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第4章 《时间地图》里的人生答案(第9页)

他不再纠结“要不要跳槽”,而是开始思考“如何在运营岗位上,为集体知识做更大的贡献”:

? 他发现用户对“产品知识”的理解有困难,于是把复杂的产品说明改成了“漫画+视频”的形式,让用户更容易理解——这优化了“集体知识的传递方式”;

? 他收集用户的反馈,整理成“产品改进建议”,交给研发团队——这让产品知识更贴合用户需求,推动了“集体知识的迭代”;

? 他开始学习“数据分析”,用数据来判断“哪种文案、哪种活动更有效”——这让“集体知识的传递”更精准。

半年后,他的工作业绩有了明显提升:用户对产品的理解率提高了40%,活动带来的新用户增加了30%,领导不仅给他涨了工资,还让他负责“用户教育”的新项目。

他说:“以前我觉得运营是‘打杂的’,现在我明白,我做的每一件事,都是在推动人类集体知识的进步——这种‘千年视野’的意义感,比月薪2万更让我满足。”

案例2:喻晓(35岁,企业中层)——从“害怕被AI取代”到“学会和AI协作”

喻晓在一家传统企业做中层管理,最近公司引入了AI系统,能自动处理报表、分析数据,甚至能给出管理建议——她开始焦虑:“AI会不会取代我的工作?我35岁了,再找工作会不会没人要?”

直到她看了《时间地图》里的“文明迭代”章节,发现人类历史上每一次“新工具”的出现,都不是“取代人类”,而是“解放人类”:比如农业革命时,犁的发明让人类不用再用手挖地,而是能专注于“如何提高产量”;

工业革命时,蒸汽机的发明让人类不用再靠人力搬运,而是能专注于“如何设计更复杂的机器”——AI就像过去的犁和蒸汽机,是帮助人类“更好地对抗熵增”的工具,而不是“敌人”。

她不再害怕AI,而是开始学习“如何和AI协作”:

? 她让AI处理“重复性工作”(比如整理报表、统计数据),自己则专注于“AI做不到的事”(比如和员工沟通、制定长期战略)——这让她的工作效率提高了一倍;

? 她研究AI的“思考逻辑”,发现AI擅长“基于数据的理性分析”,但不擅长“基于情感的判断”(比如员工情绪低落时,AI不知道该如何安慰)——她开始培养自己的“情感能力”,比如学习心理学、练习沟通技巧;

? 她用AI分析“市场趋势”,再结合自己的“行业经验”,制定出更精准的“管理方案”——比如AI发现某款产品的销量在下降,她会去了解“用户为什么不喜欢这款产品”,而不是直接决定“停止生产”。

现在,她不仅没有被AI取代,反而因为“会用AI”,成了公司里的“核心人才”,领导还让她负责“AI与管理结合”的新项目。

她说:“以前我觉得AI是‘威胁’,现在我明白,AI是人类文明进步的‘新工具’——只要我能学会和它协作,就能站在‘集体知识’的前沿,永远不会被淘汰。”

案例3:秦明(40岁,自由职业者)——从“觉得工作没意义”到“找到文明责任”

秦明做自由职业者已经5年了,主要帮客户写文案、做设计,虽然收入不错,但他总觉得“工作没意义”:“我每天写的文案,可能过几个月就没人看了;我做的设计,可能客户不满意就扔了——我到底在为什么工作?”

直到他看了《时间地图》里的“宇宙年历”,意识到:人类文明的每一个“微小进步”,都是由无数“看似没意义”的行动积累起来的——比如古代的工匠,他们打造的工具可能只用了几年就坏了,但正是这些工具,让人类能更好地种植庄稼、建造房屋,推动了农业革命;

近代的科学家,他们做的实验可能很多都失败了,但正是这些失败的实验,为后来的发明(比如电灯、电话)打下了基础,推动了工业革命——他的工作,其实也是“集体知识”的一部分,虽然看似“微小”,但能为文明进步做贡献。

他开始重新思考“自由职业的意义”:

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