AI 永远无法取代的 6 种技能

DDaniel Pink
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Transcript

00:00:00你看到这些头条新闻了吗?
00:00:01如果这些预测有一半是准确的,
00:00:03人工智能可能很快就会在思考上超越我们大多数人。
00:00:06所以在这段视频中,我将为你提供
00:00:09一份生存计划,一种保持价值、保持相关性,
00:00:11且难以被取代的方法。
00:00:13我将带你了解六项人类技能,在这些领域
00:00:16我们仍然胜过机器,这些技能在
00:00:19人工智能时代将至关重要。
00:00:20你知道,我从20年前就开始研究这个话题了,
00:00:22当时写了这本《全新思维》。
00:00:24我的观点也受到
00:00:26其他几本书以及二十年研究的影响。
00:00:29我要分享的并不是一系列技术能力。
00:00:32而是六种思考方式、行为方式
00:00:35和存在方式,它们将让你脱颖而出。
00:00:37我还将为你提供一些简单实用的
00:00:39技巧来锻炼这些“肌肉”。
00:00:42那我们开始吧。
00:00:43第一项人类技能:提问。
00:00:45正确的答案依然重要,但聪明的提问
00:00:48现在变得极其重要。
00:00:50想一想。
00:00:51我们过去拥有的是搜索引擎。
00:00:52现在我们拥有的是“答案引擎”。
00:00:54大语言模型和其他人工智能工具
00:00:57根据指令生成答案,大量的答案,有时
00:01:00是令人惊叹的答案。
00:01:01但问题在于:
00:01:02当答案无处不在时,提问
00:01:05就成了稀缺资源。
00:01:07当答案变得廉价,好奇心就变得无价。
00:01:11在答案引擎的世界里,好奇心是你的杀手锏,
00:01:16因为每一次突破都始于一个问题,有时是
00:01:19一个奇怪、冷门的问题。
00:01:21如果光表现得像粒子一样会怎样?
00:01:23如果我能把1000首歌装进口袋里会怎样?
00:01:26如果人们真的想住在别人的家里会怎样?
00:01:30伟大的科学家、伟大的创始人、伟大的作家,
00:01:32他们不是正确答案的自动售货机。
00:01:35他们是源源不断产生有趣问题的发电机。
00:01:38他们的句子通常以这样的短语开头:
00:01:41为什么会...?
00:01:43如果...会怎样?
00:01:44为什么不...?
00:01:45...怎么样?
00:01:46他们经常抛出最强大的一个问题:
00:01:49我们到底是在尝试解决什么问题?
00:01:52那么,如何强化提问这项肌肉呢?
00:01:54如果你想要一个简单的起点,去读读
00:01:57沃伦·伯格写的《绝佳提问》。
00:01:59这是我发现的关于提问最棒的实用指南。
00:02:03这里有一个极简单的技巧
00:02:05来磨练这项能力:五个为什么。
00:02:07丰田公司在1950年代就使用它。
00:02:09你今天依然可以使用它。
00:02:10而且它的效果出奇地好。
00:02:12我给你举个例子。
00:02:13假设你需要为一个大项目寻找承包商,
00:02:15重新设计网站、建造工作室,
00:02:17或翻新办公室。
00:02:18于是你打开 Claude 或 ChatGPT 并询问
00:02:21你所在地区最好的承包商。
00:02:23你会得到一份详细且确定的答案列表。
00:02:25但当你去调查时,发现没有一个合适的。
00:02:28问为什么。
00:02:30也许是因为他们中没有一个
00:02:31真正适合你的情况。
00:02:33这是你的第一个“为什么”。
00:02:34现在再问四遍“为什么”。
00:02:36为什么没有一个合适的?
00:02:37因为他们的方案各不相同,毫无章法。
00:02:39为什么?
00:02:40因为每个承包商都在对你的需求
00:02:42做不同的假设。
00:02:43为什么?
00:02:44因为你从未明确定义范围、时间表
00:02:46或成功标准。
00:02:47为什么?
00:02:48因为你和你的团队内部实际上并未就
00:02:50成功的标准达成一致。
00:02:51看吧。
00:02:52这才是真正的答案,那个在第五个“为什么”之后出现的答案。
00:02:56AI 可能更擅长提供答案。
00:02:58但至少目前来看,你更擅长提出问题。
00:03:01一旦你通过提问找准了问题,
00:03:04下一项人类优势就会发挥作用,那是机器
00:03:07依然难以伪造的东西:品味。
00:03:10在一个充斥着平庸和垃圾信息的世界里,
00:03:13知道什么是好的,就是一种超能力。
00:03:15品味、眼光、判断力,以及
00:03:19动用你的经验、直觉和价值观的能力,
00:03:22在面对一堆选项时能充满自信地说:
00:03:25“就是那个。”
00:03:26“就是它了。”
