当 AI 能够完美代劳记忆型事务、高效处理逻辑琐事时，一个焦虑也随之而来：作为个体，我们的核心竞争力究竟还剩什么？
传统的「T」型或「π」型人才理论，关注的是技能树的形状（深度与广度），在 AI 时代，这两个模型的达成路径和价值权重发生了根本性变化。于是我构想出了一个「共」型人才理论，这可能更符合 AI 时代对个体的要求。
什么是「共」型人才？
将「共」字拆解：
- 下半部分（基石）： 决定了一个人的底盘。只要基石稳固，即便行业被 AI 颠覆，也能迅速在新土壤中扎根。
- 上半部分（建筑）： 决定了一个人的高度。这是利用 AI 杠杆构建的双专业壁垒，以及独属于人类的整合创造力。
第一部分：基石（下半部）—— 内核的修炼
基石分为左右两点的「生命力」、「元能力」，以及承载它们的「职场通用力」。
一、左边的点：生命力（韧性）
这是个体的反脆弱系统。在快速变化的 AI 时代，比拼的往往不是谁跑得快，而是谁在逆境中不崩盘，并能从混乱中获益。
1. 情绪调节能力
即对他人的情绪有觉察，对自己的情绪有掌控。面对批评或压力，能迅速通过深呼吸、肌肉放松等技巧避免被情绪劫持。也能够穿透情绪的迷雾，看到对方发火背后的真实需求，将冲突转化为增进信任的契机。
2. 认知重构能力
决定我们情绪和行为的，往往不是发生的事情本身，而是我们对这件事情的看法（认知）。认知重构就是给大脑换个滤镜。这不是「阿Q精神」式的自欺欺人，而是用更具适应性的视角替代单一的消极视角。
比如朋友圈经常看到某某在外面玩，就很羡慕甚至有点嫉妒，这是下意识的反应，但不是完整的视角。更完善的思考可能是：
- 经常在外面玩其实也挺累的，可能光顾着拍照了，没有很好的感受当地的风景和文化。
- 辛苦劳作后的休憩最为舒适，经常玩，新鲜感和愉悦感就没那么强了。
- 人家无论是通过家里的支持或自己的努力赢得了经常出去玩的机会，这也是应得的。
3. 课题分离能力
这是切断精神内耗的利刃，他的核心是：分清楚什么是你的事，什么是别人的事。专注解决自己的事，不过度干预别人的事，并接受「我无法控制别人，别人也无法控制我」这一事实。我能控制的是我的态度和行为，我不能控制的是别人的评价和结果。就像你可以把马带到河边（你的课题），但不能强按着马头喝水（马的课题）。
4. 求助能力
求助不是示弱，而是懂得利用外部资源扩展生存边界。通过向合适的人寻求支持，不仅解决了问题，更建立了一次潜在的高质量的社会连接，这是构建韧性网络的重要一环。
二、右边的点：元能力
元能力对应的是学习能力。用来构建知识网络，增强调用和处理知识的能力，以下是我觉得最为重要的 4 种元能力。
1. 认知性好奇心
这个我认为是最重要的，它不是单纯的想知道 What 的感知性/消遣性好奇心，而是对运行机制、底层原理的好奇，关注的是 How 和 Why， 追求的是填补认知空白和解决智力上的难题。
认知性好奇心产生于「我知道一点，但又不知道全部」的时候， 这个差距会带来一种类似「认知瘙痒」的不适感， 学习的过程，就是「止痒」的过程，所以最好的学习区，是在「已知」和「未知」的边缘。
2. 专注力
如果把学习比作「吃饭消化」，那么专注力就是「牙齿」和「食道」。它决定了你能把多少食物（信息）吃进嘴里，以及嚼得有多碎，但前提得先张开嘴巴，因为未被关注的信息，大脑不会存储。
如果注意力的强度不够，效果也不会好，就像在沙滩上写字，潮水一来就没了。只有在高强度的专注下，神经元才会高频放电，突触之间的连接才会变强，所以，专注力是一个很重要的能力。
3. 思维模型
思维模型就像是安装在大脑里的「应用程序」或「工具箱」。拥有一套多元化的模型组合（查理·芒格所谓的「格栅理论」），能在面对复杂问题时更有洞察力。以下是我认为最重要的一些思维模型。
第 0 类：元思维模型
- 系统思维： 帮助理解「事物之间如何连接」的宏观框架，而不是割裂地看问题，主张看整体、看动态。核心元素： 反馈回路、存量与流量、瓶颈理论、滞后效应。
