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現(xiàn)在AI的發(fā)展越來越快看起來越來越強大，也引發(fā)了很多人的擔心。但其實，社會并不是只有一個子系統(tǒng)，我們需要在一種新的生態(tài)系統(tǒng)重尋找自己的位置。

一提到AI，很多人首先想到的都是會不會取代自己的工作。

那到底怎么看待AI對個人的影響更合適呢？

我們可以先打個比方：

AI就像馬上要來的一場滔天洪水，會覆蓋經(jīng)濟世界的每個角落。這時候經(jīng)濟世界里面的人會被迅速分化：一類找到了自己的方舟，然后水漲船高，可以嘗試采摘更高處的果實；一類則保持了原來的狀態(tài)，會很快被洪水所“淹沒”。

當然這里的淹沒和溺水死亡并不一個意思，而是需要某種“遠征”，在一種新的生態(tài)系統(tǒng)重尋找自己的位置。

畢竟社會不是只有經(jīng)濟這一個子系統(tǒng)。

一、AI的智能程度

讓AI做題確實能夠度量智能的程度，但這種純粹的智能高度和對經(jīng)濟崗位的沖擊畢竟還隔了一層，看不那么清楚。

所以可以把這種純粹的智能和崗位描述做個結(jié)合，然后就能比較清楚的看到那些事AI現(xiàn)在能做，那些下面它能做，又會產(chǎn)生什么樣的影響。（這時候不要用AIGC到底能生成多少內(nèi)容的視角，而是要用一種類似智商的純粹的智能的視角）

假設一個公司有200個人，那大概會有財務、人事、IT、產(chǎn)品、銷售、市場、研發(fā)、運維等崗位?；咎幵谛《?，但又沒那么復雜的一個階段，比較容易看清楚。我們拿這樣一個公司來舉例子。

我們可以隨便選一個崗位，比如人事中的招聘做個工作內(nèi)容的拆分，拆分后大概會是下面這樣：

• 收集業(yè)務部門的招聘需求。不理解的確認。
• 篩選簡歷，和候選人溝通對崗位的初步意向
• 和招聘的業(yè)務部門確認候選人的匹配度
• 約面試，組織面試，記錄面試結(jié)果
• 申請Offer，發(fā)Offer
• 辦理入職
• 跟進后續(xù)表現(xiàn)

這里面那部分工作是當前的人工智能的智能程度所不能完成的呢？

答案會比較殘酷：真的沒有。

當我們把大模型不是看成一個內(nèi)容生成的工具，而是看成一個可以做情況理解和邏輯判斷的大腦，那就會發(fā)現(xiàn)只要提供足夠充分的上下文，那上述各種崗位的職責它其實都能干。還不局限于招聘，分解別的崗位，結(jié)果也一樣。

這就是為什么說AI是一場注定要來的洪水。

二、為什么現(xiàn)在還不行呢？

現(xiàn)在確實不行，但這種不行不是因為智能不夠，而是因為一個個領(lǐng)域還沒給智能騰出地方。

技術(shù)點的說法是數(shù)字化程度不好導致信息不充分，這和你告訴CEO一堆假的信息，然后讓它做決策一樣，再利害的CEO一樣把公司干倒閉。

還是回到上面的例子，對于這200人的公司而言，第一關(guān)鍵的障礙是：它信息完整度很差。

想招聘的人不能準確的描述自己到底要什么人，所以負責招聘的同學就要反復溝通，并且在實踐里打磨。

這屬于有必要性，但沒價值的工作，純粹由于戰(zhàn)略不清楚和信息不全導致的。

如果對工作的數(shù)字描述完整度夠，比如出了多少問題，收斂時間怎么樣等，那基于這些數(shù)據(jù)其實可以比較快速削減招聘過程里因為整體不清楚，局部增加的摸索的復雜度。

其次是牽涉物理空間的話，具身機器人不好用。

別看把候選人接回到公司，做面試這事看起來簡單，真拿機器人做還就困難重重。

門禁、電梯、開門、聯(lián)絡對應的面試官、不在打電話、重新排時間等，都組合在一起，機器人還真就搞不定。勉強搞了，一旦有突發(fā)情況就掛了。

最后是觀感略不好。畢竟真上機器人沒那么親切。

這些原因?qū)е逻@事現(xiàn)在還不行，實際上需要運營思路、基礎(chǔ)設施與角色中心式計算相適配。但這只影響洪水來的快慢，不影響來不來。影響來不來的智能絕對高度其實是夠的，并且還在提高。

