本文来自微信公众号： 不懂经 ，作者：不懂经也叔的Rust，头图来自：AI生成
硅谷创投哲学家纳瓦尔·拉维坎特（Naval Ravikant）有一个著名的论断，令人印象深刻：“在一个拥有无限杠杆的世界里，判断力是最重要的技能。”
“杠杆”是能够放大你力量的东西。在过去，是资本和劳动力。而今天，代码、内容、社交媒体，以及现在最强大的AI，共同构成了一个近乎无限的杠杆时代。理论上，任何人都可以借助这些工具，撬动超乎想象的资源和影响力。
但历史的进程中，蕴含着一个巨大且极具讽刺意味的悲剧：那个能提供给我们最强杠杆的工具（AI），似乎正在系统性地侵蚀我们使用所有杠杆所必需的唯一核心能力——判断力。
当杠杆唾手可得，而判断力却在流失，这不仅是一个哲学问题，它直接关系到我们每一个普通人在未来经济体系中的价值和生存地位。
在去年的文章中，我曾经分享过一个故事，来自硅谷一位著名的天使投资人。他在与一位22岁的斯坦福毕业生共进午餐时，注意到一个细节。
这位履历完美的年轻人，在交谈中会不时停顿，似乎在搜寻用词。而且，不是那种复杂的词汇，而是一些非常基础的词，就像他的“大脑正在缓冲”一样。
最后投资人忍不住询问，得到的回答让他大吃一惊。这位高材生不好意思地承认：“我已经习惯了让ChatGPT帮我完成思路。当AI不在身边时，我的脑子就会感觉……慢了下来。”
没有AI，脑子会慢下来。
麻省理工之前发表了一份研究报告，早期的数据和观察正在汇集，它们指向一个共同的趋势：思维的同质化和平均化。这个趋势，并非始于AI，却在AI的催化下，呈现出前所未有的加速度。
这是一场正在进行的认知战争。
我们一直以来对AI的忧虑——失业、偏见、安全……，或许都只是冰山浮出水面的部分。海面之下，一个更巨大、更隐蔽的变革正在发生。
AI时代的第一批炮灰，不是那些失去流水线工作的工人，而是那些正在不知不觉中“外包”自己思考能力，思维逐渐被算法“格式化”的白领和知识工作者，他们正在沦为判断力的无产阶级。
一、平均时代与被算法平均的人
在讨论AI之前，我们不妨先环视一下周遭的世界。近十年来，一种全球性的“趋同”现象早已在悄然发生。
在之前的文章中我们提到，美国的市场分析师亚历克斯·默雷尔（Alex Murrell）将其称为“平均时代”。因为调查发现，汽车的设计变得越来越相似，街道上充斥着黑、白、灰三色的车辆，曾经五彩斑斓的车身正在消失。
而从悉尼到利雅得到克利夫兰，一家新开的高档咖啡馆，大概率会拥有相同的工业风设计：再生木材、悬挂的爱迪生灯泡、大理石台面。全球的Airbnb室内装潢，也正在趋向一种无国界的、标准化的“宜家+MUJI”风格。
甚至在社交媒体上，经过相似的美颜滤镜和美学潮流塑造，无数面孔正在汇合为一张模糊的“Instagram Face”，几乎都是对卡戴珊的模仿。
这种趋同，源于全球化、信息的高速流通以及市场对“最优解”的不断追逐。而大语言模型的出现，则像一枚强大的催化剂，将这一进程从外部的审美，直接推向了我们内部的思维。
麻省理工学院之前发表的一项研究，为此提供了直接的神经科学证据。研究人员让学生在佩戴脑机接口设备的情况下撰写短文。
数据显示，使用ChatGPT的小组，其大脑与创造力密切相关的α波和与工作记忆相关的θ波连接活跃度都显著降低。研究的共同作者娜塔莉娅·科斯米娜指出，这是首批科学量化“依赖人工智能执行认知任务所需认知代价”的工作之一。
更值得注意的是实验的另一项发现：思想的同质化。面对“我们的成就是否必须惠及他人才能真正快乐？”这类开放性问题，ChatGPT小组的答案表现出惊人的一致性，大多将快乐与事业成功联系起来。
