在正式读这本书之前，就从多个渠道听到不少名家的推荐。刀哥甚至在 AI 学习圈里用一期内容专门讲述了他读这本书时做的几十条笔记。可以说，大家对这本书的评价都非常高。当你翻开书页时，不仅中国读者，美国一线科研专家也给予了高度肯定，其中就包括李飞飞等著名学者。本书的译者与作者关系也颇为特殊。作者曾是 LinkedIn 的联合创始人，而译者则是其大中华区负责人。看到如此多重磅学者为其背书，自然也勾起了我对 AI 的焦虑情绪。说实话，在这个时代，几乎每一本被热传的 AI 书籍都会迅速被人奉为经典，观点反复引用，有些甚至演变成 "金句" 或被解读为时代的断言。这些都是文字在传播过程中的涟漪。而我们在 AI 冲击的浪潮中，还没来得及思考如何与其沟通交流，就已经被无数案例和论述左右。有时也会想起那句话："当你不知道该做什么时，就去读书吧。" 所以我也带着不情愿翻开了这本两三百页的 "巨著"。整本书读下来，很多概念只是在脑海中一闪而过，读的时候觉得惊艳，读完却又仿佛什么都没留下。就像经历了一场大雨，但太阳一晒、衣服一干后，却只留下隐隐作痛的空虚感。好在书后几篇导读多少有所帮助。起初我以为那是 "狗尾续貂"，但看到几位导读作者的履历后，还是耐着性子读了下去。毕竟从他们的角度写出这类文章，对我这样普通读者来说，多少能有所启发。多数导读都围绕本书结构进行非 AI 式总结，或做些 "添砖加瓦" 式的重构。其中一篇导读颇为难得地带有些批评。作者提到赫拉利对本书的一段评论 —— 他不认同其中一些观点，但希望它们是对的。我反复思考后，发现这正好也准确概括了我对这本书的感受。作者里德・霍夫曼是科技投资圈的大佬，他的视角并不是我这个 "流水线工人" 能轻易理解的。最终我脑海中只留下两个残缺的印象。其一，他将 AI 对知识的影响比作地图导航对我们理解空间的影响。现在我们出行几乎都会用谷歌地图导航。AI 在知识获取上的作用正是如此，它像一个知识导航器，帮助我们踏入未知领域、接触新知识。人本身无知不可怕，可怕的是我们不知道自己无知。这正是 "邓宁・克鲁格效应" 的第一个阶段：站在 "无知之峰" 自信满满，仿佛一挥手就能站在巨人肩膀上超越前人。但事实是，我们必须经历几个阶段：先意识到自己的无知，然后产生方向感和求知欲；再逐渐填补知识空白，最终达到 "我们不知道自己知道" 的阶段。第四阶段有两层含义：一是当你真正掌握某个领域后，会变得谦虚，因为越学越知自身不足；二是你开始感受到知识的边界，就像牛顿晚年转向神学，或许正是因为在科学边界久驻后意识到科学本身的局限性。AI 的能力让我们更容易从第一阶段走向 "无知之谷"，从而认清自我。书中还提到另一个原则 ——"发布即迭代"。现代产品不追求完美，而是先发布原型，通过市场反馈不断优化。这一原则同样适用于 AI 的监管与规则建设。我们不能幻想一蹴而就，只能通过持续调整，逐步找到合适的应对方式。这也让我联想到贝叶斯定理中 "先验概率" 的概念。我们只能根据现有信息做出初步判断，随着事件推进不断调整，最终才接近真实。作为普通人，我们视野有限，只能通过 "局部试探" 的方式，不断调整方向与策略。希望我们都能勇敢迈出第一步，接受反馈，持续优化，最终抵达心中的 "完满结局"。

《AI 赋能》是当下思考如何思考的必读之书，在当今 AI 爆发浪潮的时代，AI 对于我们每个人来说不是选择题，而是生存题。霍夫曼用 “超级能动性” 这一概念贯穿全书，犀利地指出，AI 的价值不在于替代人类决策，而在于帮助个体从重复性劳动中解放，重获对创造性活动的掌控，书中对于 AI 的深刻思考值得仔细阅读。

