AI会让我们失去创造力吗：没有人拦你，是你自己不想了

DeepSeek v4.1 的主 Attention 算子出自工程师刘胜与之手，他把性能推到比 Flash Attention 还快——底层硬核技术抠性能的人。

他发了篇《我不得不把才华埋葬在昨天》，说 AI 一秒能想三百个字，二十秒写完一段代码，半年到一年写出来的算子就不输给他。文章刷屏后他自己澄清：不是失业是转业，失去的是喜欢的工作方式。他打了个比方：毛衣机器出来了，织了二十年毛衣的人操纵机器肯定比一般人强，可原来享受的是织毛衣，以后变成管理机器。AI 拿走的不是饭碗，是那份热爱。

但文章里最要命的一句话被多数人读过去了：他担心学生做作业做实验全靠 AI，工程能力退化，产出一大堆低质量代码。

往下想三年：公司里所有人都会用 AI，可没人能说方案是错的，也没人能想出 AI 想不到的路。公司天花板就是模型天花板，而对手买的是同一个模型。

《三体》里智子让实验结果全是乱码，测不准理论就没法往前走。可今天不需要智子——智子是让你测不准，AI 是让你不想测。没有人逼你，这个锁是自己扣上的。

不是少用 AI，我自己用得最凶。能看出它对不对只是守得住，往前走靠想出它想不出来的东西。库克在杜克大学毕业典礼上说过：No big challenge has ever been solved, and no lasting improvement has ever been achieved, unless people dare to try something different. 可 AI 给的答案永远一样——全世界已有经验的最优解，对手问同一句话拿到同一个答案。

想出不一样的靠两件事。第一，碰到问题先自己想五分钟再问 AI，一看到它的答案就再也想不出别的。第二更重要：从第一性原理想本质，别问别人怎么做，问为什么非得这么做。

我做语音输入法时遇到过：热词词库超过一百个词，噪音比修的还多。常规做法是迭代模型优化算法，但停下来想——本质不是模型不够强，是词库不该固定，该跟着环境变。最后词库按上下文动态注入，一行模型没换。

刘胜与支持开源普惠的 AI，反对前沿技术被少数公司垄断。我再往下一层：技术可以开源，答案也可以开源，可问题开不了源。今天没有人拦着你，是你自己不想了。你还在自己动脑子的那部分，就是你还能往前走的那部分。

来源：EP0099（2026-09-17，04:38）。画面为数字人，配音为本人克隆音色。本页为用户确认后用于配音的 v12 口播稿，正文逐字保留。

DeepSeek 的 v4.1 里面，主 Attention 算子是一个叫刘胜与的工程师写的。算子说白了就是决定模型跑得快不快的那层代码，他一路把性能推到比 Flash Attention 还要快，是那种拿底层的硬核技术去抠性能的人。

就是这么一个人，这两天发了篇文章，标题叫《我不得不把才华埋葬在昨天》。他说 AI 现在一秒钟能想三百个字，二十秒写完一整段代码，再过半年到一年，写出来的算子就不输给他了。所以他要从一个自己写算子的人，去做一个指挥 AI 写算子的人。他管这个叫机甲驾驶员，说手上多了几个齿轮，心里少了几分节奏。

那这篇文章一下就刷屏了啊，大家都说这是 AI 失业焦虑的第一声。他自己紧接着又发了一篇出来澄清，说不是，我不会失业，我是得转业，我说的是我喜欢的那个工作方式没了。

那他打了个特别好的比方。他说毛衣机器出来了以后呢，一个织了二十年毛衣的人去操纵那台机器，肯定还是比一般人强。可原来你享受的是织毛衣，以后你的工作变成了管理织毛衣的机器。

这个比方讲透了一件事：AI 拿走的不是你的饭碗，是你原来那份热爱。

但是说实话啊，这篇文章里最要命的那句话，大部分人都读过去了。他说他担心现在的学生做作业做实验全靠 AI，工程能力就退化了，最后产出一大堆低质量的代码。

那往下想三年，翻译成我们当老板的话是什么呢？就是三年以后，你公司里所有人都会用 AI，可没有一个人能站出来说这个方案是错的。更要命的是，也没有一个人能想出 AI 想不出来的那条路。那你公司的天花板在哪儿呢？就是你买的那个模型的天花板。可你的对手买的是同一个模型啊，大家一起停在同一个高度上，谁也过不去。

所以我这两天一直在想《三体》里面那个事儿。三体人是怎么去锁死人类科技的？发一个智子过来，让你的实验结果全是乱码，你测不准，理论就没法往前走了对吧？可你看看现在这个局面啊，根本就不需要智子。智子是让你测不准，AI 是让你不想测。没有人逼你，也没有外星人，这个锁是我们自己扣上的。

那怎么办呢？我不会跟大家说少用 AI，这是句废话，我自己用得最凶。你能看出它对不对，这只是守得住；可一家公司要往前走，靠的是想出它想不出来的东西。

苹果的库克在杜克大学的毕业典礼上讲过一句话啊，我印象特别深。他的原话是 No big challenge has ever been solved, and no lasting improvement has ever been achieved, unless people dare to try something different. 就是说，从来没有哪个大难题被真正解决过，也没有哪一次进步是真的留下来的，除非有人敢去做点不一样的事。

可你发现没有，AI 给你的答案永远是一样的那个啊。它学的是全世界已经做过的东西，算出来的是平均线上面最好的那条路，你的对手问同一句话，拿到的也是这个答案。

那怎么才能想出不一样的呢？我觉得就两件事。

第一件是停下来想。现在大家的习惯是碰到问题先去问 AI 对吧？可你一看到它给的答案啊，就再也想不出别的了。所以这个顺序得倒过来，先自己想上五分钟，再去问它。

第二件更重要，是从第一性原理去想这件事的本质。别去问别人是怎么做的，要去问它为什么非得这么做呢。本质想清楚了，你找到的那条路往往比所有人正在走的那条都要直。

我做语音输入法的时候就碰到过一个事，热词的词库一超过一百个词，噪音就比它修的还要多。那常规做法是什么呢？去迭代模型，去优化算法，这条路所有人都在走。可我停下来想了想啊，这事的本质根本不是模型不够强，是那个词库压根就不该是固定的，它应该跟着你当下所在的环境变。所以最后的解法是让词库按上下文动态注入，一行模型都没有换。

刘胜与在文章最后说，他支持开源普惠的 AI，反对前沿技术被少数几家公司垄断。这句话我特别同意，那我想再往下说一层：技术可以开源，答案也可以开源，可问题是开不了源的。三体人锁死科技靠的是不让你做实验，今天没有人拦着你，是你自己不想了。你还在自己动脑子的那部分，就是你还能往前走的那部分。

今天的内容就是这样，我们明天再见拜拜。