今年老罗的跨年演讲，给所有人描绘了一幅极具安抚力的未来图景：AI不会淘汰人，只会托举人；普通人只要学会用AI，就能“向上走一步”。
这个判断在情绪层面很成功，但在知识产权（IP）与制度设计的视角下，却存在根本性的逻辑硬伤。
为什么所谓的“向上走”，在现实的创新社会里往往不算数？以下这五个被演讲遮蔽的误区，才是我们最需要警惕的真相。
误区一：混淆了“操作能力”与“权利归属”
演讲中，“创新”被反复等同为：会写代码、会做设计、会用AI提效。但在现实制度中，创新从来不是能力问题，而是权利问题。
会用 AI ≠ 拥有著作权；
会生成方案≠拥有商业控制权。知识产权法眼冷峻，它只认一件事：
这项成果，法律上究竟算不算你的资产？大量AI使用行为，本质上只是提升了“操作效率”，而非产生了“可确权资产”。当你无法主张权利时，你的忙碌只是在为算法提供免费的训练数据。
误区二：错把“工具下沉”当成“红利普惠”
AI工具确实在下沉，但这并不意味着创新红利也会随之下沉。历史反复证明：工具越普及，权利越集中。
一线个体贡献的是经验、数据和反馈；而平台与大模型攫取的是可复制、可确权、可规模化的成果。当个体的经验被系统吸收、被模型学习、被平台注册后，原始贡献者往往不在权利链条的顶端，而是在被“榨取”的那一端。这不叫普惠，这叫数据圈地。
误区三：用“幸存者偏差”掩盖制度缺陷
演讲中反复出现“成功转型”的故事：老师傅成了紫领，年轻人发明了新职业。但这里有一个致命的逻辑漏洞：
“一个制度若只能靠‘少数成功故事’来证明自己，本身就已经说明问题。”
知识产权制度关心的不应只是“谁成功了”，而是“失败者是否有退路，参与者是否有低保”。如果一套创新制度只能奖励极少数人，那它本质上是一套残酷的筛选机制，而非温情的托举机制。它只是让原本就优秀的人更成功，而与普通人的命运关联甚微。
误区四：完全回避“分配机制”
演讲谈尽了能力跃迁、心态升级、与AI共舞，却唯独对最核心的问题避而不谈：
成果归谁？
权利如何确认？
平台与个人的边界在哪？
创新社会的核心矛盾，不是“你做了什么”，而是“你能否长期主张收益”。不谈分配，只谈努力，是对创新现实的系统性美化。这种美化的背后，是叙事者的避重就轻，也是一种精英视角的傲慢。
误区五：把“结构分化”讲成了“人人升级”
真实的创新社会，从来不是所有人一起坐电梯向上。它更像是一个离心机：
极少数人完成跃迁，掌握核心IP；
大多数人被压缩，沦为系统的附庸；
一部分人被永久性吸收进系统，不留名、不留权。
知识产权制度本身，就是一套承认差异、放大差异、固定差异的机制。演讲给了你一架“楼梯”，却没告诉你：楼梯有多窄？谁只能站在最下面？当楼梯断裂时，谁来承担代价？
我和老罗岁数相仿，都是安徽人。他在芜湖，我在合肥，后来都来到了北京。我一直很欣赏他的勤奋，在这一点上，我自愧弗如。
坦率说，演讲我没看完，但即便如此，我仍要感谢老罗。至少他的演讲激发了我写下这篇反思。
老罗跨年演讲最大的问题，不在于乐观，而在于：他用“个人向上走的想象”，遮蔽了创新制度运行的真实逻辑。
当下，在一个以知识产权为核心的社会里，不是每一次努力都会被承认为创新，更不是每一个参与者都能拥有权利。
如果不谈确权、不谈分配、不谈制度保障，那么“向上走”，往往只是已经站在高处的人独有的叙事特权。而那些真正被埋在基座下面的人，连成为故事背景板的资格都没有。
感谢老罗，元旦快乐！
热门跟贴