AI时代，这三个认知你需要转变
作为一个普通人，你的思维方式需要怎么调整，才能在这个时代活得好？
最近和朋友聊天，发现一个有趣的现象：
几乎每个人都在用AI，但大多数人用 AI 的方式，和用搜索引擎没什么区别——有问题，问一下，得到答案，关掉。
这不是AI的正确打开方式。
今天我想聊三个认知转变。不是“AI能做什么”这种泛泛的话题，而是作为一个普通人，你的思维方式需要怎么调整，才能在这个时代活得好？
第一个转变：从需求侧到供给侧。
这是最反直觉的一个。
过去二十年，我们被训练成需求侧思维的人，比如：
市场需要什么人才，我就学什么技能；
公司需要什么岗位，我就往那个方向发展；
用户需要什么产品，我就做什么生意。
这个逻辑在稳定的时代是对的。因为需求相对清晰，你去匹配就行。
但AI时代的逻辑变了。
Marc Andreessen 在最近的访谈中说了一句话，让我想了很久：
当供给侧发生质变，市场规模分析就失效了。
什么意思？
Uber出现之前，如果你问“出租车市场有多大”，你会得到一个数字。
但Uber创造的不是“更好的出租车服务”，而是“按需出行”这个全新的品类——它创造了之前不存在的需求。
GPU也是。十年前如果你问“游戏显卡市场有多大”，你会得到一个数字。但现在，GPU是AI算力的基础设施，市场是之前的几十倍。
AI也一样。
ChatGPT之前，没人说“我需要一个能写文章、写代码、陪我聊天的AI”——这个需求是被创造出来的，不是被发现的。
这对个人意味着什么？
不要问“我需要学什么技能”，要问“我能创造什么能力”。
前一个问题让你去匹配已有的需求，你永远在追赶。
后一个问题让你去创造新的供给，你有机会定义游戏规则。
具体怎么做？我直接给你行动路线图：
1、观察AI能做什么之前不可能做的事。这是新供给的来源。
2、思考这个新能力如何与你的领域结合。跨界的地方往往是蓝海。
3、先做出来，再看有没有人需要。供给侧思维的核心是：不是等需求出现再响应，而是创造供给让需求涌现。
举个例子。
我认识一个律师朋友，他没有去学“法律AI工具怎么用”（需求侧），而是在想“AI能让法律服务变成什么样”（供给侧）。
他现在在做一个实验：用AI把复杂的法律条款翻译成普通人能懂的语言，然后配上具体的案例。
这件事之前没人做，因为成本太高。但AI让成本变得可接受。他不是在满足需求，而是在创造一个之前不存在的服务。
这就是供给侧思维。
第二个转变：Coding是新的“识字”。
先声明：我不是要让你去学编程、转行做程序员。
一百年前，“识字”是一个专业技能。
会读会写的人是少数，他们从事文员、教师、官员这些职业。不识字的人从事体力劳动，也能活得好好的。
但慢慢地，“识字”从专业技能变成了基础能力。
你不需要成为作家，但你需要能读能写，否则你连菜单都看不懂、合同都签不了。
Coding正在经历同样的转变。
不是说每个人都要成为程序员，而是说：
理解代码逻辑，正在成为与AI协作的基础语言。
为什么？
因为AI最擅长的输出方式是代码。
当你让AI帮你做一件复杂的事情，最有效的方式不是让它给你一堆文字说明，而是让它写一个脚本、一个工作流、一个自动化流程。
LangChain创始人在最近的访谈中说了一个观点很合我意：
通用Agent可能就是Coding Agent。
他的逻辑是这样的：
AI Agent要长时间运行复杂任务，需要管理大量的上下文。最好的管理方式是什么？是文件系统——把东西存进文件，需要的时候再取出来。
但如果只是读写文件，能做的事情有限。如果能写代码、运行脚本，就能做复杂得多的事情。
所以，所有真正强大的AI Agent，最终都会具备Coding能力。
这意味着什么？
如果你想和AI高效协作，你不需要会写代码，但你需要理解代码的逻辑——什么是变量、什么是循环、什么是条件判断、什么是函数。
这就像你不需要会写小说，但你需要能读懂一份合同。
具体怎么做？
1、学会读代码，哪怕不会写。当AI生成一段代码时，你要能大概看懂它在做什么。
2、理解基本的编程概念：输入与输出、循环、条件、函数。这些概念在任何语言里都是通用的。
3、用AI学AI。让Claude或ChatGPT教你基础的编程概念，它们是最有耐心的老师。
我身边有个做市场的朋友，完全没有技术背景。但她花了两周时间，用AI学会了基本的Python语法。
她没有成为程序员，但她获得了与AI深度协作的能力。
这就是“识字”的意义。