本文来自微信公众号： 数字生命卡兹克 ，作者：数字生命卡兹克
前几天我们发了一篇招聘的内容：2026，你想象不到我们现在有多缺人。
没想到爆了，我自己都很诧异，我们的邮箱也爆了，我还激动的发了个朋友圈。。。
然后随之而来的，就是各种各样的消息和提问。
比如大厂的朋友也来找我推荐人，还有很多AI创业公司的朋友也是，问我有没有适合一起创业的人选。
但是最多的，其实是学生群体，很多很多没有毕业的朋友们，问到我们这边实习需要什么样的经验，然后应届的朋友们，也在问我我们究竟招什么样的人，需要什么样的特质。
一晃眼，马上又是一年毕业季了。
我们自己确实名额有限，只招大概7、8个人，但是这一两年，因为自己也在创业，所以跟蛮多朋友（国内国外的大厂中厂创业公司等等都有）聊过不少关于招人的话题。所以我想了想，感觉还是可以给大家分享一下在我自己心里，什么样的人，是在AI时代，更容易被青睐的。
叠个甲，都是我自己的一家之言，不成熟的经验，不一定对，但至少确实是我们真实在用的筛选标准。
我把他们，总结成了六个特质：
好奇心、靠谱、有事实洁癖、多元化思维、能忍受不确定性、低ego高自驱。
没有一条的字面上有AI，但是每一条，又都跟AI，息息相关。
一.对世界有好奇心
这是我觉得最重要的一条，我在无数的地方也说过这句话。
这甚至是我们公司挂在墙上的slogan（过年的时候拍的）。
也是我们招人的时候第一个看的东西。
好奇心这个词听起来很虚，但是讲真的，它在AI时代的权重，我觉得无限大。
原因很简单，AI时代，知识在加速贬值。
我三年前写过一篇文章，说了一个概念，叫知识半衰期。
也就是你的部分知识，大概会在多久过期。
过去可能是十年，移动互联网时代，可能缩短到了两三年。
但是在如今，在AI时代，你今天学的框架，半年以后可能就过时了，甚至有的时候，是3个月。
就是这么的离谱。
你敢想象吗，DeepSeek R1，其实只是25年初的东西，距离今天也只有一年左右，Claude Code出来也才一年，甚至我们一年半以前用的Runway、Midjourney、GPT-4o等等，听着都好像上个世纪的产物。
在这种环境下，你过去积累的知识存量，其实在不断地缩水。唯一能对冲这种缩水的，就是持续学习的意愿。
而持续学习的燃料，就是好奇心。
乔布斯之前提过一本书，说对他影响很大，后来我也去读了，这本书对我影响也挺大的。
它是，铃木俊隆的《禅者的初心》。
在这本书的开篇之中，就有一段我认为超级经典的话。
“In the beginner's mind there are many possibilities,but in the expert's there are few.”
范骏老师翻译的这版我觉得翻译的最有神韵：
初学者心中充满可能，行家却往往所见有限。
在书中，他们说“你并不需要对禅有多么深刻的理解，即使你已经读了很多禅的书，也要用一颗新鲜的心去读每一句话。”
一定要保持，初学者的状态。
这就是禅修的关键。
这句话放在AI时代，我真的觉得特别应景。
我见过太多太多在各个行业里，有十几年经验的人，他们对AI的第一反应不是好奇，是防御。
他们说，“这东西不靠谱”“我用过，还是等AI再进化个几年再说吧”“我现在的工作根本不需要这个”。
这种防御心态，其实就是铃木俊隆说的行家心态，你觉得自己已经懂了，已经有了一套行之有效的方法论，你不愿意承认这一切可能需要推倒重来。
而我见过很多很多真正在AI时代如鱼得水的人，无一例外，都有一种近乎本能的好奇。
在好奇心的驱动之下，人与人之间的差距，会被AI加持后成指数级放大。
这种好奇心装不出来，我觉得也培训不了。
它要么在那里，要么就不在。
所以我面试的时候经常会问一个问题，就是你最近两周玩的最有意思的AI工具是什么，你用它做了什么？
