微软AI设计师指出Claude重组硅谷工作流 工程师与产品经理边界加速融合

微软AI设计师：Claude重组硅谷工作流，工程师与产品经理边界加速融合 AI引发的技术平权打破了工业时代的标准化分工，使分发能力与自我认知取代工具属性成为个体的核心竞争力。 本期访谈深入探讨了AI时代带来的“技术平权”与职场变革，指出传统的岗位边界正在模糊，行动力已成为突围的关键。嘉宾妍妍分享了利用 Claude Code 和 Figma 双向联动在30分钟内生成设计系统的实操案例，并延伸讨论了一人公司的分发核心与销售门槛。最后，两人从精力管理、穿透不确定性的加分思维，聊到跳出大厂仓鼠轮的 FIRE 思考，强调AI时代技术门槛降低后，个人的意识、个性和自我认知反而成为最稀缺的价值。 Claude Code 与 Figma 的结合让设计系统的制作周期从数周缩短至 30 分钟，底层重复劳动被模板化，促使设计师向把控全局的架构师转型。 (6:58) 全球真正身处 AI 变革核心技术圈的仅约 320 万人，变革仍处于极早期；AI 的核心价值在于补齐短板的同时无限放大个人的审美与产品长板。 (0:24) 一人公司的上限并不取决于生产效率，而是取决于分发能力（Distribution）；克服心理门槛、直接赚取商业利润的销售能力是超级个体的必修课。 (10:07) 打工人与创业者的核心差距在于穿透不确定性的能力，创业者依靠“加分思维”在动态尝试中脱颖而出，而过度纠结教程与确定性容易陷入内耗。 (16:00) AI 正在打破工业时代对人的标准化分工，打工只是一场有限游戏，在工具属性被技术替代后，探索无限游戏并找准自我定义变得更为重要。 (25:28)

课代表立正与微软 AI 产品设计师妍妍认为，AI 正在打破大厂传统分工并推动技术平权，职场人破局的关键在于克服焦虑、放大个人长板，并在穿透不确定性中建立自己的“无限游戏”。 技术平权与岗位重构 (0:00) 在硅谷大厂中，传统的 PM、设计师与工程师协作链路正在加速融合与模糊。妍妍指出，过去需要数周甚至数月死磕细节的设计系统，如今借助 Figma 与 Claude Code 的双向联动（round-trip skills），在 30 分钟内即可批量生成可用原型与代码。这种工具解放省去了大量像素级微调的机械劳动。 技术门槛的降低打破了大厂传统的“无限分工”体系。前沿 AI native 小公司已逐渐转向招聘指挥家（Conductor）或架构师（Architect）这类全栈人才。妍妍认为，全球真正参与核心技术泡沫的仅约 320 万人，在庞大人口基数下变革才刚开始。AI 的核心价值不仅在于补齐短板，更在于放大个体的核心长板，加速团队内部的原型验证与沟通效率。 超级个体的分发壁垒与精力管理 (10:07) 立正强调，发展“一人公司”或副业的上限不取决于生产效率，而是取决于分发能力（Distribution）。打工人转向商业变现必须突破销售的心理门槛，克服“卖东西矮人一头”的心态，直面被拒与动手沟通。他分享了自己当年从大厂管理者跳槽至小公司担任布道师（Evangelist）的经历，说明内容与叙事对于销售转化的关键支撑作用。 面对多重角色与副业并行，妍妍分享了三套精力管理法则：一是利用边缘会议与通勤等碎片时间进行多任务处理（Multitasking）；二是采用时间分区（Time Blocking），将连续大块的晚间时间留给深度创意；三是用“已完成清单（Done List）”代替待办清单，以持续积累正向的掌控感与成就感。 穿透不确定性与加分思维 (16:00) 两位对谈者探讨了打工人与创业者的认知分水岭。立正指出，大厂人往往习惯追求 80% 到 100% 的确定性，容易带着“不做是满分、做不好就扣分”的扣分思维；而企业家则具备穿透不确定性的能力，拥有“不做是零分、做到三十分就是赚到”的加分思维。这种差异导致许多打工人抱怨缺乏机会，创业者却能捕捉到海量需求。 在技能学习上，妍妍建议停止单纯刷视频教程，通过直接动手做项目来掌握 AI。立正提出，真正的失败只有“从未尝试”或“没有坚持尝试”，只要保持快速迭代并吸取教训，失败便失去定义经历的资格；妍妍也以自身从 Spotify 被裁后成功转型切入 AI 赛道为例，认为职业中的挫折往往是包装好的转型契机。 跳出仓鼠轮与寻找无限游戏 (25:28) 对谈进一步延伸到对抗职业倦怠与人生意义。东亚职场人常陷入不断奔跑的“仓鼠轮”，甚至盲目追求提前退休（FIRE）。妍妍提到，欧洲前同事在裁员后选择转行滑雪教练或幼儿园老师，展现了多元的人生选择；许多早期套现退休的朋友因丧失生活意义，最终又选择重返职场。 立正援引刘嘉与黄仁勋的观点指出，AI 拥有高智能却缺乏意识，打工只是以不再打工为目的的“有限游戏”，人类必须找到属于自己的“无限游戏”。AI 接管标准化工具属性后，反而迫使人类回归哲学层面的自我认知（Know yourself），去探索自我表达与真正热爱的事情。 对谈表明，AI 时代的竞争已从单纯掌握工具转向深层的行动力与自我探索；但对于习惯了大厂确定性体系和分工保障的普通打工人而言，能否真正跨过心理门槛、承担商业风险去建立第二曲线，仍是有待实践检验的挑战。

[0:00] 设计师觉得取代 PM，PM 觉得取代工程师，工程师觉得自己也能做设计。 [0:00] 地上到处都是钱，不知道怎么捡 [0:24] Dreamer 妍妍: 除了能帮你补全自己的短板，它也可以很好的放大你的长板 [10:07] 一旦卖东西就矮人一头 [16:00] Dreamer 妍妍: 自己做一遍就全懂了，看教程没有意义 [21:52] 课代表立正: 一个是你该做的事情，你从来没有 try 过；或者说你没有 keep trying，你放弃了。 [21:52] Dreamer 妍妍: 你看似的什么痛苦啊，都是生活包装好的糖果，那是当你拆开了，你就发现哦，原来在这等着你呢。 [25:28] Dreamer 妍妍的前主管: tech 已经不需要我了，但是那块会有一群 children 是需要我的。 [29:22] 课代表立正: 做内容是我的无限游戏 [29:22] 课代表立正: 影响更多的人 [31:51] Know yourself（认识你自己）

[0:00] 以前设计师我们要做 design system [0:02] 我们可能要花几周 [0:03] 甚至上月的时间去抠很多细节 [0:05] 但现在有了 Claude Code [0:06] 我们可以30分钟之内 [0:06] 就出了不错的一个 design system [0:08] 然后你去调整就好了 [0:09] 是 Claude Code [0:10] 直接帮你生成了一整套的 design system 对对 [0:12] 而且这还是带代码的 [0:14] 就对工程师来说 [0:14] 他们也是可以去借鉴的 [0:15] 会省掉很多当年需要手工的 [0:18] 很细碎的活 [0:19] 现在我觉得大厂有点乱成一锅粥 [0:21] 就大家都会去试图去干别人做的事情 [0:24] 设计师觉得取代 PM [0:25] PM 觉得取代工程师 [0:26] 工程师觉得自己也能做设计 [0:27] 这种乱世 [0:28] 其实是一个很好的机会 [0:30] 是一个普通人 [0:31] 可以容易入局 [0:32] 容易去转换赛道的一个很好的机会 [0:34] 整个的这个 boundary 都开始薄弱掉 [0:35] 