人们以为推动 AI 革命的一手配资开户网，是芯片、模型和资本。
但在硅谷投资人的眼里，真正的助力其实是人类的懒惰。
不是天才在驱动 AI，而是懒人。
因为一切能让人少动一点手、少一点思考的工具，终究都会获胜。
ChatGPT 帮人写几封邮件，Midjourney 省去无数次改图，Suno 让音乐人的职业门槛消失 ......
AI 扩散的规律，其实比算法简单得多：它只奖励那些最擅长偷懒的人。
当「偷懒」成为一种新的生产力，我们也许正站在一个奇怪的拐点上，而勤奋，不再是竞争力。
懒惰成为生产力AI 时代的扩散逻辑
在这场讨论中，Reid Hoffman 抛出了一个看似轻佻却极具洞察力的观点：
AI 的扩散，不是靠勤奋的人推动的，而是靠懂得偷懒的人完成的。
这并非反对勤奋的宣言，而是霍夫曼对技术传播机制的精准观察。
当一项技术不仅能做得「更多」，还能让你「做得更少」的时候，它就拥有了真正的爆发式扩散能力。
霍夫曼在访谈中将 AI 投资分为三个方向：
「显而易见」的 AI 赛道：如聊天机器人、生产力工具、编程辅助——这些方向所有人都看得见，因而难以产生差异化。
AI 时代的新平台：类似于 Web 2.0 崛起的路径，新的平台可能在 AI 时代出现。
来自硅谷视野以外的盲区机会：例如药物发现这种「原子 + 比特」结合的领域，传统硅谷软件思维未必触及。
他同时强调，AI 不只是单一的大语言模型（LLM）在驱动，而是多模型协作的结果：语言模型负责逻辑与文本，扩散模型掌管图像与视频，二者结合才构成真正的 AI 生态。
在霍夫曼看来，「懒惰」并不是堕落，而是一种生产力策略。
如果 AI 能让我用更少的操作、更少的重复劳动，就能换来更高的产出——那就是真正的效率。
这一观点被不少研究印证。
在霍夫曼看来，AI 的扩散遵循一种「懒惰经济学」：凡是能让人少干一点、却赚得更多的产品，都会被更快接受。
它不是靠聪明人推动的，而是靠懒人推动的。
当「少干活」成为竞争优势，社会的生产逻辑也随之被改写。
个人与企业都在问同一个问题：我能否用 AI 减少重复劳动，把精力放在提问、质疑、创造上？
这是 AI 带来的真正分水岭——「勤奋」被「聪明地偷懒」所取代。
不是取代，但会教育他们
在对谈中，主持人向霍夫曼抛出一个尖锐的问题：
医疗是 AI 最早被应用的领域之一。你认为，在未来几年里，医生会不会被 AI 取代？
霍夫曼笑了笑，回答得既直接又冷静：
AI 的确越来越强，但医生不会被取代，他们会被重新教育。
他解释说，医生过去是「知识的储存器」，掌握医学数据库与病例经验。但在 AI 协助下，这种角色已不再稀缺。
AI 可以迅速检索医学文献、比对病例数据、提供诊断建议；真正稀缺的，反而是医生能否质疑 AI 提出的共识，能否进行跨领域、横向思考。
未来的医生，不再依赖记忆，而要学会如何质疑 AI 的共识。
医生必须从单一的整合者，转变为 AI 驱动环境下的「问题重塑者」：不仅接受 AI 建议，更要判断 AI 是否正确。
以往医生可能凭借经验就能胜任诊断，而在 AI 时代，经验只是基础；判断与质疑能力才是核心。
现实研究也印证了霍夫曼的判断。
Nature Medicine 2024 的一项大规模研究发现：当 AI 参与放射科胸片诊断时，医生的表现并不会随着「使用 AI」而自动提升。
相反，那些能主动审视 AI 结果、发现偏差并进行二次判断的医生，准确率提升最显著；而完全依赖 AI 建议的医生，反而更容易出错。
这说明，决定成败的不是经验年限，而是是否具备与 AI「共驾」的能力。
主持人接着问：
律师、程序员这些职业会不会经历类似的变化？
霍夫曼肯定地说：
当然会，而且正在发生。律师用 AI 起草合同，关键是能否识别模型生成的漏洞；程序员用 AI 写代码，真正稀缺的是在 AI 出错时读懂它的逻辑；记者用 AI 整理资料，但仍需人类判断真假、辨识偏见。
他把这种新职业模式称为「Co-Pilot Profession（共驾职业）」—— AI 负责推理、执行重复劳动；人类则负责定义问题、负责判断、负责处理异常。
AI 不会取代你，但懂 AI 的人会。
在这个时代内，「努力工作」正在让位给「聪明地工作」；真正的竞争，不再是拼谁更勤奋，而是拼谁能把 AI 训练成最懂自己的人。
懒惰的边界当 AI 替人设定目标
当谈到 AI 是否会拥有意识或自主性时，主持人开了个玩笑：
也许我们真正该担心的，不是 AI 有了意识，而是我们在它面前变得越来越懒。
霍夫曼顺势接过话头：
没错。目标设定（goal setting）和 AI 的自主性几乎是必然出现的。
在他看来，AI 迟早会学会为自己设定目标。但真正危险的不是它的野心，而是我们在放弃下控制权。
关键不是 AI 是否有意志，而是我们是否清楚掌握那张「算力织网」（compute fabric）——那是所有决策的基础结构。如果它脱离人类控制，「回形针最大化」式灾难就可能发生。
霍夫曼提到，他尊重物理学家 Roger Penrose 提出的量子意识理论，也认为人类还远未理解「意识」真正的机制。
但他也提醒，不要被图灵测试或个别工程师宣称「AI 觉醒」的新闻所迷惑。