00:03:27记住,AI 非常擅长生成内容。
00:03:31但随着它输出无穷无尽的草案、剧本、图像
00:03:34和创意,品味就成了过滤器,
00:03:36将极具意义的作品与平庸之作区分开来。
00:03:40让我从自己的工作中举个例子。
00:03:42我有一份电子邮件通讯。
00:03:43在人工智能出现之前,我自己写标题。
00:03:46现在我会把通讯草案交给 Claude 或 Gemini,
00:03:49并请求建议。
00:03:50它们在短短几秒钟内就能提供50个标题。
00:03:54这确实令人惊讶。
00:03:55但问题在于:
00:03:56其中大多数都很糟糕。
00:03:58我说大多数,是指50个里面通常有47个
00:04:01简直没法看。
00:04:02可能有2个还凑合,1个可能真的很棒。
00:04:06但要辨别出哪一个是最好的,我必须
00:04:08运用我25年的写作经验、
00:04:10我对受众是谁以及他们关心什么的了解,
00:04:13以及我对风格和用词的把握。
00:04:16这就是品味。
00:04:17而通常发生的情况是,我采纳 AI 的一个建议,
00:04:18根据这种品味进行调整,然后想出
00:04:21一个更好的方案。
00:04:24这就是秘诀。
00:04:25不是人类或机器,而是人类加机器。
00:04:26AI 提供原材料。
00:04:30品味将其塑造为真实且有意义的东西。
00:04:32这里有一个将这个想法付诸实践的方法,
00:04:35让你开始认真培养和理解
00:04:36你自己的品味。
00:04:39建立你自己的“名人堂”,可以是在物理文件夹、
00:04:40笔记软件、Notion、Dropbox 或任何地方。
00:04:45当你看到伟大的写作、伟大的设计、
00:04:47伟大的解决方案或伟大的创新案例时,
00:04:50任何让你灵光一现的东西,捕捉它。
00:04:51保存它。
00:04:55研究它。
00:04:56久而久之,你的名人堂就成了你品味的地图。
00:04:57模式就会显现。
00:05:00标准会提高。
00:05:01判断力会变得敏锐。
00:05:02这就是你如何将品味从某种
00:05:04模糊神秘的东西变成具体而强大的力量。
00:05:07未来不属于拥有最多点子的人。
00:05:11它属于拥有最好品味的人。
00:05:14这为下一项人类优势奠定了基础,
00:05:18那就是将好品味转化为伟大方案的关键:迭代。
00:05:20你的第一个版本不会是你最好的版本,第10个,
00:05:24甚至是第110个才可能是。
00:05:28如果说提问界定了问题,出品味
00:05:31设定了标准,那么迭代就是你弥补差距的方式。
00:05:33想想詹姆斯·戴森制造了5000多个原型,
00:05:38或者是伟大的抽象表现主义画家
00:05:42威廉·德·库宁在同一块画布上工作了两年,
00:05:44不断地刮掉颜料,重新开始,
00:05:48直到他觉得正确为止。
00:05:51这里有一个我们不愿承认的事实。
00:05:52大多数美好的事物起初都很糟糕。
00:05:54奇迹不在于最初的灵光一现。
00:05:57奇迹在于坚持不懈的修正。
00:05:59AI 可以帮你以惊人的速度生成各种变体。
00:06:03这很棒,但仍需要人类去精炼、
00:06:06引导、舍弃和润色。
00:06:08AI 提升了数量。
00:06:11迭代交付了质量。
00:06:13这里有一些对我有所帮助的策略。
00:06:16一些简单、平实但能快速产生复利效应的习惯。
00:06:17首先,采纳安·拉莫特的原则:
00:06:21“糟糕的第一稿”。
00:06:23不要追求完美。
00:06:26先完成它。
00:06:27然后精炼、迭代,再精炼、再迭代。
00:06:29其次,拉开迭代的时间间隔。
00:06:32有时我会写个初稿,快速过几遍,
00:06:34然后故意晾它一个星期。
00:06:37当我再回来时,瑕疵就一目了然了。
00:06:39修正方案变得显而易见,迭代也会加速。
00:06:42这适用于任何事情:演示文稿、设计、
00:06:45婚礼致辞,凡是你能想到的。
00:06:47第三,采纳有些人所谓的“0.8版本规则”。
00:06:49当你的工作完成到80%而不是100%时,就分享它。
00:06:53我承认,这对我也非常、非常难。
00:06:57我想让我的作品变得很棒。
00:06:59但我发现很多时候,
00:07:01非要等到完全准备好反而阻碍了进度。
00:07:03在0.8版本时发布,会迫使我迭代、
00:07:06去学习、去快速进步。
00:07:09你不必在第一次就做对,
00:07:11你只需要随着时间的推移把它做对。
00:07:13AI 给你选项,迭代给你卓越。
00:07:15一旦你拥有了那些卓越的部分,
00:07:20你需要知道如何组装它们。
00:07:22这就是人类技能中的“创作组合”。
00:07:25四,创作组合。
00:07:27AI 非常擅长提供食材。
00:07:28人类更擅长烹饪大餐。
