AI 什么都会了，大学四年还学什么：《乱翻书》第 276 期复旦圆桌
《乱翻书》第 276 期在复旦大学的欧莱雅校园宣讲现场，用 1 小时 12 分把「AI 什么都会了，年轻人还学什么」拆成燃点、沸点、闪光点三问：三位处在不同人生阶段的年轻人分别回答大学四年还学什么、入门工作被 AI 接管后新人怎么长本事、以及答案变便宜之后什么才算价值创造；文末附全量中文逐字稿。
《乱翻书》第 276 期把圆桌搬到了上海复旦大学的欧莱雅校园宣讲现场。主持人是潘乱，对面坐着三位处在不同人生阶段的年轻人：上海外国语大学公共关系学系大三学生金贤婷、香港科技大学（广州）在读博士李俊伟、欧莱雅中国公关部门 2021 届管培生徐轶凡。节目 2026 年 9 月 22 日上线，全长 1 小时 12 分 33 秒。12
这一期的骨架来自欧莱雅这场校园活动给出的三个关键词。燃点问一个人为什么出发，沸点问当 AI 先把入门的活干完之后，年轻人还能从哪里长出本事，闪光点问当答案变得越来越便宜，什么才算他自己创造的价值。三个词撑起三段追问：大学四年还学什么、新人怎么建立职场里的第一次信任、"不可替代"具体指哪几样东西。
这期值得听，一半在说话人的搭配。金贤婷刚在校园义卖现场验证过 AI 做不了什么，李俊伟拿首届美妆科技黑客松冠军之后把赛题延伸成了论文、专利和自己开的公司，徐轶凡要回答的是企业今天拿什么标准挑年轻人。同一个问题在他们嘴里会得到不一样的回答，这比一个人的独白信息量大。
说话的三个年轻人
金贤婷是上海外国语大学公共关系学系的大三学生，也是 2026 年欧莱雅"有意思青年"校园义卖上外代表队的队长。这一届义卖全国有 15 所高校组队参加，比了一个月，上海外国语大学、复旦大学、中山大学分获金星、银星、铜星销冠，上外排在第一位。3 她在节目里讲的都是刚发生的事：作为理科生考进上外，后来选了一个看起来最"文科"的专业，再带着队伍做线上线下的义卖运营。
李俊伟是香港科技大学（广州）2025 届红鸟硕士毕业生，现在继续在该校数据科学与分析学域攻读博士，同时是同频回响（广州）智能科技有限公司创始人，也是学校首批孵化企业元惑科技的联合创始人。他担任队长的团队拿下了首届欧莱雅美妆科技黑客松的冠军，此前还拿过 CES 2025 创新奖（人工智能赛道中国大陆唯一获奖项目）和第 50 届日内瓦国际发明展金奖，读研期间又创办了学校的创业协会。45
徐轶凡 Frank 在欧莱雅中国的公关部门工作，负责集团对外的公关事务，本人是 2021 届管理培训生。欧莱雅的管培生项目按应届生招进来培养，为期 12 个月，包含跨部门轮岗、培训和职业指导。6 他这两年参与的事情已经从公关延伸到公司在世界人工智能大会上的展台、美妆科技黑客松和内部的 AI 转型项目。
燃点：AI 什么都会了，大学四年还学什么
节目从一个小问题开场：过去一周，你把什么事情交给了 AI。三个人的答案正好是三种用法。金贤婷正在做一个大创项目，需要补资料，她说 AI 省掉了她 95% 以上查当地市场情况的时间，财务汇报的框架、数据名称都能先搭好；代价是时间线、公司之间的利益纠葛会被抹掉，拿到手还得重新核一遍。李俊伟的电脑现在只息屏、不关机，24 小时跑 Codex，因为数据都在他那台机器上；人力资源、财务这类"不该由在读博士来做"的事情，他尽量压给 AI。徐轶凡的答案是会议纪要和日常邮件，省下来的时间他用来做更有创造力的事。
问到身边同龄人的状态，三个人给的词不一样。金贤婷接触的同学先问工作会不会被替代，再往下是迷茫、麻木和兴奋混在一起，他们真正想知道的是学四年这个专业的意义在哪里。李俊伟用的词是兴奋：弟弟高考遇到问题，家里的答案是"问问豆包"；母亲身体不舒服，答案是"问阿福"。上一代人经历的转码潮，在这一代变成了转 AI 潮，不转的人反而说不清自己该做什么。徐轶凡看到两类人：在 AI 行业里的人因为不断有新东西出现而兴奋，其他人则卡在"会用、但不知道怎么用出更多东西"上，风口来了又过去，他们始终没找到该在哪一刻做什么。
关于"追风口的人为什么常常停在不上不下的位置"，徐轶凡给的解释是心态和能力各占一半，半途而废的人往往做了一点就觉得来不及了，在犹豫里耗尽时间。潘乱把这个问题追到了李俊伟身上：既然在读博，为什么同时要开公司。李俊伟给了三条理由：AI 把做一件小事创业的成本压低了，今天一个人能做成的事比互联网时代大得多；他把研究问题和产业问题绑在一起，研究过程里产生的副产物正好在创业上有用；此外他承认自己是被"推着走"的，拿到博士 offer 后的第一件事是申请休学半年，因为融资刚到手、团队要时间搭，他没法同时应付课程和论文 KPI。
金贤婷的答案更具体。她选公共关系之前"饱受争议"，理科生考进上外却走向文科，本可以去读大数据管理或财务分析。转折点发生在当年的义卖：团队做的宣传视频、海报、物料设计，AI 都能做，有时做得比他们花长时间做的还好；真正开始线下卖的时候，观众在意的不是海报多漂亮，而是他们怎么解释这个项目在做什么、能不能让人产生信任、愿不愿意掏钱买。她把这段经历当成了专业的理由，也在节目里点出 AI 时代的一个变化：当知识和工具都变得容易获得，能跟人建立信任的那部分反而更稀缺。
李俊伟接着把读博、创业和打黑客松拆成三套规则：黑客松的规则摆在明面上，解决问题就拿到正反馈；创业的规则是价值导向，看你如何实现个人、团队到组织的价值并换回影响力；博士那套评价体系围绕论文、引用和产出，写在哪里、怎么算靠谱都要自己揣摩。他把这三套规则看成不同等级的任务，做完五级的可能做得了十级，也可能完全接不上，取决于每个人自己的解释系统。
潘乱把话题推到大学本身。如果专业知识几年内都能被检索和理解，大学还剩下什么。李俊伟的答案是压缩：AI 加快了学习循环，练好基本功这件事不该再占满四年，剩下的时间应该尽快出新手村、去探索真正想做的事。金贤婷补了两点自己的体会：一是课堂上的反驳和反思给她的是筛选与审核信息的语境训练，二是大学在替她付试错成本——用 AI 做的策划案把活动搞砸了，在学校里代价很小，出了社会就要自己扛，而且只有署上自己的名字，那份结果才真正属于自己。
沸点：入门工作被 AI 接管以后，新人怎么长本事
第二段的起点是学徒制。潘乱举了一个十多年前的例子：做公关的新人入职后每天监测新闻、看舆情、做简报，靠大量枯燥的工作养出对细节和业务的直觉；今天这些入门的活模型完成得又快又好，老板自己在电脑上跑几个就够用了。他问的是同一个问题：人要靠犯错才能成长，可最基础的活已经不需要人干了，年轻员工怎么成长。
徐轶凡的回答分两层。第一层是链路：一个项目可以切成从 0 到 1、1 到 2、2 到 3、3 到 100，AI 取代的是其中的一段，一个人带一堆 AI 就把整个项目做出来的场面还没出现；欧莱雅现在的 AI 转型也是分成对消费者、对内部业务部门、对员工三条线在推。第二层是试错的位移：他举了给供应商打样礼盒的例子，过去要把需求讲给合作方、等样品做出来才知道效果，现在用图像生成工具在线上先做出样子给老板确认，省下的是人力和物理成本，brief 讲错、项目理解不到位这些错照样会犯，老板照样要纠正，只是整个流程变短了。
金贤婷随后回答了实习生最现实的那个问题：怎么证明自己不是搬运 AI 答案的人。她的办法是两件事——把 AI 生成的多个版本连同自己的判断一起交上去，说清哪一版最好、为什么；任务做完再补一段自查，写下自己做了哪些、还留了哪些漏洞、需要改哪里。她要让上级看到的是结论背后的依据。
徐轶凡给的标准更短：不要当二传手。AI 给他的东西、合作方给他的东西，直接转给下一环，都可以包装成"信任"，可人的价值恰好在质疑、更新和挑战内容的真实度与完整度上。他说自己从来不会把 AI 一次生成的版本直接当成果发出去，最后一版里一定有自己的改动。他看团队同事交上来的东西时，能分辨出哪一份是自己思考过再交给 AI 的，哪一份只是给 AI 下了一条指令。
李俊伟按两条线划分自己交给 AI 的工作。留给自己的一类是他有上下文的任务，比如招聘：按 JD 打分筛简历，AI 会严格照着打分点走，容易漏掉野路子的人，所以他先把自己认可什么样的人梳理清楚，再让 AI 严格执行。交给 AI 的一类是没有他个人上下文、又耗时的任务，他的标尺是"超过一两个实习生八小时以上的工作量"就让它跑一趟；方言语言学的全量调研就是他睡前挂给 AI 慢慢跑的例子。他还给自己留了不用 AI 的时间：每天看热点文章时强制不借助 AI 弄懂，因为一直读二手信息，总结能力会退化。
第二段里最有分量的一个词来自李俊伟引用的一个标准讨论：认知缴械。他描述的场景是团队里所有人都对 AI 给的方案说 yes，代码交给 AI 写完看着没问题，跑起来一堆 bug，最后没人能判断哪里不对。他的结论是团队里至少要留几个不会认知缴械的人，能看出 AI 写的代码有问题。潘乱顺着这个说法讲到自己见过的情形：一份产品报告在评审之前只有一个人完整看过，大家都以为是 AI Native，实际运转起来效率并不高。
工具能力被拉平之后，公司靠什么挑人，徐轶凡给的答案是审美、创造力和共情力。他认为审美很难被取代，前提是懂一家公司的价值观和理念；会用 AI 已经把大多数人的下限抬到同一个水准线，真正的差别出现在从 80 分到 100 分这段，企业要找的是更懂美、能创造价值的人。
闪光点：答案越来越便宜之后，什么才算价值创造
