DeepSeek 很强大，甚至让人疯狂。
但是别忘了， DeepSeek 的能力并不是你的能力。
DeepSeek 向你输出的答案，也不会自动成为你的答案。
当你可以用 DeepSeek 去做某些事的时候，别人也一样可以做。
所以，在此时此刻，在这个技术飞跃的历史节点，冷静下来好好思考“我将向何处去”是当务之急。
就我自己的认知来说，从以下三个方面去思考是重中之重：
1）改造你的工作流
2）找到新的生态位
3）打造自己的辨识度
先讲第一点，改造工作流。
工作流就是我们完成某项日常工作的一系列操作步骤。改造工作流调用的是“元认知”，即不仅是审视自己的工作任务，更是审视自己完成工作任务的方式是否合理、高效、高质。在强大的AI工具出现以后，过去的工作流一定有改造、提升的空间。
因此，每个人都可以去思考一个问题：如何利用AI工具改造自己的工作流，创造出一个新的工作流，使自己能够更快、更好地完成现有的工作。
改造工作流意味着：不是 临时起意地 让 AI 帮我去做一件事，而是把使用 AI 变成一种常规，变成流程中某些固定的环节。
但是在新设计的工作流中，不应该让AI工具完全代替人力、人工。我不认同让 AI 完成从 0 到最终成品的全部工作，那还需要人干嘛呢？如果“成品”是用来为人服务的，那么就不应该由AI来操办一切。因为 AI 并不具备人的情感、意志、爱憎、愿景、执着和热情，AI 很渊博很理性，但是它尚不具备人性中的细腻。
另外，即便每个人都怀着自己独有的偏见，但是这些偏见又恰恰是其独特人性的证明，也就是 AI 所无法企及的部分。
打个不恰当的比方，由AI全自动生成的内容（诗歌、小说、图片、视频甚至论文等）就像流水线中生产的预制菜，这些预制菜即便初尝起来是美味的，但是大家终归还是更青睐于厨师亲手制作的菜肴。
所以，完美的工作流应该是“人机融合”的。AI擅长的是知识库和算力，而人擅长的是人性和直觉。各取所长，融为一体，才是新时代牛马必须要走的路。
改造工作流的方式当然可以直接去问AI。比如在 DeepSeek 里面输入这样的问题：“ 为我设计一个XXXX岗位的工作流 ”。或者用更具体的提问方式，先告诉 DeepSeek 自己目前的工作流是怎样的，然后让它提出改进意见，提示词可以是：
“我现在正在（做某件事），我的工作流是（先XXX，再XXX，再XXX）。你能否提出一个更好的工作流，帮助我提升工作效率同时也能保证质量？”
再来说说，找到新的生态位。
不管我们情愿不情愿，AI 的腾飞必然会淘汰很多既有的工作岗位，从雇主的角度来说，有节约成本的空间当然要利用，这是不可避免的趋势。
但是旧的工作会消失，新的工作也必然会出现。AI带来的革命是经济系统的结构性变化，结构变化就是有升有降。如果你意识到了自己的职业危机，那么就要提前布局，想想怎样去找到新的职业机会，也就是说，为自己找到新的生态位。
你应该庆幸的是，人的天性是生活在过去的惯性中，即便他们早早就看到了新事物的出现，也总是将信将疑，去等待其他人的反应。大多数人对于新事物的应对方式是：需要有足够多的人已经探过路、试过水了，他们才愿意跟随。但是这时候入场的跟随者必然已经错过了最好的时机，他们已经落后了。
举个现在我观察的例子，现在用AI生成视频的技术已经出现了几个月，但是愿意去尝试的人并不多，即便尝试了也是浅尝辄止。我在想，不久的将来会不会出现一个新职业“AI视频创意师”呢？面对同样一个视频工具，你使用1次、10次和1000次学到的东西肯定是不一样的，如果你尝试过1000次用 AI 生成视频，那么很有可能你在这方面已经比较专业了，也许你能够生出效果很不错的视频，甚至可以以此来赚钱呢？
另外，不管你是什么专业背景的，拿你的专业背景去和AI做一个结合，也许就能找到你的生态位。比如问 DeepSeek：“ 如何结合AI，从事心理咨询工作？ ” 它给的回答可能就很有启发，你在此基础上再思考，也许机会就会出来，下面是 DeepSeek 回答的一部分 ：
AI+心理咨询的四大应用场景
情感分析与预警系统
技术实现 ：利用NLP（自然语言处理）分析用户文字/语音中的情绪、认知偏差（如绝对化、灾难化思维）
案例 ：开发抑郁症筛查工具，通过社交媒体文本分析预测自杀倾向（如Facebook的AI预警系统）
技能要求 ：心理量表数字化+机器学习分类算法（如LSTM神经网络）
智能对话咨询助手
技术实现 ：构建基于认知行为疗法（CBT）的对话机器人，提供7×24小时即时响应
案例 ：Woebot（斯坦福大学开发）、Wysa等App，通过对话引导用户情绪调节
关键点 ：需设置风险词触发机制，遇高危情况自动转接人工咨询师
个性化干预方案生成
技术实现 ：整合用户生物数据（睡眠、心率）、行为数据（手机使用时长）和心理测评结果
应用场景 ：为焦虑症患者动态调整正念训练频率，结合可穿戴设备数据优化方案