00:07:31创作组合是将片段、创意、场景、
00:07:33论点、视觉元素组合成连贯、
00:07:36有意义且能引起情感共鸣的作品的艺术。
00:07:40作曲家通过声音来创作。
00:07:42电影制作人通过剪辑和节奏来创作。
00:07:44画家通过色彩来创作。
00:07:47创作组合是综合能力,
00:07:48而非分析能力。
00:07:51而不是单纯的分析。
00:07:53去发现事物之间的联系,
00:07:55即便它们起初看起来毫无关联。
00:07:56将各种元素结合在一起,使整体
00:08:00比各部分的总和更宏大、更有力量。
00:08:02这本质上是一种艺术技能,
00:08:04但现在即使是非艺术家也必须掌握它,
00:08:08因为每当你进行创作
00:08:10并制作演示文稿时,你都在构图。
00:08:12每当你组建团队时,你都在构图。
00:08:14每当你举办活动
00:08:16甚至只是举办派对时,你都在构图。
00:08:17我在《全新思维》中写过这个概念的早期版本,
00:08:20描述了我学习绘画的经历,
00:08:22观察联邦快递标志中的负空间,
00:08:25并尝试去理解伟大的交响乐。
00:08:27这里有三个简单的方法,可以在 AI 时代
00:08:30磨练你的构图和整合能力。
00:08:32当大语言模型可以为你提供海量组件时:
00:08:35第一,使用“三之法则”。
00:08:38每当你解释一个观点、想法或故事时,
00:08:41请将其组织成三个节拍。
00:08:43这会让你的思维更清晰,
00:08:44沟通更简洁。
00:08:46第二种构图技巧:学会观察结构。
00:08:49这有一个简单的小窍门。
00:08:51进入手机相机设置并开启“网格”。
00:08:54它通常是一个三乘三的布局。
00:08:57这是学习“三分法”的一种超简单方式。
00:09:00一旦你理解了这个规则,
00:09:02下次拍照时,
00:09:03不要把主体放在正中心,
00:09:05试着把主体放在其中一个交叉线上。
00:09:09恭喜你,你现在也是一位构图大师了。
00:09:11第三,玩“电影暂停游戏”。
00:09:15当你观看一部视觉效果出众的电影时,
00:09:17在没什么动作戏的场景点击暂停。
00:09:20演员站在哪里?
00:09:21他们是被门框框住了吗?
00:09:23光是怎么打的?
00:09:24是否有一条引导线(如道路或栏杆)
00:09:27指向他们?
00:09:28AI 可以制造出大量的零件,
00:09:31但你赢不靠零件的数量,
00:09:33而是靠更好的编排。
00:09:35如果说构图是乐谱,
00:09:36那么下一个能力就是管弦乐队。
00:09:38第五,资源分配。
00:09:39Dan Shipper 是媒体兼软件公司 Every 的首席执行官。
00:09:41他最近说了一些非常深刻见解。
00:09:42他说:“在知识经济中,
00:09:45你的报酬取决于你所知道的知识。
00:09:47而在分配经济中,
00:09:50你的报酬取决于你如何分配
00:09:51智能资源。”
00:09:54我们过去崇拜个人英雄,
00:09:56即那些能独立完成所有事情的人,
00:09:58但未来属于那些能够协调
00:10:00人类与机器协作的人。
00:10:03未来的超级巨星将是那些能够调度
00:10:05并分配工具、团队、AI 系统、时间线及约束条件,
00:10:08并将它们整合在一起以达成明确目标的人。
00:10:13当然,这并不完全是新鲜事。
00:10:16伟大的导演并不亲自操作摄像机。
00:10:19伟大的教练并不上场打球。
00:10:21但随着 AI 从新鲜事物变为协作者,
00:10:23资源分配成为了我们所有人的核心技能。
00:10:27分配意味着知道该使用哪些工具、
00:10:30让哪些人参与、启动哪些系统,
00:10:33以及在什么时候进行。
00:10:35但这同时也极具人性化。
00:10:36它需要同理心、情商,
00:10:38以及对人们真正擅长什么的
00:10:41诚实理解。
00:10:44这就是沃顿商学院教授 Ethan Mollick
00:10:45所说的“半人马思维”,
00:10:47即将人类智能与机器智能结合起来,
00:10:48获得双方单打独斗都无法达成的结果。
00:10:51想成为更好的分配者吗?
00:10:53这里有一些简单的开始方法。
00:10:55进行一次团队盘点。
00:10:56即使只有你和 AI,
00:10:58也要列出谁或什么东西最擅长做什么,
00:10:59然后据此进行委派。
00:11:02别再把每项任务都当成自己的事了。
00:11:03一个相关的概念:“双堆栈法”。
00:11:05每个项目实际上都是一堆待办任务的集合。
00:11:09将它们分成两堆,一堆给 AI,
00:11:13包括那些涉及速度、数量和生成的工作;
00:11:16另一堆留给你,
00:11:18包括那些需要深度思考、创意和品味的工作。
