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【导读】在上海举行的HRoot 2025人力资本发展大会上，帆书APP创始人、首席内容官樊登以《AI时代的学习》为题，面向千余名HR与管理者讨论：当AI快速重塑岗位与能力结构，企业真正稀缺的不再是信息，而是识别“该学什么”、把学习变成长期复利，以及用成长型人格与善意建立人机协作时代的组织底座。对HR而言，这既是培训方法论，也是文化与治理命题。
一、AI把“会不会”变得容易，却让“该学什么”更难
AI带来的最直接变化，是知识与技能的获取门槛被显著拉低：总结、检索、生成、翻译、辅导都变得更快。表面上看，学习变“容易”了；但对个人与组织来说，真正困难的部分反而更突出——方向感。
在大会现场，樊登把这一矛盾概括为“学习的悖论”：我们最需要学习的，往往是那些“我们不知道自己不知道”的内容。也就是说，当一个人连“缺口在哪里”都不清楚时，信息越多越可能加剧盲目：学了不少，却难以形成能力跃迁；课程买了一堆，却仍旧停留在碎片化忙碌。
对企业人力资本来说，这个悖论会被进一步放大：
- 岗位在变、工具在变，能力模型也在变；
- 员工最缺的不是资料，而是结构化路径与反馈；
- 组织最怕的不是学习慢，而是“学错方向、学不成体系、学不出结果”。
因此，AI时代的人才发展，不能只加码学习资源供给，更需要重新设计学习方法与组织环境，让学习从“堆材料”转向“建体系、促碰撞、等跃迁”。
二、破解学习悖论的三条路：体系、碰撞与幂次效应
围绕“如何学到真正该学的内容”，樊登给出了三条路径。这三条并不是彼此替代的技巧，而是可以组合成一套更完整的学习机制：先用体系建立地图，再用碰撞发现盲区，最后用时间与积累穿越平台期。
1）先有体系：从碎片摄入转向框架搭建
面对陌生领域，最常见的错误是“到处找答案”：短视频学一点、文章看一点、问AI问一点，信息似乎很多，但始终拼不成全貌。樊登的建议是：不要碎片化获取知识，而要系统性地跟随专业教材或课程体系学习，先建立完整框架。
对HR来说，这一点尤其关键。企业在做学习项目时，最容易把“内容库”当作“学习体系”：课程数量多、标签齐全、随时可学，但员工学完仍难以迁移到工作。真正的体系化意味着：
- 明确目标能力与场景（解决什么业务问题）；
- 形成循序渐进的路径（先概念、再方法、再实践）；
- 配套练习与反馈（能产出、可纠偏、会复盘）；
- 让学习与岗位任务同频（学完立刻能用）。
体系感一旦建立，学习就不再靠灵感驱动，而是靠路径驱动。员工也更容易在“知道自己在哪、下一步去哪”的确定性中降低焦虑。
2）靠碰撞发现盲区：主动离开舒适圈
体系解决“地图”，但地图也可能让人走得过于熟练，忽略未知区域。樊登强调“主动进行随机碰撞”：跳出舒适圈，接触意料之外的书籍与主题，才能发现认知缺口，激发真正该学的内容。他在演讲中举了《如何对付蠢人》《梳毛、八卦和语言的进化》这类非主线阅读的例子，强调“意外输入”对认知边界的扩展。
放到企业场景，这一条提醒HR：人才发展不能只围绕现有岗位能力做“加深”，也要设计“扩展”。因为AI时代的不确定性更强，很多新机会来自跨领域连接。组织可以通过更低成本的方式创造碰撞：
- 跨部门主题分享、岗位影子学习、业务轮岗的小试点；
- 把“阅读/观影/讨论”引入学习项目，让员工用多元材料解释同一业务问题；
- 在培训中加入开放式案例，允许不同专业的人用不同工具解决同一任务。
碰撞不是为了“猎奇”，而是为了让员工更早看见盲区：我原来忽略了什么？我对某个问题的默认假设是什么？我的方法为何只在一个场景有效？一旦这些问题浮出水面，“不知道自己不知道”的部分就会变得可学习、可训练。
3）相信幂次效应：学习不是线性回报
樊登把学习的回报曲线概括为“幂次曲线”：长期投入后可能突然突破。短期看，学习常常像在原地踏步；但一旦积累到阈值，会出现跃迁式增长。他也提醒：耐心积累是突破的关键，“人这一辈子成功一次就够”。
对企业与HR而言，幂次效应意味着两层管理要点：
- 不把学习项目做成“短期绩效化”的压力测试。过度强调立刻见效，容易逼着员工只学能应付考核的内容，反而丢掉真正需要长期积累的底层能力。
- 为长期积累提供制度空间。比如为关键岗位设置稳定的学习节奏、允许阶段性低产出、提供周期性复盘与教练支持，让员工能穿越平台期。
当组织不再把学习当作一次性活动，而是当作可持续的能力资产建设，“突然的突破”才更可能发生在个人身上，也更可能沉淀为组织能力。
三、AI时代人力资源工作的“关键解法”：善意与成长型人格
在谈到AI对人力资源工作的影响时，樊登提出的答案并不是某种工具清单，而是一个更底层的关键词：善意。他认为，“善意的本质是成长型人格”。一个有成长型思维的人，会选择诚信经营、长远思考；而固定思维更容易落入短期算计。
这一判断对HR有现实意义：AI可以提升效率，但无法替代组织的价值取向与人际信任机制。越是工具强大，越需要人类在“如何对待他人、如何做长期选择”上更清醒。因为很多组织问题并非信息不足，而是动机与关系结构出了问题：