如果对方明显能聊得两眼放光，聊了很多的细节和心路历程，甚至说着说着开始掏手机给我看他做的东西，那基本上就稳了。
好奇心是AI时代，一切的前提。
没有它，后面的所有东西，全都不成立。
二.靠谱
这个词也很朴素，但它在AI时代有一个被大多数人忽略的新维度。
当AI可以帮任何人生成一份看起来很专业的方案、一封很流畅的邮件、一个很漂亮的PPT的时候，表面上看起来靠谱，变得越来越容易了。
但我们都知道，这种只是表面上的靠谱，他不一定是真的靠谱。
经济学里有个概念，是诺贝尔奖得主阿克洛夫提的，叫柠檬市场。
不过它跟柠檬没有半毛钱关系，主要是因为理论叫market for lemons。
这里的lemon在美国俚语里是有毛病的东西，尤其常指买二手车时买到的烂车、问题车、次品车，所以也就是被翻译成了柠檬市场。
大意是说，在一个信息不对称的市场里，当买家无法区分好商品和差商品的时候，差商品会把好商品挤出去，整个市场的质量就会螺旋式下降。
二手车市场就是最经典的案例，卖家知道自己的车到底好不好，买家不知道。买家怕买到柠檬车，所以只愿意按一个平均价格出价。
那这时候问题来了，好车车主觉得这个价格太低，就不愿意卖了，留下来的车越来越多是问题车。买家更不信任市场，价格进一步下降。最后好货被挤出去，烂货反而占主导。
AI时代的人才市场，我觉得，有一点点这个趋势。
当AI让包装变得几乎零成本的时候，真正的信任反而成了最稀缺的资源。
而信任的建立，是靠一次又一次的事事有回应，万般皆有着落。
是你在deadline前三小时主动说“这个事情可能延期，我的planB是这样的”，而不是到了deadline才说“不好意思我搞不定”。
是你答应了周五给结果，周五下午准点就发过来了，哪怕只是一个进度同步也好。
靠谱这个特质，在一个充满AI滤镜的世界里，反而变得比以前更值钱了。
因为它是唯一不能被伪造的东西。
你可以用AI包装你的能力，但你没法用AI包装你的人品。
一诺千金这四个字，真的不是说着玩的。
说到，那就做到，这就是靠谱。
三.有事实洁癖
这一条，在AI时代的重要性被放大了可能十倍都不止。
原因很简单，因为AI有幻觉。
这个东西我就不用展开了，可能所有的朋友都遇到过。
虽然像顶级的模型比如GPT-5.5、Claude Opus 4.7等等，幻觉确实已经降了很多很多，但偶尔还是有。
如果你不去验证，你就会把这些假信息当成真的，写进你的文章里，发到你的朋友圈里，讲给你的客户听。
然后，让别人失去对你的信任，觉得你这个人并不靠谱。
这就是为什么我说，事实洁癖这个特质，变得如此重要。
这里的事实洁癖，可以理解成，就是你有一种习惯性的批判思维。
看到任何一个信息，你的第一反应不是“哦我知道了”，应该是“这个对吗？我得自己验证一下”。
你想想，过去，你肯定不会因为一篇10万+的文章说了什么，你就把它当成100%的事实然后直接跟外面吹牛逼对吧，你一定会自己去查一下，自己去核实，确认没有问题了，你才敢对外说。
AI也一样，AI告诉你的任何东西，都记得先验证一下。
有个哥们，叫笛卡尔，他在几百年前就提出过完全一样的方法。
被称为，笛卡尔怀疑论，也是他哲学体系的起点。
这里有个背景，就是笛卡尔生活在17世纪，正好处在欧洲思想剧烈转型的时期，传统经院哲学、亚里士多德体系、宗教神学权威开始受到数学、物理学和新科学的冲击。
笛卡尔当年面对的问题是，如果我们的知识体系里有很多东西来自过去的习惯、权威、感官和未经检查的传统，那它到底有多可靠？
他最终的解法特别极端，但我觉得也特别帅，就是全部怀疑。
把原来所有看起来知道的东西都拆掉，然后寻找一个完全不能被怀疑的基础，再从这个基础上重新建造一个完美的知识大厦。
这就是笛卡尔怀疑论，也是著名的我思故我在的由来。
你可能觉得这跟AI时代的人才画像有什么关系？