00:11:21你的职责不是把一切都扔给 AI。
00:11:23那是一个巨大的错误。
00:11:25你的职责是把第一堆任务交给 AI,
00:11:27这样你才能在第二堆任务中表现卓越。
00:11:30或者试试“时间即才华审计”。
00:11:32回顾过去两周的日程表。
00:11:35圈出每一项不需要你的品味
00:11:37或创作技巧的任务。
00:11:40问问你自己,AI 能做这个吗?
00:11:41某种工具能做这个吗?
00:11:42别人能做这个吗?
00:11:44然后在未来重新分配这些任务。
00:11:45我们都需要停止管理时间,
00:11:48转而开始重新分配才华,包括你自己的才华。
00:11:50如果说 AI 倍增了智能,
00:11:53那么分配就决定了目标。
00:11:55但那个目标必须是正确的。
00:11:57这就是最后的人类优势所在。
00:11:58第六,正直。
00:12:01技术放大你的力量。
00:12:02伦理决定你如何使用它。
00:12:04在 AI 时代,权力的增长速度超过了品格的塑造。
00:12:06每一次技术革命都会引发一场道德考量。
00:12:10我们现在就正处于其中。
00:12:13这使得正直成为所有技能中最重要的一项。
00:12:15你已经看过新闻了。
00:12:18你也看过社交媒体上的帖子。
00:12:19AI 会产生幻觉、捏造事实,并自信满满地
00:12:21胡言乱语。
00:12:26它没有良知,没有责任感,
00:12:27没有道德指南针。
00:12:29这就是你发挥作用的地方。
00:12:31当智能变得充裕时,
00:12:32智慧就会变得更加珍贵。
00:12:34而智慧根植于正直,
00:12:36根植于基于诚实、公平、
00:12:39责任感和问责制的选择。
00:12:42正直并不是抽象的。
00:12:44它是务实的。
00:12:45它体现在这些时刻:当撒谎更容易时选择讲真话;
00:12:47当大语言模型说出违背你价值观的话时
00:12:50予以回击;
00:12:52当侵犯隐私更有利可图时选择保护它;
00:12:54并询问:这个决定会影响谁?
00:12:57如果我是他们,我会做这个决定吗?
00:12:59当你拥有更多的权力、更快的速度和更强的杠杆时,
00:13:01你的品格决定了你的命运。
00:13:03当 AI 可以瞬间放大你的影响力时,
00:13:07正直不仅仅是一种美德。
00:13:10它是一项领导技能。
00:13:13实践正直是一辈子的功课,
00:13:15而不是一个视频就能解决的。
00:13:17老师、父母和神职人员可以帮助我们。
00:13:19但这里有两个小建议,可能有助于深化
00:13:20你自己和他人的这一特质。
00:13:23第一,进行“华盛顿邮报测试”。
00:13:26当我在政界工作时,包括担任
00:13:27白宫撰稿人的那些年,我们常用一种
00:13:29被称为“华盛顿邮报测试”的方法。
00:13:31在你采取行动或写邮件之前,
00:13:33你会问自己:如果这件事出现在
00:13:35主流报纸的头版,我能接受吗?
00:13:37如果不能,那就立刻停手。
00:13:39第二,运行“正直换位思考”。
00:13:41把任何存疑的决定反过来想。
00:13:43如果有人对我或我爱的人这样做,
00:13:46我会觉得公平吗?
00:13:48如果答案是否定的,那就别做。
00:13:52这种简单的换位思考能看穿借口,
00:13:53让道德准则浮出水面。
00:13:54AI 可能会重塑我们的所有行为,但只有正直
00:13:57和智慧能决定我们成为什么样的人。
00:13:59以上就是在 AI 时代可能最重要的六种人类能力。
00:14:02提问:提出机器无法提出的深刻且原创的问题。
00:14:05品味:在一切皆有可能时知道什么是好的。
00:14:07迭代:不断改进你的作品,版本迭代。
00:14:08构图:将零散的零件组装成有意义的整体。
00:14:11分配:协调人类和机器
00:14:12朝着明确的目标前进。
00:14:16正直:在周围一切都在飞速发展时选择正确的事情。
00:14:19这些不是奢侈品,而是成功的技能,
00:14:23甚至是未来十年的生存技能。
00:14:26在研究了 25 年人类行为后,如果有一件事我确信,
00:14:27那就是:
00:14:30当世界变得更加人工化时,
00:14:31我们需要变得更具人性。
00:14:33嘿,你认为还有哪种人类技能应该出现在这个名单上
00:14:36而我没有列入的?
00:14:38请在评论区补充。
00:14:40我总是很好奇,你们看到了哪些我遗漏的内容。
00:14:42우리는 더 인간다워져야 합니다.
00:14:44자, 제가 포함하지 않은 기술 중 이 목록에 들어가야 할 인간적 기술은 무엇이라고 생각하시나요?
00:14:47제가 놓친 것이 무엇인지요?
00:14:48댓글로 남겨주세요.
00:14:49제가 놓친 부분에 대해 여러분의 의견을 듣는 것은 언제나 즐겁습니다.