第三段从李俊伟的选题讲起。技术团队参加黑客松，通常会挑数据成熟、技术抓手清楚的赛题，他偏偏选了当时信息最少、边界最模糊的 AI 伦理与风控方向。他的推理是：如果命题方能把标准说得非常具体、把数据亮出来，说明这个问题已经被反复解决过，命题方也不缺信息；反过来，一个题目之所以模糊，往往是因为出题的人自己还在想这件事该怎么凝练，需要新的反馈。他给出了这一期最常被引用的一句话：
没有答案，才有可能找到版本答案。
潘乱把这段话翻译成任务性质的区别：给足数据和标准，解的是收敛性的问题；只给一个模糊的边界，解的是开放性的命题。徐轶凡从公司一侧补了同样的观察：去年办第一届黑客松时，有几个赛题连欧莱雅自己都还在摸索，需要联动中国的生态伙伴、年轻创业者一起想，最后胜出的作品正好落在"大问题、小切口"上。
校园义卖是这条线上更早的一环。潘乱问，摆了二十多年地摊的事今天为什么还要做。徐轶凡讲了三个阶段：2003 年前后是义卖募款、帮助困难学生；数字化之后加入电商营销，把线上线下打通；到了 AI 时代，黑客松成了欧莱雅在青年赋能上的新答案，因为过去关注这个项目的人多来自市场营销等专业、女生居多，现在需要把更广泛的 AI 人才拉进来。金贤婷补充了队伍自己的做法：上外文科生多，用 AI 的时候更"细腻"，知道怎么把海报、文案、直播讲稿的需求明明白白喂给 AI；线上卖货要解决的另一个问题是怎么把校内外的人群拉到线上渠道来，同时把活动一年一年续下去。她还提到一个变化：消费者水平提高了，摆个摊就让人支持已经不够用，得靠持续的宣传和线下联动。
这一段的收尾是"什么不希望被 AI 磨平"。徐轶凡选了两样：工作上的灵活性，面对 AI 给的东西最怕一根筋地照搬，活动能破圈往往就靠那一点不死脑筋的灵活度；个人层面的初心与自驱，他举例说自己从来不用 AI 问旅行攻略，因为"AI 不是你"，有人爱看美术馆，有人就愿意去当地市场和早餐摊，这些偏好总结不出来。李俊伟选了三样：保留对 AI 说"不"的权利，不熟悉的领域必须自己摸爬滚打一遍；警惕局部最优解陷阱——AI 给的往往是在它的上下文里最优的答案，而每个人身上的"北极星"并不在 AI 的上下文里；写论文式的分工——标题、研究问题和方案必须由人提出，AI 擅长的是确定标题之后把下面的内容填满。
潘乱最后的追问指向平均值。大模型的输出接近海量内容的平均值，如果年轻人不想被磨平，那些偏见、审美、怪癖和强烈态度就成了跟别人拉开距离的地方。这个说法在三个人的回答里都能找到对应：徐轶凡称之为灵活度和初心，李俊伟称之为上下文，金贤婷称之为审美判断。
一家美妆公司为什么持续办黑客松、上世界人工智能大会
潘乱把这个疑问直接摆出来：他做科技博主这些年，过去跟欧莱雅交集不多，近几年却在黑客松和世界人工智能大会上频繁遇到这家公司。徐轶凡的回答分两部分。一部分是公司层面的习惯：欧莱雅一直强调抓住小趋势、下好先手棋，元宇宙概念热的时候集团设过首席元宇宙官，今年中国这边也设了 AI 转型负责人。另一部分是中国生态的独特性：这里既有做 AI 的人才，也有大量科技型初创公司，欧莱雅想搭的是一个"AI 向美"的生态圈，合作对象不一定非得是巨头。
这段的公开背景规模不小。美妆科技黑客松由"有意思青年"项目延伸而来，2025 年第一届吸引来自 97 所高校的 230 位青年创新者，征集到 136 组作品，四大赛道围绕真实的商业场景做 AI Agent，冠军队伍来自"风控守护神"赛道，由香港科技大学（广州）和苏黎世联邦理工的选手组成，奖金池 20 万元，获奖者还有机会进入欧莱雅管理培训生或暑期实习生项目。8 第二届 2026 年 7 月 19 日在世界人工智能大会启动，主题"用 AI 造点美"，赛道换成"数据共情者""信任守护师""无界体验家"，第一次把具身智能、多感官交互和智能感知写进赛题，确立"实体交互＋人工智能"的模式。9 据 36 氪的报道，第二届开放报名不到一周就有近 300 组学生报名，欧莱雅也是世界人工智能大会办会以来第一家参展的全球美妆集团。10
"有意思青年"这条线的时间更长。它从 2003 年的"真情互动"校园义卖起步，2021 年升级为高校公益计划，2024 年变成覆盖多个赛道的青年赋能平台；二十多年里走进全国 35 所高校，触达近 500 万在校学生，累计募集善款超过 4000 万元，帮扶 6000 多名困难学生。11
这期节目录制的场合，是 2026 年 9 月 15 日欧莱雅走进复旦大学的青年校园行。同一天，欧莱雅中国宣布启动"第一代大学生职场启航计划"，与复旦大学共同揭牌职业赋能工作室，2027 届 SeedZ 管理培训生招聘和第二届美妆科技黑客松也在同一场活动上面向学生宣讲。12 潘乱在当天论坛上说的那句话，和他在节目里反复讲的是一件事：AI 会让标准答案越来越便宜，会让好奇心、跨学科理解、审美和提出新问题的能力越来越贵。12
人生苦短，如何"职"得精彩
节目最后一个问题来自活动主题"人生苦短，'职'得精彩"：对三个人来说，精彩意味着什么。潘乱先把三个选项摆出来——更高的职位、更热的赛道、更快的成功，或者找到自己愿意长期投入、对别人也有价值的事。
李俊伟给的答案是"作品型的人生"。他说创业是最痛苦、最反人类的事情，可他在做自己感兴趣的产品时，二十个小时不睡觉也愿意干，给不给钱都在烧。他把选择创业、读大模型方向的博士、做大模型相关的 AI 硬件，都归到同一条线上：他大概知道自己想成为什么样的人，一直在往那个方向走。更高的职位和更热的赛道在他看来属于局部最优解，容易把人带偏。
金贤婷的标准是两条：这件事能不能让她成为更想成为的那种人，以及它有没有给他人带来好的影响。她补了一句更狠的自我检验——如果失败了还愿意继续做，那才算数。
徐轶凡顺着三个关键词各答了一次：燃点对应热爱，知道生活真实的样子之后仍然选择接纳和热爱；沸点对应创新，要有质疑、挑战和更新的能力，在一成不变的事情上做出不一样的举措；闪光点对应创造价值，这份价值既给工作，也给自己的人生。
潘乱用《人类群星闪耀时》里的一句话收了尾：人这一生最大的幸运，莫过于在壮年时期找到自己的使命和事业，然后一直为之奋斗下去。他把自己也算进了这个问题——快四十岁的人要如何度过这一生、什么东西对自己才更有价值，和台上二十岁出头的人面对的是同一个问题。
听这期会反复遇到的几个词
- 管理培训生（Management Trainee）：欧莱雅按应届毕业生招聘、培养未来管理者的项目，为期 12 个月，包含跨部门轮岗、培训和职业指导。徐轶凡说欧莱雅的特点是无论进哪个部门，轮岗初期都要去柜台站柜、去电商平台接触消费者，这两段经历对应的是全局观和对人的感受。6
- 美妆科技黑客松：从"有意思青年"公益项目延伸出来的赛事，面向 AI 相关领域的青年创新者，出题方式是先摆出美妆行业的真实问题，再让技术选手用产品经理的思路进入这个行业找解法。第二届的奖金池总额 20 万元，优秀方案还有产业资源对接与创投交流的机会。910
- 具身智能：让 AI 拥有物理实体、能在真实世界里看、听、触摸并行动的方向。第二届黑客松第一次把它和多感官交互、智能感知写进赛题设计。9
- 认知缴械：李俊伟引用一个标准讨论里的说法，指团队对 AI 给的方案全盘接受、失去质疑能力，最后所有人都变成只会说 yes 的"yes 工程师"，代码跑起来一堆 bug 却没人看得出问题在哪。1
- 局部最优解：AI 给出的往往是在它掌握的那部分上下文里最优的方案，人的长期目标不在它的上下文里，跟着走容易被带到不是自己想去的地方。1
- Codex 与 Nano Banana：前者是李俊伟用来挂长任务、让它在自己睡觉时继续跑的编程智能体，后者是他用来先出礼盒视觉样、再拿给老板确认的图像生成工具。1
哪些是节目里的说法，哪些有公开来源
有公开来源可以核对的包括：欧莱雅"有意思青年"项目从 2003 年至今的沿革、覆盖高校数、触达学生数、善款规模与 2026 年义卖的结果；首届与第二届美妆科技黑客松的赛道、参赛规模与奖金池；世界人工智能大会 2026 年的规模（7 月 17 日至 20 日在上海举办，1100 余家企业参展，3000 余项展品）；李俊伟的学历、公司与获奖记录；欧莱雅管培生项目的设置；9 月 15 日复旦校园行的现场安排。以上都有本文里对应的可点击来源。1113
只出现在节目里、没有找到对应公开文本的说法有这么几处，听的时候值得留个心：金贤婷说的"AI 省掉 95% 以上检索时间"是她个人的估算；徐轶凡说的集团在元宇宙概念热时设过首席元宇宙官、中国今年设了 AI 转型负责人；欧莱雅中国在节目里被提到的进入中国市场的时间；以及三位嘉宾对自己公司内部 AI 使用情况的描述。这些本文按节目原话保留。1
AI 冲击初级岗位这件事，节目里给的是判断，公开研究给的是量级。潘乱说入门任务最先被 AI 接管，李俊伟说年轻人在早期就能跳过资历成为团队主心骨，这些是他们的观察。斯坦福数字经济实验室 2026 年 8 月的修订版把这件事画成了一条线：22 至 25 岁、处在 AI 高暴露职业中的劳动者就业相对低 19%，同期低暴露职业的同龄人还在增长，而作者明确标注这是描述性证据、无法据此断言因果。两者的证据分量不同，读的时候可以分开看待。7
三位说话人都与欧莱雅有直接关系：徐轶凡是公司员工，金贤婷是公司公益项目的参赛队长，李俊伟是公司赛事的冠军选手，整场圆桌也发生在欧莱雅的校园活动上。节目没有安排欧莱雅之外的第三方声音，"企业今天需要什么样的人"这类回答在听的时候要连带这层关系一起听。1
完整中文逐字转录稿
