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2👤嘉宾介绍：
尹一峰
- ex-Hugging Face
- 为多模态研究（计算机视觉 CV、自然语言处理 NLP、音频机器学习 Audio ML、强化学习 RL）的基础性工作做出了贡献
- 2024年福布斯中国100位最具影响力青年领袖
- 约翰斯·霍普金斯大学（Johns Hopkins）硕士
- 拳击与训练科学专家
🎙️话题速览：
01:34 AI与工业革命的本质区别：这次替代的是劳动本身
05:24 给年轻人的建议：找到热爱、打好基本功、培养第一性原理思维
09:50 人驾驭AI的三步：想清楚、说明白、有审美
11:49 执行力才是最大的分水岭：AI是放大器，不是抹平器
14:44 AI时代的阶层划分标准变了：不再只看财富
16:21 UBI与未来生产关系：谁来养没有生产力的人？
31:51 人形机器人的未来：世界模型成熟之后才会大爆发
42:39 不要追求AI native：产品的第一性原理是为谁解决什么问题
44:05 为什么做AI for Health：不希望人类的未来是黑客帝国
📖过去每一次技术革命，替代的都是某些岗位——纺织工让位给机器，但催生了工程师和管理者。AI正在改写这个逻辑：它复制的不是某项技能，而是认知劳动本身。被替代的角色未必会像从前那样转移到新的岗位上，它可能直接消失。
本期对谈嘉宾尹一峰，前HuggingFace工程师，曾被OpenAI多个团队邀请加入，现从硅谷回到上海创业做AI健康方向。他对这个时代的观察冷静且直接：AI并没有让所有人站上同一起跑线，它是一个放大器——有方向感和执行力的人，生产力会被成倍放大；而停在原地的人，和前者的差距只会越拉越远。当能力和信息差逐渐被工具抹平，真正拉开人与人距离的，是认知深度和你手中的资源。
本期内容我们聊了劳动在未来可能从一种普遍权利变成少数人的特权，聊了UBI的理想与现实，聊了人形机器人为什么必须等世界模型成熟才能真正落地，也聊了Agent经济下ToB与ToC的商业逻辑将如何被重塑。他对年轻人的建议很朴素也很硬核：找到你真正热爱的事，用扎实的基本功去支撑第一性原理思考，然后让自己成为AI能飞得最远的那个载体。他说产品没有什么AI native不AI native，只有一个问题值得回答——你到底为谁解决了什么问题，能不能把钱收回来。
他选择做AI for Health，原因也很简单：哪怕未来人类不再需要劳动，他也希望每个人能在真实的世界里，健康地、清醒地、有尊严地活着——而不是逃进一个虚拟世界里假装一切都好。
技术也许会重写规则会重新划分阶层，会让今天的很多确定性变得毫无意义。但有一件事不会变——你得先想清楚，你到底想成为什么样的人。想清楚了，就把屁股从床上拖起来，去做点什么。这个时代不缺机会，缺的是那一点点开始的执行力。
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