都开始模糊掉之后 [0:36] 反而这种有行动力 [0:38] 有想法的人会凸显出来 [0:39] 我觉得大厂打工人 [0:40] 很容易就陷入到这个世界上 [0:41] 没有机会的这种 mindset [0:43] 但是我们看到的就是 [0:43] 世界上机会太多了 [0:44] 就地上到处都是钱 [0:45] 不知道怎么捡 [0:46] 那种感觉 [0:46] 那你觉得这个差距在哪呢 [0:47] 为什么很多人觉得没机会 [0:49] 而很多人会觉得机会太多 [0:53] 大家好 [0:54] 哈喽大家好 [0:55] 我是课代表立正 [0:56] 我是 Dreamer 妍妍 [0:57] 很高兴请到 Dreamer 妍妍来到我们的频道 [1:00] 然后你是在这出差 [1:01] 对我最近微软(的工作)在西雅图出差 [1:03] 然后也很高兴 [1:04] 今天和课代表一起聊天 [1:05] 我们其实刚吃完饭 [1:06] 想和大家非常开心的聊一聊 [1:08] 最近对于现在的一个时代呀 [1:10] 局势的一些看法 [1:11] 对因为我们在吃饭的时候 [1:12] 其实聊到一些话题 [1:13] 然后感觉对大家还是挺相关的 [1:16] 嗯 尤其像 Dreamer 你是在微软 [1:18] 来给大家介绍一下 [1:19] 啊对我在微软做 AI 的产品设计师 [1:21] 然后主要负责 Copilot [1:22] 和微软这种全家桶 AI 产品的设计 [1:25] 嗯 [1:25] 你曾经是一个职场博主 [1:27] 然后现在感觉 [1:28] 越来越多的是做 AI 方向的内容 对对 [1:30] 因为已经明显能看到 [1:32] 从大家关注点呀 [1:33] 再到平台流量的一个倾斜啊 [1:36] 现在确实是 AI 的时代了 [1:37] 当然我还是会结合像 AI 和职场 [1:39] 一起来讲一些 [1:40] 比如说普通人怎么入局啊 [1:43] 怎么样在这个时代能苟住 [1:45] 或者是能找到自己的一个适合的点吧 [1:48] 我觉得这个很重要 嗯 [1:49] 这也是我在吃饭的时候 [1:50] 咱们聊起来一个话题啊 [1:51] 然后我当时有一个东西挺意外的 [1:54] 就是我见到的绝大多数的设计师 [1:56] 他们还挺焦虑 嗯 [1:57] 就是觉得啊 [1:58] 我是不是要被 AI 取代了 [1:59] 但你一点都不焦虑 [2:00] 而且你还很兴奋 [2:01] 哈哈 对 [2:02] 我说实话 [2:03] 我觉得这个时代是对设计师 [2:05] 或者是做产品的人 [2:06] 尤其是对我们曾经不写代码的人 [2:08] 的一种利好 [2:09] 像比如说我从来没写过代码 [2:11] 我之前是不知道怎么样 [2:12] 把一个东西能真的做出来的 [2:14] 但现在对我来说 [2:15] 技术平权了 [2:16] 有这些工具已经供你可以选择了 [2:18] 然后你会更好的把想法来实现出来 [2:20] 所以我觉得 [2:21] AI 时代其实是对所有有行动力 [2:23] 有想法的人都是一种利好 [2:25] 只要你愿意去做一些东西 [2:26] 愿意去行动 [2:28] 应该都是会找到自己的 [2:29] 比较适合的方向 [2:30] 很多人懂这个道理 [2:31] 但是他们没有在真实的工作场景中 [2:34] 把 AI 真的用起来 嗯 [2:35] 所以说可能大家没有这种感觉 [2:37] 可不可以给大家讲的具体一点 [2:38] 你 day to day 是怎么样子被 AI 改变的 [2:41] 现在大厂其实整个流程变化很大 [2:44] 像以前我们的流程就是 PM 写文档 [2:46] 设计师画图 [2:47] 工程师去把它实施出来 [2:49] 现在我觉得大厂有点乱成一锅粥 [2:51] 就大家都会去试图去干别人做的事情 [2:55] 像之前 LinkedIn 我还发过一个帖子还挺火 [2:57] 就是说现在很搞笑嘛 [2:59] 设计师觉得取代 PM [3:00] PM 觉得取代工程师 [3:01] 工程师觉得自己也能做设计 [3:03] 我觉得反而这种乱世 [3:04] 其实是一个很好的机会 [3:06] 因为你是一个普通人 [3:08] 可以容易入局 [3:09] 容易去转换赛道的一个很好的机会 [3:11] 所以我觉得现在呢 [3:13] 整个的这个 boundary 都开始薄弱掉 [3:15] 都开始模糊掉之后 [3:16] 反而这种有行动力 [3:18] 有想法的人会凸显出来 [3:19] 那你看到 [3:20] 有没有明显的一方占据上风的 [3:23] 我觉得还没有那么清晰 [3:25] 现在 嗯 [3:26] 我觉得各行各业都会有人出来 [3:27] 当然也会有人很焦虑 [3:29] 觉得会被取代 [3:30] 而且我觉得这个事情在今年会愈演愈烈 [3:33] 因为 AI 现在其实也就刚刚开始 [3:35] 那天看了一个图吧 [3:36] 你有没有看到 [3:37] 就是一堆点 [3:38] 然后我们其实只是在一个 tech bubble 里面 [3:40] 我们觉得身边人都在做这个 [3:42] 但其实对比起来 [3:43] 我们只是非常非常小的一部分人 [3:45] 记得那个点是3.2 million 对 3.2 million [3:48] 对对对 然后实际上有60亿人 [3:50] 70亿人在那儿 [3:51] 就是这样子的 [3:51] 所以才开始 [3:53] 刚刚问那个问题啊 [3:54] 是因为很多工程师可能会觉得 [3:56] 虽然是 AI 写代码 [3:58] 但是我才能知道 [3:59] 怎么样子把工作中的代码写好 [4:01] 然后我因为比别人更会用 AI 工具 [4:03] 所以说我能更好的取代其他工作 [4:05] PM 呢就会觉得 [4:06] 哈哈因为我是最懂业务的 [4:08] 然后我的东西是最不可被取代的 [4:10] 我虽然不是那么懂写代码 [4:12] 但是我是最能把这个代码写得有用 [4:14] 包装起来 [4:15] 对对 然后 Designer 就是我的审美 我的审美特别好 [4:18] 对对 [4:19] 我觉得每个人都是有自己擅长的点的 [4:21] 对我来说 [4:22] 我觉得 AI 除了能帮你补全自己的短板 [4:25] 它也可以很好的放大你的长板 [4:27] 比如说我是设计师 [4:28] 我会画图 [4:29] 我的审美不错 [4:30] 那以前我可能也会在比如 Figma 上 [4:32] 浪费很多时间 [4:33] 去做这种 Pixel perfect 的设计 [4:35] 嗯 那现在呢 [4:36] 有 AI 我也可以很快的去出原型 [4:38] 然后 [4:38] 我可以把它对接给我的工程师也好 [4:40] 或者是 show 给老大呀上层也好 [4:43] 都会是一个更好的一个表达方式对 [4:45] 工程师看到了你给他的那种原型 [4:48] 就是可以跑的原型 [4:49] 他什么感觉 哈哈好问题 [4:51] 一方面呢 [4:52] 大家会觉得这是一个展示想法的很快的方式 [4:54] 第二方面呢 [4:55] 他们确实也会看一看这个代码的质量 [4:57] 像你们工程师肯定有的时候 vibe coding出来的东西 [5:00] 