看外网一篇研究叫《超越人类的科学》，脑子里冒出一个念头：未来的科学发现不再需要人类参与，那搞商业的人，是不是也快被“优化”了？ 这几年，我们已经习惯了说AI是「工具」，帮人提效；比如：写报告、做PPT、分析数据，确实快了不少。 但研究里提到，DeepMind把数学界几十年没突破的问题直接优化了；谷歌Gemini 2.0能在48小时内复现人类科学家十年的研究成果，还自己提出新理论。 这不是辅助，这是直接开干。 AI不只是「帮你跑个模型」，开始独立提出问题、设计实验、验证假设；这像你雇了个助理，结果人家自己开了公司，产品比你还卖得好。 从商业角度来说，这事挺刺激。 你是投资人，你会愿意投一个由AI主导的研发项目吗？它可能效率高、成本低、还能突破人类认知边界。但问题是：你根本看不懂它是怎么做到的。 你以为创新是线性，从需求出发一步步推导出来的。但AI的做法完全不同，它可能是跳跃式的、反直觉的，甚至完全脱离人类经验框架。 这种创新，你敢不敢用？能不能落地？这就带来一个问题：未来企业的核心竞争力，会不会不再是人才、专利，而是对AI系统的理解和引导能力？ 换句话说，以后拼的不是谁有牛人团队，是谁能驯服这套自我演化的系统；但这也有点危险。当AI开始自成一套认知体系，它的“成果”我们还能不能理解？ 比如说： 它设计出一种新材料，性能超强，但我们解释不了它的结构；或者它优化出一个金融模型，预测特别准，但没人知道变量之间到底啥关系。 这种「黑箱式创新」，一旦普及，会带来一个大麻烦：该不该信它？又该怎么把它变成能赚钱的产品？ 这不是危言耸听。 现在很多AI模型输出的结果就已经很难解释了，尤其在图像识别、语言处理这些领域，等它渗透到基础科研，整个社会的知识体系都得重新适应。 所以我觉得，现在得想清楚几个问题： 我们准备好接受一个「看不懂」的科技未来了吗？投资机构还愿不愿意为无法解释、只能验证的技术买单？商业模式的设计逻辑，要不要从「人主导创新」，转向「人和系统共创价值」？ 我不反对AI，也不唱衰技术发展。我觉得，在这场变革中，不能只盯着效率和速度，还得想想：这个未来，还是为我们准备的吗？ 毕竟，如果有一天我们只能仰望AI创造的知识高峰，却看不懂、也登不上，那所谓「科技进步」，对普通人来说，还有意义吗？ AI发展太快，太抽象了；先不管未来如何，先让自己用起来再说。
