山巅周刊第336期：提示以后，坐等其成

✅ 《山巅周刊》定期分享科技、医学及人文资讯，以及商业智慧和最佳实践，每周日发布。
✅ 我走过你现在的路。数十年真实生活打磨出的深度经验、韧性与可信度，是我能帮助你的。当你需要数字化商业顾问，请联系我。

封面主题：提示以后，坐等其成

a female mannequin is looking at a computer screen Photo by Andres Siimon on Unsplash

我们总是想将人工智能定位为助手，占据主导地位引导、协作和监督人工智能，并且潜意识中期望它出点错，让自己有纠错的机会，自己仍旧是专家。但现实是，我们已经变成了观众，越来越多地只是提示、等待和验证。

人工智能的过程是个自主行动的黑箱，不需要人类参与，也不像传统自动化一样知道机器在做什么。在生产过程中，人从Worker → Manager → Supervisor → Audience，甚至Human-in-the-loop → Human-on-the-loop → Human-out-of-the-loop，人越来越从行动者变成结果接受者。

人工智能的生成结果也可能并不符合你的鉴赏品味，就像一个V4编辑审核V5作者的稿件，或者一个教师辅导自己都没学习过的高级科学作业，这里含蓄地说“鉴赏品味”，实际是直指人不具有验证答案所需要的知识和能力。人工智能阻碍人们精通某个领域，并丧失鉴赏能力，无法验证自己尚未掌握领域的工作成果。

最终出现一个悖论：我们最需要 AI 的地方，恰恰可能是我们最没有能力验证 AI 的地方。

其实，我们早已习惯于信任科技的魔力。每次我们明知路线不明却使用GPS；或者让算法决定我们所见，不停地刷完全符合自己口味的视频流。

那为什么不能信任AI呢？提示以后，坐等其成。

After prompting, just wait for it to complete.

人类与AI的能力对比

面对越来越复杂的 AI，我们不能要求自己完全理解它的内部过程和结果，而需要在特定目的下给予信任。这种信任可能不是一种主动选择，而是一种结构性结果。

因为人和 AI 存在一个越来越明显的能力不对称。

人类拥有的是生物智能

包括：

有限的知识
有限的记忆
有限的计算能力
有限的注意力
有限的学习速度
情感
经验
偏见
身体经验
社会经验
价值观

AI 拥有的是另一种“物理属性”

包括：

极大的知识广度
极大的信息处理规模
极高的复制速度
极低的边际成本
可以同时处理大量信息
可以长时间持续工作
可以调用工具
可以进行人类难以跟踪的多步骤推理
可以在某些领域形成远超普通人的知识密度

AI 可以进入一个人无法完全进入的认知空间，验证 AI成为一个能力问题，并最终将成为一个无可企及的能力范围。

能力依赖

“AI 会不会取代工作”是一个比较表面的讨论，更深的问题可能是：即使 AI 没有完全取代某个职业，它是否会逐渐让这个职业的人失去独立完成工作的能力？

AI帮你做市场研究 → 你越来越少自己研究 → 市场判断能力下降 → 越来越无法判断报告质量 → 更加依赖AI

能力依赖是比“失业”更隐蔽的问题。即使你能够判断报告质量，你更不希望自己写。

更美好的一面

人类本来就一直在把认知活动外包给工具。

再提GPS。不论识不识路，都习惯打开GPS，很多人已经无法独立完成复杂导航，但没有人拒绝它，GPS释放了人的注意力、时间和行动能力。

算法推荐也是同一个现象，它的目的都是积极的，更少的选择成本，更高的匹配效率，更符合个人偏好的内容。信息茧房只是用户不当应用的次生灾害。

从引导、协作和监督人工智能，到知道为什么做、要做什么以及是否值得做，人类叙事从主导到选择，随时在修正，毕竟要保持尊严和自洽。

最后，选择也不是必需的，人类的主体性就是对工具的信任，也是对另一个认知主体的信任。

人物：约翰·D·洛克菲勒

约翰·D·洛克菲勒（John D. Rockefeller）是一位美国商人兼慈善家，是美国历史上最富有的人。

洛克菲勒的父亲是最初是伐木工人，后来成为绰号“魔鬼比尔”的江湖游医。他不受传统道德的束缚，过着流浪的生活，很少回家，一生都以策划阴谋诡计而臭名昭著。

母亲是一位家庭主妇，也是一位虔诚的浸信会教徒，信奉极度延迟满足。

洛克菲勒听从父亲的建议，总是尽力争取最好的结果。但母亲的教导一直是要工作、储蓄和奉献。

尽管父亲常年在外，也经常搬家，洛克菲勒依然是一个举止得体、认真好学的孩子。他的同时代人形容他性格内敛、认真、虔诚、做事有条理且谨慎。他辩才极佳，表达精准。他还热爱音乐，并梦想着将其作为未来的职业。

洛克菲勒上过公立高中，并参加了一个为期十周的商业课程，学习记账。

16岁的洛克菲勒在一家小型农产品商行找到了第一份工作，担任助理记账员，并将收入的6%捐献给慈善机构。他尤其擅长计算运输成本，那些固定不变的运输费率，实际上是可以根据货物的运输条件和时间、以及通过向特定托运人提供回扣而进行调整的。他的月薪达到58美元，并萌生两大抱负：赚到 10 万美元（相当于2025年的346万美元）和活到 100 岁。