Key Takeaway

在世界变得日益人工化的 AI 时代,人类唯有通过强化提问、品味、迭代、构图、分配和正直这六种核心能力,才能保持不可替代的独特性与核心价值。

Highlights

在人工智能成为“答案引擎”的时代,提出深刻且具有原创性问题的能力比以往任何时候都更具稀缺价值。

品味是过滤平庸内容的终极工具,人类需要利用经验和直觉在 AI 生成的大量素材中识别出真正卓越的作品。

迭代是弥补平庸与卓越之间差距的关键过程,通过坚持不懈的修正和“糟糕的第一稿”原则来交付高质量成果。

创作组合(构图)是一种将零散创意整合成有意义整体的艺术,强调综合能力而非单纯的片段生成。

未来的报酬将取决于“分配经济”,即如何有效地协调人类智能与机器资源(半人马思维)来达成目标。

正直是 AI 时代最重要的领导技能,因为技术在放大力量的同时,需要人类的道德指南针来确保技术被正确使用。

Timeline

AI 时代的生存计划:六项核心人类技能

主讲人针对人工智能可能在思考能力上超越人类的预测,提出了一份旨在保持个人价值和相关性的“生存计划”。他强调这六项技能并非单纯的技术能力,而是关于思考、行为和存在的高维度方式,能让人类在机器面前脱颖而出。这些观点的形成受到了他二十年前著作《全新思维》以及后续长期研究的深度启发。视频开篇便确立了核心基调:当技术飞速发展时,我们更需要回归并强化人类最本质的特质。这为后续深入探讨具体技能奠定了理论基础和紧迫感。

