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。

在工具进化的浪潮中，与 AI 共赴新程 —— 人类文明的基因里，始终镌刻着 “工具” 与 “协作” 的密码。从原始人打磨的石器到工业革命的蒸汽机，从电力时代的发电机到信息时代的计算机，工具的迭代史就是一部浓缩的文明进化史 —— 那些不会使用工具、不懂协同创新的群体，早已湮没在进化长河中；而每一次工具的革命性突破，都如同为文明引擎注入新的燃料，将人类推向新的发展高度。当人工智能以势不可挡之势成为当下最受瞩目的 “新工具”，《AI 赋能》这本书恰如一座矗立在技术迷雾中的灯塔，既清晰勾勒出 AI 的能力边界，又精准廓清了大众对技术的认知误区，为我们理性理解这场波及全球的新变革提供了极具价值的思考视角。作为一本兼具专业性与可读性的 AI 科普著作，《AI 赋能》最可贵的品质在于它始终保持 “不偏不倚” 的理性立场。它没有像某些科技畅销书那样陷入 “AI 将取代人类” 的技术狂想，也没有被 “机器威胁论” 的焦虑情绪裹挟，而是以客观数据和真实案例为支撑，完整呈现了 AI 的双重面向：既有在医疗领域辅助诊断疑难病症、在金融行业实时监控风险、在制造业优化生产流程的强大赋能能力，也毫不避讳其在算法偏见、数据隐私、就业冲击等方面存在的局限与应用风险。更深刻的是，书中将 AI 置于人类技术发展的宏大坐标系中进行审视 —— 回望历史，每一项颠覆性新技术从诞生之初，都必然伴随着便利与争议、接纳与反思的双重变奏，但人类从未因争议而真正阻挡技术前行的脚步。造纸术取代竹简时，曾有人忧虑传统书写技艺的消亡；印刷术普及之际，也曾引发教会对知识垄断被打破的恐慌，而这些变革最终都成为人类文明跨越升级的坚实阶梯。AI 的出现，不过是这场持续数千年的技术进化中的又一次必然飞跃。在新技术大规模渗透社会生产生活的前夜，对技术进行 “祛魅” 与建立理性认知，是我们最该完成的准备工作，这正是《AI 赋能》与同类科普著作最核心的区别。它不像某些商业书籍那样沉迷于渲染 AI “无所不能” 的科幻场景，而是引导读者穿透技术包装的光环，看清 AI 的本质 —— 无论是 ChatGPT 这样的生成式模型，还是图像识别系统，其核心都是由数据训练而成的算法，而算法的根基则是坚实的数学理论。就像吴军在《数学之美》中揭示的，从语音识别到机器翻译，每一项 AI 技术的重大突破，都离不开概率论、线性代数、统计学习等数学模型的支撑。《AI 赋能》进一步将这种逻辑具象化，通过拆解大模型的训练流程，让读者明白 AI 的 “智能” 本质是对数据规律的精准拟合。唯有先破除对 AI 的盲目迷信与过度恐惧，真正理解其工具属性，我们才能在技术浪潮中保持清醒，掌握驾驭技术的主动权。毕竟，在任何领域，对工具的熟悉程度与运用智慧，都直接决定了我们能抵达的高度。我始终是新技术发展的坚定拥护者，这种信念不仅源于对历史规律的认知，更来自一段刻骨铭心的亲身经历。2006 年高考时，作文题围绕 “书” 展开。彼时的电子书还需通过笨重的电子词典或台式电脑读取 TXT 文件，屏幕狭小、续航短暂，却已让我真切感受到 “将一座图书馆装进口袋” 的无限可能，于是在作文中大胆预言电子书将成为未来阅读的主流形态。当时不少老师认为这是 “对新技术的盲目追捧”，更推崇 “纸质书本的油墨香气与翻页质感”，我猜想我的作文也肯定未能获得高分。但历史终究给出了最公正的答案：2007 年亚马逊第一代 Kindle 上市即迅速售罄，标志着现代电子书时代正式开启；2011 年，Kindle 电子书的年销量已超越亚马逊平台上所有纸质书的销量；如今的 2025 年，得到、微信读书等 APP 中数百万册书籍可随时读随时听，语音朗读、批注同步、跨设备传输等功能不断优化，传统书本的厚重质感与电子阅读的便捷高效并行不悖，多元的知识传播形式让智慧的光芒抵达了更远的角落。这样的技术争议在人类发展进程中从未断绝：小人书流行时，有人担心孩子 “只看图画不读文字”；广播普及后，有人忧虑 “年轻人沉迷听觉娱乐忽视思考”；电视出现时，家长们集体焦虑 “屏幕会毁掉下一代的视力与专注力”；互联网与智能手机兴起，类似的担忧更是达到顶峰。但事实早已反复证明，毁掉人的从来不是工具本身，而是对工具缺乏认知、滥用工具的人。工具本身并无善恶属性，其最终价值完全取决于使用者的态度、认知与能力。如今 AI 时代呼啸而来，争议声再次响彻舆论场，可当我在学习中真切体验到 AI 的实用价值 —— 用它润色读书心得时，能快速优化表达逻辑；用它梳理知识体系时，能将零散的知识点串联成三维立体的知识网络，极大加速理解与吸收效率；用它辅助论文写作时，能精准定位文献资料 —— 这些真实的体验让我更加坚信：就像当年我认为没人会拒绝 “口袋里的图书馆”，如今也没人会真正拒绝这位 “24 小时在线、拥有博士学位的个人助理”。当然，《AI 赋能》也没有回避公众对 AI 最核心的担忧，反而用专门的章节进行了深入探讨。书中明确指出，技术的高速发展永远需要人文伦理与法律约束的双重护航，这正是人类区别于机器的理性闪光之处。从深度伪造技术可能引发的信任危机，到算法歧视导致的社会不公，再到数据滥用带来的隐私泄露，书中对这些潜在风险的分析既不夸大也不淡化，并结合国内外已有的监管案例，提出了兼具前瞻性与可行性的规范思路。我们不必因 AI 可能带来的问题而裹足不前，就像历史上我们总能为蒸汽机建立安全操作规范、为互联网制定数据保护法律一样，AI 的发展也必将在持续的争议与深刻的反思中找到平衡，在技术创新与社会规范之间搭建起稳固的桥梁。当 AI 的浪潮已拍打着社会的每一个角落，当智能工具已渗透到学习、工作、生活的方方面面，与其站在岸边观望犹豫、被焦虑裹挟，不如主动通过《AI 赋能》这本书，走进技术的内核深处，系统理解它的运行逻辑，全面熟悉它的应用场景，最终学会驾驭它的方法。让我们以历史为镜鉴，看清技术进化的必然趋势；以理性为风帆，把握工具使用的核心智慧；以开放为姿态，拥抱这场文明变革的新机遇。在工具进化的壮阔浪潮中，与 AI 携手并肩，共赴下一段充满无限可能的文明新程。

