1867年，一位名叫亨利·莫顿·斯坦利的年轻记者遇到一个人，他忍不住这样描述对方的身体：“宽肩、匀称的胸膛和四肢，还有一张英俊得惊人的脸。”

据斯坦利说：“无论是步行还是骑马，他都是我所见过的最完美的体格典范之一。”

那个人就是狂野比尔·希科克，他的职业生涯包括当过货车队长、侦察员和向导。他的日常就是带着人和货物穿越广袤的疆域。

现在想想另一位著名的体格典范：阿诺德·施瓦辛格。他是怎么获得这份殊荣的？

靠去健身房。大量地去。

在1991年的一次采访中，他说自己在备赛时每天训练五个小时，还说：“我热爱这件事。”

在这两个例子中，搬动大量重量都是获得那令人艳羡的好身材的方式。

但在第一个例子里，狂野比尔这么做是为了谋生。

阿诺德，以及他之后一代又一代的健身爱好者，这么做是因为我们想要健康、健美、有魅力，也许还因为我们恰好也热爱这件事。

历史不会重演，但或许会押韵。

i. 工作的演变

很久以前，体力劳动与生活密不可分。一个农夫结束一天劳作后，不会想：“哎呀，我还得再举些重物。”

但慢慢地，技术让我们不再需要体力劳动。一项关于美国职业的研究估计，需要中等强度体力活动的职业比例从1960年的48%下降到了2008年的20%。我并不是说搬干草捆造就了什么身体健康的黄金时代。但随着工作和交通变得越来越久坐不动，活动身体就需要更多有意识的选择。

与此同时，工作扩展到了以另一种方式拉伸人类。1900年，只有10%的美国人从事专业或管理类工作，但到2017年，这一数字增长到了40%。在去年的就业数据中，这意味着超过1亿美国人！

对我们许多人来说，工作日带来的是源源不断的智力挑战。我该如何解释这个复杂的想法？为什么数字对不上？解决这位客户问题的最佳方式是什么？我如何创造一个更高效的解决方案？

现在，AI时代来临了。

如今，AI正被用来完成越来越多困难的人类任务，比如编写代码、起草邮件或分析数据。它甚至能解决我们最难的数学问题！

当机器接管了体力任务时，许多新的脑力工作涌现出来。如果机器也接管了这些工作，那又会怎样？

ii. 我们依然喜欢做难事

想想马拉松。

第一届马拉松发生在几千年前，一名信使从马拉松城一路跑到雅典，传递胜利的消息。他脱口而出报完信，随后便倒地而亡，力竭而死。

如今，我们有汽车和火车、自行车和船，全都能轻松跑完26.2英里而不掉一个脚趾甲。然而，130万人申请了2027年伦敦马拉松，是2024年赛事申请人数量的两倍多！

好多人盼着有机会去做一件难事！

我们曾经备马参战，击退来犯的邻敌。如今我们系紧跑鞋，走进体育场。我们曾经为军队呐喊助威；如今我们为世界杯球队欢呼。竞争依然生机勃勃；即便在一个物资充裕的世界里，击败一个正试图击败你的人，依然是一场引人入胜的游戏。我们喜欢看到自己进步：比上个月跑得更远，投进那个高难度的球，举起更重的重量。而当有其他人一起努力、一起观看时，这些游戏就更加有趣。

我们早已过了体能对猎取羚羊或保卫财产至关重要的时代。

对我们许多人来说，我们做这些事，是因为我们能做到，也因为我們想做。

iii. 为乐趣而思考

看看人们退休后最终都在玩些什么游戏：桥牌、麻将、国际象棋。职业生涯的结束并不意味着深度思考的终结。

打桥牌时，你必须记住哪些牌已经打出，推算别人手里握着什么牌，还要与搭档配合。下国际象棋时，你要在对手落子之前预判他们的下一步。

三十年来，我祖母打麻将就像那是她的全职工作。她每天早上九点准时出门，去和她的姐妹们相聚，晚饭前回来时嘴角带笑，因为她又多赢了几块钱。直到去世，她的头脑都敏锐得很。

