巴塔哥尼亚创始人最早热爱攀岩。1930年代，当时并没有很好的装备，只能使用基本的锤子，绳索，岩钉。后来他们发明了更好的工具，更适合攀岩。他们使用这些工具，去了更有挑战的山峰，看到了更罕见的风景，获得更大的满足。后来，因为攀岩需要更好的衣服，他们顺理成章的做了服装系列。

很奇怪的是，这件衣服成为了金融圈的标配。或许，金融圈认为自己骨子里的冒险精神，与巴塔哥尼亚契合吧。

巴塔哥尼亚创始人是什么职业呢？放在今天，你可以认为是户外攀岩用品提供商；但是，这个职业，不是定义出来的，是人+工具创造出来的。

不断虚构的现实

AI 当前我们主要说的是大语言模型。大语言模型来自人类已有知识的书面化整理的结果。而人类书面化的结果来自哪里？来自人的经历，见闻，思考，想象，感受。而人的经历来自哪里？来自对真实世界的体验？真实世界又来自哪里？来自过去数亿年演进，来自我们作为人类视角的局限的投射。

早在若干年前，个体就无法看完人类生产的视频，在今天更是不可能。每天的发生、沉淀，继续产生的内容，在小红书，微博，Youtube, 爱奇艺，Netflix……讨论，无穷尽的体验，虚构的景象。我们看到了这些构建于语言层的东西，以为那就是真实体验。然而，在今天，AI 给了我们狠狠一棒。它提醒我们，这些来自排列、组合的生成，来自浅层感受的再次创作，是何等容易的创造出来。

Anthropic 前段时间发布了一份报告，列出受冲击的职业：管理者，律师，金融从业者，行政客服，程序员——所谓的知识工作者。跟我们一样。

资本主义总是倾向于将人类工具化，我们也习惯于将自己工具化，但渐渐地，我们逐渐将自己工具化，以为那就是自己——一旦不具备工具价值，我们这个人就没价值。直到失业，或者突然之间熟悉的一切没有了，我们突然感受到巨大的失落。

社会总是向前——打败诺基亚的不是另一家功能机厂商，而是iPhone；柯达也不是被更好的胶片照相机打败的。打败小区门口包子铺的，不是另外一家更好的包子铺，而是单价10块的奶茶店。AI 的兴起，代表了人类思潮新的涌起，那种对于重复，代偿性工作的厌倦。当然背后的各种经济、技术发展作用不可缺少，但思潮的力量不可小觑。

那么，我们应该如何面对AI？

我们应该把AI当工具。

工具帮我们成为更好的人

当我们走路的时候，我们不担心自行车摩托车汽车火车飞机替代我们的腿。相反，我们很乐意使用他们。因为我们想去某个地方，见某个人，我们想要快点到，快点见到那个人。我们不想迟到。

如果我们去海里游泳，会很快乐。但如果你会冲浪，迎着两米高的浪翻上去，站在冲浪板上，你会更快乐。你会担心冲浪板代替了你的手和脚吗？不会。

使用工具给我们带来了自由，带来了快乐，但也意味着投入。走路不要钱，骑自行车需要学，开车需要学，还得忍受教练的态度；坐飞机还挺贵；学冲浪也要钱，去冲浪更费时间。

同样 AI 也一样。驾驭复杂的工具，需要投入更高的心力。走路不需要学习，学习开车比学习自行车容易；学习驾驶飞机更难。高智能的工具，需要更高智能心力投入。但回报是惊人的。

我们要把学习AI 当作破浪的帆板，攀登的冰镐；而不是对我们工作的替代。减少日常繁琐的工作是必然结果之一，但这不是目标。

我们翻译是为了以我们的母语阅读世界上最伟大的著作；我们编程是为了解决帮助人们解决日常工作的难题，我们服务是为了帮助别人。

CD 不会取代朗朗，不会取代 Yo-Yo Ma.

我们如何开始

我们首先要多使用，每天使用。以我自己的体感来说，每天你应当使用1000万以上token. 没什么意外的话，你的 Claude 订阅应该很快就不够用；买个 Deepseek 订阅，使用顶级的 Reasoning level.

除了日常对话，学习使用 Claude Code, Hermes Agent, LLM Wiki 等常见的实践。将常用的工作流程写成 Prompt，训练你的 Agent. 学习基本的命令行：这些都不难的。

如果结果不达预期，可以跟同事一起探讨。阅读流行的 skills，理解其调教 LLM 的思路。给 LLM 更多的上下文；学会耐心，一次喂给AI足够的context. 理解 Plan 模式。

使用AI，你会悠闲吗？

正常情况下，肯定不是。你应该更忙了。对于我们熟知的日常工作：写blog, 投放，写常规代码，大部分情况下 LLM 或者你的 Agent 应该能够完成。但你通常应该能够指挥3个 Agent 以上，过去因为带宽不足的事情，现在都可以拿来做了。

未来如何？

前所未来的时代即将到来。就像开车让我们去了更远的地方，在 AI 的帮助下，你的远方在哪里？