《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。

学习《AI 赋能》这本书让我感受到，它难得地梳理了 AI 的发展历程，以及人们对 AI 的担忧和思考，尤其是关于如何在 “超级对齐” 意义上发挥人的主观能动性，激发人的超级能动性。书中提出了一种 “科技人文主义” 的指南针，强调技术人员要广泛参与、迭代部署等理念。我认为，在 AI 时代，机器像人并不可怕，真正值得警惕的是人变得像机器。因此，在人与机器协同、碳基生命与硅基生命融合的过程中，这本书为悲观主义者提供了清晰的观点，同时也展现了乐观主义者对 AI 繁荣的信心。认真学习这本书，有助于我们思考在 AI 时代如何实现人与 AI 的双向赋能。我们不仅要被 AI 赋能，也要主动赋能 AI，把人与 AI 的关系从 “加法” 提升到 “乘法”，进一步放大 AI 的能量，让人类变得更有能力。

《AI 赋能》中，里德・霍夫曼和格雷格・贝亚托提醒我们一个关键事实：我们今天打造的 AI 将定义我们明天看到的世界。他们向我们表明我们有选择的余地 —— 我们可以创造能拓展人类潜力、将更多权力交到人们手中的 AI，也可以构建限制我们选择的系统。借鉴过往技术的经验教训，他们对于能放大个体能动性而非限制它的 AI 技术的应用给出了令人信服的理由。这本书表明，现在做出正确的选择，可以确保 AI 成为个人赋权和数字转型的工具。邱侃君（Kanjun Qiu）

《AI 赋能》中，里德・霍夫曼和格雷格・贝亚托提醒我们一个关键事实：我们今天打造的 AI 将定义我们明天看到的世界。他们向我们表明我们有选择的余地 —— 我们可以创造能拓展人类潜力、将更多权力交到人们手中的 AI，也可以构建限制我们选择的系统。借鉴过往技术的经验教训，他们对于能放大个体能动性而非限制它的 AI 技术的应用给出了令人信服的理由。这本书表明，现在做出正确的选择，可以确保 AI 成为个人赋权和数字转型的工具。邱侃君（Kanjun Qiu）

《AI 赋能》深刻阐释了 "无许可创新" 与 "预防性原则" 的辩证统一，强调 AI 作为认知放大器，通过超级能动性实现人类能力的有机延伸，最终构建技术进步与人文关怀共生的普惠生态🌟

得到为什么会在首页推荐这种书？收钱了？

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

这本书更像认知指南针 —— 帮你校准对 AI 的基本态度（不恐慌、善利用），但未必是行动地图。如果你期待的是具体行业指南或深度技术伦理分析，它可能不够；但作为帮普通人建立 AI 时代心智模式的启蒙书，它的价值值得肯定。

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。

迄今为止，所读到的关于 AI 最好的一本书，给我最多启发、引发深入思考的一本书。这本书关于 AI 时代下，我们的态度、选择、应对和行动，都给出了明确的建议，是否正确，仁者见仁，但是观点明确很重要。读完本书和各位大咖的导读，认同 “AI 放大人类能力，重塑社会结构”，更加坚信 AI 会带给人类繁荣，能够见证这轮科技革命，自己很幸运，相信未来，热爱生命！

这本书，AI 行业相关知名人士的评述，占去了较大篇幅，其他篇章则更多从积极的视角来介绍 AI 技术对我们现实生活的影响，并结合历史上的诸多科技创新给社会带来变化时，政府和社会做出的保守反应，带来的不利后果，来论证倡导非限制性创新，以及不要单纯就技术谈技术，而是要融入历史社会视角来分析技术