AI平权 ≠ AI平效

最近，“AI平权”这个词频繁出现在公众视野中。尤其在DeepSeek等模型推出之后，C端用户的使用门槛似乎显著降低。很多人开始相信，人人都能使用AI，“AI平权”仿佛触手可及。

但问题随之而来：AI平权，真的会让人与人之间的差距缩小吗？还是，它会像过往的许多技术革命一样，反而进一步放大能力差异？

要探讨这个问题，不妨让我们从一个许多人更为熟悉的工具——Excel聊起。

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二十年前

二十年前，我初入职场时自学Excel。当时，网络资源远非今日可比，为了学习，我几乎翻遍了能找到的FTP站点和论坛。视频教程屈指可数，质量尚可，学习主要还是依赖电子书。那是一个需要主动挖掘、耐心探索的年代。

即便在那时，Excel的潜力已被一些富有创造力的人挖掘得淋漓尽致。

我见过有人用函数和VBA编写小游戏，甚至还有人通过精妙控制单元格颜色与大小，在表格中“作画”。我自己也曾用Excel与VBA复刻了一套用于流水线测试数据实时监控的系统。

这些应用早已远超“表格处理”的范畴。

Gemini 2.5 Pro通过VBA在Excel中作画

二十年后

如今二十年过去了，Excel的核心功能其实变化不大。但学习它的资源早已今非昔比。短视频平台上各种Excel教程层出不穷，直播教学应有尽有。

按理说，使用门槛已经大幅下降。但现实却是，不同人之间使用Excel的能力差距依然巨大。

一方面，有人用Excel复刻出Transformer架构；另一方面，也还有工作了二十年的IT人员，依然逐行手动输入编号。两种极端同样令人瞠目结。

https://www.byhand.ai/p/transformer-spreadsheet

Excel的历史告诉我们：“工具普及”并不等于“能力平权”。

芝诺的知识圆圈

据说，芝诺在回答学生关于他为何对自己的解答有疑问的问题时，在桌上画了一大一小两个圆圈，大圆圈代表他的知识，小圆圈代表学生的知识，圆圈外面是未知的领域。他指出大圆圈周长更长，接触的未知范围更大，所以自己虽知识比学生多，但因接触到更多未知，故而常常怀疑自己。

结合知识四象限，我们可以这样理解这个模型：

• 圆圈内是已知；

• 圆周是已知的未知（我们知道自己不知道的部分）；

• 圆圈外则是浩瀚的未知的未知（我们甚至不知道我们不知道的部分）。

芝诺的知识圆圈

工具的能力圆圈

任何一个工具，都可以看作是一个能力容器，也就是一个“能力圆圈”。而用户真正能利用工具的程度，取决于两个圆圈的交集。

工具功能越丰富、越抽象，越考验使用者的认知与思维能力。

我们拿Word做个对比：作为Office家族的一员，相比Excel，Word更聚焦于文本处理，不同人之间使用差异不那么大。

而Excel，就像一个巨大的认知沙盒。在项目经理的眼中，单元格是表示时长的进度条。在画家的眼中，单元格是承载色彩的像素。

能力圆圈交集

LLM（大型语言模型）是比Excel更大的“圆圈”。甚至对于绝大数人而言，是一个比我们更大的“圆圈”。

有人可能觉得：“LLM和Excel不一样。Excel界面复杂，菜单层级深，函数公式繁琐，学习曲线陡峭；而LLM只需用自然语言交流即可入门，门槛显然更低，更容易掌握。”

但我认为，LLM看似的“易用性”可能隐藏着更深层次的挑战。

每个人自身圆圈的大小不单决定了他能用工具做哪些他本身就会的事，也决定了工具可以帮助他做哪些他知道自己不会做的事情。

• Excel的功能界面是“显性的”：菜单、按钮、函数列表等构成了学习的“脚手架”，是通向未知的未知的路牌；

• LLM的功能则是“隐性的”：它通过自然语言交互，没有明显的提示或结构。

菜单、命令、按钮是路牌

表面上看，LLM更容易入门，因为只需“说话”即可。这对使用者知识范围内的任务的确是优势。但对于探索未知，却增加了难度。

举一个例子：如果你不知道SVG（可缩放矢量图形）是什么以及它的实现方式，你可能根本不会想到可以让LLM帮你生成SVG代码来绘图。LLM具备这项能力，但在你的世界中，它永远停留在“未知的未知”中。

这正是关键所在：不是LLM做不到，而是我们不知道它能做什么。

面对LLM的这种“潜力汪洋”，市面上也出现了很多“提示词模板”。但这就像学外语时死记硬背的句型：能应对一些标准场景，但帮不了你在开放场景中生成表达。

提示词无法代替真正的理解、泛化和迁移能力。它们是散落的知识碎片，无法与你的认知结构形成连接，也就难以真正转化为能力。

AI平权 ≠ AI平效。

技术工具的普及并不自动带来能力的均衡。正如Excel的历史所示，工具的巨大潜力往往被那些认知结构更强、思维能力更深的人激发出来。

• 有人通过LLM实现指数级效率提升；

• 有人却在复制提示词中原地踏步。

真正的关键，不在工具本身，而在使用工具的“我们”。因此，提升我们与工具交互的效能，最本质的方式是：扩大我们自己的认知圆圈。

打通知识之间的连接，理解底层原理，才是从“模仿者”走向“创作者”的关键。