声明：本逐字转录稿基于《乱翻书》第 276 期《当 AI 给出所有答案，年轻人如何找到自己的问题？》的官方完整音频（时长 4353.5 秒，约 1 小时 12 分 33 秒）自动识别生成，原始文字不删减；识别器在无语音处填入的空转占位句已剔除，品牌名与人名的明显同音误写按上下文统一（如欧莱雅、同频回响、沸点、具身智能、义卖），其余口语赘余与断句原样保留。讲话人归属依据节目开场的自我介绍与内容判据判定（串场、点名提问属于主持潘乱；讲课堂、义卖与实习细节属于金贤婷；讲黑客松赛题、团队招聘与产品取舍属于李俊伟；讲管培生、轮岗与公司转型属于徐轶凡）；机器声纹在快速交替处会串位，个别轮次的归属仅供参考。1
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潘乱：
哈喽，欢迎来到乱翻书。现在是九月开学季，我们来聊当下年轻人的学习、成长和择业。当然这个话题跟往年不太一样，点就在于之前大家担心选什么专业好就业，但今年变成了我花了四年学的东西，AI 它一用就能查到。那我还学什么呢？本期节目是在上海复旦大学录的，现场是欧莱雅面向青年人的一场校园宣讲，主题叫做《人生苦短值得精彩》。这句话讨论的不是如何找到一份工作，也是在追问，技术变化这么快，一个人应该把有限的时间花在哪里，什么事情才值得长期投入我们，又凭什么成为一个不会被 AI 轻易替代的人。所以这期节目既想听年轻人怎么用 AI 怎么面对焦虑，也想从比如说欧莱雅这一家百年的企业角度来看一看，就是当知识和工具都越来越容易获得，那企业今天究竟还在寻找什么样的年轻人？借用欧莱雅这次活动的三个关键词，我们会依次讨论一个人的燃点、沸点和闪光点，什么能够点燃你，什么能够让你持续投入，以及最后什么构成了你身上无法被平均化、被抹平的那个部分。
潘乱：
然后我们今天请来了三位年轻人，但他们是不同的年龄也不同的处境，有的 07 年，我们播歌里面第一次来，而 05 后他还在上大三，还有一位零年正在一边读博一边创业，还有一位 95 后已经在公司里面干了几年了。他们跟欧莱雅交集也各不相同，有人是校园义卖的队长，有人是去年美妆科技黑客松的冠军，有人是管培生出身，现在在公司里面在推 AI 转型相关的工作。这三个人对应了不同的路线吧。OK，要么三位先简单做一下自我介绍吧。来从最年轻的朋友开始。
金贤婷：
Hello，大家好，我是金贤婷，上海外国语大学公共关系学系的大三学生，也是今年欧莱雅有一次青年校园义卖上外代表队的队长。
李俊伟：
Hello，各位好，我叫李俊伟，是香港科技大学广州数据科学与分析学域的在读博士生，也是去年欧莱雅黑克松的冠军团队成员。
徐轶凡：
Hello，大家好，我是徐亦凡 Frank。我现在在欧莱雅中国的公关部门，负责欧莱雅集团对外的一些公关，然后我同样也是欧莱雅 2021 届的管培生。
潘乱：
OK，我们今天谈话的背景是欧莱雅正在复旦进行一场面对于青年人的宣讲。我们这一场的圆桌其实更想侧重于今天年轻人他在面对 AI 的时候，他的思考，他的选择当然也可能是有一些人的焦虑啊。那从最简单的问题开始好了，就过去一周大家真实的使用 AI 经历开始聊起来，就是在过去这一周里面，你什么事情交给了 AI，它对你省掉了什么？有没有哪次你用完之后就突然发现，之前可能你需要花时间去学习跟练习的能力，好像可以很短时间做得很好？
金贤婷：
我之前因为我们有一个大创的项目在做，需要补充一些资料，然后使用 AI。我最直观的感受就是 AI 可以帮你省去 95%以上的去搜当地市场情况的一些时间和比如说我们想做那种财务汇报的东西，它会直接给你搭建一个框架，然后里面需要的数据的名称它也都会给我写好。但是后来发现这个确实很方便，但是比如说我做一些公关传播课上的公关分析的话，它可能会时间限呀，或者是一些背后的公司之间的利益纠纷问题，它都会省去掉，可能我要重新核查一下。
李俊伟：
我呢，应该分为两部分，因为我同时是在学校读书，在学 AI，那同时我有自己跟教授一起 start 一家公司叫同频回响，主要做的是情感智能。那在创业过程之中呢，其实有大量不属于 AI 在读生应该干的事情，比如说人力资源，比如财务。那过去一个月或一周，基本上我大量的人力资源和财务的东西都在压干。然后再返回到我现在自己专业的这个内容，我最大变化是什么呢？我现在的电脑是从来不关机的，就直接改为息屏不关机，24 小时 run 这个 Codex，因为所有的数据在我这嘛。所以呢，基本上我的电脑就只会几天，然后可能关一时机，释放一下内存，其他时间基本不关机，这个是最大的一个改变。
徐轶凡：
说到我们的话，因为欧莱雅现在自己在做很多 AI 转型嘛，那么一个很直观的感受就是我们现在工作中非常多的比如说我们回忆机要啊，或者我们一些日常沟通往来的一些邮件啊，其实都可以用 AI 工具去帮助我们去节省非常非常多的时间成本。这其实也是我们需要去更好的使用 AI 的一个非常大的成本。核心点就是让我们脑子可以腾出来时间去做更多有创造力有价值的一些事情。那我会认为 AI 其实帮我们省掉了更多我现在观察到的是那些相对重复性但却有一点低价值的事情。就是所以我们可以有精力去做更多我们认为可能会有更多时代意义和创造价值的事情。
潘乱：
面对 AI 是一个什么样的态度，是焦虑兴奋麻木还是略略于是？嗯，OK，你们还在积极地去使用呀，但如果用一个词来看一下周边的年轻人，他……就是因为对于年轻人去的大家都是那种经历过很长，大家在学校的时间肯定远远，尤其你们两个还没有走出校园。大部分时间都在学习，但今天 AI 什么都会了，AI 不断的压缩知识，然后再不断去压缩那种经验的积累周期。就是你们身边的同龄人他们在困惑什么呢？
金贤婷：
但是我之前是大类分流，也会有其他选择，大数据管理或者是财务分析这种比较硬的或者是可能会涉及到重复性工作的地方。那他们觉得首先第一个问题就是大家普遍关心的我的工作会不会被 AIT 带，然后更细分的话，他们我觉得更多的是渴望吧。这个可以算是一种焦虑和麻木，或者是一些兴奋综合的一个状态，他们想知道自己在这种情况下学四年这个专业的意义到底在哪里？
李俊伟：
我觉得现在年轻人，我标述这个词是兴奋。我举个生活上的场景，我刚刚在想，以前呢，比如说我弟高考有个问题，他可能就会问老师，现在不是了，你问问豆包吧。我妈呢，可能这个身体上有些什么问题，以前是问医生，现在是算了吧，问阿福吧。所以现在就会导致如果是学 AI 的人，可能他天然的会知道 AI 在哪些地方能快速的降低成本增加这些效率。不学 AI 的人，我现在都感觉要么就是像当时最火的转码潮，现在转 AI 潮，要么就是不转，但是不转又想想好像到底要干嘛呢？所以我觉得非常的，在我看来非常的恶极。
徐轶凡：
我非常同意俊伟刚刚说到的，因为我觉得其实我们身边接触的也会分为两类人，因为一类他们在 AI 本身从业者里面，他们就是兴奋的，因为这个东西不断地在迭代，有创新，有机会点。那么大多数我觉得包括刚刚说到的普通人，然后包括我们内部比如说一些员工，我感觉他们在困惑的东西就是困惑。或者说就是迷茫，就是他们不知道今天如何用，或者是如何更正确的使用，就我们都知道如何打开，然后如何提问，但是我不知道他能够帮我做到什么更多的东西，包括现在有很多 AI 的软件，然后有不同的功能，这些东西他们的准确性，他们的区别点在于哪，包括我今天如何，就大家一直说 AI 时代有这么多的风口，就等我一直到这个风口快来的时候，这个风口好像已经过去了。但是我如何对大部分人来说就知道 what to do the right thing at the right timing，这个我觉得是他们的一个普遍状态，就是迷茫困惑。
潘乱：
你是已经工作几年的朋友啊，就是刚才俊伟提到的年轻人那个转码转专业转算法，其实都是想要去追逐下一轮的风口嘛。他这个转型也是想要去寻求突破，但那个背后其实也都是在被就业这个焦虑在推着走。今天年轻人就业的确是一个挺大的问题，但从你这边看，你过往几年，包括你自身和身边的朋友来看，这种在中途切换赛道，切换专业，切换方向，就是可能有那个想要去做一个很热门的专业，但是结果并没有大家想到那样。
10:00 - 20:00
徐轶凡：
我感觉他其实这个转变过程中取决的那个点，心态是一个部分，然后能力是一个部分。因为我自己从个人包括我们公司来说，我觉得还是挺秉持一句话的，就是 every challenge is an opportunity，就是每一次机遇它背后带来的就是挑战，或者说每次挑战它带来的是机遇。就是你在面对一个转的过程中，它其实是需要去克服或者说抛开很多自己舒适圈原本的东西，去重新精进学习或者重新去做探索。但这些探索过程成功了的过程中，不光需要你自己不断的能力、努力，还有一个就是你自己的心态，你是否是真的很积极地去看待这件事情，或者你有这个 belief，就是你相信这件事一定能成。那很多中途可能，就我们一直说很中庸的，就是他可能做了一点，他就觉得可能又来不及了，或者说又可能赶不上这个风口，一直在徘徊的那些人，可能我觉得他们可能会是失败的一种案例，就这是我可能观察到的一些点。
潘乱：
嗯，就是中不溜的那些，是，原本排在最前面的或者说那个更加积极去做转变的，其实都还有更大概率可以拿到更好的结果。
徐轶凡：
就你要有那个执念或者说自驱，因为我们说天时地利人和，人和一定是。很重要的就是你自己能不能去坚持这件事情，并且一条路走到底。我觉得很多我们现在看到 AI 那些很成功的案例，他们就是属于一条路走到底。一开始选择了一条小众的路线，但是最后它就可以在一个很好的时机去凸显出来。
潘乱：
