更渊博的知识库，比人类更严密的逻辑，甚至比人类更快的执行效率，那么人类还剩下什么？
他最近一段时间在很多的场合都在表达他的忧虑，比如他认为，现代AI在知识整合与逻辑推理层面，已经展现出了超越人类的迹象。
在2025年的岁末，不只是辛顿，可能大多数人，确实已经到了迫切需要思考这个问题的时刻了。
对于这一点，我所思考的答案是：放弃那些机器擅长的，拥抱那些机器做不到的。
首先，“提问”的能力将远重于“解题”的能力。
传统的教育和职场体系培养的是“解题者”。比如老板给任务，我们执行；老师给试卷，我们填空。但在2026年，AI将是那个拥有完美答案的解题者。无论是写代码、查典故，还是做医疗诊断建议，AI都能给出80分以上的标准答案。
但对于人来说，机会和窗口期在于，现在AI无法定义“什么是值得解决的问题”。
同样以在应用层面做得最好的灵光为例，其中涌现的数百万个应用中，真正有生命力的，其实不在于生成的代码，而在于用户最初输入的那个Prompt。
这个提示词本身，才是对用户真实痛点的表达。
比如，到底为什么要在灵光生成一个“弹簧振子动画”？因为老师敏锐地捕捉到了学生理解物理概念的难点。为什么要做“读药瓶”应用？因为有人共情到了视力衰退老人的无助。
AI可以提供一万个解决方案，但只有人类才能提出问题。从这个角度来说，人类未来的核心竞争力，是批判性思维与问题发现力。
除此之外，2026年的人的能力光谱中，必须包含一种“脱离AI也能运作”的底线能力。
技术的便利往往伴随着能力的退化。当AI能代劳一切时，人类很容易陷入思维的懒惰。我们必须警惕：如果不刻意训练，我们的某些核心认知能力可能会像不运动的肌肉一样萎缩。
比如长逻辑链的思考能力。
如果我们习惯了把复杂问题丢给AI，只等着接收简单结论，我们的大脑将失去处理复杂局面的韧性。
这就是飞行员的基本素养，虽然现代飞机可以全自动驾驶，但机长必须具备手动降落的能力，这才是他在危急时刻不可替代的理由。
而且，AI可以基于概率计算出最优解，但它不懂“责任”，更不懂“价值观”。在复杂的商业与社会治理中，决策往往关乎道德、情感与无数个体的命运。
03
激活人类的“灵光时刻”
值得我们庆幸的是，目前的生成式AI，本质上是基于概率的预测机器。它的“创造”，本质上是存量知识的重新排列组合，而不是创意的想象。
从这个角度来说，蚂蚁集团将旗下的AI产品命名为“灵光”，或许是此刻站在转换节点上的最好隐喻：工具越是强大，人类那一点点微弱的“灵光”就越显珍贵。
在灵光APP里，目前已经能够看到超330万个闪应用。其中有很多是标准化的工具，但也有很多是充满了人类奇思妙想的“无用之用”。
有人做了一个应用，专门用来随机生成“今天中午吃什么”的决定，以此来对抗选择困难症；有人做了一个应用，模拟宠物猫的心理活动，只为了博女友一笑。
这些应用在传统的软件工程视角下，可能因为市场规模太小而不具备开发价值，但在个体的生命体验中，它们是鲜活的、有趣的、独一无二的。
这就是技术带来的人性化的一面。
从好的方向来说，AI时代的到来，实际上是把人类从繁重的重复性劳动中解放出来了。我们再也不需要再去死记硬背枯燥的代码语法，不需要去耗费大量时间做格式化的排版。
那么，节省下来的时间去哪了？其实正是应该去往那些需要“灵光”的地方。
2026年，世界对人的要求变了。不再需要你像机器一样精准、稳定，成为不知疲倦的牛马。相反，活人感会变得越来越重要。
举个例子，当“灵光对话”能生成排版优美的图文时，你需要知道什么是美，什么是丑，什么样的视觉语言能打动人心。审美，将成为一种核心生产力。
AI通常在垂直领域表现出色，但人类擅长触类旁通。将生物学的原理应用到建筑设计中，将音乐的节奏融入到管理哲学里，这种跨域的“乱连线”，往往是颠覆性创新的源头。
更直接点说，未来的竞争，不是比谁记得多，不是比谁算得快，而是比谁的脑海里有更多的“灵光时刻”。
圣塔菲研究所关于复杂系统有一段经典论述，在他们看来，在混乱与秩序的边缘，当大量个体基于简单规则互动时，会发生奇妙的“涌现”（Emergence）。而这，也是这一轮生成式AI的技术内核。
如果说AI的涌现是为了消除不确定性，那么人类灵光的涌现，往往是为了拥抱不确定性，并在其中开辟出新的道路。
未来真正重要的，不是要试图去和AI比拼它擅长的事情，而是需要尽快去拥抱那些AI做不到的事情。去感受，去发现美，去建立深度的关系，去在混乱中寻找秩序，去在平庸中发现独特。
而再回到产业层面，围绕缩放定律（Scaling Law）正在可能失效的讨论不绝于耳。所谓缩放定律，简单说就是指大模型的能力可以通过堆更多的算力、搞更多的参数，喂更多的数据得到大幅提升。
但现在，OpenAI和谷歌的新模型，都正在面临类似的困境——在大幅增加资源投入后，模型性能却未达到预期。
也就是说，无论是从技术上还是从商业规律上来看，未来人工智能之间的竞争，已经必然不再是比谁算得快、模型更优越，而是比哪一款AI，能够更好地激发人类脑海里的“灵光时刻”。
2026年，人类的灵光涌现，才刚刚开始。
