AI-Native Generation

今年正好是大模型应用泛化下沉的元年，目测现在本科学生的AI使用率已接近100%，已经可以算是AI-Native一代了。在等待GPT5小时额度重置的空闲时间中，随手写了一些观察与思考。

与上一代学生相比，AI-Native Gen最明显的区别就是注意力集中度明显下降，没有看完需求的耐心，大多选择直接将整个文档丢给chatbot。但这也未必能归咎于LLMs，短视频平台也在这里做出了重大的贡献。在模型/Harness选择上，目前GPT/Codex占据大半壁江山，极少数使用Claude/CC，剩下少部分人使用豆包工作，DeepSeek/DSH，或者Gemini。

传统的教学模式可能也不再适用了，文本内容的讲解，疑问的回答，包括原本EECS最核心的工程代码能力都可以被大模型取代。对于AI-Native的这一代人来说，最重要的不是掌握学习的能力，而是掌握学习使用AI的能力。也许未来ADHD会成为常见病例而非现在的时尚单品，因为在不同session快速切换的同时进行多轮次对话非常需要思维的跃迁而非专注能力。

行业已经不再需要初级员工了，但是应届生应该怎样让自己成为有三到五年工作经验的senior staff呢，我不知道。现在的就业市场已经足够糟糕了。

《Why Nation Fails》的作者（如果我没有记错人名的话），今年提出了一套新的理论，就是劳动可替代率增加之后，劳工阶层面向政府和大企业的议价能力就会进一步降低，因为通过初级劳动创造的价值会越来越低，进而导致罢工或者投反对票等议价手段能创造的损失也越来越低，直到有一天远远低于用各种意义上暴力手段压制不满的成本。

但我们其实什么都做不了，甚至在被动地推波助澜：推动一些产业智能化的本质就是去人化。这就是一辆不可阻挡的火车，有的人在卖车票，有的人在卖泡面瓜子矿泉水，有的人在开火车（或者假装在开火车），而我们在铲煤，看着火车压过鲜血淋漓的轨道。

王兴在2019年就在饭否上说过这是过往最差的一年，但又是未来最好的一年。他已经看得够远，但还是没有能够像张一鸣和黄峥那样在一切坍缩之前抽身而去，选择在本地生活消费这艘泰坦尼克上作为船长跟着一起沉没。

前段时间让打零工的人也去交社保的新闻让我不免对外来更加悲观。所有人都知道社保亏空必将发生，但是没想到会这么早。当最低基数是最低工资近三倍的时候，对底层劳工来说社保缴费和人头税就没啥区别了。最近读了《马驹桥的时间》，对那些教育程度较低，在极度不健康的高压环境下做体力工作的男性来说，活到拿退休金回本（预计从18岁交到65岁）几乎是不可能的事情。

可能这就是产业革命吧，The Times They Are A-Changin’~

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