代码是不能用的 [5:01] 所以这也是一方面 [5:02] 但是在大厂 [5:03] 对这种流程会比较严格一些 [5:05] 嗯 可能只是会 show idea 会部分的借鉴 [5:08] 工程师还是会自己去用他们的 judgment [5:11] 来把这个东西码出来这样 [5:12] 因为微软啊 [5:13] 对于外面的人来说 [5:14] 这是一个硅谷科技大厂 [5:16] 但是可能在科技大厂内部的时候 [5:18] 大家会觉得微软的行动相对慢一些 [5:21] 是的是的 [5:21] 我觉得是公司的现在的一个问题吧 [5:23] 因为每个公司 DNA 不一样 [5:26] 你看我之前在 BCG 待过 [5:27] 在 Spotify 待过 [5:28] 微软 [5:29] 我觉得他们都是非常不一样的类型 [5:31] 微软呢因为是 ToB 为主 [5:33] 所以对于我们来说 [5:34] 其实产品的 security [5:36] 会比 innovation 更重要一些 [5:38] 当然我自己也经常会说 [5:40] 有的时候 [5:41] 可能 idea 会没有那么容易推上去 [5:43] 因为大家顾及的其他的方面太多了 [5:46] 包括像我们都是对接 client [5:48] 然后 client 对自己的要求也很高 [5:50] 甚至很多有一些 client 他们并不喜欢 AI [5:53] 他们并不觉得 AI 能帮他们做哪些东西 [5:55] 他们觉得现在够用了就好 [5:56] 所以其实是有一定的阻力的 [5:58] 就是公司 DNA 这个事情 [5:59] 我确实希望 [6:00] 微软可以在这方面有一些更好的改变 [6:03] 那具体到人呢 [6:04] 比如说你跟我讲过 [6:05] 你今年很多时候都是花在 Claude Code 里边 [6:08] 花在 Figma 的时间反而变少了 [6:10] 对 这是微软普遍设计师的情况 [6:12] 还是其实还是很少 [6:13] 是普遍设计师的情况了 哦😯～ [6:15] 对我觉得在硅谷还是挺卷的现在 [6:18] 像我了解的比如说谷歌的朋友 [6:20] 他们现在也很少会用 Figma [6:22] 都会直接去上原型 [6:23] 微软一样 [6:24] 我们现在非常积极的在学习 AI [6:26] 然后那天我还跟朋友调侃 [6:28] 就是 [6:28] 我觉得我现在全职工作就是 AI 讲师 [6:31] 每周五都会被老大抓上去 [6:32] 给大家做一到两个小时的 workshop [6:35] 一到两个小时 workshop [6:36] 对 然后每周五 主要是讲什么 [6:37] 给大家讲一下 [6:38] 每周五 hh～ [6:39] 其实很多 junior 的设计师 [6:40] 他们对 AI 的接受能力 [6:42] 是很参差不齐的 [6:44] 嗯 有的人可能很快就会做出一个很好的东西 [6:46] 有的人可能连 set up 都会卡在那 [6:48] 嗯 所以你就会发现哦 [6:49] 其实大家的学习能力也是不一样的 [6:51] 然后我们就会聊很多 [6:52] 比如说从设计工具到产品啊 [6:55] 然后到这些 AI 工具的使用 [6:57] 其实都会有 [6:58] 比如说啊 [6:58] 以前设计师我们要做 design system [7:00] 我们可能要花几周 [7:02] 甚至上月的时间去抠很多细节 [7:04] 包括各种什么卡片的点击 [7:06] 什么动效啊 [7:06] 乱七八糟就这些东西 [7:07] 但现在有了 Claude Code [7:09] 我们可以30分钟之内 [7:10] 就出了不错的一个 design system [7:11] 然后你去调整就好了 [7:13] 这是一个例子 [7:14] 是 Claude Code [7:14] 直接帮你生成了一整套的 design system 对对 [7:18] 而且这还是带代码的 [7:19] 就对工程师来说 [7:20] 他们也是可以去借鉴的 [7:21] 就是会省掉很多当年需要手工的 [7:25] 很细碎的活 [7:26] 当然创意还是我们人来把握的吧 嗯 [7:29] 再问的更细一点 [7:30] 你让 Claude Code 30 分钟生成这个 design system [7:33] 怎么做 [7:34] 哦 [7:35] 我还准备了一期视频 [7:36] 还没来得及拍 [7:36] 哈哈哈 yeah yeah～ [7:38] 就是 design system 是个非常庞大 [7:41] 细碎的东西 [7:43] 而且其实很多创业公司 [7:44] 现在都不一定有这个东西 [7:45] 就是他们大厂才会有 [7:46] 因为大厂的产品比较全 [7:48] 对吧 [7:48] 所以需要那么一个东西来把控你的细节 [7:51] 以前我们需要一个个复制 [7:52] 然后去改 [7:52] 然后去一点点的把这个 detail 去弄好 [7:55] 嗯 现在我就会 [7:56] 比如说我就只会做一个 [7:57] 就是组件 [7:58] 比如说这个组件一个卡片 [8:00] 或者是说一个什么什么按钮 [8:01] 然后呢我会用 Figma MCP 连接到 Claude Code [8:04] 然后让 Claude Code 直接按照我们的什么什么什么标准 [8:07] 然后他就可以直接给我生成 [8:09] 这一套的东西 [8:10] 就是首先你有一个存在的文档 [8:13] 就是那个 brand guidelines 这样的东西 对对对 [8:15] 但以前我要画100个 [8:16] 我现在可能画1个或者10个就够了 [8:18] 对 然后你画一个 然后剩下的 [8:19] 然后它给我生成 variation [8:21] 这种纯手工的活 [8:22] 我觉得是最好被 AI 替代 [8:23] 生成出来可以直接拿回 Figma 用吗 [8:25] 可以 对 [8:26] 现在 Figma 在3月初又出了一套 [8:28] 就是你可以再给它转回来 [8:30] 所以我们现在叫什么 round-trip skills 哈哈哈 [8:32] 对 现在 skills 也是一个 [8:34] 我们会经常去使用的东西 [8:36] 把这个变成一套像模板一样东西 [8:38] 就可以重复的去使用 [8:39] 那边代码出来了 [8:40] 还可以再导回 Figma [8:42] 甚至我觉得可能 in the long run [8:44] 可能也不需要导回 Figma 了 [8:45] 嗯 对啊 [8:46] 这个东西已经存在了 对吧就不需要这个事情 [8:48] 所以说我就觉得科技公司 [8:49] 各行各业也都在经历着很大的变革 [8:52] 而且从你一个微软这样的 [8:54] 一个大厂的首席设计师的角度来说 [8:56] 其实生成的东西你觉得七七八八能用 [8:59] 我觉得挺好的 还是八八九九能用 九九十十能用 [9:01] 我觉得起码 design system 这种又具体 [9:04] 又琐碎又没有什么创意的东西 [9:06] 是完全可以交给 AI 的 [9:07] 但比如说产品那边 [9:09] 可能还是会需要很多人来把控 [9:11] 对吧 对 [9:11] 所以就是 [9:12] AI 能替代掉很多底层的工作了 [9:14] 像你们写代码也是 [9:16] 它可以替代掉很多基本的那些代码 [9:18] 但真正的比如说那些 idea 呀 [9:21] 或者方向啊 [9:21] 还是需要有一个人来 [9:23] architecture 对吧 [9:24] 对我在这儿稍稍插一个 [9:25] 就是最近的观察 [9:26] 尤其是做那个企业培训 [9:28] 那些 AI native 的小公司 [9:30] 他们已经不招可以写代码的人了 [9:33] 但他们要招的是这种 [9:34] 他们叫 conductor [9:35] 我们在我们的课里边叫 architect [9:37] 就是专门设计这个系统 [9:39] 架构这个系统 [9:40] 你要能用一个好的方式 [9:41] 让 AI deliver 高质量的代码 [9:43] 但是你又不需要去 review [9:44] 这里边的所有的东西 [9:46] 对对 我最近还发一篇文章 [9:48] 就是我看 LinkedIn 的 CPO [9:49] 他写的是 [9:50] 现在公司的 前 CPO 还是后 CPO [9:52] 哎那我忘了 [9:53] 好像写的是那个 [9:54] 就是现在公司找的叫 full-stack builder [9:57] 不管你是 PM, Design 还是 Engineer [9:58] 那未来可能这几个职位 [10:00] 都会进行进一步的融合 [10:02] 然后变成一个真的就是 builder [10:04] 我觉得这可能也会是个趋势吧 [10:05] 对 [10:06] 确实是这样 [10:07] 嗯 对对 确实是这样 [10:07] 就我知道 [10:08] 课代表自己有一个经营的很好的社区 [10:10] 其实我也很好奇 [10:11] 就你未来对所谓一人公司 [10:13] 是个什么样的期待和看法 [10:15] 我觉得一人公司很重要的就是 [10:18] 你要找准自己的产品和生意模式 [10:21] 它最重要的是提升你的销售能力 [10:23] 一人公司的上限 [10:24] 绝大多数就取决于 distribution [10:26] 分发 distribution 到底有多少人能了解你 [10:28] 然后愿意给你试然后才是效率 [10:30] 刚刚说的大厂打工人嘛 [10:32] 我们说拥抱 AI 是必须的 [10:33] 接下来我觉得大家比较重要的 [10:35] 就是找准你的那个独特的点 [10:38] 这个独特的点一定是个很小的市场 [10:40] 然后这个市场应该是你的兴趣 [10:42] 或者说你愿意去做5到10年 [10:45] 对你来说比较像玩 [10:46] 但是对别人来说比较辛苦的 [10:48] 这么一件事 [10:48] 他可能是有需求的 [10:49] 也可能是没有需求的 [10:50] 但是我觉得需求很难一开始就找准 [10:53] 就大家没有需求 [10:54] 很多时候是因为你做的东西不够深 [10:55] 对 [10:56] 当你做深了以后你就发现有需求 [10:57] 所以说先找自己的兴趣 [10:59] 不断的去学习市场 [11:01] 然后最重要的是提升自己的销售能力 [11:03] 找到这些以后 [11:04] 我觉得大家就能找到一个 [11:06] 起码能卖给1百个人 [11:07] 1千个人1万个人的这么一个产品 [11:09] 特别棒 诶 我特别赞成 [11:11] 其实我最近还有一个小副业吧 [11:13] 就是我有一伙深圳的朋友在做网球机器人 [11:16] 我最近基本上也在学习一个销售的活 [11:19] 因为我们想在北美做分发 [11:21] 然后引进到北美市场 [11:23] 然后我发现其实 sales 这个事情 [11:24] 可能很多人觉得他没有那么技术(难度)含量 [11:27] 但我觉得真的非常难 [11:29] 而且很多人是怎么说 [11:30] 我们是有这个心理门槛的 [11:32] 因为他真的需要你去 hands-on 的 [11:34] 和别人去聊 [11:35] 而且一定要会被拒绝 [11:37] 你一定会被拒绝 [11:38] 然后你只要开始给别人卖东西了 [11:40] 你就矮别人一头 [11:41] 我们这种阳春白雪象牙塔出来的人 [11:44] 是很难接受这件事 [11:45] 对所以建议大家都可以找一条途径 [11:48] 去试试然后锻炼下自己 [11:50] 这种能 sale 东西的一个能力 [11:52] 我觉得 yeah～ 就非常非常重要 [11:54] 就是如果大家觉得这辈子 [11:56] 一辈子会在大厂里打工的话 [11:58] 你不需要去学销售 [11:59] 但问题是只要你出了打工的这个环境 [12:01] 销售就是必备的技能 [12:03] 甚至你在打工的时候也是 [12:04] 是吧你要跟老板说我要升职 [12:06] 其实也是在卖自己的升职潜力 [12:08] 对 你要去做一个项目 [12:10] 你 pitch 一个项目也都是 也是一样 [12:11] 但是这个东西呢 [12:12] 还是在一个不那么直接的范畴之下 [12:15] 你可以不靠结果 [12:16] 你 sales 不成功 [12:17] 你也能升职对吧 [12:18] 打工其实是间接的 [12:20] 你唯一在卖自己的时候 [12:21] 就是面试的时候 [12:22] 面试完了以后你就不需要卖了 [12:24] 但你在商业社会中想要赚任何的钱 [12:26] 你必须要销售 [12:28] 你可能把产品摆在这 [12:29] 别人会买 [12:29] 但是你其实在摆的这个过程中 [12:31] 也是在设置了一个销售的场域 [12:33] 所以说你不销售的话 [12:34] 几乎是活不下来 [12:35] 销售这个事情真的很难很难很难 [12:38] 他应该比大多数的技术都要难 [12:39] 我觉得是的 [12:40] 因为他有很多你的心理层面 [12:43] 和你的情商在里边 [12:44] 它是有技术的 [12:45] 它是个 craft [12:46] 其实我当时回 Statsig 嘛 [12:47] 就是我从腾讯当时是数据科学副总监 [12:50] 然后回 Statsig [12:51] 第一个决定是 [12:52] 我要从大公司去一个小公司 [12:54] 第二是我要从管理者变成一个 IC [12:56] 第三个是 [12:56] 我要从一个技术岗变成一个销售岗 [12:58] 所以说 [12:58] 我在 Statsig 顶的 title 是 Principal Data Scientist [13:01] 但是实际上我干的活是 Evangelist 卖产品 对 [13:04] 就是卖产品 [13:05] 就是做市场 [13:06] 然后做内容 [13:07] 形成我们公司的 narrative [13:09] 然后 support 销售 [13:10] 就像你说的 [13:11] 我觉得其实做自媒体也是一种销售 [13:12] 对吧 [13:13] 你把自己展示给大家 [13:14] 你是个什么样的形象 [13:15] 你的人设啊 [13:17] 然后你的故事啊 [13:18] 这都是一方面 [13:19] 那我这边就有一个问题啊 [13:20] 