未来生存法则：AI工具与中国经济的结合（下）

引言

描述了AI工具在提高生产力中的应用及其对中国经济的影响。关键点包括：

AI工具的实用性：通过具体工具如GPT-4和Midjourney，AI在内容创作、图像处理和数据分析等领域展示出显著的应用潜力。自然语言使用：AI操作简便，自然语言提问即可。经济影响：AI推动第二次信息革命，带来技术增长与新商机，但也加剧贫富差距。生产关系和市场变化：AI影响公司规模和雇佣关系，市场竞争加剧。AI局限性：AI缺乏情感建模，不能完全替代人类在情感与体验方面的角色。

女性优势与体验经济

前文描述过，AI的底层建模是模拟大脑的新皮质层，而他的作用是倾向于决策，分析，统筹，思考等。这些通常被认为是男性的优势领域，与此同时，女性在共情能力和创造具有体验价值的产品方面更具优势。（一如：有些奢侈品男性是很难理解他为什么要卖这样的价格）

而在体验经济中，赋予产品情感和体验价值能带来更强的市场竞争力。同时，因为每个人的价值体验都不一样，所以这样的产品更有自主定价权。而一旦掌握了自主定价权，那么你的产品就有一个更大的利润空间。

技术革命与思想潮流的兴起

在中国经济速度放缓和AI代替大量廉价劳动的场景下，国人会变得更有时间。而在这样一个过程中，势必会有一个价值理性的回归，也就是从外部最优解逐步替代为内部唯一解的一个过程。

工具理性与价值理性

这里先阐述一下何为工具理性和价值理性

工具理性是一种思维方式，注重达到特定目标的最有效手段。它关注的是效率、计算和结果，以最小的成本或资源达到最大收益。

价值理性也是是一种思维方式，注重行为本身的内在价值和意义。它关注的是行为是否符合某些伦理、道德或文化价值，而不仅仅是行为的结果。

前者强调的是：目的与手段分离、可量化、效率至上。后者强调的是：目的与手段的统一，伦理与道德优先，不可量化。

前者适用管理学、经济学、工程学等，特别是在制定商业战略、生产流程优化、市场分析等方面。后者适用于伦理学、宗教研究、文化研究、社会学等，特别是在道德决策、政策制定、人类行为分析等方面。

价值理性的回归

这两种思维方式，分别从效率和内在价值两个角度指导人类行为和决策。通常来说，我们需要综合考虑。可是现有的社会风气会告诉你，你要考虑KPI，你要做SWOT，你要做营销策略分析，你要对部门的产出做一个量化的分析。你需要考虑的是结果，而不是过程。

价值理性，在社会的整体思考方式内是偏弱的。

但是AI的产生与发展，他是对工具理性的补充。而正因如此，人们也会更加关注价值理性。会去思考内在的哲学，也就是会去从原本寻找外部的最优解，转化为寻找内部的唯一解。去思考道德，人文关怀，伦理，忠诚，自我价值实现等等。

说白了，当生产目标不再是唯一要求点的时候，我们会着重考虑细节和过程。

生产力与思想变革

生产力的进步往往会引发思想潮流的变革，推动社会在多个方面的发展。以下是几个历史上生产力变革引发的思想潮流进步的例子：

1印刷革命（15世纪）：文艺复兴、宗教改革、启蒙思想工业革命（18世纪中叶 - 19世纪）：资本主义的兴起、社会主义思潮、科学技术进步数字革命（20世纪下半叶 - 21世纪初）：全球化、信息社会、个人主义与自由人工智能革命（21世纪）：数据主义、伦理和法律挑战、未来学和跨学科创新

国学的兴起

首先在聊国学之前，我们想一想什么是国家。

国家的定义

从宏观的意义上讲，国家是一个多维度的社会实体，涵盖政治、经济、文化、法律等多个方面。它不仅是一个拥有主权的政治单位，也是一个社会契约的产物，代表一个特定文化和认同的共同体，并通过法律和制度来实现治理和规范。