欧莱雅这次进行校园给了三个关键词，燃点、沸点、闪光点。那第一个燃点，它其实说的是热爱和自驱。所以我想先问你们同一件事情，就是你们为什么选择了现在这条路？那俊伟呢？你 00 年，对吧？然后你在读博士，你怎么会想到去创业呢？你怎么会想到自己去这个方向去做呢？
李俊伟：
我觉得这是一个很大的命题。首先，我觉得是因为当下时代趋势在这里。我个人看法，在 AI 来的时候，其实创业的成本，尤其是做一些小创业的成本是低了的。所以在这个角度之上，我认为以现在的能力来说，一个人能做的事情，远远比互联网时代或者我认为我当时读书的时代要做的事情要大得多。那么这件事情在我看来是个四两拨千斤的事情。其次，我其实比较认可就是从 research 转产业创业这条路子。所以我在读硕士也好，博士也好，我非常喜欢的研究问题都是跟产业经业职业相关的问题。所以，我现在做的事情更多是因为第一，这个时代让一个人的力量大于了很多人。第二，我现在做的事情跟研究是相辅相成的，我在研究问题的角度的副产物正好在创业上是有帮助的，这是第二。第三，其实我刚刚听到 Frank 聊，我在想，其实还有一点，我觉得在这样的时代趋势下，其实要认可自己被推得走这件事情。举个例子。我自己是休学过半年，坦白来讲一个人在一个时段是不可能什么事情都干得好，是有优先级的。
李俊伟：
我在刚拿到博士 offer 的时候，我第一时间就是说跟老师说我要休学，因为我是刚拿到钱，刚拿到融资，我说我组建团队一定需要时间，我不可能这个时间还给你去上课，去完成一些文章的 KPI。
潘乱：
那么这三点合在一起可能才有帮助于说一个在博士生有没有可能同时兼顾创业这件事情，对我而言也是一个待验证的一个事情。那我们还是回到三位每个人的具体的抉择里面来看好了。比如说贤婷，你刚才提到你今年大三刚经历过大类分流，选了公共关系学，对吧？
金贤婷：
对。
潘乱：
你像今天这个连未经公关品牌通稿传播文啊，大模型都能写得非常完整啊。但另外一个层面啊，就是 AI 它没有取代人个人的接触啊，如果你做的是更多跟外界跟人跟行业就是跟外部发生接触的事情，
金贤婷：
它的确在 AI 这个年代里面变得更珍贵了，更稀缺了，就因为 AI 没办法代替真实的接触，真实的人个人之间去建立信任这个过程。首先，我选公共关系学专业之前，我可以说是饱受了争议，因为我其实是理科生考的上海外国语大学，然后又选了一个看起来像非常文科的，它确实就是文科，就是最后走向了文科的这个道路，但是我也知道我可以选大数据或者是财务管理这种专业来尝试争取进互联网或者是会计方面的行业。但是至于为什么我选了这个专业是因为我参加了今年的欧莱雅有意思青年校园义卖。那个时候我们其实团队做的事情不就是做视频的宣传、海报、自己的物料加上包装的设计什么的。这些其实 AI 都是可以做的，而且做的比我们花长时间做的还好。但是我们真正开始要线下卖的时候，我们就发现好像观众们在意的不是我们海报做的有多么多么的漂亮，而是我们怎么跟他们解释这个项目到底是做什么的，然后我们能不能让他们产生信任来买这个产品。
金贤婷：
所以我觉得包括前期跟人们的沟通和线下跟他们眼对眼的交流都是 AI 做不了的，我们公共关系专业去解决的一些事情。
李俊伟：
如果狭义来讲，我觉得这三件事都是分层的，创业有创业自己的规则，读博也一样，打黑客松更明显，黑客松的规则还是明面的，另外两个还是暗线，你还得自己揣摩它的规则，所以它其实三个规则都不太一样，如果简单来讲，我觉得创业，如果回到刚刚公关这个例子，创业是在我看来是怎么实现我到团队到组织的价值，用这个价值换到越来越多的影响力，这个影响力可能是一家公司，可能是产品，可能是品牌，那这个规则其实还好，它可能是价值导向的。博士我认为在创业这条路上又会稍微简单一点，但是他也有自己的一套评价，比如说你的文章的 citation，或者说你在学术圈子里面文章的产出程度或者靠谱程度，这里也会有一定的自己的这种类似的标准，而且这套标准在我看来会相对的不明面。比较的讲究怎么讲呢？你要自己揣摩，这个揣摩时间就是你在校园的时间应该去思考的其中一个议题。然后黑客松是我认为最直接、最粗暴、能得到最高效正反馈的一个规则。
李俊伟：
你基于无论是欧莱雅或者其他企业对于他定义的黑客松的作品的问题，你解决他这个问题，你就会拿到一个比较好的糖果。我个人的想法是它是三套怎么讲呢？把一个人当做新手存，那可能是五级的任务。你把五级的任务做好了，你有可能做好十级任务。你把十级的任务做好了，可能做好十五级任务。可能是这种线性的，也有可能完全不搭桿。跟个人的解释系统有关。
潘乱：
从我的角度解释系统，我认为他们在 soft skill 是一致的。那在学校里面那些表现优秀的那一套方法，就比如说黑客松就有点，黑客松跟创业是接近于，创业是更接近于真实的那个商业世界了，就是还有多少或者说什么样是实用的，当然这个问题可能有点宽泛。
李俊伟：
我个人觉得，在学校的时间是在学什么呢？怎么快速地学习某一个新的知识？怎么快速地把知识为我所用？这个问题像什么呢？就这套标准，核心都是为了让你练，最起码你得练好基本功，然后在基本功的基础之上，你可能有自己的发展之线。
金贤婷：
那结合线的 AI 呢，我个人认为 AI 是把这个 loop 的事情加快了，就你在做自循环这件事情或者说你在达成学校这套标准，你可以用 AI 的方式加快你快速出新手村，出新手村你就赶紧演完生长吧。所以这套标准有没有用，或者说这套比如说祭典或者说课程有用，但是在我看来不应该再用四年的时间。
潘乱：
果然能成为我们去年的冠军，非常有野心。对于那些野心勃勃的年轻人还是很有借鉴意义的，就是把时间压缩，然后尽快地去探索你想要做的事情。那 Frank 呢？你最初为什么选择欧莱雅？
徐轶凡：
其实我自己去回想那个时候选择欧莱雅的原因，因为其实那个时候在就业市场上面，说白了那个时候我的视角里面就是两个类型的公司，一种是非常创新先驱型的公司，就它虽然很新，但还在做一些跨世代意义的一种东西，然后另外就是百年巨轮型的，就是它行驶的非常的稳，然后它也在做一些人类社会的巨大变革。但是当时了解欧莱雅的时候，会发觉它是有点两者的结合体的。就是它虽然说是一艘百年巨轮，但是它是会具有创新精神的。我不知道这是否和我们很多听众朋友们了解的欧莱雅是一样的。就是欧莱雅她其实一直以来就像她自己说自己是独角兽霸王龙，就是她自己是在行业里面一个霸王龙的一个潜质的，但她却拥有像独角兽公司创新型公司一样非常灵活的那种精神。所以我觉得说这个可能是吸引我的点，就是说它会针对这个时代去做一些不同的解法和答案。就像我们一直说 seize what is starting，就是我们只有抓住了每一个小趋势才可以去下好先手棋。
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潘乱：
所以这个可能是这个公司当时吸引我或者说让我觉得非常难能可贵的一个职业理想。刚才听男总聊欧莱雅已经 117 岁了。当然，明年欧莱雅中国都 32 亿了。你入职之后有哪些事情跟你原来想的不一样呢？譬如说我们知道你刚开始进来是管培生，但好像最近这个阶段看你参与的就包括今天，其实很多类似于去那个 WAIC 或者说 AI 项目的论坛公司的 AI 转型，就是感觉一个美妆品牌怎么更多的在跟科技在跟 AI 发生关联呢？
徐轶凡：
对，我觉得这个就是非常让我眼前一亮或者觉得特别有意思的一个点。就是虽然是大家都管陪审进来嘛，然后没法一开始想象美妆跟 AI 之间有什么关联。甚至以前在我们欧莱雅谈美妆科技之前，很多人都觉得美妆跟科技它是两个完全不相关的概念。但是我自己在接触这一个行当以后，一个是发觉会有很多机会。比如说我进来第二年，我记得那个时候，22 年的那会儿，我就自己去创立一个项目，就是专门去针对我们一些青年一些创业型公司，然后去做了一个创业营。然后再到后面，我们自己会有去年俊伟参加的这个黑客松，其实也就是在 AI 浪潮下去衍生出来的这样一个创新型的项目。我会认为这家公司就像我刚说的，它会给年轻人机会，它会不断的去做转型。就像那时候我跟我学妹说，我说很多人进入比如苹果这样的科技型公司。它是抱有着那个我要改变这个世界，我要去做一个跨时代产品的目的。但可能这个公司里面有太多这样的人了，他们都是抱着这个目的来的人，你可能在里面就是敏然中人意的。
徐轶凡：
但在欧莱雅，如果你是一个科技型人才，你是一个有 AI 梦想的人才，你反而在这样一个公司里面，它是可以去做一些跨时代的东西的。就像我们今天去提出美妆科技，我们去做一个产品也好，去做一个项目也好，包括我们做黑客松，它其实不具有跨世代意义吗？
金贤婷：
我觉得它是带有一点行业前瞻性和一些给这个时代的公众有一些影响的。
潘乱：
那我觉得那些跟在苹果里面创出一个新的手机，我觉得本质上是相似的，所以这是我觉得在这个公司可以保持的热爱所在。嗯。其实刚才在论坛上我有一个发言，我最近突然想通了一个事情，就是接下来 AI 最大的应用场景，它肯定不是在聊天，肯定不是在帮人干活，它应该是在做研究、做科研，去推进人类文明的进展。欧莱雅其实从大类上来说应该属于精细化的化学，美妆嘛，美妆其实本质上是化学，然后加一些生物，对吧？但在今天来说，不管是化学生物，就是…我们不是刚看到一堆顶尖的数学家联名希望 AI 发展得慢一点吗？其实从另外一个角度来说，其实也是 AI 在这些领域里面能够得到更快的应用。所以我是说如果你从 AI for Science 这个角度来说的话，从欧莱雅它是一家精细化的化学家生物这样的角度的公司来说的话，它也理应是 AI 能够有更大实用的一个战场，就是它会推进更多就像我们当年十年前去看 AlphaGo 或是 RF4 的大麦日折叠那些的事情。