你刚刚说到自己啊 [13:21] 本身是一个 Principal Designer [13:23] 然后又要在这公司里面教 AI [13:26] 然后你还有外面的 AI 课程 [13:27] 你还去给人家辅导做 career coach [13:29] 然后你还去做销售 [13:31] 还去做一些 ToB 的培训 [13:32] 对 [13:33] 然后你还要去做自己的 Maven 课程 [13:35] 然后还有自媒体 哈哈哈 [13:36] 你还要旅游 [13:37] 哈哈哈 还有什么事吗 [13:39] 还有什么事吗 [13:41] 是是 [13:42] 所以很多人会问我 [13:43] 能量哪来的是吧 [13:44] 时间哪来的 [13:45] 时间哪来的 [13:46] 说实话啊 [13:47] 我不觉得时间是个问题 [13:48] 这也是我特别想和大家分享的一个观念 [13:51] 再忙的人 [13:52] 不管你有多忙 [13:53] 其实 [13:53] 时间都是可以有自己分配的途径的 [13:57] 比如说我其实在早期 [13:58] 我发过很多篇时间精力管理 [14:00] 因为大家都觉得你怎么能干那么多事 [14:02] 包括去年其实我在国内旅行 [14:04] 也旅行了一段时间 [14:05] 然后工作也取得了一些成绩 [14:06] 第一点就是我是个特别喜欢 multitask 的人 [14:10] 我觉得这个挺重要的 [14:11] 然后我前两天发了一个 [14:12] 就是我发现我自己是不是 ADHD 啊 [14:14] 就是我其实不能长时间只干一件事 [14:16] 但我可以同时干很多事情 [14:18] 所以我觉得 [14:19] multitasking 是个非常可以让你容易进入 [14:21] 一种就是你效率很高的一种状态 [14:23] 比如说啊 [14:24] 我有时候像微软 [14:25] 可能会开很长很大的那种会 [14:27] 然后可能跟你关系没有那么大 [14:28] 那这个时候 [14:29] 我通常都会开始干自己的事情 [14:30] 所以我基本上能保证开会的时候 [14:32] 自己事做完了 [14:33] 然后我下班了 [14:33] 就是我自己的下班的时间 [14:35] 比如说我在通勤啊或者什么 [14:37] 我就可以写小红书 [14:39] 可以做一些杂碎的活 [14:40] 比如说回邮件啊 [14:41] 回信息啊 [14:42] 我觉得很多时候 [14:43] multitask 是对我来说很重要的一个点 [14:45] 还有一个我觉得很重要就是时间分区 [14:47] 比如说我会把很琐碎的东西放在一块做 [14:50] 就是刚我说那些很杂的事 [14:51] 又没有什么创意产出的 [14:53] 但是我会把需要创意产出的东西放在一起 [14:56] 就我会把它 分区 分开 [14:58] 再说一下分区到底是什么意思 [15:00] 时间分区 [15:00] 就是说比如说今天晚上 [15:02] 我有3个小时连续时间 [15:04] 我就不会用这个3个小时做杂碎的事情 啊 [15:07] 对 我就会把我需要创意动脑的事情放在这里面 [15:10] 其实我们生活中 [15:11] 大部分时间都是很碎的 [15:13] 对吧 你通勤上班这些时间我就会用来做琐碎的事 [15:16] 比如说写个文案啦 [15:18] 写个文案啦 哈哈哈 我靠 [15:19] 这个我还挺快的 [15:20] 就是写个小红书文案 [15:21] 或者是回复邮件回复信息 [15:24] 然后跟这个人沟通 [15:25] 那个人沟通 [15:26] 跟谁聊天 [15:26] 就这些都是 [15:27] 我会把它放在琐碎的时间里 [15:29] multitasking [15:30] 然后我自己的时间 [15:31] 我就会留着 [15:32] 干一个比较完整的一件事情 [15:34] 我觉得这个对我影响还蛮大的 [15:36] 你会觉得对自己是有一种掌控感 [15:38] 我还分享过第三个点 [15:39] 除了刚才说的 multitasking 和时间分区 [15:41] 第三个就是我会做一个叫 done list [15:44] 不是 to do list [15:45] 这是一个日本的一个谁说的一个方法 [15:48] 就是我不会计划今天我要干嘛 [15:50] 但是我干了什么事我会记下来 [15:52] 然后我会告诉自己哦这是我今天完成了什么什么事 [15:54] 有种比较成就感的感觉 [15:56] 嗯 [15:57] 那另外一个问题就是 [15:58] 你在做的这么多事情里边 [16:00] 你觉得哪些事情是比较有回报的 [16:02] 或者说你觉得更重要 [16:03] 你希望多花时间去做的 [16:05] 今年就是 vibe coding 肯定了 [16:07] 哈哈 对我来说是打开新的窗户嘛 [16:09] 因为把代码这边补上的话 [16:11] 可以做很多新的 idea [16:13] 所以我最近我会花很大量的时间 [16:14] 去探索一些想法 [16:16] 包括在社交平台和大家一起分享 [16:18] 我觉得也会得到一些很好的反馈 [16:20] 嗯 我觉得这是我今年非常想干的一些事情 [16:23] 那什么东西你觉得是可以剔掉的 [16:25] 可以剔掉的呀 [16:26] 今年我可能就不会非常频繁的旅行了 [16:29] 就是我觉得需要有一段比较大的时间 [16:31] 做一些真的有产出的事情 [18:30] 你呢我也特别对你也很感兴趣 [18:33] 因为我觉得课代表也是个非常能量很高的人 [18:35] 我之所以问这个问题 [18:36] 我就会发现面对的机会太多了 [18:39] 就一直要 say no [18:40] 我觉得我刚做自媒体的时候 [18:42] say yes 比 say no 多很多 [18:43] 嗯 我现在就是慢慢是 say no 比 say yes 多很多 [18:47] 同样的一件事情上 [18:48] 感觉就一定要多加投入 [18:51] 自己觉得就是在这方面做得不太够 [18:53] 哪方面你现在在 say no 了 [18:55] 举个例子啊 [18:56] 一人公司 [18:57] 超级个体 [18:58] 这件事我很适合去讲对吧没有去讲 [19:00] 然后职业这些东西要去讲 [19:02] 没有去讲 [19:03] Data Scientist [19:04] 很多东西 [19:05] 专业知识 [19:05] 甚至当时之前出了一个书 [19:07] 在 Statsig 积累下的一些东西 [19:09] 我就全扔了 [19:09] 大家可以关注一下哈哈哈 [19:10] 其实还是有很多东西值得讲出来 [19:12] 没有讲 [19:13] 包括自己对销售的很多见解啊 [19:15] 也没有讲 [19:16] 还有包括给 startup 做增长销售 [19:18] narrative 的这种 advisory 也没有去做 [19:22] 投资也有很多机会没有去做 [19:24] 你有没有觉得是自媒体做久了 [19:26] 发现缺的根本不是话题 [19:28] 缺的就是需要时间把他们做出来 [19:30] 对刚刚咱们提到 [19:32] 给大厂打工人的这个建议嘛 [19:34] 我觉得大厂打工人 [19:35] 很容易就陷入到这个世界上 [19:37] 没有机会的这种 mindset [19:39] 但是我们看到的就是 [19:40] 世界上机会太多了 [19:41] 满地都是捡钱 [19:42] 就地上到处都是钱 [19:43] 不知道怎么捡 [19:44] 那种感觉 [19:44] 那你觉得这个差距在哪呢 [19:46] 为什么很多人觉得没机会 [19:48] 而很多人会觉得机会太多 [19:50] 是你的认知吗 [19:51] 还是说你平时接触的资源之类的 [19:53] 我觉得认知 mindset [19:55] 你的时间当然都很重要 [19:57] 但是如果让我归结成一个点的话 [19:59] 就是你有没有穿透不确定性的能力 [20:01] 哦好棒 [20:02] 我们再说一遍啊 [20:03] 有没有穿越不确定性的能力 OK [20:05] 对就是对于一个打工人来说 [20:07] 确定性的机会才叫机会 [20:09] 你跟他说买这个股票 [20:10] 或者说用这种投资方式80%能赚到钱 [20:13] 一个 entrepreneur 他就说哇 [20:15] 80%这么高 [20:16] 让我看看怎么样子去把它做好 [20:19] 然后对于一个打工人来说 [20:20] 就有20%的机会会赔钱欸 [20:22] 那我还是不要做了吧 [20:23] 这种感觉 [20:24] 也要有一定的冒险精神 [20:26] 对吧 [20:26] 我刚刚说的所有的事情 [20:28] 就比如说我要跟大家分享怎么销售 [20:30] 或者说投资这些东西 [20:32] 他肯定都是有不确定性的 [20:33] 但是在我希心中它值得做 [20:35] 对吧因为我觉得他能做 [20:36] 就是这个不确定性是在于 [20:38] 他是需要靠我做的过程中去找到问题 [20:41] 然后解决问题 [20:42] 然后最后穿越他的 [20:43] 对吧穿透这个不确定性 [20:45] 但是对于大厂的人来说 [20:46] 他就希望都是确定性了以后我再去做 [20:48] 然后最好有人教给我怎么做 [20:50] 所以说很多人提的问题就是哎呀 [20:51] 我怎么样子转啊 [20:53] 然后告诉他怎么转了 [20:54] 说多去做一些项目 [20:55] 哎呀我做什么项目呀 [20:56] 对 [20:57] 其实当你真的去摸过一遍这个路子 [21:00] 自己做过一下 [21:01] 你就会发现其实没有那么难 [21:03] 对 就像我现在学 AI [21:04] 其实我现在基本不看什么 YouTube [21:06] 就我很少会看很多很多很多视频教程 [21:08] 因为我觉得没啥用 没有意义 [21:10] 没有意义 [21:10] 你自己做一遍就全懂了 [21:12] 没有意义 [21:12] 就是这个样子 [21:13] 所以说归根结底 [21:14] 我觉得 AI 时代尤其凸显了行动力 [21:17] 因为当工具也平权了 [21:19] 技术也平权了 [21:20] AI Builders 一定要 build [21:23] 对当这些东西都平权了 [21:24] 都已经喂到你嘴上了对不对 [21:26] 基本上就是谁有想法谁行动 [21:28] 谁就能找到自己的（竞争力） [21:29] 对行动 [21:30] 就大厂打工人 [21:31] 似乎他们特别怕 [21:32] 就行动呢 [21:33] 是浪费的 [21:34] 或者做的不好 [21:34] 怎么怎么样 [21:35] 我觉得可能还是有一个分数思维 [21:36] 打分思维在 [21:37] 就是我们做创业或者说做别的东西 [21:40] 我们知道是加分的 [21:41] 就是我们不做肯定是0分 [21:43] 做了以后就开始往上加 [21:44] 加到30分也比0分多了30分 [21:46] 但是好像打工呢就扣分 [21:48] 就是你不做就100分 [21:49] 做了以后开始往下扣 [21:50] 有点这种感觉 [21:52] 哎我其实特别感兴趣啊 [21:53] 就是你有没有这么多年啊 [21:55] 自己做什么东西是失败的 [21:57] 哦太多了 [21:57] 太多了是吗 愿意和大家分享一下吗 [21:59] 但说实话啊 [22:01] 我觉得这个东西你不能完全叫他失败 [22:03] 对也是学习的过程 [22:04] 就是所有的东西可以说都失败 [22:07] 举个例子啊 [22:07] 就是我现在课卖成这个样子 [22:09] 我们有3,000多个付费学员 [22:12] 多吗 挺多的了呀 [22:13] 挺多的是吧 [22:14] 跟其他课比 [22:15] 但是我会觉得 [22:15] 跟这个课的质量相比的话 [22:18] 我1%都没有发挥出来 [22:20] 我觉得这个应该有 30 万学员才对 [22:21] 我怎么只卖了3,000(个学员） [22:22] 所以说你怎么去衡量它 [22:24] 标准也不一样 [22:25] 你的心态也不一样 [22:26] 当你投入的 effort 越来越多的时候 [22:29] 你自己当然期待的 [22:30] 他的回馈也会越来越好 [22:31] 或你对他理解越来越深了以后 [22:33] 你就能看到更多的机会 [22:34] 所以说失败是 [22:35] 什么叫失败 [22:36] 一个是你该做的事情 [22:38] 你从来没有 try 过这就叫失败 [22:40] 对 然后或者说你没有 keep trying [22:43] 你放弃了 [22:44] 这叫失败 [22:45] 只要你还在 keep trying [22:46] 只要还在尝试 对 成功和失败 [22:48] 就不是这件事的定义了 [22:49] 有道理 就是你有没有 learn 足够快 [22:51] 你有没有 iterate yeah～ [22:52] 然后你有没有从 failure 中吸取教训 [22:55] 但是什么叫 failure 呢 [22:56] 就是你吸取了教训以后 [22:58] 那就是一个必经之路了 [22:59] 这心态我觉得特别好 [23:01] 因为最后之前 [23:02] 你都不知道 [23:03] 这个东西到底会往哪个方面发展 [23:05] 很多时候可能看似一些不太好的经历 [23:08] 最后反而变成很好的一个机遇 [23:10] 像对我来说 [23:11] 就是你看我从 Spotify 裁员那一段 [23:13] 很多人关注我的那段经历 [23:14] 因为现在裁员太频繁了嘛 [23:16] 当时我也是非常的难过啊伤心啊 [23:19] 我难过伤心不是因为被裁员 [23:20] 而是因为离开了一个很喜欢的公司 [23:22] 而且就是还没有待够 [23:23] 时间也不是那么久 [23:25] 但是后来通过这一系列的怎么说呢 [23:27] 涅槃吧 [23:28] 之后呢也去了一个更好的公司 [23:30] 然后也意外地踩上了 AI 的风口 [23:32] 所以我现在再回头看 [23:33] 我反而觉得 [23:34] 这个经历对我来说是很有帮助的 [23:36] 对 对啊 如果当年我没被裁员 [23:37] 我现在再找 AI 的工作是很难的 [23:39] 因为现在基本上都需要你有 