关系可太大了。
笛卡尔当年面对的困境，跟我们今天面对的困境，在结构上简直一模一样。
我们每天被AI生成的直接信息包围，也被引用AI生成的互联网海量信息包围，我们也在经历剧烈的转型，我们也要找到自己的知识大厦，在其之上，建立我们每个人的哲学体系。
所以，笛卡尔那套方法论，我真的觉得，变成了AI时代真正的生存技能。
你必须对所有来源的信息保持系统性的怀疑，尤其是那些看起来特别靠谱、特别专业、特别一本正经的信息。
我把它称之为，事实洁癖，其实就是一种工程化的笛卡尔怀疑论。
而且事实洁癖不只是对外的，更是对自己的。
对自己说出去的每一句话有羞耻心。
这也是我招人特别看重的一个品质。
一个人如果可以满嘴跑火车还面不改色，那他在团队里就是一颗定时炸弹，因为在AI时代，信息传播的速度太快了，一个错误的信息一旦被发出去，你可能要花十倍的成本去修正。
我自己写公众号文章也是，哪怕一个数据、一个引用、一个人名，我都会尽全力去反复确认，是因为我真的怕丢人，真的很怕我写了一个假信息出去，然后被读者在评论区指出来一通狂喷，那种感觉太难受了。
所以事实洁癖这件事，在我看来，就是一种人格完整性的体现，你对自己说出的话负责，你对自己传播的信息负责。
在一个AI可以批量生产看起来像模像样的假信息的时代，这种品质的稀缺程度，我觉得已经到了历史最高点。
四.多元化思维
这一条背后有一个很有趣的底层逻辑。
AI最擅长的事情，就是在单一领域内做深度推理。
你让它分析一份财报，让它写一段代码，让它做一个文献综述，它在单一领域里的知识密度，可能已经超过了大多数专家。
但AI最不擅长的，也是我自己做内容创作的时候感受到的，是跨领域的类比和联想。
乔布斯把书法和计算机碰在一起，得到了Mac那惊艳的字体系统；达芬奇把解剖学和绘画碰在一起，画出了人类历史上最逼真的人体；我自己做AI内容的时候，经常会把UX设计的思维拿来分析AI产品，得到了很多别的AI博主不太会有的角度。
这些都是不同知识领域碰撞的结果。
AI现在还做不好这个事，或者说，就目前来说，AI做这个事的效率远不如一个脑子里装着很多不同领域知识的人。
我前几天直播的时候也说了，我觉得现在最喜欢的，是T字型人才。
虽然不知道为什么评论区里有人搞抽象，说丁字形人才比T字型人才要牛逼，那个勾是差异化。。。
所以我现在面试的时候，会特别留意一个人的知识面。
当然这里不是说你要什么都精通，我希望的其实是这个人的触角要伸得够广。
比如你读小说吗，看纪录片吗，喜欢玩谷子吗，爱读哲学吗，对历史感兴趣吗，爱玩roguelike游戏吗，还有什么其他的奇奇怪怪的爱好吗。
一个只关注自己专业领域的人，在AI时代会变得越来越容易被替代。
一个什么都好奇、什么都懂一点，但同时在自己的专业又足够专业的人，反而会越来越值钱。
因为AI缺的不是深度，是跨度。
而人能补上的，恰恰就是这个跨度。
五.能忍受不确定性
我曾经看到过一个东西，很喜欢，后来发现是诗人济慈的一个诗学概念。
叫Negative Capability，有翻译成负能力的，也有翻译成消极能力的。
大概意思就是，这是一种能够让你在不确定、神秘、怀疑中能够安然存在的能力，你能够不急于去抓取事实和理由，而能与未知共处。
这个概念，几乎就是我觉得，对AI时代的从业者们，非常棒的一个画像。
AI的变化速度太快了，快到几乎每几个月的时间，工具、模型、框架啥的全都变一圈，快到你上周刚跑通的工作流，这周可能就因为一个模型更新全部作废了。
如果你是那种需要一切都定义清楚才能开始工作的人，那在AI时代，或者在AI浓度很高的公司工作，你会非常痛苦。
因为你等不到那个一切就绪的时刻，一切就绪的时刻，在AI行业，我觉得可能根本不存在。
但我想特别说一下，忍受不确定性不等于就一定不焦虑。