AI 革命已然来临，我们现在必须决定它将把我们带向何方。在《AI 赋能》中，科技先驱里德・霍夫曼审视了一幅引人入胜、细致入微且充满希望的图景，一个由强大的新技术改善人类生活而形成的充满创新、机遇和创造力的世界。

所有颠覆性技术的普及，必然伴随 “无许可创新”（permissionless innovation）与 “预防性原则”（precautionary principle）两股力量的动态博弈。前者强调自由探索，后者强调安全防守。但在他看来，这两者并非完全对立，而是推动技术进步的必要平衡，最终都通过技术扩散实现了人类能动性的延伸，不仅让个体受益，也让整个社会更加繁荣。

《AI 赋能》以手术刀般的精准，剖开算法与产业的血肉交融。作者跳脱技术炫技，深入制造、医疗、教育一线，记录 AI 如何重塑生产函数：质检摄像头学会 “看”，诊疗模型开始 “想”，课堂系统实时 “懂” 学生。数据不再是冰冷资产，而成为会学习的生产力。案例之外，更提示治理与伦理暗礁，让狂飙的技术拥有人文刹车。若你焦虑被替代，此书给出一条共生路径：把 AI 当镜子，照见人的稀缺，再让算法放大这种稀缺。未来已来，区别在于你用它优化流程，还是优化自己。

主要是高高在上的技术治理讨论，对于普通人来说没啥通读的必要，看看 AI 导读就足够了

👋 开场引导段：发现大家虽然都想拥抱 AI，但内心深处又有些隐忧，比如担心成本、人才适应、甚至是对未来的不确定性。这本《AI 赋能》就像一面镜子，照出了我们对 AI 的固有偏见，同时又提供了很多启发性的视角。它不只谈技术，更重要的是，它教我们如何把技术融入商业，甚至是如何重新思考技术与人的关系。对于正在寻求增长、希望用 AI 撬动更大商业价值的你来说，这本书值得一读。---💡 金句清单🌟 初见惊艳 1.  **“每次新技术的崛起都会带来社会变革，淘汰旧的职业，同时创造新的机会。关键在于如何通过教育、政策和文化调整，让人们更好地适应新的技术环境。”**    → 这句话点出了技术转型中的关键，对于我们思考如何做组织变革和人才培养，是很好的切入点。2. **“那些起初看似有明显缺陷，甚至被认为非人性化的技术，最终往往会被证明对人类大有裨益。”**    → 别被初期的不完美吓到，商业世界的创新往往是从 “不完美” 开始迭代的。3. **“大多数人对 AI 的担忧，其实是对人类能动性的担忧。”**    → 深层思考：我们担心的不是 AI 本身，而是它可能带来的掌控感缺失。这提醒我们在做 AI 产品设计时，要注重用户体验中的 “赋能感”。4. **“仅仅制定关于 AI 的规则是不够的，信念、规范和共同价值观也同样重要。”**    → 对于企业来说，这不只是技术治理问题，更是企业文化和价值观的重塑。📈 增长启发 1.  **“我们往往觉得监管者和企业家是相互对立的。但事实上，他们有共同的目标：改进世界的某个方面。监管者通过立法来实现，而企业家则通过创新产品和服务来达成。”**    → 提示我们，与监管对话，寻找共赢点，是科技企业实现规模化增长不可或缺的一环。2. **“在人与 AI 关系的讨论中，显而易见的是加法关系，真正的问题是乘法关系。”**    → 这句话是我常用于 CEO 内容脚本的核心切口，探讨的不是 “AI + 人”，而是 “AI x 人” 的指数级增长效应，非常有穿透力。3. **“5 大挑战横亘在 AI 转型的道路上：领导对齐、成本不确定性、劳动力规划、管理供应链依赖性以及满足对更高解释性的需求。”**    → 这简直是给 B 端企业定制的痛点清单，可以作为我们为客户提供 AI 转型咨询时的诊断框架。4. **“技术发展的本质规律：真正的创新不是来自顶层设计的蓝图，而是源于‘尝试 - 反馈 - 修正’的螺旋上升。”**    → 适合在融资 BP 中讲解产品迭代和创新路径时使用，强调了敏捷和用户反馈的重要性。🧱 思维重构 1.  **“尽管 AI 模型没有意识或自我意识，但它们常以统计上最优的方式，表现出超越人类常规水平的善意和同理心。”**    → 重新审视 AI 的价值，它不一定是 “智能”，但可以是 “高效的善意”。2. **“人类的独特性不在于与技术对抗，而在于驾驭技术的能力。”**    → 对于技术出身的创始人，这句话是核心思维锚点：我们的价值在于驾驭和整合复杂技术，而不是重复造轮子。---📎 推荐结语总的来说，这本书的核心价值，并非提供新工具，而是校准我们技术人容易陷入的 “最优解” 执念。它提醒我们，商业世界往往没有标准答案，追求 “满意解” 和 “快速迭代” 比原地追求完美更重要。这对于正在带队打仗、寻求市场突破的创始人而言，是一个非常重要的思维锚点，值得花一个下午深度思考

