作者：Nagi Yan
很多人仍在使用一套已经失效的坐标系理解当下的世界。
他们相信，只要足够努力、足够勤奋、足够听话，就能在脑力劳动中获得稳定的位置。但现实已经完成了一次结构性切换，只是大多数人尚未察觉。
在当前环境下，没有认知的人力，在脑力劳动领域几乎不具备价值。这并不是道德判断，而是结构判断。
一、脑力劳动的价值来源已经发生迁移
过去，脑力劳动的核心公式是：
知识 × 勤奋 = 产出
只要掌握足够多的信息，愿意反复执行，就可以稳定地产出结果。
但随着环境复杂度提升与 AI 的介入，这个公式已经失效。新的现实公式变成了：
认知结构 × 判断能力 × 责任承担 = 有效决策
决定价值的，不再是“完成任务”的能力，而是在不确定环境中识别问题本质、判断方向，并为判断结果承担后果的能力。
而这正是低认知人力普遍缺失的部分。
二、低认知人力的三重结构性缺陷
第一，缺乏结构感。
他们只能处理被明确拆解、边界清晰的问题。一旦问题本身存在歧义、冲突或缺口，就会陷入停滞。
第二，缺乏判断能力。
他们可以执行，却无法裁决。一旦环境发生变化，不是反应慢，而是方向感直接丧失。
第三，无法承担认知责任。
当结果出现偏差时，归因路径往往向外扩散：需求不清、沟通不畅、流程不顺、上游失误。
极少有人回到自身模型，检查理解是否存在结构性错误。
在 AI 出现之前，这些缺陷可以被流程、组织层级和人力密度暂时掩盖；
在 AI 出现之后，它们被迅速放大。
三、AI 并不是“抢走了工作”
一个常见误解是：AI 在取代人类。
更准确的说法是：AI 在吞噬低认知区间。
AI 最擅长的，恰好是低认知人力仅存的优势领域：
•信息整理
•模板化分析
•规则内推导
•多步骤但不涉及判断的执行
结果是一个极其直白的现实：
低认知人力 + AI = 可被直接删除的结构冗余
这与态度、努力无关，而是能力区间被技术完全覆盖后的必然结果。
四、在复杂系统中，低认知人力甚至是负价值
在高复杂度系统里，低认知人力不仅无法创造价值，还会持续制造结构性损耗。
他们会制造噪音，把不确定性误判为沟通问题；
他们会拉低系统上限，让所有设计被迫向低理解力妥协；
他们会阻断真实反馈，用流程、汇报和包装隔离失败。
系统表面高度忙碌，内部却在持续失明。
很多组织的衰败，并非源于人手不足，而是认知密度被不断稀释。
五、仍然具备价值的人力特征
在 AI 时代，仍然具备不可替代价值的人，通常具备一个完整闭环：
站位 → 判断 → 承担后果 → 更新模型
这类人哪怕产出节奏不快，也会被 AI 主动放大，因为他们提供的是 AI 无法替代的部分：判断与责任。
脑力劳动的计价方式，正在从“人头”转向“认知节点”。
一个清醒而稳定的认知节点，往往胜过一个低认知密集的团队。
六、这不是冷漠，而是结构现实
当价值判断不再依赖努力、态度或资历，而是回到“是否具备认知”这一标准，说明社会正在用更高分辨率读取现实。
这不是精英主义，而是复杂系统在技术冲击下的自我校正。
AI 并没有改变世界的残酷程度，只是让原本被掩盖的结构真相，变得无法回避。
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