1968 年，美国社会学家罗伯特·金·莫顿(Robert King Merton)提出了“马太效应”这个名词，以描述富者越富，强者越强的现象。无论是在教育、社交、还是财富积累等领域，这种现象都司空见惯。
今天又多了一个变量。今天的 AI 并不是促进公平的工具。的确，AI 可以快速提升使用者的基本能力，让人们快速从 0 到 1，但是它也会迅速放大使用者的专业能力差距。
AI 可以被称为平权工具、普适工具。毕竟，它让写作、编程、绘画之类技能的门槛降低不少；但它不能一夜之间让新手变成高手。
因为，新手和高手的思维方式截然不同。
这里有两幅图，都是用 Stable Diffusion 制作的。其中一幅来自专业设计师，另一幅来自有一台好机器的新手。哪个是新手作品？
相信一眼就能看出，第二幅色彩、构图、细节皆逊于第一幅。新手难道不想创作出高质量的作品吗？他们当然想，但他们却无法做到。
强者恒强。高手们通过长期练习，内化了方法和原理，把它们变成自己的一部分。那些已经有良好编程技能的开发者能更好地拆解问题，更好地避免错误和组织代码。那些有经验的写作者知道如何准确表达自己想要的感觉和效果，知道作品的逻辑应该是怎样的，知道如何和 AI 沟通会更有效。
AI 成了他们的能力放大镜。飞轮转了起来，越转越快。
这就是马太效应。
这也意味着，AI 会加速竞争，加大收入差距。那些没有足够意识、资源或技能来有效利用 AI 的人，甚至可能永远赶不上来。这就像是想要跑步去追赶一辆不断更新加速的汽车一样。
但不要被这个想法吓倒。每一个时代都有它的挑战和机遇，而 AI 时代的机遇，是让我们可以缩短学习周期，快速试错，更快找到自己擅长的领域。
毕竟至少在现在，AI 还只是工具，而不是目标。
所以不要搞错了重点。最重要的事，是尝试用 AI 去发现和满足市场需求，而不是沉迷于 AI 技术和工具本身。AI 不是万灵药，它在不同人的手中，效果可能是弱智，也可能是天才。
哦对了，“自我实现预言”这个概念也是罗伯特·金·莫顿提出来的。它指的是，无论信念或期望正确与否，都会带来期望或预期的结果。《吕氏春秋·有始览·去尤》中讲过疑邻盗斧的故事：“人有亡𫓧者，意其邻之子：视其行步，窃𫓧也；颜色，窃𫓧也；言语，窃𫓧也；动作态度无为而不窃𫓧也。俄而掘其谷而得其𫓧，他日复见其邻人之子，动作态度无似窃𫓧者。”
转变观念是最重要的一步。管理学家詹姆斯·马奇认为，大多数组织对自身的缺陷存在“功能性盲区”，它们之所以痛苦，不是因为它们解决不了这些问题，而是因为它们根本看不到自己的问题。你去看什么，你就会看到什么；你去找什么，你就会找到什么；你使用的模型，决定着你能发现什么。
对我们来说，最重要的模型，就是我们对自己的定位，是我们在自己身上挂的标签。
本文由 ChatGPT 和 Github Copilot 协助完成。图片由 Stable diffusion 生成。