第一项技能:提问——好奇心是无价的杀手锏

随着大语言模型将 AI 变成高效的“答案引擎”,正确的答案变得廉价且触手可及,因此提出“聪明的提问”成为了极其稀缺的资源。主讲人指出,伟大的科学家和创始人并不是答案自动售货机,而是能够不断产生诸如“如果……会怎样?”这类问题的发电机。为了锻炼这项能力,他推荐阅读沃伦·伯格的《绝佳提问》,并介绍了源自丰田的“五个为什么”技巧。通过案例展示,我们可以看到深挖五个层次的提问能如何帮助团队找到项目失败的真正根源。最终结论是,AI 擅长提供答案,但人类目前在定义问题和展示好奇心方面仍具备绝对优势。

第二项技能:品味——平庸世界里的过滤器

品味被定义为动用经验、直觉和价值观来在众多选项中充满自信地选出“那个正确选项”的超能力。在 AI 可以瞬间生成 50 个邮件标题但其中 47 个都很糟糕的背景下,人类的品味成为了区分意义与平庸的关键过滤器。主讲人提出了“人类+机器”的协作模式:AI 提供原材料,人类则利用数积累的专业知识进行筛选和塑造。为了培养品味,他建议建立个人的“名人堂”,在 Notion 或其他工具中收集令自己灵光一现的伟大设计和创新。通过研究这些保存的样本,个人的审美标准和判断力会逐渐敏锐,从而在未来赢得竞争。

第三项技能:迭代——从糟糕初稿到卓越成品

迭代是利用好品味将原始想法转化为伟大方案的关键过程,它强调奇迹不在于最初的灵感,而在于坚持不懈的修正。主讲人引用了詹姆斯·戴森制作 5000 多个原型和画家德·库宁不断刮掉颜料重来的例子,揭示了“大多数美好事物起初都很糟糕”的事实。他分享了三个实用的策略:采纳安·拉莫特的“糟糕的第一稿”原则以克服完美主义,拉开迭代的时间间隔以获得新鲜视角,以及遵循“0.8版本规则”提前分享作品。AI 虽然提升了生成变体的速度,但唯有人类的持续精炼才能最终交付卓越的质量。迭代能力的本质是勇于面对瑕疵并在时间长河中将其修正到位的耐心。

第四项技能:创作组合——整合碎片艺术

创作组合(或构图)是指将各种创意片段、论点和视觉元素组合成连贯且能引起共鸣的作品的艺术,体现了综合性思维。主讲人认为即使是非艺术家也需要掌握这项技能,因为无论是制作演示文稿还是举办派对,本质上都在进行构图。他提供了三个锻炼方法:利用“三之法则”组织观点以增强清晰度,在手机相机中开启网格线学习“三分法”,以及通过“电影暂停游戏”观察专业导演如何编排画面结构。AI 虽然能制造海量的零件,但真正的赢家是那些能通过更好编排使整体价值大于局部总和的人。这项技能不仅关乎视觉美感,更关乎逻辑的严密性和情感的传达。

第五项技能:资源分配——从知识经济转向分配经济

随着经济模式从知识驱动转向分配驱动,报酬将更多地取决于如何协调和分配智能资源,而非个人掌握的知识量。主讲人借用“半人马思维”的概念,强调未来的超级巨星是那些能将人类智能与 AI 系统、团队以及时间限制完美整合的人。他建议通过“团队盘点”和“双堆栈法”来优化工作流,将涉及速度和生成的工作交给 AI,而将深度思考和创意留给自己。此外,通过“时间即才华审计”,个人可以识别并外包那些不需要个人品味的任务,从而将精力集中在真正高价值的领域。分配能力的提升意味着人类不再仅仅是执行者,而是成为了掌握全局的“导演”或“教练”。

第六项技能:正直——AI 时代的道德指南针

在技术力量呈指数级增长的当下,正直成为了所有技能中最核心的一项,因为它决定了我们如何使用这些被放大的力量。AI 虽然强大但没有良知,容易产生幻觉或传播偏见,这使得人类的智慧和道德问责制变得空前珍贵。主讲人提出了两个实用的测试:模拟决定出现在报纸头版的“华盛顿邮报测试”,以及换位思考的“正直换位思考”法。他强调正直不仅仅是一种抽象的美德,更是一项务实的领导技能,能够看穿借口并指引正确的前行方向。视频最后总结道,当世界变得更加人工化时,我们必须通过这些技能变得更具人性,并邀请观众分享他们认为重要的其他人类能力。这一部分将讨论上升到了哲学和伦理高度,完成了整篇生存计划的最后一块拼图。

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