其中有一个点：国家是被视为文化和认同的载体，代表一个特定的文化、语言、历史和价值观的共同体。

而中国作为一个拥有着上下5000年文化的国家，其文化底蕴非同一般，不管是古诗词，建筑，书法，绘画，儒道思想，各种传统文化。而这些都是扎根于我们血脉深处的东西。

思想的变迁

从中华五千年的泱泱大国，到中国近代史的屈辱，再到建设新中国。国人的思想潮流是一直在变化的，现如今，我们能看到的是国学的逐渐兴起，国内品牌如何一步步站起来。（从之前的觉得西方的东西就是好，到现在我们的东西也很好，本质上反应的是我们生产力，生产工艺的提升。）

而国学的成长则是建立在逐渐肥沃的土壤之上的。

生产力与生产关系

互联网的革命，本质是生产关系的重构

从企业角度：企业结构的变化（ERP），商业模式的创新（共享经济、平台经济），客户关系的变革（数据中台，CRM，营销触达）

从个人角度：就业形态的变化（自由职业，在线教育），消费行为的改变（电商），社交和人际关系

顺带一提，在时代浪潮中，如果能够抓住生产关系的变革，那从中获利的量是巨大的。（参考：李佳琦的直播）

AI时代下新的社会结构

社群

当大公司瘦身，溢出大量的专业技术人员的时候，他们会自发形成一个个的社群。形成社群是有原因的，人本身是群居动物，从内心深处讲是希望同类和伙伴的。

同时社群的内部交流沟通，互相学习，互相推送资源，这都是社群茁壮成长的养分。（我大学毕业前后一段时间内，都不用QQ，但是当我希望加入一些专业技术讨论群的时候，我就开始用起了QQ群，会有学习分享，技术答疑，内推，这就是社群的概念啊）

