流行的答案总绕着 “创新”“情商” 打转：有人说 AI 没有真正的创造力，创新是人的专属；有人笃定 “AI 再聪明也是机器，情商永远不如人”。但现实早把这些安慰性的结论击碎：GPT-4.5 写的小说让资深编剧侧目，AI 的医疗诊断准确率逼近顶尖医生，就连需要共情的心理咨询、需要说服力的沟通场景，AI 都在悄悄超越人类。所谓 “情商低”，不过是人类对 AI 的傲慢误解 ——AI 能用更高的智商拆解 “人的情绪逻辑”，它比我们想象中更懂人。
OpenAI 的研究者预言，AGI（通用人工智能）将在两三年内落地，紧随其后的 ASI（超级人工智能）甚至能做出人类无法企及的科学发现。当智能不再稀缺，难道普通人只能依赖全民基本收入，沦为资本与 AI 的附庸？答案恰恰相反：人的前景非但不暗淡，反而会在 AI 的衬托下，凸显出更本质的价值 —— 那就是 “微决策”。
一、旧观点的崩塌：AI 早已突破 “人的专属领域”
我们曾以为 “创造力” 是人的最后堡垒，直到施拉德在 Facebook 坦言 “ChatGPT 生成了更好的‘我的风格’创意”；我们曾坚信 “情商” 是机器的死穴，却看到 AI 能精准捕捉心理咨询者的情绪漏洞，用比人类更稳定的共情能力提供疏导；我们曾觉得 “专业判断” 离不开人的经验，可 AI 在影像诊断、法律文书分析上的准确率，已让不少初级专业岗位失去存在意义。这些案例不是 “AI 即将取代人” 的预警，而是 “智能≠人的价值” 的证明。AI 能生成无数个 “好方案”，却无法决定 “哪个方案该落地”；它能分析千万种 “情绪反应”，却无法替人选择 “此刻该给病人一个拥抱，还是一句理性建议”；它能写出逻辑严密的文章，却写不出 “带着作者体温的观点”—— 而这些 “无法做到” 的部分，正是人的核心价值所在。
二、人的不可替代性：两个 AI 永远跨不过的门槛
为什么 AI 做不到 “决策”？答案藏在人的两个本质特点里，这是技术再先进也无法复制的 “人性基因”。第一个特点，是人 “不可复制的脆弱性”。从数学层面看，每个人都是独一无二的存在：你的基因序列、童年经历、某次偶然的情绪波动，甚至今天早上没吃早饭的饥饿感，都在塑造独属于你的 “决策偏好”。你会衰老、会受伤、会死亡，这些 “不完美” 恰恰让你变得 “宝贵”—— 因为你的每一个选择都带着 “不可逆” 的重量，而 AI 可以无限复制、不会痛苦、没有损耗，它的 “决策” 永远缺乏 “对结果负责” 的根基。正因为人是脆弱的，世界才需要人的 “最终拍板权”；正因为拍板权在人手里，人才需要承担决策的责任 —— 这是 AI 永远无法拥有的 “人性闭环”。
第二个特点，是人 “无法量化的意识黑箱”。你的需求从来不是 “理性计算” 的结果：可能某天突然厌烦算法推荐的电影，可能毫无征兆地为一款小众鞋款买单，可能因为一句歌词掀起一场社会运动。这些 “莫名的选择”，源于你过去无数经历与当下环境的微妙互动 —— 这个过程太复杂，复杂到无法用数据量化给 AI。在 AI 眼里，人永远是 “主动性的发起者”，而不是 “可预测的计算对象”；人能创造 “意外”，而 AI 只能在既有框架里生成 “可能性”—— 这是 AI 无法替代决策的关键。
三、决策的本质：不是演算，是冒险的 “人性过程”
从数学角度看，AI 擅长的是 “给定边界条件下的方程求解”：只要参数足够，它能算出最优解。但真实世界的决策，恰恰卡在两个 “无法突破的限制” 里。一是 “环境参数无法全面量化”。你决定结婚纪念日去新餐馆还是老地方，要考虑的不只是大众点评的评分 —— 可能老餐馆有你们第一次约会的回忆，新餐馆的灯光让你想起童年的某个傍晚，甚至同行伴侣今天的心情好坏，都在影响你的选择。这些 “隐性参数” 无法一一列举给 AI，AI 自然算不出 “最适合你的答案”。
二是 “复杂系统的不可预测性”。根据史蒂芬・沃尔夫勒姆的 “计算不可约性理论”，再强大的计算机也无法提前预知复杂系统的演化结果 —— 就像没人能精准预测一个月后的天气，你必须等它真实发生。真实世界的决策也是如此：没有 “万全之策”，只有 “在不确定中选择”。