- 同事之间缺少信任，协作成本高；
- 评价体系只奖励短期结果，压缩长期投入；
- 管理者把人当资源消耗，而非能力成长的主体。
在这种环境里，再先进的AI也只能加速“既有模式”，并不能把组织带向更健康的方向。相反，如果组织能够把成长型人格与善意放进制度与日常管理中，AI会成为“放大器”，放大的是长期主义、诚信与协作。
对HR来说，所谓“善意”并不空泛，它可以被具体化为可观察、可训练、可评估的行为标准：
- 在用工与绩效上保持一致性与可解释性；
- 在变更与调整上更透明，减少“信息落差”的恐惧；
- 鼓励在试错中复盘，而不是一出错就贴标签；
- 对员工的学习投入给予稳定反馈，让努力可被看见。
当员工感受到组织的善意，成长型人格更容易形成；而成长型人格一旦成为群体特征，组织在AI时代面对变化的韧性会更强。
四、三条可执行的学习法则：长期、快乐、积累到突破
围绕“如何在AI时代持续学习”，樊登给出了三条建议，核心指向是把学习变成可持续的生活方式，而不是阶段性的冲刺。
第一，长期做对自己有益的事情，如每日阅读，持续积累。它强调的是节奏稳定与输入质量，而不是偶尔的大强度。对企业来说，对应的是让学习变成“工作流的一部分”：固定的学习时段、可复用的知识沉淀、可迁移的实践任务。
第二，开心快乐地坚持下去。学习不应是苦差事，而是让自己更完整、更愉悦的过程。对HR而言，这提醒培训设计要减少“任务感”，增加“掌控感”：让员工有选择权、有参与感、看得见自己的进步；并通过社群、讨论、同伴支持降低孤独感。
第三，不断累积，等待突破。接受学习是幂次曲线，相信积累的力量。对组织而言，这意味着要把“学习投入”视作一种长期资产，而不是当季成本；同时在绩效与发展体系里给长期积累留出容错空间。
当个人不再执着于每一次学习都立刻带来可见回报，焦虑会下降，行动会变稳定；而一旦行动稳定，突破反而更容易出现。
五、成为“老灵魂”：AI时代稀缺的是深度、阅历与系统思维
在演讲尾声，樊登提出一个有辨识度的观点：“AI是基于‘平均数’的产物，依赖它只会让你变得更平庸。真正能超越AI的，是那些有深度、有阅历、有系统思维的‘老灵魂’。”
这个判断可以翻译成更具组织语言的能力画像：
- 深度：能在一个问题上追问到本质，而不是停留在表层答案；
- 阅历：见过足够多的案例与人性复杂性，知道何时该用规则、何时该用弹性；
- 系统思维：能把局部行动放进整体结构里评估，知道短期收益可能带来的长期代价。
樊登还用一句更具画面感的话强化阅读与阅历的关系：“你读过书，就相当于经历过；没读过，就是没经历过。”阅读带来的不是信息量，而是“间接经验”的扩容：你借用他人的长期观察与试错，把自己的理解建立在更宽广的样本之上。
他引用“竹杖芒鞋轻胜马，一蓑烟雨任平生”来形容AI时代学习者的境界：外部技术如何变革，内心充实、持续成长的人能更从容。这种从容，并不是躺平，而是具备稳定的自我更新能力。
六、对企业与HR的落地启示：把学习与文化做成“可持续系统”
HRoot 2025人力资本发展大会于8月27日在上海举办，吸引了全国各地近千余位人力资源专业人士参会。面对AI冲击，人力资本发展的讨论越来越像一场“组织底座”的重建：学习如何发生、信任如何形成、长期主义如何被奖励。
结合樊登的核心观点，HR在实践中可以抓住三条主线，把“道理”变成“系统”。
1）把培训从“内容供给”升级为“体系工程”
- 先定义：关键岗位在AI时代的核心产出不变项是什么（例如决策质量、客户信任、组织协同）。
- 再拆解：对应需要的底层能力（系统思维、沟通协作、问题定义、业务理解）。
- 再设计：用教材/课程体系搭框架，用实践项目做迁移，用复盘机制做闭环。
2）在组织里刻意制造“随机碰撞”的机制
- 让跨域输入成为常态：跨部门案例共创、主题读书会、内部分享日。
- 让员工接触意料之外的材料与视角，帮助他们更早发现盲区，而不是等到业务踩坑才被动补课。
- 把碰撞与业务问题绑定：同一个问题，用不同背景的人给出不同解法，训练多解能力与结构化表达。
3）用制度保护“幂次曲线”的时间与善意
- 在评价体系中识别长期投入：不仅看短期结果，也看学习过程、复盘质量与方法沉淀。
- 给管理者配套能力：能做反馈、会做教练，而不是只会分派任务。
- 把成长型人格落到管理日常：对试错更宽容、对诚信更坚定、对长期更有耐心，让善意成为一种可以被感知的组织体验。
当这些机制逐步形成，AI的价值才不会停留在效率工具层面，而会真正转化为组织的适应力与创造力。
结语
AI时代的学习并不缺工具与信息，缺的是识别盲区的能力、穿越平台期的耐心，以及在长期主义中对他人保持善意的组织环境。体系化学习帮个人与团队建立地图，随机碰撞帮助看见未知，幂次效应提醒我们把学习当作复利工程；而成长型人格与善意，则让人类在技术加速的时代依然能做出更可信、更长远的选择。对HR而言，把学习做成系统、把文化做成底座，才是应对AI挑战最稳的路径。