那么从宏观角度看，在AI时代下，社群分为兴旺分为以下几点

自由时间增加自由职业增加跨行合作增加虚拟现实增强

前面三个都很好理解，AI的诞生，生产力的提升，自由人有大量的时间。同时每一次的技术革命，必然带来大量的岗位。

同样的AI的诞生，使得行业之间的壁垒，进一步减少，扩行合作增加。

而最后一个虚拟现实（AR，VR，之前记得有看到过一个AR的头盔，很火的样子），他增强的是线上的沟通的效果，这会使得整个社群之间的沟通更加具体深度。

资产闭环

这份资产闭环，就是整体课程里面唯二最有用的图，另外一张图就在上面。具体的过程在我上一篇博客中，我不重复描述了。

社群其实是关系资产的高阶姿态。

如何构建好一个好的社群，简单就有以下几点

确定明确的目标和主题建立良好的社区规则创造有价值的内容和活动促进成员间的互动保持透明和开放的沟通提供成长和发展机会定期评估和优化社群

关系平台

而当你想要实现上面的资产闭环时候，你需要有一个载体。

说白了，你需要有一个平台去将你的资产，发布出来，让更多人能够看到。

从普适性角度来看，微信和小红书是两个很好的平台。

当然本质上是因为他们都是关系平台。

这是微信的生态：企业微信和微信群代表的是私域流量、视频号是公域流量的关键点、小店是变现的渠道。

同样的按照上面的资产闭环，影响力资产就是视频号，通过视频号加你的人就是关系资产，微信小店就是你的成果资产。

机遇

在AI的新的社会体系结构中，也就是刚刚那份大公司瘦身的图。

大量的专员人才溢出，形成垂直的专业社区，而小公司的大量出现又需要这样专业的服务人才。

那么从市场的需求来看，供需两旺，这就是好的趋势。

所以服务于小公司会从原本的一个吃力不讨好的情况，慢慢转变为一个市场。

一些机遇的总结

其实AI时代下讲到了很多机遇

1.互补生态位的产生

2.影响力资产的构建

3.供需两旺下小公司红利

4.国际市场优势

杠杆

从物理学角度，杠杆是用较小的力，撬动较大的物体。从经济学角度，杠杆指的是通过借贷资金放到整体的收益。

杠杆分为几个部分：

用途：你想撬动的东西，切记你想撬动的是对你有良性帮助的东西，避免不良资产的负债。

支点：一个好的支点是指：稳定的、低分险的获得收益的资产或者能力。而不好支点：那就是看似拥有但是你实际上支配不了的东西

长度：即放到的倍数，心理学上有一个说法：”损失厌恶“，同比放大的损失远比收益更加痛苦。所以加杠杆长度的时候，注意自己能够承受的最大量。

杠杆类型

人力杠杆：农业时代的产物，出钱找人干活

金融杠杆：工业时代的产物，钱生钱

数字杠杆：信息时代的产物

数字杠杆

所谓数字杠杆，就是你在利用信息化传播过程中，边际成为0的东西。可以是一个爆款短视频，直播，文章，小说等等。

这张资产关系图，也可以这样解释：两边的数字杠杆，最底下的资本杠杆就是用钱生钱的意思。

当然这里面其实也是一个良性飞轮的意思，形成良性闭环后，会用更少的时间产生更大的价值。

关于入场蓝海与红海的问题

有一个不错的说法，在老师的视频中提到，说的是03年的时候有人想做跨境电商，但是别人告诉他跨境电商很卷的。

可是知道今天还有人说，跨进电商相较于国内其它行业是一片蓝海。

所以这里面会涉及到一个点，有的时候不要在意一时之利，用发展的眼光看待问题。

坚定的愚蠢

这是跨学科里面的概率统计学里面的东西，他描述的是一个人的动态认知的过程。

从坚定的愚蠢，到四处碰壁后的不坚定，到偶尔的聪明，再到最后掌握流量密码变成了坚定地聪明。

但这不是关键，关键是靶一直在变。

AI时代，上一个时代的坚定的聪明的人，他往往会坚持自己已经不适合这个时代的想法，变成了我们口中的坚定的愚蠢

所以，在这种程度上坚定不是一件好事情

所谓运气

那么既然坚定不是第一要素，聪明才是主要维度。

我们就需要提升自己运气。所谓运气，通俗的讲，那就是在坚定的愚蠢变化为不坚定的愚蠢的过程中，命中的点足够的分散。

然后去分析我命中靶心的抽象原理是什么，提炼出属于这个时代的聪明

增大的表面积

1.做更多事情

2.告诉更多的人

3.构建自己的关系网

其实说白了，就是更加均匀的打靶。企业的各行业试水、营销方案的投放。

信任

AI时代，人与人之间的信任逐步降低的，所以信任亦变得难能可贵。

信任建立起来很难，破坏起来却很快。

而每个人，在社交网络中存在着认知极限（有效地维持稳定关系的上限人数，邓巴数）。

信任公式

这份公式是哈佛教授，大卫美斯特提出的。

自我导向：是一个涉及个体行为和决策过程的概念。具体来说，它指个体在自设目标的指导下，不受他人支配，凭自己的信念、价值观和目标来决定行为的取向。

所以，得出来一个内容，那就是线下真实场景的运营，能够捕获更加牢靠的关系。

AI提示词

提示词的原理

提示词的核心原理是通过自然语言输入，向AI提供足够的上下文和明确的指示，使其生成与用户期望匹配的输出。AI模型根据提示词中的信息，理解用户的需求，并基于其训练数据生成相应的回答。

使用技巧

明确和具体：

提示词应该尽量具体，避免模糊。例如，代替“告诉我关于Python的信息”，你可以说“Python的主要应用领域有哪些？”

分步请求：

如果问题复杂，可以将其分成多个简单的问题。这样可以帮助AI更准确地理解每个部分。例如，首先问“什么是机器学习？”然后再问“有哪些常用的机器学习算法？”

提供上下文：

提供足够的背景信息，以便AI更好地理解你的问题。例如，“我在学习数据科学，Python有什么数据分析库？”

使用示例：

提供示例可以帮助AI更好地理解你的期望。例如，“请解释一下贝叶斯定理，并举一个简单的例子。”

明确预期格式：

如果你对响应格式有特定要求，可以在提示词中说明。例如，“请用简短的段落回答，并列出主要要点。”

这个是官方ai提示词

最后这是一些 AI相关的使用文档

链接: https://pan.baidu.com/s/1en99Oxc9i7uhOWPF6gxeVw 提取码: i9fm