而面对“富人是否有更高的道德义务帮助穷人”时，他们清一色地表示赞同，完全不像其他两组出现了对慈善观念的批判性视角。科斯米娜总结道：“没有分歧性的观点产生。到处都是平均值。”
康奈尔大学的研究则从文化维度印证了这一点。当来自美国和印度的参与者使用AI辅助写作时，他们的表述方式和内容选择，都开始向一种主流的、通常是西方的文化规范靠拢。他们最常写到的食物是披萨和寿司，最爱的节日是圣诞节。
AI倾向于抹平具有地域和文化特异性的细节，例如，即便有人选择了印度美食“鸡肉手抓饭”，AI生成的文本也倾向于放弃“豆蔻、柠檬酸菜”这类具体生动的词汇，转而使用“浓郁香料风味”这种光滑、安全的通用描述。
事实上，这背后的本质就是强化文化霸权，也是意识形态的洗脑。
AI，这个被誉为“创意放大器”的工具，其内在逻辑是“模式识别”与“概率最大化”。它被训练来寻找和复现数据海洋中最常见的模式，因此，它的“天性”就是导向平均，导向共识。当这种工具被大规模应用时，它便成为了趋同趋势最强大的加速器。
二、同质化思维背后隐蔽的算法操控
思维同质化并非一个简单的结果，而是由技术架构、心理机制和系统反馈共同构筑而成。
1.协议社会：无形的选择架构
我们理解AI影响力的一个更深层框架，需要回顾我在之前的文章《新的控制型社会》中所介绍的、乔恩·阿斯科纳斯所描述的“协议社会”。
他认为，现代社会的权力运作模式，已从过去的强制性“规训”，转向一种以“协议”（Protocols）为核心的、更柔性的“控制”。
“协议”是一套开放的、自愿遵守的标准。互联网本身就是协议的产物（TCP/IP），它不强制任何人，但如果你想接入这个网络，就必须遵守它的规则。亚马逊之所以能构建起庞大的商业帝国，也源于其内部强制推行的一套服务接口协议，将复杂的公司运作拆解为标准化的、可自由组合的模块。
大型语言模型，可以被视为一种针对“思想和语言”的终极协议。它为我们提供了一个极其强大且便捷的接口，用以组织语言、生成观点、构建逻辑。
当你使用它时，你就在自愿地接入这个协议。而这个协议的内在逻辑，是效率和优化。它会不断为你提供“更合理”、“更流畅”、“更受欢迎”的选项，为你构建一个无形的选择架构。
在这个架构中，我们似乎拥有无限的自由，但每一个“理性”、“优化”的选择，都在将我们推向那个由算法定义的“最优解”。
前英国首相玛格丽特·撒切尔曾有一句饱受争议的名言：“别无选择”（There Is No Alternative）。在AI时代，这不再是一句政治口号，而更像一个由数据构成的数学现实。当所有人都被引向同一个“最优解”时，趋同便成为必然的结果。
2.判断力外包：认知上的“便利陷阱”
协议之所以能生效，是因为它迎合了我们大脑固有的一个倾向：寻求认知捷径，避免认知失调。
思考，尤其是深度和原创性的思考，是一个充满摩擦的过程。它需要我们面对矛盾、忍受模糊、评估风险，并最终做出自己的判断。而AI提供了一个诱人的“便利陷阱”：它可以为我们承担这一切。
神学家托马斯·P·哈蒙将AI比作一块“高科技通灵板”，我们看到的并非神启，而是自己内心欲望的投射。正如奥古斯丁对恶魔的论述，危险不在于符号本身，而在于我们“被滥用的注意力”。
AI流畅、自信、看似全面的回答，让我们得以“外包”最耗费心神的判断过程。这就像希腊神话中的雕塑家皮格马利翁，他雕塑了一尊完美少女雕像，以至于爱上了她而不能自拔。
其实，他爱上的不是冰冷的象牙，而是自己才智和欲望的完美投射。我们迷恋AI，也常常是在迷恋那个被完美肯定和映射的自我。
这种现象就是一种新的“无产阶级化”。在工业时代，机器剥夺了工匠的身体技能；在AI时代，算法正在缓慢地侵蚀我们的认知技能。
