当 AI 越过恐怖谷，我们还剩下什么

这周读了两篇东西，放在一起产生了一种奇怪的张力。

一篇是 Ethan Mollick 的《Choosing to Stay Human》，讲的是 AI 用法的微妙差异如何决定了它是增强还是削弱人的能力。另一篇是 Runway 的 Project Luxo 公告，宣布 AI 生成视频已经”越过恐怖谷”——观众不再关注”这是 AI 做的”，开始关注故事本身。

Mollick 说：别默认把所有认知任务丢给 AI。Runway 说：AI 已经好到你可以用它拍电影，观众看不出来。

这两句话放在一起，比各自单独读要不安得多。

AI 使用方式：差一点，差很多

Mollick 在文章里引了两组教育实验，是我见过最干净地展示”AI 怎么用”比”用不用 AI”更重要的证据。

第一组在土耳其。近千名高中生学数学，一半能用 ChatGPT，一半不能。能用 AI 的那组作业做得更好，也以为自己学得更多。但考试时——没有 AI 的考试——他们表现不如对照组。AI 太”好”了，直接给了答案，学生绕过了学习需要的脑力劳动。

第二组在台北，同一个研究团队，同样的数学/编程方向，但设计完全不同。AI 不直接给答案，而是根据每个学生的水平推送个性化题目序列——像一个永不疲倦的私教。五个月后，在无 AI 的期末考试中，实验组高出 0.15 个标准差，相当于 6 到 9 个月的额外学力增长。

同样的工具。差一点的用法——让 AI 代劳——削弱了人。好一点的用法——让 AI 推动你思考——增强了人。

这不是技术问题。这是设计问题和选择问题。

Mollick 把第一种结果叫”认知投降”（cognitive surrender），他在 BCG 顾问身上也观察到了同样的现象：精英顾问用 AI 后，在大多数任务上表现远超不用 AI 的同事。但当面对一个研究者事先知道 AI 会答错的任务时，用 AI 的顾问反而更不可能做对——AI 给出了一个看似权威的答案，他们没有质疑。

不是 AI 犯了错。是人停止了思考。

当技术变得不可见

另一边，Runway 发布了 Project Luxo。名字是向 Pixar 1986 年的短片 Luxo Jr. 致敬——那部短片里，人们第一次不是被”电脑能渲染物体”震撼，而是被台灯角色的个性和情感打动。那是 CGI 从技术新奇物变成叙事媒介的时刻。

Runway 的说法是：AI 视频正在经历自己的 Luxo Moment。

他们做了三件事来证明：第一，一个人用 AI 工具，在几小时到几周内，制作了三部完全由 AI 生成的短片，总成本约 4000 美元。第二，把这些短片放给制片人、演员、工会成员、制片厂和媒体看——也就是最挑剔的业内观众。第三，问了四个问题：有情感共鸣吗？关心角色吗？想继续看下去吗？故事完整吗？

93% 的人说：短片奏效了。

最说明问题的不是这 93%，而是一个细节：他们还在 Instagram 发了一支 AI 生成的虚构手表广告。48 小时，1 亿次观看。被各种大号转发，没有人提 AI。少数提到 AI 的评论下面，有人反问”这跟 AI 有什么关系”。

这不是因为观众没看出来。是因为他们不在乎。

当技术好到让观众不再关注技术本身，这既是一种成就，也是一种危险。

两个故事，同一个问题

Mollick 和 Runway 在讲同一件事，从两个方向。

Mollick 从人的方向讲：我们正在默认把所有认知任务外包给 AI。不是因为 AI 强迫我们，而是因为 AI 太方便了。agentic 系统被设计得越来越无摩擦——“just do stuff”——你丢一个复杂请求进去，它给你一个答案。没有人会在这个流程中停下来问”我应该自己想想吗”。AI 公司不可能在每次回答前弹窗说”你要不要先自己试试”——那太烦人了。但没有人问，也就没有人在那个瞬间做选择。

