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AI生产力工具越普及，技术门槛就越低，但技能为何成为新的稀缺资本？从波兰尼悖论到经济学稀缺视角的解读！
什么是技术？什么是技能？什么是工具？
一个现象：当AI生产力工具智能化程度越高、越普及，掌握的技术门槛就越低，但深度的、专业的技能却成为了更稀缺资源。
同时驱动生产力工具的「意图」和「判断力」也成为了新的稀缺能力。
2026年，当Agent可以独立完成端到端的代码编写或市场方案时，可以预见，传统的「执行型人才」将面临严重贬值。
我之前对「技术」和「技能」的概念经常混为一谈，甚至可以说，我从未仔细思考和分析过这两者之间的关系。
什么是技术？什么是技能？什么是工具？
以及在AI工具越来越普及的时代，我们如何更好地使用工具？如何拥有超绝的技术？又如何锤炼稀缺的技能？
这是一个问题！
一、一个有破绽的观点
在此前的一篇文章中，我提出一个观点：「我们应该要以构建一个项目为目的，而非学习一个技能，要在项目中学习，通过项目系统的负反馈机制促进对技能的掌握。这样就能在完成项目的同时，也顺便掌握了技术。」
这个观点不够缜密，有一定的道理，但经不起推敲。
仔细看，我在阐述这段观点的时候，前面用了「技能」，而后面却用了「技术」。
这就说明，我没有区分清楚「技术」和「技能」的概念。
二、概念的明晰
首先，我们来明确一下这几个概念。
何谓技术，技术是底层的原理和方法论，是一种知识体系。比如机器学习算法、神经网络架构、提示词工程原理等等，这些可以理解成是技术。
在英文中，Technique强调的是方法、工艺、技巧，是一种可复制的标准化操作。更进一步讲，技术就是显性知识的标准化。
未来，技术不再是纯体力工具的价值，而是可以从操作AI这个超级杠杆的支点出发，因此对基础技术的掌握依然非常必要。
何谓技能，技能是应用技术解决实际问题的一种能力。比如，如何用更好的提示词引导AI工具，产出更高质量的内容，如何判断生成内容的价值以及可靠性。
或者说如何设计更加科学的工作流，将某个细分领域的工作效率实现增长，这个就是技能。
英文中技能是Skill，内涵更加丰富，从「技艺、技术」掌握的层面转向「架构思维」或「审美决策」的层面，是一种个性化的、实践性质的能力体现。
技能是隐形知识的具身化。
再来看看什么是工具，工具是技术的载体，GPT、Grok、Gemini、豆包等等这些都是工具，这些工具的迭代让掌握技术的门槛无限降低，但工具本身并不是技术或者技能。
三、从波兰尼悖论到经济学稀缺概念：解释为什么「技能」成了新的稀缺资本
人类拥有大量隐性知识，这些知识我们凭直觉就能运用，比如骑自行车、认脸、开车避让，但这些知识却难以用语言明确描述、规则化或传授。这就是波兰尼悖论。这是由匈牙利裔英国哲学家迈克尔·波兰尼于1966年在著作《隐性维度》中提出的核心观点。
因此，我们可以得出结论，作为“隐形知识”的技能无法被简单编码化、也无法被简单传播、扩散和复用。
此外，我一直是用稀缺概念来做价值的判断，衡量一种资源的重要性和价值，最直观的、最便捷的思维就是从稀缺的视角来切入。
一个简单直接的依据，如果一种资源越稀缺，就越有价值。无论是人为的还是天然的稀缺属性，通通适用。
当AI让「生产力」可以无限供应时，生产力本身就不再是资源、或者说资本，而驱动生产力的“「意图」和对结果的「判断力」成为了非对称资源。
让我们重新捋一下这个逻辑：
工具越普及，掌握它的技术门槛就越低，一项工作的执行成本也就越低，呈现的结果或者产品同质化就越严重，稀缺性就越少，价值就越低。
那如何在这种状况中，找到稀缺、抓住稀缺、或者说是重新构建稀缺呢？
这就需要在这个价值链路中重新思考，什么是最不可替代的，什么是最为稀缺的。
是技能！无论是思维上的技能、审美上的技能、筛选技能、判断技能、决策技能，最后都聚焦在技能上了。是超越了技术的技能。
技能的关键特征是，高度个性化，依赖经验、反馈、创造力，因此这天然就构建了稀缺性。
未来最有价值的人，不是最懂AI原理的人，也不是简单会用AI的人。
而是能把AI当作延伸的大脑，结合自身独特的、创造力的技能，创造出AI本身无法独立完成的价值的人。
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