AI 的经历 [23:42] 那个时候 24 年的时候 [23:43] 还没有这么高的要求 [23:45] 我当时说过一句话 [23:46] 就是你看似的什么痛苦啊 [23:48] 都是生活包装好的糖果 [23:50] 那是当你拆开了 [23:51] 你就发现哦 [23:51] 原来在这等着你呢 [23:53] 就会有这种感觉 [23:54] 对 所以时间长了 [23:55] 我觉得像我们这种工作在 tech 的 [23:57] 这样的人 [23:58] 基本上 [23:58] 都会养成一个比较自洽的状态 [24:01] 就是怎么说呢 这工作有肯定是更好的 [24:03] 没有呢 [24:03] 我也有其他的方式来证明自己 [24:05] 或者是其他方式来去探索 [24:07] 所以我觉得 [24:08] 现在真的就是 [24:09] 保持一个很开放的心态吧 [24:11] 因为像我说的 [24:12] 我觉得生活的机会是很多很多的 [24:14] 比如说当你想做什么样的准备 [24:16] 或者说 [24:17] 这个东西是不是符合你的价值观 [24:18] 是不是你自己喜欢的 [24:20] 这些东西是我们可以去思考的 [24:22] 太有道理了 [24:23] 落到 AI 这也是 [24:24] 就是你用什么东西定义自己 [24:27] 如果你用那一次失败经历去定义自己 [24:29] 然后你就觉得啊 [24:30] 我就是一个被裁员的人 [24:31] 那就是失败 [24:32] 但是你用它来得到了学习 [24:34] 然后你自己现在变得更好了 [24:36] 那就是一个成长路上的必经 [24:38] 其实 AI 转型也是这个样子 [24:40] 我发现什么样的人 [24:41] 我特别担心他的未来呢 [24:43] 或者说 [24:44] 我觉得他在这轮里边很容易被取代 [24:46] 是他用过去的自己的角色价值 [24:50] 对 束缚自己 [24:51] 定义自己是吧 [24:52] 然后他就担心 AI 取代他 [24:54] 但其实说实话 [24:55] 科技变化你担不担心他都要变化的 [24:57] 然后你其实是应该变化的 [24:59] 就是这世界上 [25:00] 本来是没有程序员这个职业的 [25:02] 嗯 这也是衍生到了那个阶段 [25:05] 互联网起来的时候 [25:06] 然后出来了 [25:07] 对 对然后一个人 [25:08] 拿程序员这个词去定义自己 [25:10] 就很扯 [25:10] 在未来如果程序员被需要 [25:12] 那你是个程序员 [25:13] 如果程序员不被需要 [25:14] 你干嘛还要死守着这个身份呢 [25:16] 就是那个东西不在了 [25:17] 大家都要在不断的进化 [25:19] 对还是当年 [25:20] 你看蒸汽机可能取代了很多纺织女工 [25:22] 那可能很多人就变成了蒸汽机的 [25:25] 这个工人 [25:25] 变不变还是在你自己 [25:27] 都是在自己 再不济 [25:28] 其实像我们说的 [25:29] 其实机会也很多 [25:30] 我其实当年 Spotify 被裁员的好多同事 [25:33] 现在也没有在干 tech 了 [25:35] 然后我觉得大家也很有意思 [25:36] 而且我觉得欧洲人的这个价值观 [25:38] 非常 diverse [25:39] 他们不会觉得啊 [25:40] 我只能去做 tech 或者要赚大钱 [25:42] 比如说我老板 [25:43] 现在就成了一个全职的滑雪教练 [25:46] 哦 [25:46] 他特别喜欢滑雪 [25:47] 那很爽 然后我之前还发过一个非常火的 [25:49] 就是我有一个 director 的一个老大 [25:52] 他后来去了一个 kindergarten 幼儿园 [25:54] 做老师 人生赢家 [25:56] 他当时说了一句话 [25:56] 就是说 tech 已经不需要我了 [25:58] 但是那块会有一群 children 是需要我的 [26:01] 对我还挺触动的 [26:02] 我感受到这一点是做饭 [26:05] 哈哈哈 就是我老婆怀孕了的时候 [26:07] 然后就开始给他做饭吧 [26:09] 我之前会觉得做饭特别耽误时间 [26:11] 我如果不做饭出去虽然会多花点钱 [26:14] 但是可以节省时间 [26:16] 我就可以多干更多的事情了 [26:17] 但是我后来突然就领悟了一件事 [26:20] 就是我这辈子是干嘛的 [26:21] 如果我赚了钱 [26:23] 然后我能好好做饭 [26:24] 那我赚的钱是有意义的 [26:26] 如果我一直在赚钱 [26:27] 但是我没有办法静下心来做顿饭 [26:29] 吃顿饭的话 [26:30] 那赚的钱也没什么意义 [26:31] 我觉得我们从小到大 [26:32] 被灌输的这个概念和教育啊 [26:34] 就是给我们一个仓鼠 [26:36] 然后在那个轮子上跑 [26:37] 前面放着一个东西 [26:38] 好像你要拿到它 [26:40] 小学到上了大学就好了 [26:41] 找了工作就好了 [26:42] 然后升职加薪就好了 [26:44] 然后怎么 FIRE 就好了 [26:45] 然后 FAT FIRE 就好了 [26:46] 湾区我觉得这个更明显 [26:48] 说到 FIRE [26:49] 其实我特别想和你聊聊 FIRE [26:50] 我最近有两个特别好的朋友 [26:52] FIRE 回国了 [26:53] FIRE 这个事情其实在湾区挺普遍的 [26:55] 上市个公司就能 FIRE 一堆 [26:57] 像我那朋友就是 Meta 早期的员工 [26:59] 哈哈哈 股票也升了很多倍了 [27:01] 但我现在发一个很有意思的点就是 [27:02] 我有很多 FIRE 的朋友 [27:04] 玩了一圈又回来了 [27:05] 回来上班了 [27:06] 然后我有跟他们聊 [27:08] 就是大家会觉得 [27:09] 如果你没有一个自己非常喜欢的事情 [27:12] 你即使 FIRE 了 [27:13] 你会觉得很空虚 你不知道干嘛 [27:15] 旅游环游世界可以 [27:17] 但很多人可能一年就腻了 [27:19] 那之后呢 [27:19] 之后要干嘛 [27:20] 对是吧 [27:21] 对 所以我也特别好奇 [27:22] 你对这个财富啊这个事情怎么看 [27:25] 就是有限游戏无限游戏 [27:27] 打工就是个有限游戏 [27:29] 你打工的目的是为了不打工 [27:30] 但是 [27:30] 如果你没有找到自己的无限游戏的话 [27:32] 你就会发现这个世界没什么 [27:34] 只是享受那些东西 [27:35] 其实不是 [27:36] 就是人是靠意义活着的 [27:38] 我是采访那个刘嘉教授 [27:40] 是一个清华大学的教授 [27:41] 他脑科学的教授 [27:42] 然后他就说人和 AI 的区别是什么 [27:45] 就是意识是什么 [27:46] 其实 Joe Rogan 采访黄仁勋 [27:48] 就问了他这个问题 [27:49] 说你怕不怕 AI 有意识啊 [27:51] 然后怎么样 [27:51] 黄仁勋说我不觉得 AI 有意识 [27:53] 我觉得 