法国哲学家雅克・德里达说：“一个决断如果没有经历过无可决断之折磨，那它将不可能是一个自由的决断，它只会仅仅是程序化的应用或一个计算好的过程的展开。” 这才是决策的本质：AI 的 “决策” 是计算的结果，而人的决策是 “在犹豫、纠结、冒险中做出选择” 的过程。你选新餐馆，可能踩雷，也可能收获惊喜；你给病人一个拥抱，可能打破专业边界，也可能治愈对方的心理防线 —— 这种 “带着风险的选择”，才是人的决策与 AI 的根本区别。
我们为什么关心阿根廷队赢世界杯，却不关心两个 AI 下棋的结果？因为阿根廷队的胜利，是球员过去的汗水、教练的战术、赛场上的偶然失误共同编织的 “真实故事”，它把 “无数可能性” 变成了 “唯一的世界线”；而 AI 下棋的结果，只是数学公式里的一个解，没有温度，没有延续，没有 “人的痕迹”。
四、微决策：不是 “领导专属”，是每个人的日常价值
很多人以为 “决策” 是老板、领导的事，只在项目关键节点出现 —— 但真相是，决策藏在每一个微小的瞬间里，这就是 “微决策”。喜剧演员杰瑞・宋飞的故事最能说明这点。20 世纪 90 年代拍《宋飞传》时，有人建议他请麦肯锡做流程化管理（就像今天用 AI 辅助创作），宋飞却拒绝了：“如果你高效，那你就是在错误的方式下工作。正确的方式是艰难的方式 —— 每个字、每句台词、每一条拍摄、每一次剪辑、每一个选角都由我把关。这就是我的生活方式。”
宋飞把控的，就是 “微决策”。AI 能写出好笑的台词，但无法决定 “这句台词该用轻松的语气还是讽刺的语气”；AI 能生成镜头脚本，但无法判断 “这个镜头多停留 0.5 秒会不会更有味道”。这些微小的选择，不是 “正确与否” 的判断，而是 “风格与个性” 的表达 —— 你选 “实用的软件功能” 还是 “花哨的设计”，你让主人公 “更勇敢” 还是 “更犹豫”，你跟顾客 “开句玩笑” 还是 “保持专业”，每一个选择都在塑造 “你的作品”，也在定义 “你是谁”。
以前，我们要花大量时间学习 “技能” 才能做微决策：想画画，得先练好几年用笔；想写文章，得先掌握遣词造句。但 AI 改变了这一切 —— 现在你可以让 AI 生成 10 张画，然后选 “这张光影更符合我的感觉”，再让 AI 修改 “把天空的蓝色调浅一点”；你可以让 AI 写出初稿，然后调整 “这段情绪再强烈一点”，删掉 “这句太生硬的话”。AI 帮我们完成了 “把事做对” 的部分，而我们终于能专注于 “决定什么是对”—— 这才是 AI 对人的真正赋能。
五、趋势已现：人们要的不是 “AI 的完美”，而是 “人的痕迹”
纯粹的 AI 生成内容，正在从 “新奇” 走向 “乏味”：AI 画的图再精致，看多了也会觉得缺少 “人的温度”；AI 写的文章再流畅，读多了也会发现是 “公式化的套路”。人们开始期待 “人的干预”—— 期待看到创作者在 AI 生成的基础上，留下自己的选择、修改、甚至 “不完美”。我们听一个人的观点，不是因为他 “说得对”，而是因为他 “用自己的声望为观点背书”；我们看一部作品，不是因为它 “逻辑无懈可击”，而是因为它藏着创作者的 “纠结与冒险”；我们认可一份工作，不是因为它 “完成了任务”，而是因为它带着执行者的 “风格与思考”。
AI 生成的永远是 “数学的可能性”，而人做的，是把 “可能性” 变成 “真实的世界”。你给病人的一个拥抱，可能让他重新燃起对生活的希望；你给顾客的一句玩笑，可能让他成为长期客户；你在软件里加的一个小功能，可能让无数人觉得 “这个产品懂我”—— 这些微小的影响，是 AI 永远无法替代的 “人的力量”。
结尾：你就是你的微决策
AI 没有让我们 “过时”，反而把我们从重复的劳动中解放出来，去拥抱每一次微决策的自由。以前我们没精力做这些选择，因为要花太多时间 “学技能”“做执行”；现在 AI 接过了这些工作，我们终于能专注于 “做自己”—— 专注于那些能体现个性、风格、价值观的微小选择。
得到图书：《人比AI凶》
作者：万维钢
出版社：新星出版社
你是谁？不是你会什么技能，不是你能完成什么任务，而是你在无数个瞬间里，选择了什么。你选择去新餐馆冒险，你选择给病人一个拥抱，你选择让台词多一点温度，你选择让功能多一点贴心 —— 这些微决策加起来，就是 “你”。
AI 时代的终极答案，从来不是 “人该如何打败 AI”，而是 “人该如何更像人”。而 “更像人” 的方式，就藏在每一次微小的、带着温度的、属于你的决策里。