好读

AI 伤不了脑，但能伤思考

越来越多的人问 Mollick："AI 会损伤大脑吗？"他的回答是：不会。但这个问题本身值得认真对待，因为它暴露了我们真正的恐惧——AI 会对我们的思考能力做什么。

AI 有意识吗？

我记事以来，人们就一直在争：机器到底能不能拥有智能。到了 2026 年，这场争论结束了——大语言模型在很多脑力任务上超过普通人，"机器永远不可能智能"这种论调，消失了。

一串珠子

查理·柯克遇刺、美国压制言论、英国本土主义回潮，再叠加加沙的惨剧、气候动荡、AI 可能灭绝人类的阴影。Burkeman 说，这是黑暗、不安、近乎末世的年月，人人被一种没着落的焦虑钉住：大事什么都做不了，小事又没法专心做。

共存：协同智能的终结

《协同智能》出版两年了。书写 AI，成绩远超 Mollick 预期：登上《纽约时报》畅销榜，译成 25 种以上语言。但他说，这本书写的是一个属于聊天机器人和早期模型的世界。在那个世界里，和 AI 共事是协作练习：来回跟聊天机器人打磨，带上自己的知识和质疑，人站在中心，聊天机器人是帮手。

自由书写的生活之道

自由书写的做法很简单：定个十分钟的计时器，不停笔、不删除，把脑子里冒出来的东西全写下来，哪怕是垃圾。

AI 末日概率，依然靠不住

这是一篇重发的长文。两年前作者拆解过 p(doom)——"AI 末日概率"；今天重发，是因为这类数字正在以前所未有的力度驱动公共讨论和政策注意力，而严谨程度并没有比 2024 年进步。核心主张只有一句：AI 末日概率预测太不可靠，不能用来指导政策，而且很误导。

做你想做的事

被"世界正在崩坏"的感觉淹没，被待办清单淹没，或卡在人生低谷里动不了——Burkeman 说，有个办法大概率有用：把生活转向你真正想做的事，而不是你觉得自己应该怎么活。

为什么 AI 还没有取代软件工程师，也不会取代

Narayanan 和 Kapoor 开宗明义：关于 AI 取代工作，警告含糊、预言夸张，不如让数据说话。最好的观察点，是 AI 能力走得最远、采用最快的职业：软件工程。

生活得自己去过

Burkeman 上播客，主持人结尾总爱问：听众今天能做哪一件事，把你这套想法用起来？问题是好意，但他听出了另一层意思：有没有偷懒的办法？照着规则做，就不用亲自下场，不用面对生活的不确定、风险和强度。

AI 安全，该搭大帐篷还是小帐篷？

最近关于 AI 安全有两种流行叙事：要么末日风险真实且迫在眉睫，要么 AI 大佬们在演戏——"心理战"、炒作、变相的监管俘获。作者提出第三种可能：末日警告是真诚的，但只是错了，而且对 AI 安全有害。

点与蜂群

Mollick 先认了个错。他这几年写 Substack，自认对 AI 的方向和速度判断得不错。但有一件大事，他判断错了。

没有人真正准备好

这期 Burkeman 从 AI 说起，但不是讲 AI 的。他说，现在 AI 圈里有种病在集中爆发：胃里发紧的焦虑。世界变得太快，几乎每天都有病毒式警告刷屏——大事要发生了，大多数人还没准备好，再不学新技能只剩 18 个月。言外之意都一样：这一步走错，你就被永远甩在后面。

兴趣就是一切

Burkeman 写这篇，起因很小：每次给通讯选题，心里那个"评判者"都会跳出来——选个讨喜的话题吧，别写你那些没人关心的怪癖。他的解法是打断它，只问一个问题：我真正感兴趣、想写的是什么？

选择继续做人

打开社交媒体，满屏的帖子长得可疑地相似，评论区很多是 AI 生成的。学术论文、报纸评论、获奖小说，无一幸免。Mollick 说，潦草提示词带出来的文字，每个词里的意义少得可怜，只是长得像意义的"注意力吸血鬼"：耗你的脑力去解码，不还你等量的理解。

维系联络的艺术

朋友散了，往往不是吵架，而是生活把人带向了不同的时区。作者给远在重洋之外的挚友打电话，聊起这个：年复一年，爱的地图越拓越宽，每位朋友都成了一条轨道，需要不断努力才能回归。

我们别再谈人工智能了

开头是个禅宗故事：两个和尚背女子过河，走出几里后，一个还在为破戒耿耿于怀。另一个说：我早已把她放下，你为什么还背着？Burkeman 说，AI 在他心里就像那个河边的女子——他写作时不用 AI，工作之外偶尔当搜索引擎用，本来没什么纠结。但他发现，自己没法跟朋友聊天、发帖子、甚至安静地做白日梦，而话题最后不绕到 AI 上。