潘乱：
对，我觉得这些可能是对于类似于青霉素，类似于拉链这种更基础的东西。我们很久缺新的这种东西的出现了。对，然后聊回来，贤婷，你听这两位年纪比你稍微大一些的朋友聊聊，你怎么会看呢？就比如说在今天……你在学校里面学的东西可能 AI 很快的都能够获得，然后你的专业知识 AI 四年里面学的东西 AI 几秒钟就能检索跟理解，那你在大学里面你还想学什么呢？
金贤婷：
我觉得比起我还想学什么，我已经在学会了这几样东西。就是比如说具体一点，我们在公关课上分析一个案例，那 AI 可以快速地帮我抓取信息，然后把这个案例给我分析了。但是在案例背后的一些故事或者是利益纠纷它是不清楚，我们可能要自己从头看一遍。这些东西是只有你在老师或者是同学们都在的课堂上被大家反驳，然后自己反思一下就能养出我自己到底要怎么筛选或者是审核这些东西。我觉得它给我一些语境的训练，就是我在社团里面做了一个测号案，在这个场景上合不合适，我觉得这个只有在大学上是这么自由的比较低成本的来实现。说起低成本，我觉得还有一个东西就是大学在替我付代价。因为比如说我用 AI 做了一个策划案，然后这个策划案把我的一个活动搞砸了。其实 AI 做的东西我觉得它是没人会负责的，只有我加上我的署名之后，这个 AI 策划的东西是我有责任感的。
金贤婷：
但是在大学里面它可能是免费的，但是出了社会我就要为此付出更大的代价，然后我觉得它在这个过程中让我学会了对自己从 AI 做出来的东西中筛选出来的结果是要负责任的。
徐轶凡：
怎么听起来是要更好的利用好大学这个基础设施，利用好学生这个身份，我觉得挺有意思的。其实我会觉得就在 AI 时代，我的求知欲变强了，就是其实我感觉就因为刚刚说到大学的知识嘛，就是其实当所有人应用了 AI 以后，你的知识都可以在同一个维度，就大家知道的东西都可以保持在同一个维度的时候，那些对于他去好奇、质疑或者说去做更新的那些人反而会走得更远。就像刚刚俊伟说的，你四年里面的东西如果一年就学会了，那你剩下的三年可以用来干什么？就是用来把这个知识。那天我是用豆包的，发觉这首音乐是《弄尘》，是维尔蒂的非常著名的歌剧。但是我在知道这个以后，我好像从来没有去了解过这个歌剧到底在讲什么故事。我就让豆包给我讲一下他为什么会有这个戏曲，他就给我讲了他是什么创作背景。然后他是当时跟《弄尘》，他的女儿吉尔达，然后和伯爵的爱恋故事。然后我就突然觉得我更能听懂这个音乐了，哪怕我这个音乐我之前已经听过很多次了。
徐轶凡：
但是因为有了 AI 帮助和我对它的好奇，我就感觉好像我对这个事情的理解又更深入了一个层次。
李俊伟：
我其实觉得现在的高中跟本科教育是一个新时代的割裂，因为正常来讲你为了高考其实不喜欢你玩手机，那么你在高考六月六六月七那天考完，大家就会说你怎么不会用豆包，你直接就被割裂开了，而且这个时间在我看来是个非常划时代的一个现象，就是你之前前 18 年大家都不鼓励你去用太多的智能设备占据你的学习时间。一旦到 18 岁稍微机娃一点的家长说你怎么不会用这个，你怎么不会用那个。那在这个情况之下我觉得大学确实利用好大学基础设施给自己补足，我觉得是个基本功劳。其次首先你先学会用 Codex。豆包已经不够了，你要先学用 Codex，其次你要告诉我 Codex,Claude 和豆包和 DeepSeek，尤其 DeepSeek,Honest 有什么区别，我称呼这个叫报复性学习 AI 过程。中国这种方式在我看来能让一个就不懂不太理解 AI 人能快速地去补足在线下这个环境，在 22 岁出社会之前，最起码我认为得到
潘乱：
现在我们来到第二个关键词，沸点。沸点说的其实是质疑挑战和更新。那接下来这一段我们就聊一聊，就是当人工智能把入门的活都给干完了，一个年轻人还能怎么长本事？但它在今天同样也会有一个问题，就是因为 AI 它太强大了，以至于很多初级的工作它都直接能干了。比如说你找个实习生，比如说很多的基础的内容整理，你搞 Codex，哪怕你 Workability 都不工作，它都能够完成。但是我们传统的职业发展它有点类似于学徒制的。对吧，就比如说如果在十多年前贤婷，比如说你做公共关系，大概对你一入职的时候，每天就监测一些新闻，然后看看舆情，然后做做简报，是这样的工作。那咱今天不需要了，就是老板自己跑一个比你的风险好很多，就是老板自己那个电脑里面装了无数个就是瞎在跑。那初级的人他怎么成长呢？其实之前年轻人是通过大量的枯燥的工作，他形成对这种细节和业务的直觉，但这恰恰是 AI 最先接管的，也完成的很好，就是这些入门的任务。
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潘乱：
Frank，你已经工作几年了，你在欧莱雅内部已经看到什么样的变化呢？就是这些资料收集、出稿、基础的分析，感觉模型都能完成，而且可以完成得很好。那年轻员工他怎么资处呢？他怎么获得？因为人是在犯错误过程中才能成长的，对吧？人在挫折里面才能成长，人在更多的尝试里面，但这些最基础的活已经不需要人干了。
徐轶凡：
对，我觉得这是一个很好的问题。然后我是这么来认为这件事情的，就是您刚刚说到年轻人嘛，年轻人见到职场里面他的工作，我认为他分为很多不同的细分。像我们以前说一个项目他分为 0 到 1，然后 1 到 2，那还有 2 到 3,3 到 100。AI 我觉得他取代的是其中的一部分工作。就是你并不是取代了你整条链路，不是说我今天老板我一个人我带了一群 AI 一堆 company 就可以直接把一个项目做出来了。所以我们在欧莱雅他其实一直以来我们公司现在三大转型，一个 AI for employee 就是 for 消费者，另外两个一个是 for 我们自己的内部业务部门，另外一个是我们自己的员工。我们其实觉得 AI 它不是取代人，我其实挺喜欢一句老话叫工欲善其事必先利其器。AI 它是工具，就是我们今天在能够站在同一起跑线的情况下，我们如何在已经完成 1 到 2 或者 0 到 1 的过程中去把那个 2 到 3 完成的特别好。这个过程中它其实还是人在做，你还是会有试错的过程中。
徐轶凡：
就比如说今天举个例子，我用 AI 这个软件，我比如说原本我需要去让我的供应商或者说我的合作伙伴去给我打样这个礼盒它最后做出来什么一个效果，我告诉他我今天要红色也好，什么花纹，那今天如果我可以用 AI,Nano Banana 这种软件把它给做出来，线上我就看到，跟老板确认好了。这个省掉的是我的时间，但它没有是错吗？我其实怎么告诉他画什么东西，他依然是在做这件事，只是我省了人力和物理成本。我今天可能 brief 出去的这个东西还是错误的，或者说我还是没有够了解这个项目，老板依然可以给我一些正确的指引。只是我把这个过程变得更加的简短或者说更加高效了。我觉得这个可能是我看到他 AI 助理人，然后人之所以要使用 AI 而不是被 AI 取代，他一个很根源的一个原因。
潘乱：
诸位，你团队里面应该也都是更年轻的朋友对吧？今天大家可能写代码也都用 AI 写。你像 AI 写代码，然后 AI 分析，AI 总结那个产品报告，我相信在大家看那个产品会之前，只有一个人看过一次。不觉得很扯吗？虽然说 AI Native，但实际上你仔细想想，这种运行下去并不是一个很有效率的行为。
李俊伟：
对，有点为了 AI 而 AI 吧。其实我觉得是这样，我刚刚也陷入了沉思，我以前上过日本的文化课程，叫做年功序列制，就是它的直级是跟着你的功龄慢慢去涨，但其实在国内，AI 的发展在我看来对于我们为什么兴奋一点，就是它打破了这种方式。就很有可能一个年轻人在早期因为 AI 的能力很快速的成为了一个团队的主心骨，跳过了那个阶段。就是我最近在参加一个 HEE 关于 DOM 型的一个标准，这个标准在讨论一个议题叫认知缴械。
潘乱：
就所有人都变成了 yes 工程师，就 coding 给大家，yes,yes,ok,ok，就大家都变成这样了。从工程师的角度，他说没事，我完成任务了，对吧，你给我教的，我觉得简单一点，给我搞了一个前端的任务，那我搞完了，是不是搞完了吗？
李俊伟：
会发现一堆的乱七八糟的 bug。所以这个问题就非常的抽象。有点像什么呢？这个团队一定最起码要有主心骨，要能够做到有经验的，能看得出来 AI 写代码是有问题的。它不能认知缴械，最起码有那么几个人是不能认知缴械的。
潘乱：
我们来看 AI 大于人还是人大于 AI。其实当工具能力迅速拉平之后，今天的公司想真正从年轻人里面筛选的是什么？比如说欧莱雅其实每年都会在全球招募管培生，Frank 应该也是管培生这个系列进来的。管培生其实就是集团的人力投资，可以这么说，集团对于未来的人力的投资，能够到比如说你们当年的那个应聘的那个水准，会用 AI 应该已经是一个必备的一个选项了，就大家都能够会用 AI，当然水平可能有一点点差异啊，但是当工具能力拉平之后，就比如你们今天再找管培生，你们看中他什么呢？
徐轶凡：