18岁的洛克菲勒

20岁时，有800美元积蓄的洛克菲勒向父亲借了1000美元，与人合伙成立了自己的农产品商行，这比当记账员赚得太多。随着美国内战爆发，联邦军队需要大量食品和物资，农产品商行的利润也随之飙升。

战争红利即将结束的时候，他将目光转向了原油提炼。当时，鲸油价格过于昂贵，普通民众难以负担，因此需要一种更便宜的通用照明燃料。提炼煤油的炼油厂，资本支出很小——大约1000至1500美元，而且只需要几个人操作。

其他炼油厂通常只保留精炼油（煤油），但洛克菲勒将剩余部分全部作为副产品卖掉。在推行借贷和利润再投资、控制成本以及利用炼油厂废料等做法基础上，洛克菲勒更是收购了合伙人的股份，占据有利位置，只花几年时间就发展成为当时世界上最大的炼油厂。

Standard_Oil_Company_1889
俄亥俄州克利夫兰市第一标准石油炼油厂

1870年，洛克菲勒的标准石油公司成立。他利用铁路公司的秘密运费折扣，压低油价，逼迫本来处于过剩产能的同行要么被收购，要么破产。标准石油公司大幅降低了公众的成本，煤油价格下降了近80%，工薪阶层和中产阶级也可以点油灯了。但其商业行为也引发了激烈的争议，特别是反垄断抨击。

漫画渲染了人们对垄断的恐惧

随着煤油和汽油日益成为重要的商品，洛克菲勒的财富也大幅增长，最终使他成为美国首富。1902年的一项审计显示，洛克菲勒的净资产约为2亿美元，占当时美国240亿美元国内生产总值的8%以上。按照个人财富占美国GDP的比例这一口径，其他任何美国富人都无法与之相提并论。

在疯狂扩张的同时，洛克菲勒开始考虑退休，他喜欢上骑自行车和打高尔夫球。但始终是标准石油公司最大的股东。

到1900年，标准石油公司控制了全国约90%的石油产量。1911年，最高法院裁定，由于违反联邦反垄断法，标准石油公司必须解散。该公司被拆分为34个独立的实体，其中包括后来成为埃克森美孚、雪佛龙等公司的企业。

Kykuit
Kykuit庄园曾是洛克菲勒家族四代人的家园。除了豪宅之外，洛克菲勒夫妇常常拒绝奢侈的物品。

洛克菲勒晚年最后40年的大部分时间，都隐居在Kykuit庄园，与钢铁大亨卡内基（洛克菲勒将业务拓展至矿石领域时曾发生冲突）等其他重要实业家一起，构建了慈善事业的体系。洛克菲勒主要利用自己的财富，通过设立基金会支持医学、教育和科学研究，从而创建了现代系统化的定向慈善模式。他的基金会在医学研究领域取得了开创性进展，并在美国南部几乎根除了钩虫病和黄热病方面发挥了重要作用。

北京协和医学院，1933年。洛克菲勒信奉效率运动，他认为：帮助一所效率低下、选址不当、没有必要的学校是一种浪费。

洛克菲勒于1913年创立了洛克菲勒基金会。1914年，该基金会成立了中华医学委员会，该委员会于1921年创建了中国第一所公共卫生大学——北京协和医学院。

洛克菲勒在距离他 98 岁生日不到两个月时去世，人生抱负终留一憾。

科技：Muse

muse.ai

2026年9月8日，Meta公告正式推出Muse，号称全球首款面向所有人的个人人工智能助手，能够主动帮助用户实现目标并提供建议。

Muse是当前Meta人工智能战略的核心。消费者理应拥有“个人超级智能”，而Muse是这一愿景的关键，并将该智能体接入Meta押注的个人终端：智能眼镜。

自OpenClaw以来，许多软件产品都具备了 AI Agent 最核心的技术特征：感知、规划与决策以及行动与工具调用，但也都带有强烈的极客和技术壁垒。Meta 将Muse深度原生集成到在全球拥有数十亿活跃用户的社交矩阵中，这是第一次将任务型 Agent 降维推送到了普通消费级市场。

Muse并非唯一一款试图成为首选个人AI Agent的软件，它还有一个强大而新锐的竞争对手：Instinct，一家隐秘的初创公司、23岁的天才创始人和仅限受邀用户使用。

马上体验！（1）在muse.ai注册账号，如果提示已加入 Muse 等候名单，进入（3），否则直接进入（3）；（2）airtap.ai/app 提供一个云手机，可以免费无障碍激活Muse账号；（3）登录Muser的iOS或者Android应用；（4）填入 Muse 邀请码：OR07HC，获得永久有效的 10 亿 Token；（5）分享自己的30个邀请码，可以获得永久有效的 300亿 Token。

维金商务资讯利基智库的《AI 演化路径推衍在组织工作流的应用》一文，前瞻性地推演出个人智能体是当下优选创业之路，敬请参考。
20天后，OpenAI推出常驻AI智能体Dots，直接对标Meta的Muse。Meta则在同期推出面向小企业的Muse for Small Business，加速拓展企业级市场。大模型公司的模型能力逐渐变成产品后，转向谁能把产品卖出一个好价钱，帮助客户成功。

2026年10月2日，Meta 推出 Muse Gadgets，把Muse从软件应用推向更多硬件设备。这是一个开源的 ESP32 固件和 Linux SDK，供任何人制作与 Muse 兼容的硬件。