- 结构化思维： 能够将复杂的信息、问题进行逻辑拆解、分类和整理的能力。 非结构化思维就像走进一个堆满杂物的仓库，书本、衣服、工具混在一起，你想找把锤子，可能要翻半天。 结构化思维就像走进一个管理完善的图书馆或药房。每一个区域都有分类，每一层架子都有标签，你能迅速定位并解决问题。
- 抽象思维： 透过现象看本质的能力， 将我们感知到的具体事物，剥离掉细节，提取出其共同规律、本质特征或概念的思维过程。
第 1 类：提升决策质量（如何思考）
- 第一性原理：打破一切既定的假设和类比，将问题拆解成最基本的事实（公理），然后从这些基本事实出发重新构建解决方案。
- 逆向思维： 许多难题正向思考很难，反过来想就容易了。不仅要问“我如何获得成功？”，更要问“我如何才能避免失败？”。
- 二阶思维： 吃甜食的直接后果是快乐（一阶），但二阶后果是血糖升高、长期可能导致肥胖。为了长期的健康，可能会需要放弃短期的一阶快乐。
第 2 类：提升效率与效能（如何行动）
- 帕累托法则 (80/20 Rule)： 在任何一组东西中，最重要的只占一小部分。约 80% 的产出源自 20% 的投入。
- 复利效应： 只要坚持做正确的事，时间的加成会带来指数级的增长。这不仅适用于理财，更适用于知识积累、习惯养成和人际关系。
第 3 类：理解世界与自我（如何自处）
- 地图不是疆域：地图只是对疆域的一种描绘，它永远无法包含疆域的所有细节。如果你看着地图以为这就是真实世界，你就会在现实中迷路。
- 概率思维： 世界不是黑白分明的，而是由概率构成的灰色地带。不要追求 100% 的确定性，而要追求大概率正确的决策。
- 汉隆剃刀： 能解释为愚蠢的，就不要解释为恶意。 同事没有回你邮件，不要觉得他是故意针对你（恶意），很可能只是他太忙漏看了或者系统出错了（疏忽/愚蠢）。这能帮你减少 90% 不必要的愤怒和冲突。
4. 认知偏误管理
认知偏误是大脑为了节省能量而采取的「思维捷径」。虽然它们在进化上曾帮助人类快速反应，但在现代复杂的决策环境中，它们往往会导致我们犯错。
第一维度：关于「自我认知」
- 达克效应： 这是关于「无知者无畏」的经典解释。能力不足的人往往无法认识到自己的不足，因此会产生过度的自信；而真正的高手反而容易低估自己。
- 确认偏误： 我们倾向于寻找、解释和记忆那些能够证实我们已有观点的信息，而自动过滤或忽略那些反驳我们的信息。
第二维度：关于「决策陷阱」
- 沉没成本谬误： 我们会因为已经投入了时间、金钱或情感，而坚持继续做一件不理智的事情，即使它已经没有未来的价值。
- 锚定效应： 我们在做判断时，极易受到获取的「第一条信息」（锚点）的影响，即使这个信息可能毫无关联。
第三维度：关于「看待世界」
- 基本归因谬误： 就是我们在解释别人的行为时，倾向于高估其「内在性格」的影响，而低估「外部环境」的作用。 我们会想： “他做这件事，是因为他就是这种人。”。我们忽略：“他做这件事，可能是因为当时的情况迫使他这么做。”。
- 幸存者偏差： 我们只看到了经过筛选后「活下来」的样本，而忽略了那些「死掉」的样本，从而得出错误的结论。
三、下面的一横：职场通用力
这是无论技术如何变迁，人与人协作都必须具备的接口协议。
1. 沟通能力
沟通能力是一个涵盖了输入、处理、输出、反馈四个维度的闭环系统，是一个高度复杂的复合能力。
- 输入： 积极倾听，听懂话外音；敏锐观察，捕捉非语言信号。
- 处理： 用同理心换位思考，用逻辑整理杂乱信息。
- 输出： 精准表达，甚至用故事力包装枯燥逻辑。
- 互动： 懂得即时反馈与冲突管理，将对抗转化为对话。
2. Sell 的能力
如果沟通能力是底层的基础设施（地基），那么 Sell 能力是在这个地基上盖起的、带有明确目的性的建筑。一个人可以沟通很好，但不会 Sell；但一个擅长 Sell 的人，一定是沟通的高手。
- 认知引导： 沟通是基础，Sell 是目的。Sell 的本质是改变对方认知，促成决策。
- 缔结结果： 不止于聊得开心，更在于能把对话推向一个确定的结论（Call to Action）。一个拥有 Sell 能力的人，具备更强的心理能量和目标导向。