我今天就发表一些个人的想法，因为毕竟也不是人力资源的。对，但是我是认为，对于欧莱雅来说，AI 时代一定不会被 AI 取代的人的几个特质。比如审美一定不会被 AI 取代，我认为。今天审美它本来就是很主观的，或者说你一定要去懂一家公司的很多价值观和理念，你才可以去达成这样一些事情。然后创造力。这个可能不会被取代，人的共情力，那其实这些东西我觉得它是脱离于原本的一些硬知识硬技巧的，就可能就像您说的，就是会用 AI，它已经可以拉到一个比较高的水准线，然后再在这些水准线里面去找到那群能做创造力，能做审美，然后有共情价值，能创造价值的，就像我们今天活动上提到燃点、沸点、闪光点，就具备这些能力的人。但是我觉得在原本的筛选过程中就没有当 AI 时代来临之前，其实当大家都具备了一定的能力，他考察的其实也是这些。就是他只是帮助你可以把前期的这些，我们说 100 分吧，就是他可以帮你把前面 80 分完成的更好。
徐轶凡：
但是你真正从 80 分到 100 分，他那个人的细微的差别和对于就是我们说我们在 AI 时代要招募更懂美的人，他可能就是差别会在这儿。有个人的一些想法。
潘乱：
或者我把这个问题换过来问吧，就问最年轻的，
金贤婷：
贤婷，其实你现在在实习对吧？是的。有过几分实习了？两份。
潘乱：
有过两份了。你想过去的职场的新人，他是靠高质量的去完成执行的任务，然后获得这个新人，然后再逐渐的去可以接近去做一些判断，去做一些决策啊，你看，正常的职业体系里面的分工是这样的，就是先去做执行，然后加点判断，然后最后面是去搞决策。就是那个从 C-level 然后到基层员工，大概是这样的一个配置。但今天各级的人都把大量的工作都交给 AI 了。你一个年轻人，你怎么证明自己不是一个只负责复制整理转发 AI 答案的人呢？
金贤婷：
这个其实也是困惑我的一个问题，因为如果我的上级交给我的工作我都可以用 AI 完成并且让他能看出这个是完全 AI 做的话，他其实就根本不需要我这个实习生。但是我也会为了证明，没有我这个作业是不完整的，我就会做这两件事情。首先就是如果我的上级给我交付，比如说我们要出产品了，你给我出几个名字，或者是我们要出一些产品的什么物料了，你给我设计几个的话，我可以用 AI 做很多个版本。然后最后跟我的上级说，我觉得现在有这几个版本，然后其中最好的就是这个，因为我觉得为什么为什么就…让他看出这些结论背后我的依据和名字。然后第二个就是我会在我做的一些任务之后写一些我做了这些这些内容，但是我觉得仍然存在的漏洞还是这样的，需要改什么地方吗？就让他看到我是认真想过这个内容的问题，或者是甚至亲测过这个结果的。
潘乱：
Frank 呢？你现在肯定也带了不少实习生了，就是今天的年轻人他怎么建立职场的第一次的信用或者信任？你看年轻人说就是，你觉得他如果把你所有给他的任务都就给人，然后再把单位复制给你，我觉得你也不需要他嘛。但这里面那个度就很……
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徐轶凡：
我自己的评估标准是不要当二传手。就无论是 AI 传给你的东西，你直接传给下一集，还是说你今天你的乙方或者你的 partner 给你的东西，你直接传给下一集。其实你可以表达为对 AI 或者对于你 partner 的信任，但我是觉得你人的价值就在于说他会对这个内容去有质疑，有更新，然后会去挑战这个东西它本身的真实度和它的完整度。就今天当 AI 写出来的东西，我从来不会用 AI 一版过的东西直接就作为我最后的成果发出去，甚至我到最后我发出去的东西也会是我自己手错的，不是 AI 完全每一步都让它改的，因为我觉得这个就是它的价值，就是我今天不会当那个二传手，今天当我团队的同事，当他们把自己的思路和思考去灌输在这上面，交出来的东西和直接给 AI 去下达一个指令出来的，我明显感觉到它会是两份完全不一样的东西。这个我觉得就是在科技里面所带来的人的那个温度在。
徐轶凡：
就因为哪些的工作你会慢一点交给 AI，或者说你会进行更多的思辨，或者说你要在里面，你的思考在里面可能要占多一点点，或者说先得有你思考，然后再给 AI 的那种。
李俊伟：
我觉得这确实就跟不同使用 AI 的调性不一样。我个人觉得，刚好顺应这个例子，我跟 AI 最大的区别是什么呢？我觉得是上下文。我有我自己的上下文。比如说我对产品的思考或者我对某些研究问题的思考，我的想法跟 AI 通用的想法很有可能不一样。所以在这种需要我个人的调性或者就像说审美的这个角度，我一般不会让 AI 太快介入，我应该会一般会写一个非常长的一个指示。举个最简单的例子，招聘。招聘如果按照 JD 来去让 AI 去审呢，其实 AI 会严格的按照 JD 上面的打分点直接筛选。但是在团队里面，比如说像智能硬件或签试硬件，其实是英雄不问出处的。如果你按维学问论或者按项目经验论去打分，其实会筛掉非常多野路子的英雄。在这一块，我们其实在筛人会写一个超级长的 Prompt，会跟他讲我们心中认可的人是什么样的人。比如说他在某一些很不知名的比赛当我们很认可，打过，比如说他愿意放出自己的 GitHub,且 GitHub 身为友商，那已经很牛逼了。那这种呢，就是我有我自己的上下文，
李俊伟：
AI 没有。这种呢，我第一个做法就是不会让 AI 直接去筛，而是我先把我自己的用户需求好好地梳理清楚，再给 AI 严格去筛选。这是一类。第二类会类似用 System2 的做法，就是慢思考。一般我会用 Codex 的目标模式，然后在我睡觉的时候我就让它自己跑。比较经典的是什么呢？我们现在做一些跟大模型相关的项目里面，有一个是跟语言相关的，也就是方言。其实方言在国内或者全球是有大量的方言部署存在的。在语言学这一块会有什么呢？不同语言有自己的语言习惯或者特色。这种事情其实是你要让一个人去调研都要花很长时间。在这种时候，我反而觉得适合交给 AI 去做这种广告权的全量调研，而且这种调研就非常适合在税后让他慢慢地去跑，慢慢地去搜寻答案。所以我个人的逻辑就是遇到这种情况，如果是我自己有上下文的，我愿意让 AI 卖你。如果这个任务超过了 1 到 2 个实习生 8 个小时以上的工作时间，我会让 AI 干，让 AI 跑一趟。
潘乱：
OK，就是有些基础的工作其实 AI 很擅长的，然后它也可以去达到几个限度，或者说它可以有一些标准化的产物可以让它去做。但是尤其是特别年轻的人，其实不太适合完全的，他肯定要去熟悉，去非常深入的使用，但肯定是不能完全的完全依赖 AI，因为不经理模的，他会让你很难变成一个很自身很厉害的一个人。因为如果只是一个 AI 的二传手的话，对吧，那你的思考，你的价值可能就没办法很好体现。当然我们也会看到有一些人他用工具，就比如说叠加上刚才 Frank 来到的就是人的审美啊，然后他的判断，我们能够看到特别多精彩的发挥，就是或者他们能够做出好的作品也是能够让人眼前一亮的。那是不是到今天，对于年轻人，其实不只是年轻人，对于大部分人来说，他更难的那个事情，他不是我能不能干这个事情，而是说我决定要做什么，我要怎么做，对吧？就是说你今天获取知识，你去写常规代码，然后你去用 AI 生成内容，或者说哪怕你去搭模型做个小产品，它的成本都在变得无限降低。
潘乱：
那怎样判断一件事情它是否值得投入呢？那这个时候，你的选择就很重要了，你要干什么？
李俊伟：
我个人是这么从思考的，这也是我认为 AI for Research 的一个价值所在。大部分人现在都在追热点，无论是具身智能、空间智能也好，这个热点已经或者说方向上的考虑已经是非常多了。那这个时候其实我个人认为保持自己的思辨能力是很重要的。因为大量的方向其实会存在了，其实为了炒热某个风向而来的，所以在这种情况之下呢，我个人认为用 AI 去帮助你有思辨能力，或者说增强你有思辨能力显得就非常的重要。当然，反过来讲，我个人认为生活中确实有一段时间你是不应该用 AI 的，比如说我是强制自己在日报时间是不用 AI 的。在日报时间里面，我会去看一天到底有哪些文章是被标记为热点，并且强迫自己不能靠 AI 方式把它看懂。就像各位老师所说的，你一直看二传所信息，其实你会对一所信息失去了那个总结能力的。但这个总结能力在我看来是不能丢的，无论是你从写文章的角度，还是你从思辨角度，其实都不合适。
李俊伟：
人在用 AI 最大的那个本质区别在哪？就是你确实需要有可能还是得学学徒制，一点一点把这个基本都练上来，要不然你确实就变成了一个 yes 工程师，天天去 yes yes yes 这个 AI，没什么用的其实。
潘乱：
OK，前面聊了燃点、沸点，现在我们进入第三个关键词——闪光点。说的其实就是价值创造。这里面有两个事情相关，因为你看这两位嘉宾，一位是校园一般的队长，一位是去年美妆黑客松的冠军。我们就看看真实能做出什么吧。俊伟，你是参加了上一届的，也是第一届的欧莱雅的美妆科技黑客松，然后你还是得了冠军。正常来说，AI 是它需要更多的上下文输入的，然后一个技术团队正常应该选择那些有成熟数据或者说更容易抓到技术抓手的那些赛题。但你选择的反而却是那种信息最少边界最模糊的 AI 伦理评估，风控这个方向。为什么选最少上下文的这个选题？
李俊伟：
我觉得这跟我个人的追求有关。我参加黑客松的出发点是希望真正的在欧莱雅的命题中能帮助欧莱雅解决一些问题。但假设我是欧莱雅，我们共情一下，我如果能提出非常具体的标准，且把数据亮出来，说明两个问题。第一个问题，这个事情已经是个被解决了或者说被尝试解决过很多次的一个问题。第二，这个问题对于用人方或者加一加二这种，其实他也不怎么缺信息的，因为他自己能讲得很清楚。在一个模糊问题的情况下，为什么会模糊？大概率就是因为命题者或者说比赛方也在思考这个东西怎么凝练，或者他也需要一些新的信息的反馈。我觉得这种是有挑战性的。有点像什么呢？就好像你在做创业和研究一样，你大方向是确定，大家都知道，谁能把大问题变小问题就是看大家的能力了，所以就映射下来。我当时觉得 AI 能力这个事情大概率是一个这种在大问题需要自己去找小问题，其实这个的我认为无论是实操还是做实际 demo 的角度都其实会更难一点。
