野心值钱了 OpenAI 联合创始人 Brock 提了个问题：如果世界上最好的程序员今天免费为你工作，你会让他做什么？当顶级能力变成人人可用的公共能力，真正拉开差距的，是你能不能看见那个值得解决的问题。你的答案是什么？评论区聊聊。 #openai #ai创新 #ai转型 #ai公司

OpenAI的联合创始人Brock最近提了一个问题，我觉得特别的扎心。他说，假设世界上最好的神学员今天已经在你的公司上班，随时可以为你工作，你会让他做什么？注意，这已经不是个很遥远的假设了。Brock自己都说，现在最强的编程模型已经强到他越来越少亲手写代码，他更多时候是告诉AI要做什么，然后不断地给反馈、揪偏、提高标准。所以今天真正该担心的，可能不是别人比你更会用AI，而是当越来越多人都用了一个接近顶级的数字团队，你却还让他帮你改邮件、做总结、写几个页面。 Brock在最近访谈里仿佛讲到一个词，叫做ambition ceiling，野心天花板。AI正在飞快地抬高每个人的能力上限，但它不会自动抬高你的野心上限。这句话什么意思？过去很多人输在三个字：我做不到。没有技术、没有团队、没有钱，想法只能烂在脑子里。但未来越来越多的人输在另外四个字：我没想到。这件事情现在已经可以做了，可你压根没往那儿想。当最好的神学员变成一种公共能力，真正拉开距离的，就不只是你会不会做，而是你敢让他做什么。 他讲了这个例子，我特别喜欢。一个古董店的老板，一开始觉得AI跟我有什么关系，我就是个卖古董表的。后来别人给他换了个问法，就是开头那个问题：如果世界上最好的神学员现在免费给你工作，你会让他做什么？ 老板想了想，答案一下就多了。也许可以给每一块表都建一个自己的页面，把每块表背后的年代、设计故事全部整理出来，重新做一个网站，去研究客户，甚至去服务那些过去根本服务不过来的长尾需求。你看，问题一换，整个生意都变了。 过去很多事情没发生，不一定是因为它没有价值，而是因为它太贵了。你没有成学，没有设计师，没有研究团队，没有时间。一个想法和限制间隔着一堵叫能力的墙。AI真正打掉的就是这堵墙。 但这里有个反直觉的现象，Blog叫到来空白夜。一个什么都能做的AI摆在你面前，很多人反而不知道第一句该说什么。他们观察到，一旦一个人找到几个真正属于自己的使用场景，对AI的使用会迅速地加深，越来越六。最难的恰恰是最开始的那一下，我到底该拿它解决什么问题。 所以野心不是让你把口号喊大，不是一张嘴叫做一个百亿美元的公司。真正有价值的野心是，你开始重新审视那些过去因为能力、成本、组织限制根本碰不起的问题。以前不值得想的，是今天可能第一次值得你认真想。 当构建能力越来越普及，调个变化出现了，这点我感触特别深。软件越容易做，人类世界本身反而越重要。主持人问，未来软件开发越来越民主化，软件公司到底靠什么差异化？Blog的回答既不是模型，也不是代码。他说，你到底有多理解这个问题，多理解用户，多理解这个行业，真正怎么运转。 以及你跟这些人之间有没有信任？因为代码可以越来越便宜，但现实不会。做教育不是一个教育AI就完了，里面有学生、老师、家长、学校、管理者。做医疗，里面有病人、医生、医院、支付方。真正难得的，从来不是页面能不能生成，而是谁会用、谁付钱、谁承担风险、谁决定采购、谁来定义成功。技术越来越通用，具体的世界反而越来越值钱。这也是我一直讲的一个词，叫做问题距离。你离真实问题有多近？你有没有见过用户怎么工作？有没有经历过那些跑不通的流程？知不知道行业里哪些事情看起来合理，实际上根本推不动？AI能补你的能力，但它没法替你凭空拥有10年的经验。所以通用智能越强，离问题最近的人反而越容易被放大。过去离代码最近的人拥有产品权，未来离问题最近的人也开始拥有产品权。这可能是AI时代真正的权力迁移。还有一个观点，觉得所有做AI的人都该记住。Blog说AI产品大体分两类：一类是模型越强，它自己也跟着越强；另一类是专门绕开模型今天的局限性，模型不会做某件事，你就在外面加一堆规则、补丁和人工，把这个洞堵上。今天它可能是门好生意，但你有想过没有，如果下一代模型直接把缺陷补上了，你今天的护城河可能只是明天模型的一个功能。所以判断一个AI的方向，你可以问一个特别简单的问题：如果模型再强10倍，我会更值钱，还是更不值钱？ 别把公司建在AI今天的缺陷上，最好建在AI持续进步的方向上。模型越强，你利用户理解越值钱，行业关系越值钱，真实的流程里的独特数据和信任也越值钱。 不过又把这个逻辑推大了一步，它把整个经济比做一个分型。进入医疗里面，还有很多更小的专业继续放大，还有无数具体低效、过去没人愿意碰的流程。5年前很多问题根本不值得单独成立一家公司，市场太小，软件太贵，交付太重，最多只能是某个大产品里的一个小功能。但当AI把构建和交付成本压下了以后，过去那些不够大的问题，第一次可能足够支撑一门生意。 AI不会制造更大的公司，但它还会让越来越小的问题也值得成立一家公司。它正在把创业从谁有能力做，改写成谁有资格定义问题。最有行业经验的人尤其重要，律师、保险经纪人、供应链专家、制造业工程师、财税顾问，过去你离问题很近，但离产品很远，现在AI正在缩短这段距离。你不一定要成为最好的程序员，你真正知道的是，这个行业里到底哪个问题值得让实际上最好的程序员来解决。 那到底该怎么开始？Block的方法反而特别朴素，不要一上来就做一个宏大的全自动的系统，从一个小的痛点开始，先自己手动做一遍，再做一遍，最好手工跑三到五遍。因为在你连正确流程都还没有搞清楚的时候，就去做自动化，只会让错误跑得更快。先把正确的事做出来。 再把正确的事自动化。 它把人机分工讲得很清楚。 机器负责确定性， 人负责不确定性。 机器负责重复和执行， 人负责目标和判断。 机器可以放大你的能力， 但责任最终还在人。 所以再回到最开始的那个问题： 如果世界上最好的神学， 今天已经免费站在你身后， 你到底会让它解决什么？ 这个问题真正测试的， 已经不是你的技术了。 它在测试， 你看见了什么问题， 你有多理解它， 你敢不敢第一个去碰 那个过去觉得自己 没资格解决的问题， 以及你愿不愿意为结果负责。 AI不会让你自动变得有野心， 它只是让你的野心 第一次拥有了产品。 过去是能力决定 你应该想多大， 未来越来越可能是， 你敢想多大， 决定了你能调动多少能力。 所以AI真正拉开人与人差距的， 可能不是谁掌握了更多的工具， 而是谁能在能力越来越平的时候， 仍然看见一个值得解决的问题， 做出判断， 然后把越来越强的AI 组织成真实的价值。 最后我也把这个问题留给你： 如果世界上最好的成全， 今天就在为你工作， 你最想让它解决什么？ 我觉得这个答案比 我下一步该学哪个AI工具 更接近你真正的机会。 想到了评论区告诉我。