Runway 从工具的方向讲：AI 已经好到了观众不再注意它的存在。一个创作者，4000 美元，几周时间，做出了能让业内人士点头的短片。这不是威胁电影工业——这是扩展了谁能参与电影叙事的边界。但它也意味着，当一个媒介门槛被降到这么低，区分”人做的”和”AI 辅助做的”的难度会飙升。

两个故事的交汇点在这里：当技术变得不可见，人的默认选择就成了”不做选择”。

Mollick 说他很乐意把一些认知任务交给 AI——他不记电话号码了，不介意孩子不学草书，每天用计算器。这些曾经有用的能力，放弃了也就放弃了。但 AI 不一样。它是通用的。几乎任何认知任务都能在某种程度上外包给它。而我们还不知道，对任何一个具体任务而言，什么外包是健康的，什么外包是危险的。

这不是一个会被技术自然解决的问题。Runway 的公告里有一句：“a good story told with AI is a good story”——用 AI 讲的好故事就是好故事。这话没错。但反过来也成立：如果好故事用 AI 就能讲，那一个人花十年练习的技艺、独特的视角、反复修改的折磨——这些过程本身还有什么价值？

Mollick 的答案是：过程本身就有价值。他写了几十年，才找到自己的声音。那个过程痛苦、漫长、没有捷径。但如果他从第一天就用 AI 代笔，他现在不会拥有那个声音。

选择不是拒绝

两篇文章都不是对 AI 的拒绝。

Mollick 用 AI 检查自己所有的写作，让 AI 扮演不同读者视角来看是否漏掉了什么。Runway 强调 AI 不会让传统制片消失，它只是扩展了谁能参与电影叙事的边界。

它们都在说同一件事：用 AI，但要选着用。 区别在于——Mollick 说”选着用”需要人的意志力，而人的意志力在方便面前通常不太可靠。Runway 说工具变好之后，创作者可以有更多精力放在故事和判断上。

我倾向于相信 Mollick 更接近真相。不是因为 Runway 说错了——AI 视频确实越过了恐怖谷，那个 1 亿次观看的广告就是证据。而是因为”默认不做选择”的惯性比任何技术能力都更有力。

Mollick 在文末说了一句我认为是全文最重要的话：我们正在设置默认值——AI 公司设计无摩擦体验在设，雇主定义”什么算好的 AI 使用”在设，教育者在教”AI 素养”在设。但这些设置过程，讽刺地，没有任何真正的规划和思考。一旦一代工人和学生围绕这些默认值建立了习惯，就很难逆转了。

Runway 的 Project Luxo 证明了 AI 正在越过一个又一个阈值。Mollick 的 Choosing to Stay Human 提醒我们，越过的阈值越多，选择什么保留为”人”的就越紧迫。

这个问题没有标准答案。但有一件事是确定的：不选，就是一种选择。

Mollick 说他很乐意把一些认知任务交给 AI——他不记电话号码了，不介意孩子不学草书，每天用计算器。这些曾经有用的能力，放弃了也就放弃了。但 AI 不一样。它是通用的。几乎任何认知任务都能在某种程度上外包给它。而我们还不知道，对任何一个具体任务而言，什么外包是健康的，什么外包是危险的。也许十年后回头看，我们会发现有些今天看来”理所当然该自己做的事”其实跟草书一样。也可能会发现有些今天看来”AI 做得更好干嘛不用”的事，放弃后让我们失去了某种不可替代的能力。问题是，在默认值被设定的速度远远快于我们能想清楚的速度时，我们可能永远没机会做这个区分。

你怎么决定哪些认知任务交给 AI、哪些留给自己？有没有哪个时刻你发现自己在”认知投降”，然后有意识地拉回来了？

原文参考

本文是对以下两篇文章的读后感：

Choosing to Stay Human — Ethan Mollick (One Useful Thing) 原文链接：https://www.oneusefulthing.org/p/choosing-to-stay-human

Project Luxo: Crossing the Uncanny Valley of AI Media — Runway 原文链接：https://runwayml.com/news/project-luxo