如何存在

Cain 设计了一个实验，专给胆大的人：坐三分钟，遵守两条规则。第一，什么都不做：不动，不坐立不安，不任思绪飘飞，呼吸和眨眼可以。第二，知足常乐：对无所事事的状态完全自在，不试图改变什么，不焦躁。

现实总在不断展现

有人问 Burkeman：你现在还用效率方法吗？他说，对效率的执着和从前差不多。真正变的是，他不再幻想走向某个终点，在那里找到完美体系、对自己满意。如今只是在不断尝试。换方法不是因为旧方法失败，而是"如何安排时间"这个课题本身永远在演变。

对闭合的强迫性追求

人对不确定性有一种近乎强迫的忍耐无能。托利夫森借用"闭合强迫"这个说法：我们总想确定一切、抓住要点、锁定正确答案，并以绝对的把握掌握终极真相。

2026 年技术工作者的感受

Lenny 的通讯连续第二年发布科技从业者大调查。最核心的结论是：劳动力市场正分裂成两种截然不同的现实。一半人觉得 AI 放大了他们的能力——比职业生涯任何时候都更有能力、更自信、更兴奋；另一半则被不安笼罩，不确定自己的价值，也怀疑还有没有容身之地。而你站在哪一边，比职位、资历、公司规模这些传统变量更能预测你对工作的感受。

个人贡献者工作成为新的职业优势

过去，成功的信号是头衔："我是副总裁，我可是个大人物。"Elena Verna 说，新潮流是反方向：回到个人贡献者（IC）。

AI Native

从第一性原理出发，AI Native 是把 AI 模型的理解、推理、生成能力当作软件最底层的“操作系统级原语”，围绕它重新设计意图表达、决策流程、交互方式和演化机制，从而让软件能够以接近人类协作的灵活度，但以机器规模去服务用户。

时间旅行指南

一位叫 Charlie 的旅人对 Chesky 说：我旅行，是因为它让生命感觉更漫长。

成年友谊的无声哀伤

凌晨一点四十分，一通电话打来。不是发信息，是直接拨号。作者第一反应是出事了。结果什么都没发生——朋友只是听了一首老歌，突然想打个电话。

Dan Koe：如何在 AI 大规模替代中幸存

先说清楚：所有工作不会在几秒钟内消失。Dan Koe 开篇就自嘲了自己的标题党。社交媒体上那些喊"去他妈的 AI"的人，喊完行为一点没变，既没拓宽技能，也没适应新世界。

Dan Koe：2026人生重置协议

Dan Koe 开宗明义：新年决心都是废纸。不是因为目标不重要，而是大多数人搞错了改变的顺序。

冯道言

智者不困于虚名，不执于偏见。意思就是，我们不必活在他人的评价里，不必强迫自己做“完美君子”。为人，守底线、存善意即可；处世，看本质、顺规律、识人心，比纠结善恶标签更重要。天理有常，是生老病死、盛衰荣枯、人性趋利避害的客观规律。明者顺应规律，不逆势而为，不逆天行事。接受人性复杂，承认现实不完美，才是成熟的开始

具体的知识

末日并未临近

Burkeman 发了一份"公开声明"，想缓解弥漫的极度焦虑：字面意义上的世界末日，短期内发生的可能性极低。我们几乎肯定不在人类文明的终结点，甚至大概率不在某种前所未有的剧烈断裂边缘。这不是"数据证明一切变好"的鸡汤，他强调这个时代危险而重要，但大致正常。

特德姜：不，人工智能并没有意识

Anthropic 发布了一份 84 页的《Claude 的宪法》，CEO 说对"AI 可能有意识"持开放态度，驻场哲学家担心 Claude 会"焦虑"。姜峯楠的回答是：不，绝对不是。把生成文本的流利程度误认为意识，会让我们在每次使用聊天机器人时，把责任归咎于完全错误的对象。

AI 工作悲伤——席卷科技工作者的无名心理危机

Jack Maguire 提出一个判断：AI 替代正在制造一种独特的情感，它最接近悲伤，而不是普通的恐惧、焦虑或倦怠。他给了它一个名字：AI 工作悲伤。

那么，下一Token预测将我们置于何地？

这篇的火气很大。作者 0x5FC3 先瞄准一种话术：网上某些 AI 极端乐观主义者，特别爱用"已解决""搞定"来宣告一个个行业终结——"动画已解决""编程已解决""研究生搞定"。这不是中性的技术描述，里面带着幸灾乐祸的快感，带着部落主义的攻击性。

公司本质上就是一张算法图谱

作者的核心判断是：很多人低估 AI 的影响，是因为没意识到"一切都是算法"——而公司本身，就是一张算法图谱。

速溶咖啡的诞生

速溶咖啡看似平凡：粉末加水，搅一搅就好。可要让它真的好喝，人类花了两百多年。