AI 有智能 intelligence [27:54] 但是没有 consciousness [27:56] 那 consciousness 定义是什么 [27:58] 没有人能定义的出来 [27:59] 那个刘嘉教授就给了这个定义 [28:01] 这个定义有两个 [28:03] 低阶的这个 consciousness 呢 [28:05] 叫做主观感受 [28:06] 主观情感 [28:07] AI 有可能具备 嗯 [28:08] 但是高阶的呢 [28:10] 就是关于自己 [28:11] 这个自己是什么的这么一个定义 [28:14] 但是问题是 [28:15] 自己“I”这个词又是没有定义的 [28:17] 对是个很主观的一个事情 [28:18] 但是可以通过什么来定义呢 [28:20] 可以通过他的反面来定义 [28:22] 就是死亡 [28:23] 啊死亡 死亡就是你的人存在的反面对吧 嗯 [28:28] 所以说死亡这个东西 [28:29] 它是给人类带来了意义 [28:30] 就是你看其他的动物 [28:31] 都是没有死亡意识的 [28:33] 所以说他们就没有意义感 [28:34] 然后人是活在一个最大的确定性 [28:37] 和一个最大的不确定性之间 [28:38] 最大的确定性就是我一定会死 [28:40] 最大的不确定性就是 [28:41] 我不知道哪一天会死 [28:42] 活在这世界上 [28:43] 最大的确定和不确定性之间 [28:45] 然后就产生了意义感 [28:46] 然后我觉得人是需要这个意义感 [28:48] 才能每天这样活着的 [28:49] 不然 对 进入一个哲学的话题 [28:51] 就有两种人啊 [28:52] 就是有人是能做到 [28:54] 能不依赖意义活着的 [28:55] 我觉得很多人都是 小朋友是可以的 [28:57] 所有的小孩都可以 [28:59] 他如果是在一个这种小孩的状态里边 [29:03] 他也可以 [29:04] 他不需要每天去想自己的意义 [29:05] 但是这个状态对于一个成年人来说 [29:08] 极难极难 [29:09] 因为你要不停的听自己 [29:10] 你要完全听自己要干什么 [29:12] 你不能听你应该干什么 [29:15] 然后听到自己的声音都很难了 [29:16] 其实我们每个人脑子里是有自己的声音的 [29:18] 听到这个声音都非常难 [29:19] 如果你能做到这件事的话 [29:21] 你可以不依赖于意义 [29:22] 那我很好奇啊我问问课代表 [29:24] 就你觉得你目前的 我不行 [29:27] 意义是什么 [29:28] 就是我能感觉到 [29:29] 做内容是我的无限游戏 [29:31] 嗯 但是我没有办法说我能回答出来 [29:34] 我的意义是什么 [29:35] 其实说实话 [29:36] 我现在赚的钱应该这辈子饿不死了 [29:38] 那在这种情况下我想干嘛 [29:40] 那我现在选择干的事情 [29:41] 就是我想干的事情 [29:42] 嗯 也影响更多人嘛 [29:43] 我觉得这也是我最开始做自媒体的时候 [29:45] 对 [29:46] 把自己的一些想法踩过的坑传播出去 [29:49] 起码能帮别人少走点弯路 [29:50] 也不错 对对对 [29:52] 我其实还有一个意义 [29:53] 对我来说就是跟设计是相关吧 [29:55] 比如创造更有意思的东西体验 [29:58] 不管是电子的还是实体的 [30:01] 我之前有朋友问我说 [30:02] 如果 FIRE 了妍妍你会干嘛 [30:03] 我说我会去当个手艺人 [30:05] 因为我去年在景德镇 [30:06] 对我价值观冲击蛮大的 [30:07] 会觉得其实人也可以活得很好 [30:10] 不用非得赚多大钱 [30:11] 对 就是那个滑雪教练的那种感觉 对对对对 [30:13] 滑雪教练的感觉 [30:13] 然后可能也去欧洲读个书 [30:16] 我还挺 enjoy 上学的状态的 [30:17] 所以我觉得比如读个艺术史啦 [30:20] 什么插画啦 [30:21] 我觉得这种都是我很喜欢的 [30:22] 可能会有更多的体验吧 [30:24] 学个蓝带也可以 [30:25] 然后可能创作出各种更多美的 [30:28] 有意思的东西 [30:29] 我觉得也挺好的 [30:30] 我觉得 [30:30] 我还是很明显存在一些执念的 [30:33] 就是我心中理想的 [30:35] 是到一个大学里边 [30:36] 当一个默默无闻的教授 [30:38] 天天做研究 [30:38] 然后写东西 [30:40] 但我发现我嘴上是这么说的 [30:43] 可是我实际不是这么想的 [30:44] 就是我实际还是希望我影响更多的人 [30:47] 对对对 那我肯定也是的 [30:49] 聊到了一个好深的(话题） [30:49] 我们俩怎么聊到这么深 哈哈哈 [30:51] 我觉得在 AI 时代就是你要找到自己 [30:54] 为什么 [30:54] 为什么我觉得 AI 很多人说看哲学很重要 [30:57] 嗯 我最近也找了一些哲学的书 [30:59] 像比如说 《Sapiens》 啊什么智人这些 [31:01] 那你从一个更宏观的角度 [31:03] 去看待整个这样的一个社会的发展 [31:05] 这个道理是这样的 [31:07] 工业时代会把我们无限分工 [31:09] 然后让我们标准化 [31:10] 给我们任务你去完成 [31:11] 然后最好你今天被解雇了 [31:13] 明天换一个人 [31:14] 马上可以完成一模一样的工作 [31:16] 就是抹掉我们所有的个性 [31:17] 这是工业社会给我们提供的分工 [31:20] 但是 AI 正好把这个全都打破了 [31:22] 就是所有这样的工作 AI 全都可以做 [31:24] 所以说就人的本性 [31:26] 我自己想要什么 [31:27] 我是一个什么样的人 [31:28] 凸显出来 [31:29] 对 我的个人个性表达更重要了 [31:31] 对特别好 [31:32] 特别好 [31:32] 我最近有在看一些哲学方面的书 [31:34] 我在国内带回了一本叫《哲学主义咖啡馆》 [31:37] 我还蛮喜欢的 [31:38] yeah～我觉得这个时候 [31:39] 反而需要去思考一些什么 [31:40] 形而上的东西了 [31:41] 因为技术已经没有那么重要了对吧 [31:44] 你的人的本性在哪里 [31:45] 你对自己的一个看法 [31:47] 对世界的一个价值观的理解 [31:48] 我觉得都还蛮有意思 know yourself [31:50] 哦～我们没有想到今天会聊到 [31:52] 哈哈哈 聊到哲学 [31:54] 然后很开心 [31:55] 和课代表一起进行这样一个 [31:58] 思想碰撞 [31:58] 对 很开心很开心 特别特别棒 [32:00] 然后请大家多多关注我们的频道 [32:02] 然后我们也有自己的课呀还是私域也好呀 [32:06] 就是也希望大家 [32:07] 多多来支持我们 [32:08] 创作者也不易 [32:09] 希望可以有更多的人可以关注到我们 [32:12] 好 那我们今天就这样了 [32:13] 好谢谢大家 [32:14] 谢谢大家 [32:15] 拜拜拜拜