我觉得国际象棋特别有意思，因为计算机下得已经比人类更好了。深蓝击败卡斯帕罗夫之后，许多人哀叹这项美丽的人类游戏就此终结。但事实证明这完全错了：国际象棋正蓬勃发展。Chess.com 在 2026 年 2 月报告称拥有 2.5 亿个账户，而 2022 年 12 月这一数字还是 1 亿。知道机器能走出更好的棋，并没有消除你自己找到妙招时的乐趣。

这些活动能帮我们保持头脑敏锐吗？有一些令人鼓舞的证据：研究人员对老年人进行了记忆力、推理能力和处理速度方面的训练，结果显示在十年后的随访中仍有获益。

当然，关于心智训练的具体细节，我们还有很多要学。在身体训练的世界里，我们已经发展出一整套科学：二区对五区、最大化训练量对最大化负荷、复合动作对孤立动作。我们建立了健身房和教练体系、运动员和网红、运动与营养方案。

我们能不能也为大脑做同样的事？想象一下午饭后顺路去一家心智健身房。一个房间里有国际象棋、桥牌和麻将；另一个房间里有《星际争霸》、《文明》和《帝国时代》。还有一个拼图游乐场。有一个哲学辩论俱乐部。有可以学习任何东西的电脑，也有可以制造任何东西的实验室。有入门课程，也有人们认真得过了头的锦标赛。

人们聘请教练来帮助自己训练。他们和伙伴们一起泡在心智健身房，衡量自己的进步，为每一点微小的提升而兴奋不已。

未来的彼得·阿提亚们会写出畅销书，讲述心智长寿，以及如何在衰老过程中保持记忆力、创造力和批判性思维的敏锐。

我们今天已经拥有了所有要素——俱乐部、社区活动中心、学校、图书馆和讲堂。将会增长的是这样一种认识：所有这些努力都需要有意识地去经营。

当然，退休和失业不是一回事，担心怎么付房租也不会营造出闲暇的氛围。关于AI革命将以何种方式在金钱和时间上赋予人们自由，还有许多问题有待解答。

但对于我们这些已经发现AI能够减少苦工的人来说，一个越来越响地跳动的问题正在浮现：我们拿更多的空间做什么？

iv. 你想在哪方面变得擅长？

17 × 24 等于多少？

如果你和我一样，你可能会下意识地在脑子里算起来，7×4 = 28，或者 20×25 = 500，然后另一个声音打断你，说这太难了，同时在你脑海中浮现出一台计算器的画面。

于是乎，计算器面无表情地给出了答案：408。

这是一件好事吗？

每当 AI 替我给出答案、免去我昔日绞尽脑汁的思考时，我都会这样问自己。它牵引着我停留在高层面，反复对结果给出反馈，而不是深入探究过程的细节。我的注意力像蒲公英的种子散落在风中，每一颗都飘向新的领域，而不是向下扎根。

我最近和 Joe Liemandt 聊了聊，他是备受关注的 K-12 Alpha School 的联合创始人。Alpha 的模式是：上午用两个小时的学习时段，由个性化 AI 教孩子们所有需要的学科内容（据他们声称，速度是传统学校的两倍）。一天剩下的时间则用于现实世界中的实践“工作坊”，孩子们在那里做创意项目（其中许多都用到了 AI）。

Joe 指出了这个悖论：AI 被用来磨砺孩子的大脑，但下一个小时，它就变成了一种抄近路直达目标的工具。

于是，最重要的问题变成了我们在自己脑中回答的那个：我们想在哪方面变得擅长？

如果我想提高心算速度，那我就应该抵制计算器。

如果我想更擅长完成自己并不在意的工作，那计算器正是我需要的。

这里没有放之四海而皆准的对错答案。唯一的成功之道，是更好地了解我们自己。

最近的几则日记

本文最初分享在我的邮件通讯 《镜中奇境》 上。付费订阅者还可额外获得我的个人日记，正是这些日记催生了这篇文章。