品味、判断力与人工智能
文章探讨了品味和判断力的本质及其在 AI 时代的价值。品味是在证据不足时识别卓越的能力,通过大量练习和接触多样性培养;判断力则是在风险中为选择承担责任的意愿。文章以 Apple Maps 为例,说明了判断力的不可转移性,指出虽然 AI 可以习得品味,但无法替代人类的判断力和责任感。
文章探讨了品味和判断力的本质及其在 AI 时代的价值。品味是在证据不足时识别卓越的能力,通过大量练习和接触多样性培养;判断力则是在风险中为选择承担责任的意愿。文章以 Apple Maps 为例,说明了判断力的不可转移性,指出虽然 AI 可以习得品味,但无法替代人类的判断力和责任感。
文章通过深圳跨境电商团队的案例指出,AI正在压低'执行任务'能力的市场溢价,未来真正值钱的是能定义问题、承担结果的人。作者提出工作将分为三层:任务执行者、流程建造者、结果负责人,定价逻辑逐层递升。文章批评了'熟练使用AI'这一即将失效的优势,强调要把AI接进真实业务和损益表;建议普通人通过小规模真实项目承担结果、建立问题库/案例库/失败库/决策库等私人训练数据、构建完整的结果回路,并给出九十天重建计划,同时警示拒绝使用、完全托管、疯狂追新等五种危险反应。
文章介绍了AI时代兴起的新职业Product Design Engineer (PDE),即兼具产品思维、交互设计和前端代码能力的全栈角色。AI降低了生产成本,使得能独立完成从设计到上线的全流程人才变得稀缺。文章详细解析了PDE的职责、与其他角色的区别、转行路径以及国内外就业现状。
文章借李录的观点,把中国过去70年每十年的国家目标比作一本账:一五计划的农民、90年代末的3000万下岗工人、入世后背房贷的中产、双减和去杠杆中的教培与地产行业,每一轮的成本都落在绑定上一轮主题的人身上。作者认为2026年新质生产力时代的出清是慢性的,标准在于你是在给社会降成本还是添摩擦,并给出四个自测信号(工作是否可被AI复现、收入来源、与AI的竞争位置、客户数)和五条本周可执行的动作:做自己的OPC、收缩负债、先卖后做、小步出海、季度技能尸检,提醒个体在时代转向前看清自己绑在哪里。
本文是 Paul Graham《Taste for Makers》的中文修订编译稿,探讨如何判断作品与设计的好坏。文章区分了个人偏好与对质量的判断,指出品味可以进步,并总结了十四项好设计的特征:简洁、经得住时间、解决正确的问题、留有空间、带一点幽默感、需要艰苦工作、看起来不费力、善用对称、向自然学习、是改出来的、可以借鉴、有时显得奇特、往往集中出现、需要勇气。作者强调这些原则不是机械评分表,而是帮助创作者把模糊的感觉转化为具体观察与判断,通过持续追问和修改培养判断力。
文章指出 AI 对行业最深的威胁不是取代初级岗位,而是切断了新人成长为资深人才的路径。新人过去通过修 bug、写测试、接受代码审查等看似低效的工作积累判断力,而这些训练任务正最先被 AI 接管。企业短期获得效率提升,但五年十年后可能出现人才断层:新人能产出看起来资深的成果,却缺乏资深级判断力。这种差距在无标准答案的复杂问题中才会暴露。作者呼吁思考:如果培养资深人才所依赖的工作全部被自动化,十年后谁来当资深工程师?
文章探讨 AI 技术快速进步与从业者职业机会稀缺之间的矛盾。作者认为市场仍处于教育阶段,AI 公司估值与就业容量分离,共识使热门入口拥挤,AI 又让传统职业标签失效。AI 压低执行成本后组织成本暴露,开新路线者易沦为组合末尾小仓位,向上管理成为生存技能。'做出来'失去稀缺性,竞争转向 GTM 与分发,真正赚钱的 AI 生意往往不性感。作者把当下称为'历史垃圾时间',建议保留稳定位置、积累 connection 与购买力,等待泡沫破裂后的重新定价与廉价筹码,再择机下注。