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新型“K型分化”开启！拥有AI替代不了的东西，才能更值钱！【思想荟】
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新型“K型分化”开启！拥有AI替代不了的东西，才能更值钱！【思想荟】

新型“K型分化”开启！拥有AI替代不了的东西，才能更值钱！【思想荟】 全球风口
2026-07-30
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导读：第三次进化

抓住风口，看懂趋势

本期要点：在 AI 引发的"K 型分化”中，如何成为受益的那一边？

你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。

K 型分化：AI 时代的职业重构

近期，"K 型分化”成为热议话题。在 AI 的冲击下，脑力劳动领域正经历类似的分化：同一行业、相似岗位的人群被撕裂为两拨。向上者，如顶级 AI 工程师，年薪可达百万甚至上亿美元；向下者，如普通程序员，则沦为裁员重灾区。
这一现象与百年前的“泰勒制”一脉相承。泰勒通过将工人动作标准化拆分，提升了效率，却降低了工人的价值，同时抬高了制定标准的管理者价值。不同之处在于，泰勒拆分的是“手”，而 AI 拆分的是“脑”。共同点是：被拆解、标准化的部分将急速贬值。
因此，每个人必须重新定义在人机协作中的位置，挖掘那些 AI 无法替代、甚至因 AI 而增值的核心能力。人类正处于从生物进化、社会进化向“人机混合体（Cyborg Intelligence）”进化的第三次浪潮中，这场进化已直接映射到职业层面的分化。
那么，如何在这场进化中胜出，借助 AI 实现自身价值的跃升？

核心价值迁移：从通用模型到稀缺判断

《金融时报》近期的分析揭示了关键所在：使用通用大模型处理专业金融文档，准确率仅约 50%；而利用投资专家的数据和判断进行微调后，准确率可提升至 85% 以上。
这表明，随着通用大模型的普及，价值重心已迁移至稀缺的数据与判断力，而这些核心资产仍存在于人的大脑中。AI 真正压低的并非某个职业的整体价值，而是职业内部任务的分化：能被标准化、自动化执行的任务边际成本趋近于零；而大量非标准化任务，如复杂销售破冰、个性化医疗方案、系统顶层架构设计及烹饪火候把控等，依然是 AI 的短板。

“人味”的五个维度：立场性知识

非标准化任务可拆解为五个关键维度，即我们此前提到的“立场性知识（Situated Knowledges）”，常被戏称为“人味”：
  • 场景：客户未清晰表达的具体问题；
  • 背景：用户的历史偏好与决策习惯；
  • 过程：方案调整路径与试错经历；
  • 决策链：判断依据与逻辑推导；
  • 行动后果：潜在利好、责任归属及其对后续决策的反哺。
随着 AI 大幅提升标准化部分的效率，这些蕴含“人味”的非标部分变得愈发稀缺且昂贵。正如经济学家鲍莫尔六十年前所言：制造业因自动化价格走低，而理发、教育、现场演奏等无法自动化的服务价格节节高升。如今，这一规律正在 AI 时代微观重演，分化深入至单个任务内部。例如写作，AI 可快速生成初稿，但赋予其语言温度与结构逻辑仍需人工介入。

数据范式革命：从结果记录到过程还原

AI 难以攻克上述领域的根本原因在于数据缺失。AI 看不到具体场景、缺乏上下文、不知晓试错过程，更难以获取反馈结果。此外，许多专家决策源于直觉，连当事人都无法言传，AI 更难学习。
以无锡万耐特公司为例，这家汽车零部件检测设备企业虽积累了多年检测数据，但直接用于训练 AI 效果不佳。原因在于原有数据仅为“结果”（如某日检测某零件得某结论），缺失了工程师排除干扰、信号推导、后果预判等“人味”维度。
破局之道在于数据生产范式的变革。万耐特创始人之子小贾回国创业，开发了一套新系统，专门收集与行为相关的过程数据。这不仅解决了父辈工厂的难题，也为中国制造业提供了未来方向：数据不仅要让人看懂，更要让 AI 能学。需补充背景、过程、反馈及失败数据，甚至保留看似无用的环境数据。

建立“影子模式”：持续进化的关键

未来的专家不仅要把事做完，更要将“为什么这样做”结构化，形成 AI 可理解的训练素材，并因此获得更高报酬。同时，应建立“影子模式”：让 AI 在真实业务流程中同步运行，记录环境、观察、动作及后果，并对比人与 AI 的决策差异，持续优化算法。特斯拉的自动驾驶系统正是通过此模式，学到了完整的决策序列而非孤立规则。

主动拥抱第三次进化

我们建议，每个行业、企业及个人都应构建自己的“影子模式”。在真实工作中同步记录五大维度的过程数据，不断校准 AI 的决策逻辑。长期来看，这将缩小受鲍莫尔定律影响的领域，提升社会整体生产效率。
这不仅是技术进化，更是生存之道。通过主动提供不可替代的判断、创新与反馈，你将形成独特的进化分支，构建专属的服务模式与商业生态，在第三次进化中确立稳固的生态位。
以上就是今天的内容。王煜全要闻评论，我们明天见。
【声明】内容源于网络
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全球风口
全球科技创新产业专家、海银资本创始合伙人、前哨科技特训营主理人王煜全的自媒体平台。
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