信息差

这段时间接触最多的词是“信息差”。尤其在AI日新月异发展的背景下，跨行业、跨阶层的交流变得频繁起来。信息高速流动，按理说应该缩小差距，但实际却加剧了信息差——因为每个人都被淹没在海量信息中，更倾向于只关注自己熟悉的角落，而对相邻领域的基础常识视而不见。AI又让许多复杂任务的门槛降到极低，一个人可以不理解底层技术就做出漂亮成果，这反而制造了一种奇怪的现象：能力与认知的错位。

举个例子：有人能写出漂亮的网页应用，却可能完全不懂代码，也不知道世界上有免费的静态托管网站——而这个技术本身极其简单。这就引出一个矛盾统一体：你所能构建的东西（成果），和你“不知道自己不知道”的东西（盲区），可以同时存在于同一个人身上。你能做复杂的事，却对更简单的事一无所知，这就是信息差在AI时代的特殊表现。

此时，擅长用AI和不擅长用AI的人的差异就体现出来了：擅长者会借助AI不断发现自己的盲区，把“不知道自己不知道”转化为“知道自己不知道”，进而去学习或利用工具解决；而不擅长者，则可能一直停留在“不知道自己不知道”的状态里。

当两类人同时存在，填补信息差所带来的GAP，就成了新的商业价值——前者可以为后者提供信息差服务（比如AI使用指导、跨领域知识翻译、低门槛工具推荐等）。因此，AI也许会让很多重复性岗位失业，但同时会因为信息差的扩大与弥合过程，带来大量新的就业机会。

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幻觉

OMO 有时也许是剂毒药，最好的模型有时也是一剂毒药。它们共同的特点是在某些场景下恰好猜中了正确的答案，然后让你产生自己已经掌握了使用的绝技的幻觉，但实际上，你始终在“一句话 xxx”上打转，你错过了总结反思改进，除了框架与模型，你一无所得。

注意力

在这真正的信息过剩，注意力短缺的时代，留点注意力给自己力所能及以及愿意去及的事和物上就好了，今天退了不少群，减少 FOMO，专注做事。