3. 闭环思维
它不仅指把事情做完，更指把「事情做完」这个结果反馈给发起者，从而形成一个完整的圆环。也就是常说的： 凡事有交代，件件有着落，事事有回音。 如果没有「反馈」，这个环就是断裂的。在他人眼中，这就像把石头扔进深井里，听不到回声，不知道事情是成了、败了，还是被忘了。
4. Ownership
Ownership 精神的核心是：不给自己设限，着眼于全局目标，主动填补团队的「真空地带」。比如大家都在一条船上，船底漏了个洞。 打工心态：指着洞说“这不是我弄坏的，而且修船是维修工的事”，然后看着船沉。Ownership：哪怕不是我弄坏的，我也先想办法堵上，因为船沉了对谁都没好处。
有 Ownership 精神是好事，但需要很小心地处理好边界。
- 是「负责结果」，不是「包揽一切」：Ownership 不代表你要亲自做每一件事，而是你要确保事情发生。如果资源不足，向老板争取资源、协调其他人来做，也是 Ownership 的体现。
- 注意「越位」风险：当你插手别人负责的领域时，沟通方式很重要。不要直接替别人做决定，而是以「补位」和「协助」的姿态切入（例如：“我发现这里有个风险，需不需要我帮忙一起看一下？”）。
- 自我保护：不要让 Ownership 成为别人甩锅给你的理由。在承担额外责任前，确保你的核心本职工作已经完成得很漂亮。 ⠀
第二部分：建筑（上半部）—— AI 时代的双核驱动
这部分是「共」型人才的核心差异点。在 AI 出现之前，成为「双专业人才」极难；但在 AI 时代，这变得触手可及。
一、两竖：AI 赋能的「双专业壁垒」
这两根柱子代表你在两个不同领域的专业深度。
1. 传统困境 vs. AI 破局
- 过去（一万小时定律）： 想要跨界（例如从营销跨到编程），需要耗费数年去记忆语法、熟悉框架 API、调试环境。极高的沉没成本让大多数人望而却步，只能停留在「T」型（一专）。
- 现在（AI 杠杆）： AI 极大地抹平了「硬知识」的门槛。
- 以编程为例： 你不再需要背诵复杂的 API 或纠结于标点符号的 bug。AI 是你的超级助手，你可以更专注在架构设计（Architecture）、逻辑拆解和Prompt 指令。
- 以设计为例： 你不需要精通每一笔的光影渲染，你更需要具备审美标准和创意构想，剩下的交给生成式 AI。
2. 新时代的「专业」定义
在 AI 的加持下，这两竖的构建不再依赖死记硬背，而是依赖：
- 理解力与判断力： 你必须懂行，才能判断 AI 给出的结果是 60 分还是 90 分。
- 逻辑互补性： 选择两个具备「中度相关性」的领域效果最佳。例如：心理学 + 算法，内容创作 + 数据分析。
AI 使得获取第二专业的成本指数级下降，为个体提供了前所未有的理论与工具支撑，让「共」型人才成为可能。
二、上面的一横：整合力
这是机器难以替代的人类高地。如果下面的一切是积木，那么这一横就是让积木变成摩天大楼的蓝图。它是 「1 + 1 > 2」 的化学反应。
1. 翻译器：降维打击沟通墙
在组织中，这种双语能力，可以让你在团队协作中成为了「节点型」人物，极大地降低了系统内的熵（混乱度）和沟通成本。
2. 迁移器：跨界降维打击
你拥有单领域专家不具备的独特视角。你可以拿着 A 领域的锤子（方法论），去解决 B 领域那颗顽固的钉子。这种跨界打击往往能产生奇效。
3. 孵化器：边缘创新的温床
当你打通了两根竖线，中间的空白地带就是创新的温床。
- 懂代码 + 懂法律 智能合约专家 / 计算法学
- 懂心理 + 懂产品 行为设计 / 增长黑客
结语
在「共」型人才模型中，AI 不再是我们的竞争对手，而是我们构建那「第二根竖线」的最强杠杆。
- 下半部分（情绪、认知、沟通）让我们保持像人一样思考，拥有机器无法模拟的温度与韧性。
- 上半部分（双专业整合）让我们像超级个体一样行动，利用 AI 快速拓展能力边界。
这不仅是职场竞争力的提升，更是一种更自由、更广阔的人生可能。