我自己坦诚的讲，我觉得我的能忍受不确定性的能力还是很强的，但是我也焦虑，而且说实话我经常焦虑。
数据不好的时候我会焦虑，市场有变化的时候我会焦虑，每次模型大更新的时候我都会想，我们现在做的这些事情三个月后还有没有意义。
但我自己其实觉得还好，这种焦虑我觉得是正常的，甚至是健康的，因为它说明你对变化保持着敏感。
关键的区别在于，你能不能在焦虑的同时还继续行动。
这个能力太重要了，我从23年开始，见过很多聪明人，能力很强，但因为无法忍受不确定性，所以一直在等，等行业明朗了再入局，等方向确定了再行动。
结果等着等着，机会就没了。
AI时代不等人，能在雾里走路的人，我觉得就是很棒的人。
六.低ego，高自驱
这两个词放在一起，是有原因的，因为我觉得它们是彼此的平衡条件。
先说低ego。
ego这个词可能有些朋友不太熟悉，简单说就是自我意识，再通俗一点就是一个人对自己的执念有多强。
ego高的人，特别在意自己是不是对的，自己有没有被尊重，自己的方案有没有被采纳。ego低的人，不是说没有自尊，是他不会把“我”这个字看得比事情本身更重要。
低ego也不是说你要卑微，或者说你要没有自信，是你要有一种能力，就是我错了这三个字，你能在你真的错了的时候，说得出口。
这在AI时代为什么特别重要。
因为AI在以极快的速度改变着我们的一切，你上个月觉得最好的方法，这个月可能就不是了，你花三天写的代码，一个新工具出来可能三分钟就搞定了，你引以为豪的某个技能，可能突然就被AI做得比你好了。
如果你的ego太高，你会本能地抵抗这种变化。你会说“我这个方法用了几年了一直很好”，你会说“AI做的那个不行，没有我的细腻”，你会找一百个理由来证明自己的方式仍然是最优的。
但你就是不肯承认，自己错了。
现实并不在乎你的ego，现实只在乎什么方法能更好地解决问题。
苏格拉底有一句话特别适合放在这里，就是那句：
“我唯一知道的事，就是我知道我一无所知”。
你可以把它理解为低ego的极致表达。
但有趣的是，苏格拉底同时也是历史上最自驱的人之一，他到处找人辩论，到处追问，因为他自己想搞明白。
这就是为什么低ego和高自驱要放在一起。
光有低ego没有高自驱，那就成了随波逐流，别人说什么就是什么，没有自己的判断。光有高自驱没有低ego，那就成了固执己见，觉得自己的方向一定是对的，听不进去任何反馈。
两者结合在一起，才是AI时代最理想的状态。
你有强烈的内在驱动力去推进工作，去学习新东西，去解决问题。但同时你又随时准备着承认别人的方案可能确实会更好。
这是一个百花齐放的年代。
这种人放在AI时代，成长速度会非常恐怖。因为AI本身就是一个极好的学习工具和生产力放大器，而低ego的人更愿意深度使用AI，高自驱的人会主动去探索AI的各种用法而不是等别人来教。
两者一结合，无敌。
写在最后
最后多说几句。
我自己可能有一个暴论，就是我觉得。
技能是可以学的，可以培训的，可以用AI补上的，但特质不行。
好奇心、靠谱、事实洁癖、多元思维、对不确定性的忍耐力、低ego加高自驱，这些东西要么你有，要么你没有。
它们跟你读了什么学校、拿了什么学位、在什么大厂工作过，关系真的不大。
这也是为什么我们公司不卡学历，我真的不在乎你是985211毕业的还是中专毕业的。
从我自己作为招聘者角度来说，在乎的是这个人身上，有没有那些在AI时代真正值钱的底层特质。
时代变了。
技能的护城河被AI填平了，剩下的就是人本身。
又想起了我在AI挖掘天赋的那篇文章里，提到的一个东西，就是古希腊德尔菲神庙门上刻着的三句铭文。
这三句话，也被誉为德尔菲神谕。
其中最著名的那句话，就叫做：
认识你自己。
两千多年了，人类面对的最核心的问题，好像从来没有变过。
只不过在不同的时代，这句话指向了不同的答案。
最后，愿我们永远。
对世界保持好奇。