当我们持续地将判断、推理、组织甚至创造的过程外包出去，我们大脑中负责这些功能的“肌肉”就会逐渐萎缩。我们保留了获取答案的能力，却可能正在丧失形成答案的过程。而智慧，恰恰蕴藏在过程和犯错之中。
3.模式崩溃：系统的自我封闭循环
这个同质化的架构，还有一个自我强化的闭环机制。技术研究中发现了一个被称为“模式崩溃”的现象。
当AI模型越来越多地学习由AI自身（或同类）生成的内容时，它们会逐渐忘记真实世界数据的复杂性和多样性，输出会变得越来越贫乏和可预测。
我们正处在这个循环的开端。
由AI辅助生成的、趋于同质化的邮件、报告、文章和代码，正以前所未有的规模被注入互联网这个巨大的数据池。这些内容，反过来又成为下一代AI学习的主要材料。
这是一个可怕的反馈循环：我们使用AI追求效率，产出趋于平均的内容；这些平均的内容喂养出更倾向于平均的AI；更强大的“平均化”AI，再进一步塑造我们的思维。
这就像一条正在吞食自己尾巴的衔尾蛇，系统正在缓慢地自我封闭，多样性的熵正在减少。
三、杠杆的悖论：纳瓦尔的远见与AI的陷阱
要理解这场危机的严重性，我们必须理解纳瓦尔所揭示的“杠杆逻辑”，以及它与“AI逻辑”之间的根本性冲突。
纳瓦尔的杠杆逻辑：
纳瓦尔认为，在现代经济中，单纯的努力工作其回报是线性的，甚至是被高估了。真正决定你财富和成就上限的，是判断力x杠杆。
他有一个经典的论述：“在杠杆时代，一个正确的决策可以帮你赢得一切。而不付出努力，就无法培养判断力，也不会赢得任何杠杆。”判断力，这个被严重低估的品质，是你所有努力的“方向盘”。
他举了一个生动的例子：一家市值1000亿美元的公司，在两位CEO候选人之间选择。A的判断准确率是75%，B是85%。这10%的判断力差异，值得公司付出多大的代价去获取？答案可能是几千万甚至上亿美元的年薪。因为在巨大的杠杆（公司的资本、员工、品牌）之下，这10%的判断力差异，可能决定公司是走向辉煌还是衰败。
这里的核心观点是：判断力是价值的放大器。而判断力无法速成，它必须通过大量的实践、学习、承担风险、分析失败……简而言之，通过“努力”和“经验”来缓慢地积累。
AI的便利逻辑：
现在，我们来看AI的逻辑。与纳瓦尔的逻辑恰恰相反，AI的核心价值主张是消除努力，规避风险，提供即时答案。
AI被设计成一个“判断力服务”的黑箱。你无需经历漫长的学习曲线，无需承担决策错误的后果，只需输入一个提示，就能得到一个经过海量数据验证的、高概率的“正确”答案。它提供的是一种“无痛”的智慧体验。
两种逻辑的冲突与悲剧：
这就是悲剧所在。纳瓦尔告诉我们，你需要通过艰苦的跋涉，才能登上山顶，看清世界的全貌（获得判断力），从而有效地使用杠杆。而AI则直接用直升机把你空投到山顶的一个观景台，让你看到一幅看似完美、实则经过“算法”剪裁的风景。
你获得了“看风景”的结果，却失去了整个登山的过程。而恰恰是这个充满汗水、疲惫、迷路和抉择的登山过程，才真正塑造了你的体力、方向感和对山脉的深刻理解，也就是你的判断力。
AI让我们得以绕过建立判断力所必需的“努力”，直接获取一个“看似有判断力”的结果。这是一种认知上的“高利贷”，你用未来的判断力，来换取眼前的便利。
其结果，就是我们正在被系统性地，从“判断力”这一最重要的生产资料的“生产过程”中被剥离出去，沦为纯粹的消费者。
四、“无我”：一个同质化世界的代价
当效率被推向极致，当所有的粗糙和阻力都被磨平，我们所得到的这个“无摩擦”世界，其代价是什么？
最核心的代价，或许是哲学家所说的“他者”（The Other）的消失。然而，相对每一个他者，我们就是他者。这就意味着我们的自我的消失。
