（1）
有个不是段子的段子：在AI时代，一项技能如果学习的晚了、学习的慢了，那就根本不用学了。
举个栗子，前两年比较火的一个技能—— 提示词工程。
前两年，AI大模型刚起步时，提示词工程师（Prompt Engineer）是一个新兴的爆火职业。
那会儿，掌握「Prompt」技巧，学习种种框架写法，是驾驭大模型的不二法门。于是，很快出现了一堆提示词工程师（Prompt Engineer）大牛，研究或者发明了各种各样的提示词的框架写法，甚至形成了一个专门的热门研究领域。
彼时，很多企业都开出了高薪招聘优秀的提示词工程师。百度的老板李彦宏甚至预测：10年以后全世界有50%的工作量会是提示词工程，提出问题比解决问题更重要。
至此仅仅两年多些，那些提示词大牛们还在么？市面上已俨然听不到他们的声音了，为什么呢？
推理模型的出现，让我们不需要学习什么大模型提示词的框架，只要能表达清楚自己的意图，推理模型自己就可以写出比人类更专业、更利于模型理解的提示词（Prompt）。
你之前如果没来得及学那些提示词框架，或者你没有学会，那么现在现在就不必学了。借助大模型工具，人人都可以成为一个提示词大牛。
（2）
从去年中到现在，出现了一个火热的领域是「AI Coding」。
在这个领域里，诞生了许多非常智能的AI Coding的工具，例如Cursor、Windsuf、Trae等，一下子让「编程」这项技能的门槛降低很多。
昔日，要掌握「编程」这项技能，需专业的学习和训练，才能跨越的门槛而掌握这门技能。现如今，在AI编程工具辅助下，普通人也能构建应用——一些技术壁垒在瓦解，一些技能的价值在消亡。
前些时候，跟一位数据开发相关领域的专家朋友聊天，他感叹道：现在一个实习生都能直接向大模型要代码，AI生成的代码经过几轮迭代后，也能够达到相当精准的程度，而他钻研半生积累的编码经验似乎有些「过时」了。
「编码」领域大体也是如此，你还没有学习或者学会，现在就不用刻意学了，除非你想成为一个专业的码农。
（3）
有一个概念叫：技能半衰期。
什么是技能半衰期？技能半衰期指一项技能从广泛掌握到其价值减半所需要的时间。
不知道是谁提的这个概念，大体是参考放射元素半衰期的概念，却是极好的描述技能价值衰减速度的一个概念。
在农业时代，一门核心技能可以吃一辈子；到了工业时代，技能半衰期缩短到数十年；进入信息时代，技能半衰期缩短到十几年或几年；而身处人工智能AI时代，技能半衰期会是多久呢？大体是缩短到两三年，乃至一两年，甚至极端到几个月。
例如前面提到的Prompt和AI Coding的技能，技能半衰期都非常短。
人工智能AI发展速度非常快。可以说，AI时代，是一个「技能速朽」的时代，你学习和掌握技能的速度，根本赶不上技术或技能的迭代更新的速度。
那么，在这样一个技能速朽的时代，要安身立命，我们应该要掌握什么技能呢？
（4）
从服务的对象来划分，人类的技能可以划分为面向人的技能、面向物（使用工具）的技能。
AI技术的发展，打破了技术的壁垒，让人们快速掌握某种工具的能力大幅度提升。但是也正因如此，AI技术让人们「面向于物、使用工具」相关的技能的价值周期变的非常短，甚至其价值本身也比较低。
而AI技术，本质上发展的方向是让机器具备人的智能，到某些个阶段，面对AI人工智能就相当于面对一个人。这也就是图灵测试的意义。
因此，从上面这个逻辑来说，在AI高速发展时代，在「技能速朽」时代，我们最需要掌握的技能是回归到人的本质，掌握那些人之为人的技能、掌握那些「面对人」所需要的技能，而非面对机器——AI人工智能，未来也应当看做是合作的人！
人之为人都需要哪些技能呢？学习（这是个元能力）、思考、逻辑、创意、目标、决策、美感、自我管理、好奇心、探索、哲学……
面向人的技能，可以是人际、沟通、领导、管理、协作、演讲、娱乐……面向AI，面向人的部分技能也是适用的。
某种程度上讲，AI人工智能的飞速发展，打破了技术的壁垒，抹平了专业的门槛，人所需要的核心技能，就回到了「人之为人」最本质的东西上了。
（5）
有一个说法，人类千万年来，技术发展有了极大的变化，但是人性的那点东西其实基本上没啥变化。与此说法类似，「人之为人」最本质的东西所对应的技能，其半衰期往往非常长，甚至是保持确定不变的。
举个例子：沟通表达这项技能。
按说，随着技术的日新月异，我们沟通的渠道和工具愈加的遍历，我们沟通表达应该更加顺畅才是，实则不然。现在社会中的沟通，其难度也许比历史任何时期都要大，因为现在社会的噪音更大，人类语言符号也有了更多不同的理解，想要达成大家理解的一致，难度无疑是增加了许多。
信息越是丰富，沟通方式越是便利，沟通表达这项技能重要性越加凸显。能清晰、精准的传递出自己的意图、关键信息，用别人感到舒适的方式表达出来并让人乐于接受，这些能力在任何时候都是非常有价值的，甚至不仅仅局限于人与人之间的沟通，还包括人与AI的沟通。
当前，人与AI的交互，以多轮文本对话的方式，AI大模型通过我们传递的信息，识别我们的意图，而后执行任务并给出反馈。如果我们的意图表达不清晰，AI大模型理解有偏差，最后给出的结果反馈，往往与我们的预期也会有很多偏差。
因此，那些用不好大模型的人、那些觉得大模型不好用的人，往往在沟通表达上也是有些问题的。
未来，AI发到足够的智能，成为类似人的智能助理，它有很强的技术能力，我们需要它帮我们处理各种事情，那么跟它的沟通表达要求会更高——越是与能力强大的人沟通，对沟通表达技巧的要求越高，一旦出问题，所带来的后果也是越严重。与AI沟通也是类似，能力越大，越需要沟通表达的精准。
其他的一些涉及人类最本质的技能，也是如此。
（6）
技术的高速发展，尤其是AI技术的日新月异，让我们人类曾经引以为傲的「熟能生巧」还有价值么？
也许还没有等你把技能掌握熟练，转瞬间新的范式就诞生了，更加高效、更加自动化，你所谓技能的熟练也就没意义了。
身处这样技能速朽的时代，我们学习和掌握的技能，应该指向人之为人的本身，深度挖掘人之为人的根本价值。
在古希腊，自由民的价值体现于哲学思辨与城邦治理，而非重复劳作。在技能速朽的AI时代亦如是，AI将人从工具性技能中解放，使我们能够更加专注于人的本质，能够专注于更高维度的探索和创新。
- 20250912，文章第一版修改；
- 20250615，文章初稿；