技术工具 ：使用强化学习算法（如DQN）优化干预策略
虚拟现实暴露治疗
技术结合 ：VR环境+AI动态场景生成，用于恐惧症、PTSD治疗
案例 ：牛津大学VR社交焦虑治疗系统，AI根据患者反应实时调整虚拟人物行为
发展方向 ：元宇宙心理咨询室，支持多用户虚拟团体治疗
再举个例子，当我问“ 历史学+AI，会产生什么新东西？ ”，DeepSeek的回答（部分）是这样的：
1. 历史数据的智能化处理
文献自动化整理 ：AI可以快速扫描、识别并数字化古代手稿、碑文、档案（包括模糊或破损文本），例如利用OCR（光学字符识别）和NLP（自然语言处理）技术解读甲骨文、敦煌文献或中世纪手抄本。
多语言翻译与跨文化分析 ：AI可自动翻译古语言（如拉丁语、西夏文），甚至重建失传语言的语法逻辑，帮助学者跨越语言障碍研究全球历史。
数据关联与知识图谱 ：通过构建历史人物、事件、地点、经济数据的关联网络，AI能自动发现隐性联系（如贸易路线、家族网络），揭示传统方法难以察觉的模式。
2. 历史事件的模拟与推演
因果分析与反事实历史 ：AI可通过大数据训练模拟历史事件的多种可能性（例如"如果拿破仑赢了滑铁卢会怎样？"），量化分析关键决策的影响，辅助学者探讨历史的偶然性与必然性。
社会动态建模 ：用AI模拟古代城市发展、人口迁移或帝国兴衰，结合气候、经济、军事等变量，测试不同理论模型的有效性（如罗马帝国崩溃的多因素假说）。
3. 文化遗产的活化与传播
虚拟历史场景重建 ：结合AI与VR/AR技术，动态还原庞贝古城、圆明园等遗址的原貌，甚至模拟古代市集、战争或仪式场景，提供沉浸式教育体验。
文物修复与艺术复原 ：AI可预测文物残缺部分（如敦煌壁画的色彩还原）、识别赝品，或通过生成式AI（如GAN）重建失传艺术风格（如古希腊雕塑的原始彩绘）。
个性化历史叙事 ：AI根据用户兴趣生成定制化历史内容（如"丝绸之路上的女性商人故事"），或通过互动游戏让公众参与历史决策模拟。
4. 研究范式的变革
跨学科问题的新解答 ：AI可整合考古学、气候学、基因学等数据，重新探讨"印欧语系起源""玛雅文明衰落"等经典问题，例如通过卫星图像分析古代农田分布，结合气候模型推断粮食危机。
去中心化历史叙事 ：AI可挖掘被主流历史忽略的边缘群体记录（如殖民地原住民口述史），挑战单一叙事霸权，推动"自下而上的历史"研究。
实时历史记录 ：未来AI可能自动记录当下社会运动、网络舆论，为后人提供多维度数字档案，改变历史资料的生成方式。
这么多的新兴的创意点，你不会说全都是胡诌或者没有价值吧！我相信，你总能找到至少一两个有启发的点。
所以，我们要相信，新的时代已经到来，新的时代里有很多新的机会，与其恋旧，抱紧旧时代的大腿，不如勇敢一跃，去找新的大腿啊！
最后说一下，辨识度。
辨识度就是你的个人特质。比如在那种选拔唱歌新秀的节目里，评委并不总是青睐那些唱功最好的，而是更青睐声音有“辨识度”的。有辨识度的声音让人过耳不忘。
在如今，AI的能力在大多数方面已经超过人类，作为人类个体来讲，我们没法再跟AI去比聪明、比强大，但是我们可以“拼个性”啊！我们必须找到自己富有个性的声音，发出自己具有辨识度的声音，才能不被AI的滔天巨浪淹没。
例如，就写作来说，DeepSeek已经能写出具有曼妙文笔的作品。就像我先前说的，它的写作能力已经可以打败99.99%的人类。但是，即便它的文笔比你曼妙、高超，但是可能没你那么特别。《道德经》里说，“大巧若拙”，也许你的文字没有那么“巧”，但是可以很“拙”，你恰恰可以把你的“拙”变成你的优势。
想想去年付航的爆火，恰恰是因为他把自己原本的贬称“猴子”发挥到了极致，变成了自己最有辨识度的东西，最终征服了大多数观众。实际上，我们每个人都可以这样去发现和发挥自己的特质。
我希望，大家都去多多使用AI，不断挖掘AI的潜力， 但同时也不要让 AI 淹没自己 。我们仍旧可以保留自己作为人类一员的骄傲，爱自己的优点也爱自己的缺点，不是掩盖自己的特质而是发扬自己的“不一样”和“不一般”。
我相信，让自己变得更有辨识度，将是我们能在AI时代幸存下来的基本法则。
辨识度具体来讲，就是形成你的个人风格。 如果你是写作的，那么要有你独特的文本风格，如果你是做视觉方面的，那么要有你独特的视觉风格，如果你要做一个网红，你也要有自己独一无二的个人风格。练就自己的风格，让大家一眼就能看出来：你是你，你不是AI，那样你就成功了。反过来，如果你费尽心血搞出来一个东西，被人轻轻松松地评论一句“这不就是AI做的么”，那你就失败了……
所以，在今天，在此刻，我们必须好好思考这三个主题：工作流、生态位和辨识度。这三者是由近及远的，工作流你今天就可以开始改造，而生态位你要多花点时间寻找，至于辨识度则需要你更长时间的尝试和打磨。最终如果你把这三件事搞定了，恭喜你，你