“他者”，是那些与我们不同、挑战我们、否定我们、让我们感到不适的存在。正是与“他者”的碰撞，才激发了真正的思考、创造和自我反思。
一个固执的反对者，一篇完全颠覆你认知的文章，一种你无法理解的艺术形式……这些充满“摩擦力”的存在，是心智成长的必要条件。
而AI驱动的同质化趋势，其本质就是一场针对“他者”即自我的系统性驱逐。
它通过提供共识、优化表达、迎合偏好，为我们创造了一个无比舒适、光滑的“同者的地狱”。在这个地狱里，我们失去了与“真实”的粗粝表面碰撞的机会，也因此可能失去产生深刻洞见和原创思想的能力。
从另一个哲学视角看，这是马丁·海德格尔所警示的“座架”逻辑的终极体现。技术将世界万物（包括人类自身）都框定为一种可供支配、计算、优化的“持存物”。
简单来说，“持存物”就是在现代科技的眼光下，一切事物（包括人）都不再被看作是独立的、有其自身意义的存在，而是变成了“随时待命的资源库”或“等待被调度的库存”。
例如，在古代诗人眼中，一条河有它的名字，有它的神话，有它自己的生命和脾气。它是一个独立的存在。
在现代水电站工程师眼中，这条河变成了“水力资源”。它的唯一意义就是能发多少度电，它的水流被计算、被调度、被储存。
这时，河流就从一个“存在”，变成了服务于电力系统的“持存物”。它不再是“雅鲁藏布江”，而是一个随时待命的“能源库存”。
当我们的思想和语言本身，也被这个框架所捕获，被视为一种可以随时调用和优化的“资源”时，思考便失去了其作为“存在方式”的意义，而仅仅沦为一种功能性的产出。
那个感觉大脑“慢了下来”的斯坦福毕业生，他所体验到的，可能正是当“外部持存物”断开连接时，作为“存在”本身所感到的空洞。
五、不被算法同化的意志体操
面对这样一种系统性的趋势，简单的拒绝或拥抱都显得过于草率。我们需要的，不是一份“如何抵抗AI”的说明书，而是一种在“持存物”时代重新导航的生存智慧。
首先，这意味着我们要重新认识“思考”的价值。
它的价值不在于快速产出一个“正确”的答案，而在于那个充满不确定性的、充满摩擦的过程中。
我们需要有意识地去“拥抱认知摩擦”，去选择那条更难走的路：去读一本需要反复琢磨的、充满异质思想的书，而不是它的AI摘要；去进行一场可能暴露自己无知的、真实的对话，而不是让AI为你准备好无懈可击的讲稿。
其次，是改变我们与AI的关系。
圣克拉拉大学的一项研究发现，与使用ChatGPT相比，使用“曲线策略”卡牌更能激发原创性想法，即使用一种提供随机、晦涩指令的创意工具。
这给了我们一个重要启示：我们可以不把AI视为一个提供答案的“先知”，而可以将其看作一个激发问题的“他者”。利用它的非人逻辑，生成一些荒谬、离奇、甚至完全错误的组合，以此作为打破我们自己思维定势的“思想撞针”。
最后，这一切都导向一个更根本的选择：我们要有意识地，为自己的生活保留一些“非效率”和“非优化”的空间。
正如作家乔恩·阿斯科纳斯在他的文章结尾写道：“让非理性的依恋、有教养的无知和顽固的忠诚成为美德吧。”
一个不为任何功利目的的爱好，一段没有明确议程的散步，一种对某个过时理念的坚持。这些无法被“协议”所量化、无法被算法所优化的部分，恰恰是我们作为独立个体，对抗全球性趋同引力的精神锚点。
那位斯坦福毕业生的故事，不是一个终点，而是一个起点。它提醒我们，真正的“炮灰”和无产阶级，不是那些被技术淘汰的人，而是那些在技术中迷失了自我，放弃了独立思考和主体意志的人。
在这场宏大的认知实验中，我们每个人都需要找到自己的导航方式，努力成为那个无法被预测、无法被完全控制的“机器中的幽灵”。