李俊伟：
做简单的事情，在我看来是更好出新手村的，但是对个人挑战性，我还是比较喜欢挑战比较狠一点的事情。我觉得我成长路径一直都是做这种比较狠的事情，做点狠活出来，我觉得这可能能做狠活，就选了它。
徐轶凡：
我觉得其实刚刚说到的那个点，我们非常认同，因为其实去年我们在最初做黑客松的时候，其实会有不同赛道嘛，然后的确俊伟他们最后拿出来的作品，他就是说到这个大问题小切口。那么也是我们可能面对 AI 时代，我们自身，比如说我们现在已经把很多 AI application 产品做出来了，但是有一些问题我们可能自己也在探索摸索的阶段。而证实这些问题可能是需要我们去联动一些中国的生态圈和这种年轻的创业公司创业者一块去思考和共同探索的东西。因为我特别认同他这个大问题小切口的这个点，因为就像很多人他至今大部分人可能还不太了解欧莱雅美妆科技 AI 这个时代他能做什么，包括我们那个时候参加人工智能大会纪念。被问的最多就是美妆公司它在这个里面可以发挥什么作用。它就是一个大问题小切口的东西。就是当今天大部分的人都在关注大模型、算法、具身智能，我们会去考虑 What's next?就这些东西出来以后它的产业应用、AI 应用，它落地到人、公众、市场。
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徐轶凡：
它是一个什么样的结果，那我们可能就从这个小切口进去了。我们因为我们在做的是真实的贴合消费者的很多应用型的 AI 实践，那就跟刚刚 Jun 说的，他可能在一个当大家都在关注你这家公司，可能我要去帮你去造很多很多现实的实打实的模型产品的时候，那我能不能去看一个比较惊喜化或者小的点，然后在里面去发表一些想法。
潘乱：
哦，我突然有点 get 这个意思了，其实是给你更多商行，给你更多数据，其实它更多已经意味着它是一个偏向于收敛性的问题了，但你解的是一个开放性的命题，对，是一个没有答案的。
李俊伟：
没有答案才有可能找到版本答案。
潘乱：
这个有意思，解答题，这其实算是另外一种的解答题了。我记得你们还有一次新年，就是校园义卖，这应该搞了好多年。是啊，二十多年了。校园义卖，我感觉校园义卖主要就是摆地摊这个事，这是在今天为啥还要坚持干的，就是它怎么能够去触达更多人呢？你们对于这个项目又是怎么想的？
徐轶凡：
是，您说的这百地摊其实算是二十多年前的第一阶段，那个时候背景是西部大开发嘛，然后我们又一直秉持着赋能青年人这个精神，所以那个时候就是通过义卖这种活动，然后去募集善款，然后帮助给更多可能青年的群体，那么其实像刚刚我们说到的这个黑客松，它相当于是 AI 时代下，欧莱雅在赋能青年这块的一个解法和答案，就是今天我们在细数过往的过程中就是，在校园 E-Mind 游戏青年这个项目里面，更多关注到欧莱雅的人可能是本专业的，或者说很多女生，她们可能做市场营销，做这一块的会更多。但是今天在 AI 时代，我们不希望只是用一个人才体系去培养我们的人才，而是说要涉猎更广泛的群体。那像 AI 人才怎么聚焦到欧莱雅或者是了解到我们呢？所以就有了黑客松的诞生。但同样在我们校园义卖这个项目本身也不纯粹的体现在以前的这种吆喝，然后包括说去摆地摊这种情况，而是说我们有更多的比如说数字化的电商营销的方式，然后包括说有一些 AI 的软件可以让大家运用在里面，
徐轶凡：
包括我们今天在这边在座的贤婷其实我们非常卓越的杰出的这个有一次青年的代表，那我觉得他也可以跟大家分享一下就是比如说他在校园义卖这个活动过程中他的一些心得感悟。
金贤婷：
我呢，其实我们这次的主题主要是聊 AI，可能有些人会觉得这种应外活动可能跟 AI 没有什么搭边，但是首先刚刚学长也提到了根据时代的变化，我们也加了电商这种模式来增加数字营销的方面，还有一个就是我觉得之所以我们团队能够做到一个比较好的成绩是因为我们上外文科生很多，我觉得在一定程度上我们利用 AI 的时候是更加的细腻的，我们知道怎么把我们想要的海报或者是文案甚至是直播的讲稿的需求都明明白白的喂给 AI。然后还有一个就是因为义卖的形式也变了，我们在线上卖，那我们要做的就是怎么拉动线下的校园的人群甚至是校外的人群怎么可以通过线上的渠道来了解我们。所以我觉得这个是不论是什么专业的人都可以通过这个活动来锻炼这个能力。而且因为大家的现在消费水平也提高了，需求也高了，大家不可能因为你是义卖然后我摆了个摊所以就来支持你，你肯定要多搞一些创新的形式来给他们赋能。
金贤婷：
做好宣传或者是线下的联动，让大家持续的关注到这个活动，不仅仅是今年我们摆一次摊，然后卖了一次就完事了，而是持续的做好这种的宣传和营销，然后把这个活动年年都续下去。所以我觉得我们聚焦于怎么运用 AI 工具，让我们把这个活动执行的更好是一个非常重要的问题。
潘乱：
就是这个年代他不只需要这种专业 AI 技术的人才，他其实也需要那些更懂消费者的人，更懂怎么利用技术的人，怎么去做出更好内容，以及怎么去在今天建立信任，尤其是对于欧莱雅这样一家美妆快销类的公司。诶，那我们最后来讨论一个问题啊，就是在 AI 全能时代年轻人凭什么不可替代？因为今天大模型它的输出往往接近那种海量内容里面的那个平均值，就是你如果年轻人他不想被磨平的话，你可能还得把你的特色。也得保留进去，不然的话那就变成所有人都说那二传手嘛。就是我们刚才聊到，如果你真的只是一个 AI 大人的二传手的话，你其实很难迈过起步初级的这个阶段里面。然后其实在这个过程里面，个人经历，就你的偏见，你的审美，甚至你的怪癖，你的强烈的态度，可能都是你跟别人躯开的那个特质。在这样一个平均内容里面，在这样一个年代里面，大家会觉得有哪些部分不希望被 AI 修正或者被它磨平？
徐轶凡：
那我先说说吧，我觉得从工作和个人角度，我都觉得有东西是不想被它磨平的。工作上我觉得就是灵活性，就是今天我觉得面对 AI 的工具的时候，最怕的就是一根筋或者死闹筋。就是觉得它给了我什么，我就需要把这个东西原本不动的去复制。尤其你知道就是像我们做活动，做不同的无论是软件还是工具，一个公益活动。它其实都是相当于建立在复制性上面的，就是前人的成功经验。但是之所以一个活动它有创新点或者说它能够破圈，它有的时候就靠的是这么一点点不死脑筋的灵活度。所以我觉得灵活度我觉得首先是在工作中我觉得不希望被 AI 所取代的。第二个我觉得纯粹从个人角度的思考，我觉得其实不希望被 AI 取代的是自驱离，或者说做一件事情的那个初心和目的。就像纯粹从个人举例而言，我其实有一个事情我是从来不会问 AI 的，就比如说我今天去一个地方旅行，或者去一个地方出差，我想知道当地我可以去游览什么地方。
徐轶凡：
这个我觉得我从来不会问 AI，因为我觉得这个东西它是有一定经验总结的，但是很多你的审美，你的判断，你真的觉得有意思的，你所向往的去看到的一些东西，它是不一定能够被 AI 回答到的，因为 AI 不是你。就有的人他就是不喜欢去看美术馆，他就愿意去他当地的市场和早餐摊去感受一下当地的人文温度，那这个东西他 AI 是总结不出来的。AI 我觉得他还需要去有一定迭代，他可能他会跟你说，如果你是一个什么样的人，你可能去这儿，你如果是个什么，但他总归千人千面，他无法做到面面俱到。所以我觉得这个初心和自驱力可能我是希望不被 AI 取代的。今天当我们去到一个地方，当所有的人都是目标一个地方去做一样的攻略和形成，那我觉得可能这才是有一点枯燥的。
李俊伟：
我刚刚想了呀，其实我如果最不想被 AI 替代一般是三个点。第一个是我不喜欢 AI 替代我说不的权利，会有这么说吧？AI 经常会给你说，这样做可以吗？它给出的答案很有可能是确实是可以的，尤其在代码开发的角度。它在做某个功能，这样可以做吗？这个方案可以做吗？有的情况下，它解决是很好的。这个是要基于经验的角度去评估，你说可以。但有一点是，你有一定要权利能说不可以。这个道德要什么意思呢？就是我对于不熟悉的领域，我不能完全相信 AI，我自己也要去摸爬滚打一遍。这是我认为第一个不可以被 AI 修磨的一个能力。第二个是什么呢？我刚刚又想了一下，就是之前有一个词叫做局部最优解陷阱。我个人认为 AI 经常会在这个方面出问题，就是它可能在做某件事情上会给你一个局部最优解。但你因为我有我自己的上下文，我并不会，比如说刚刚说的人生是有自己的追求的，可能你追求的是你人生从出生到死亡有一个作品，或者说你要有一定的成就，或者说你想要怎样赚钱。
李俊伟：
每个人身上那个北极星是不一样的，但可能 AI 通过局部最优解的方式会给了你一些结论，但这些结论可能不是你最后想追求的。这一点不能被 AI 带偏，就跑去搞去做一些局部最优的事情，这我觉得是第二。最后一点呢，我觉得是像写论文一样，我觉得 AI 现在最上场的是什么呢？是在你确定好了标题之后，它去填充这个标题 section 下面的内容，这是 AI 非常上场的。但这个标题是什么？这个题目是什么？这个摘要是什么？这三个事情我认为是不可能要被 AI 去倒访天纲去控制你。那到底是你提出来的研究问题和研究方案还是 AI 提出来的？我觉得最大的体会就是体现就在这里。所以我个人认为这三个地方是我认为万万不可以被 AI 直接抹掉的。
潘乱：
AI 它其实对于初级岗位是有冲击吗？就是单是管媒生它其实很多时候是轮岗的对吧？我觉得轮岗这个事情，更早的或者接触不同的真实业务这个事情，它对于人才的成长来说它意味着什么呢？
