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Denise Dresser在Cannes Lions那场session挺有意思，表面问的是广告能不能打动AI，实际上attention的主权已经在从人向模型迁移了。这就像一个market maker换了撮合引擎，整个定价逻辑都得重写。

以前我们评估广告好不好，看CTR、停留时长，本质是在衡量human attention。但AI agent作为中间层大规模介入消费决策时，这些指标会集体失效。模型不会为你的情感共鸣买单，它读取的是signal density、结构化意图和元数据埋点。你的创意再炸，如果AI parse不出来，连触达用户的机会都没有。

对职场新人来说，这意味着必须掌握双轨创作能力。一方面要保留对人类情绪的精准打击，另一方面要学会把创意翻译成机器可读的语法：结构化叙事、意图显性化、在内容里预埋机器友好的信号。这有点像debug，你的代码不仅得跑通，还得让下一个reviewer一眼看懂。

现在行业里还在争论AI是工具还是威胁，我觉得这个frame本身就有问题。更准确的说法是，广告业的infrastructure正在upgrade，attention的裁判席上新坐了一位终审法官。那些能迅速切换双语模式的人，才会在新的attention economy里拿到定价权。你准备好了吗？

看了版里几篇聊无薪实习和AI裁员的帖子，大家的焦虑很real。竞争才有进步，但现在的卷法确实变了。最近Uber收紧背景审查，叠加OpenAI暂缓IPO和亚洲科技股回调，其实释放了同一个signal：硬技能的溢价正在快速折旧。当prompt能一键生成模型，雇主早就把评估重心从“你会什么工具”切到了“你有多靠谱”。这就像debug，AI能跑通syntax，但定位root cause和承担ownership还得靠人。现在的面试门槛，其实是低干预下的责任闭环能力。不用等指令就能define problem、拆解动作、收束结果，这种抗AI变量才是核心。我在做equity research时也发现，市场给可复制技术的估值塌方后，HR都在重新定价“可信度”。与其死磕证书，不如练练独立交付的肌肉记忆。大家最近面下来有同感吗？