我们需要的是开放的心态，而不是浪漫的幻想。
这时，主持人插话道：
所以问题不在于 AI 能不能思考，而在于我们如何与它共存。就像工业革命让人类把肌肉外包出去，AI 让我们开始外包思考。
霍夫曼点头回应，并且他解释：当人类把决策、判断乃至目标设定都交给 AI，懒惰便跨过了一道临界点。
论文以实证数据为基础，发现 AI 介入后，「人类决策的丧失」与「懒惰感」有明显关联
我们不只是用 AI 节省时间，而是在逐步放弃主动性。
当 AI 开始替你决定今天要干什么，你就失去了自由意志的一部分。
真正重要的，不是 AI 是否觉醒，而是孩子该如何在 AI 的世界里成长。当 AI 变成知识来源，他们要如何构建自己的认知体系？
我们谈论的，是一个会替你思考、会引导你情绪、甚至帮你规划人生目标的系统。它可能让人类越来越高效，也可能让人类越来越「自动化」
也许 AGI 会在我们搞懂「意识」之前到来。但到那时，我们要先确保不是人类在替 AI 工作，而是 AI 仍然在为人类思考。
LinkedIn 的持久力最懒的网络，最难被取代
对谈的最后一部分，主持人提出了一个看似突兀的问题：
在过去二十年里，几乎所有社交网络都被新的平台取代。为什么唯独 LinkedIn 还在？它并不性感，也不有趣。
霍夫曼笑着回答：
正因为它不性感，才活得久。
他解释说，LinkedIn 从诞生那天起，就不是一个「社交」平台，而是一个「效率」平台。
人们不在上面分享日常，而是为了节省时间、找到资源、建立价值连接。
LinkedIn 是一个 value-based network。它的成功不在于热闹，而在于帮助人们创造生产力。
主持人补充道，这其实印证了「懒惰逻辑」：
越是节省时间、减少无意义互动的网络，越容易存活。 Facebook 在代际交替中失去吸引力，Instagram 被娱乐化侵蚀，X 陷入舆论极化。而 LinkedIn 仍保持稳定增长。
根据 Similarweb 2025 年报告，LinkedIn 的全球月活用户已突破 10 亿，同比增长 13%，用户平均访问时长超过 7 分钟，是全球增长最快的职业平台之一 。
这意味着，它已经从社交网络变成了职业基础设施——一种让人「最省力获得收益」的网络。
主持人追问：
那 AI 会不会颠覆 LinkedIn？比如出现一个由 AI 驱动的新型职业网络？
霍夫曼回答得很直接：
任何平台都可能被颠覆，但 LinkedIn 的网络效应太难复制。它是一个被信任的数据层（trusted graph），每一个关系都和真实身份绑定。
他指出，LinkedIn 的耐久性并非因为技术领先，而是因为它契合了人类最深层的动机——用最少的社交，获得最大的收益。
访谈还讨论到 AI 时代的商业模式变化。过去 Web 2.0 公司通常先追流量，再考虑变现；如今 AI 的高成本迫使企业从一开始就建立订阅制收入。
在 AI 时代，现金流是算力的燃料，企业不能再靠免费获利。
最后，他谈到 LinkedIn 的「信誉系统」——推荐与背书。
他坦言，负面评价仍旧复杂，涉及社交关系与法律责任；但在职业领域，它仍是最可靠的「反向验证机制」。
AI 可以帮你写简历，却无法帮你建立声誉。
友情与人性AI 无法取代的双向关系
当谈到「人与 AI 的关系」时，主持人抛出了一个略带戏谑的问题：
如果 AI 能理解你、安慰你、陪你工作，那它是不是也可以成为你的朋友？
霍夫曼沉默了几秒，然后摇头：
那是一个双向的过程——而 AI 永远无法做到。
他解释，AI 可以模拟陪伴，却无法承担人类情感中的「共生成长」。它能学会倾听、模仿关心，却不会因为你的存在而改变自己。
人和 AI 的关系，本质上是单向的。它理解你，但不会被你影响。
这听起来像是在警告我们：AI 可以成为伴侣，却不是朋友。
社交网络已经模糊了人类之间的真实联系，而 AI 助手的出现，又进一步放大了这种模糊。
我们花越来越多时间和算法互动，越来越少时间与人对话。
主持人顺势提出他的担忧：「当我们习惯和 AI 建立情感连接，人类是否会逐渐失去真正的共情力？」
霍夫曼认可这一点，但认为问题并非出在 AI ，而是我们对「关系」的定义。
友情不是情绪交换，而是共同成长。如果 AI 无法成长，它就无法真正陪伴我们。
主持人最后问霍夫曼：「那你认为，在 AI 时代，人类该如何保持真正的友谊？」
霍夫曼回答得很轻，却很坚定：
AI 能帮你变得更高效，却帮不了你变得更有人性。真正的朋友，是能让你在彼此的对照中看见更好的自己。
从「懒人更有钱」的投资逻辑，到「医生被 AI 教育」的职业重构，再到「最懒的社交网络」与「无法被取代的友情」，霍夫曼的这场采访像一面镜子，反射出 AI 如何一步步取代人类的体力、脑力，甚至部分情感。
他反复强调，AI 的进化不是终点，人类的退化才是风险。
当我们把思考、判断、关系都外包给算法，世界也许会更高效，却更平面。
AI 不会取代人类一手配资开户网，但会迫使人类重新回答这古老的问题——我们究竟想成为怎样的人？
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