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徐轶凡：
我觉得它的意味分两个方面，一个是它可以培养一个人的全局观。就像欧莱雅的管培生它有一个特点，就是无论是哪一个业务部门，哪怕你是研发的科学家，你也需要在轮岗的初期去进行站柜，就是去真实的柜台去接触消费者，然后去电商平台去接触线上的消费者，这些客户。因为我觉得这个是你可以去培养一个人在公司发展过程中全局观的，那这个东西有可能有的时候连 AI 都没法做到。那么这个能力是公司会培养，就是我们一直说把卓越的人培养成一个超凡的人，这个是很必不可少的。另外我觉得它培养的是人的温度，因为今天科技它本身是我们一直说冰冷的，但是你这里面一旦注入了人文温度，我们说 AI 向善，包括我们今天欧莱雅在说 AI 向美。
潘乱：
其实大家还是不是那么容易理解，就是当欧莱雅去要办 Hackathon，然后还有连续办去参加 WAIC，然后去跟这么多，其实像我的话其实也算一个科技博主，其实之前跟欧莱雅交集并没有很多。欧莱雅为什么要在 AI 在科技上，至少从这几年吧，能够感觉很明显的加大了投入。
徐轶凡：
对，因为我们其实一直以来都是与时俱进的，而且我们是特别擅长观察和把握趋势的。我记得那个时候，元宇宙这个概念刚火起来的时候，其实我们全球就设立了一个首席元宇宙馆，然后包括今年我们中国这边又有了 AI 转型的一个负责人。那么我们是一直觉得欧莱雅在中国遇到的这个生态，它是非常多元并且创新的，就中国的这个 ecosystem 特别好。而且这个里面它拥有的这些无论是做 AI 的人才还是这种科技型的初创公司，都是我们可以在发展过程中去携手的伙伴。我们并不一定说今天一定要跟那些巨头一块携手往前走，而是今天我们希望在这边去打造的这样一个 AI 向美的这样一生态圈，一定会有这些年轻人的力量，一定会有这些初创精神的这些企业，然后跟着我们一块去探索今天我们在说的这个让大家知道，我俩不光只是一家美妆公司，而是拥有希望去创造更多价值的。
潘乱：
OK，那下面就到卫生了。如果我们今天其实讨论了挺多嘛，就比如说因为 AI 很快什么都会了，然后我们的专业知识面临的挑战，我们要积极的去使用 AI,我们应该去提出一个好的问题，就巴拉巴拉这些东西，包括理解他人、建立信任这些。如果让大家选那些最重要的事情呢，就比如说做个排序，你的前三名可能是什么，就是应对未来在当下这个时代里面，我们自己应该在什么样的事情上加大投入或者说去训练自我？
李俊伟：
我觉得是这样，如果按照潘老师刚才的问法，我觉得最重要的反而是 soft skills。比如说按照关键词来讲，我确实会认为如果要选三项的话，理解他人、建立信任、承担结果是我认为最重要的。因为在我看来，未来五年使用任何的技术，我不管是 AI，未来也有可能又颠覆了 AI，也有可能，但无论是怎么样，我认为使用技术相关内容应该都是基本功，就你的下限都是最起码，这就不应该是最重要，就是你就该会。
潘乱：
书店掌握 WPS。
李俊伟：
一样的讲法，就是这个事情是不会有任何争议的，但什么事情可以让上限更高，我还是觉得把人当成技术工具，这个时代大概率是不会有非常非常出彩的结果，但是在与人共情，给别人解决问题，以及承担这个问题没有解决好怎么办，我觉得这个事情是所有人或者说反正我会磨练的一个能力。所以从这个角度来看，无论是在职场，在学校学习，或者说自己去创业，我觉得都是用不同的方式去磨练这些我觉得未来重要的能力。
徐轶凡：
其实在我视角里面，未来五年，最重要的，因为我们说 AI 时代，其实我认为是以人为本的，所以我认为最重要的三件事应该是理解他人，理解 AI，或者说让 AI 理解自己，最后一定是理解自我。我觉得这三层理解是在 AI 时代非常重要的，而且一定是以人为核心的。如果说理解他人是为了我今天把一件事做得更好的话，让 AI 理解自己，或者理解如何更好地使用 AI，让 AI 为自己所用，是帮助自己在做这件事情上面更高效，并且做出更多创新型的，能够创造更多价值的东西。最后我觉得理解自己是在未来五年非常重要的，无论是通过外音还是通过内音。因为我觉得这个是人可以不断的去问询自己说我还能做什么，然后以及问自己我的生活 what's next，就是我接下来有了这么多 AI，所有人都拥有一个起跑线，拥有一个知识库的时候，我可以做一些什么样属于我自己而不一样的事情，我觉得这个对我来说我认为是特别重要的。
金贤婷：
我觉得是审美判断、理解他人和承担后果比较重要。首先，你要对 AI 做出来的结果有自己的判断，有自己的审美。因为如果输入同样的提示词或者是相同的提示词，大家都可以做出那种东西，但是你要在这基础上怎么才能做出属于自己的东西。还有一个就是两位学长都说的理解他人，这个我就不多说了，但我觉得最重要的还是承担结果吧。因为我之前也简单提到过 AI 做出来的东西，我是认为 AI 做出来的人不是需要负责的，但是你既然要用到这个去影响他人的话，你必须是要你自己的依据来筛选这个结果，并且你要有自己的署名，为这个产物以及这个产物会带给他人的影响做一些有责任感的行为。
潘乱：
OK，那我们最后一个问题，就是其实今年欧莱雅进校园有一个主题叫人生苦短值得精彩。我就好奇这个精彩对于三位来说都意味着什么呢？就是什么样的人生才是精彩的？其实也在好奇就是今天青年人的价值取向问题啊。是更高的职位跟着门的赛道更快的成功，还是找到自己更愿意长期投入也对别人有价值的事情，或者说大家觉得什么样的事业才值得你全情投入，你去燃烧自己。
徐轶凡：
那我这边先说吧，然后这里面其实他提到三个起眼，就是燃点、沸点、闪光点，我可能还是顺着这个去讲，说人生下一个阶段，年轻人他这个值得精彩到底意味着什么，就或者说对我来说我看到的这个精彩是什么。我觉得这个燃点其实就是热爱。热爱生活就是热爱。我们今天知道生活最真实的样子是什么，并且选择接纳，并且热爱。就像那个那时候说过一句话，世界上只有一种英雄主义者，就是认清生活的真相后，你依然选择热爱生活。我觉得这个热爱特别重要。另外，沸点就是关于创新。就是你今天一定要有质疑、挑战、更新的能力，然后去在一成不变的事情上面去做出不一样的一些举措。我觉得这个也是第二个点。那最后一点，闪光点，其实就是创造价值。这个价值不光是为工作去创造价值，还有就是为自己，为人生去创造价值，去做一些真正你觉得有意思并且有意义的事情。我觉得这个是，我觉得可能人生苦短值得精彩里面那个精彩对我而言所看重的一些东西。
金贤婷：
我觉得它需要满足两个点吧，首先是我的这个人生里面做出的事情是对于我来说能够让我成为我更想成为的那个人的事情。如果我一直在坚持这件事情的话，我觉得这是足够精彩的。还有一个就是我在做这件事情的过程中有没有对他人带来好的影响。如果这是只对自己有利的，我觉得对于个人来说是好，但是这个精彩点在哪里，我是看不到。然后还有一个就是大家都在说的事情，热爱。如果我做了这件事情，它对于我的能力确实有帮助，让我成为了更有能力的人，或者是对他人也有了影响，但是我并没有从中感受到。我失败了之后我还可以再坚持这件事情的话，我觉得这个也是没有什么意义的，所以我觉得精彩就是热爱我自己能不能成为更好的人，以及我能不能对他人有善的影响。
潘乱：
说过俊伟。
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李俊伟：
我觉得这个正好跟我之前讲的那个我不想被 AI 磨灭的那个点相呼应。我觉得某种程度上来讲，无论是追求更高的职位还是这个更热门的赛道，其实确实是一个局部最优解。但我觉得我这个人确实也比较变态，我竟然选择创业。我觉得创业是最痛苦、最反人类的一个事情，但这个事情呢，其实就归因于我，我其实觉得我是一个作品型的人生，我觉得我在做自己感兴趣的产品的方向，会让我 20 个小时，我都希望我不睡觉，我都想干。我觉得这个时候我确实非常，无论你给不给钱，我都在燃烧生命在干这些事情，所以我愿意干这个事情。换句话说，这也是我说的，我大概知道我在全局的人生路径里面，我大概想成为什么样的人，我一直在追求这个事情。所以我选择了无论是做读大模型博士，还是做大模型相关的 AI 硬件的创业，其实都是在为了追求我心中的想要的那个作品型的人生的精彩。
潘乱：
的确，人生果断值得精彩。精彩其实是由自己来定义的。其实更多的还是要回问自己吧。就是技术发展越快，人家越需要追寻自己的内心，我到底是什么样的人，我到底要什么。像我这种就是马上快 40 岁的人，就是我到底要如何度过我这一生，到底什么东西对我才是更有价值的事情。当然如果人，记得应该是《人类群星闪耀时》里面提到的吧，就是人这一生最大的幸运莫过于在壮年时期找到他的使命，找到他的事业。然后就可以一直为之奋斗下去，希望更多的年轻朋友都能够更早的发现自己的热爱，然后去值得精彩。OK，今天这三位的答案恰好标志了燃点、沸点、闪光点上。燃点是你为什么出发，俊伟说他要作品型的人生。沸点是你敢于质疑，贤婷说做出来的东西你得数上名字才能算是你的。闪光点是你到底创造了什么，Frank 说价值不光是工作创造的，也是要给自己的人生去做创造。OK，我们今天讨论就先到这边，感谢各位，拜拜，谢谢大家。
References
- 1乱翻书第 276 期官方单集页
xiaoyuzhoufm.com
- 2官方完整音频
media.xyzcdn.net
- 3长江网：欧莱雅中国"有意思青年"高校公益计划校园义卖销冠星出炉
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