不理解

得到为什么会在首页推荐这种书？收钱了？

AI 技术的赋能之下，个体和集体能够突破限制，实现潜能的最大化发挥。不仅是个体能力的提升，这种提升还在社会层面产生累积效应，使得每个人都能受益，并有机会成为更好的自己。

导图手册里韦青（微软中国首席技术官）《什么是真正的问题》写的很不错，建议拿到书的朋友一定要读读。作者创建了领英，又作为早期 OenAI 的投资者，有自己独特的思考，给了我启发。比如 AI 凭空捏造事实，提供没有关联的信息，逻辑上不一致，如果你用得少，你以为这是你自己的问题，但作者说了 AI 存在上述问题。这本书的核心关键是人要发挥出能动性，借助 AI 做成自己想做的事情，为生活赋予意义。我觉得能动性这个词语不太恰当，可能译者翻译不当，我觉得掌控感更合适，主导性，能动性，都不能表达这个意思，因为能动性主要说的是意愿或者能力，主导性是占主导统治地位，而掌控感说的是我们能够掌控，那么 AI 就是辅助，有了掌控感做事情的意愿会大大提供，能动性随之而来，这种感觉是非常微妙的。事情按照我们的意愿发展，我们起到主导。

AI 焦虑时代，超级能动性让我们找回人生掌控权我们将实现一种全新的超级能动性状态：当大量个体被 AI 赋能，并开始通过社会层面不断增值时，我们就会进入一个全新的 AI 未来。

AI 真的来了，他问我 “who are you”

・得益于互联网的普及和参与度的提升，无许可创新的监管作用愈发强大。在 21 世纪，倡导在新的科技领域无须官方预先批准即可自由进行公开测试和反复尝试，并非逃避审查和民主式监督，而是主动拥抱。这种做法可以带来更全面、更包容的反馈，缩短产品周期，加速产品改进，通常也会使产品更加安全可靠。・新能力总是伴随着新风险。但我们不应盲目追求零风险，而应致力于理解现实环境中的风险，并有条不紊地努力管控和降低这些风险。迭代部署便是实现这一目标的有效途径。

教育的目标不是 “填满知识容器”，而是培养 “面对未知的优雅”。

一开始看到这本书的时候，以为是一本关于 AI 如何赋能给不同行业的书，在开始读了之后发现是一本关于 A I 时代中，AI 和人类共同发展所需要思考的一系列问题，有不少畅想的未来和共存的伦理意识，总之读完这本书不单对 AI 有了了解，对如何在 AI 时代生存也有了一点启发！

一个所有事物都在转变的历史阶段，在一个所有凭借过去经验所得的认知都需要重新审视的历史阶段，关键不是急于判断正误，而是获得不同的视角。

读过了，但和没读过之前相比，似乎没啥区别，就是感觉啥也没学到，特别可惜，不是书有啥问题，是我自己没读懂。译文再棒，也还是原文易读。

Ai 是一个前无古人后鲜有来者技术变革，中间的问题，争论数不胜数，但都不是不使用的理由，尽快的去了解，使用吧，然后再反思需要进行的变化及调整

最后 30 多页的推荐序 毫无必要