需要補充的是，上面這些難點不是模型能解決的，純粹提高模型的水平?jīng)]有用。

如果對角色中心式計算感興趣，可以參照下面三篇文章：

角色中心式計算：AI大模型顛覆性的起點與終點

智能原生：AI藍海世界的關(guān)鍵鑰匙

AI的進展不是太快，而是太慢

三、個人的選擇與進化

從個人角度看，選擇也就沒那么多。

本質(zhì)上是需要鋼鐵俠化。

套殼不套殼對于托尼·史塔克來講戰(zhàn)斗力差異還不是1:100，個人也一樣都需要找到屬于自己的那套戰(zhàn)甲。

這里有一個不太容易接受的現(xiàn)實：

越是成熟體系里面對知識的運用，面對AI越?jīng)]價值。

什么叫成熟知識體系的運用呢？

這可以拿做題來類比。

有一套大綱，然后在這套知識體系里碰到各種題目，不停的解題。背后支撐的能力是記憶、邏輯、計算等。這部分能力的價值會貶值比較快，比如在記賬層面的會計。

但不是整個領(lǐng)域會變沒。

真實世界可以看成是一個流變且不可控的模型，這里面不清楚混沌的部分需要有人的介入才能變成信息輸入，導入到那個確定體系里面去，比如今年確認收入多點好還是少點好，就取決于人在世界模型各種輸入之上的判斷，這不是個知識性的問題，基于單純的財務知識沒有答案。

所以各個現(xiàn)有的角色和分工會從下往上回卷，越是基礎(chǔ)的，確定性強的依賴智能崗位越會被優(yōu)化掉。（是過去常說的白領(lǐng)）同時負責處理世界模型中混沌信息的人需要變成鋼鐵俠，借助AI能夠快速吞吐大量的信息（超人化）。

（執(zhí)行層因為機器人不好使短期還沒事，所以反倒是可能從中間開始沖擊，最上層則需要超人化）

四、還有多久

真的不會太久。

這波AI浪潮到現(xiàn)在不過兩年，很多新進的創(chuàng)業(yè)者們還在重踩之前的坑，嘗試用AI做各種小的方案（很多估計被現(xiàn)金流逼的），真正強有力的產(chǎn)品還在打磨之中。

在這種折騰中很多人可能沒注意Copilot是收入已經(jīng)超過Windows的一半。（老宋發(fā)到琢磨事群里的一張圖）

這還真是輕舟已過萬重山。超過Windows的收入看起來也不過就是眼前的事。

Copilot這種生產(chǎn)力工具落地必然是容易的，它們的落地的同時也會帶來一個后果：會讓數(shù)字化的程度變得足夠高，讓整體性的生產(chǎn)關(guān)系工具成為可能。而一旦整體性生產(chǎn)關(guān)系工具形成（過去是ERP）那就會給智能提供足夠充分的發(fā)展壯大的土壤。

步驟是這么個步驟，估計也不會特別快，但3~5年內(nèi)肯定會出現(xiàn)類似的產(chǎn)品，隨后怎么沖擊到每個人可能比大家想的都會快。

大模型的進展以及后面的時間可以看成是一個聚勢的過程，這里可以類比2000年之前的互聯(lián)網(wǎng)。（孫子兵法：轉(zhuǎn)圓石于千仞之山者，勢也）

五、技能集的重置

在這個過程里，對個人最大的挑戰(zhàn)其實是技能集的重置。

AI不太可能搞定的是把混沌轉(zhuǎn)換為確定的能力（背后就是創(chuàng)造力），也不太可能取代感受（誰愿意看機器人做吃播呢?。┪幕歉惺芟嚓P(guān)。

（黃色的部分是人會有優(yōu)勢的領(lǐng)域）

但很不幸，我們過去的教育主要培養(yǎng)的能力正是接下來用不上的。做題依賴于記憶和計算能力。

現(xiàn)實則要求我們要從更多使用邏輯、更像機械轉(zhuǎn)向更多使用創(chuàng)造更關(guān)心感受、更像一個真正的人。

純粹以方向而言，這不是壞的方向。

也許我們可以換個角度來看硅基的人工智能和我們?nèi)祟悺?/p>

硅無疑是更穩(wěn)定的，而碳活性則更強，所以人的自留地可能在于和活性有關(guān)的部分。

六、新未來

有時候我們是很矛盾的，我們大多時候沒那么喜歡工作，但真的感到可能會失去它的時候，又會恐慌。

多種價值坐標系的撕裂導致了這種結(jié)果。

如果把所謂的工作排在歷史空間里面，那大概是這樣的：

工業(yè)革命前的農(nóng)業(yè)社會里，每個人更像《隱入塵煙》里馬有鐵，他的看得到自己產(chǎn)出，什么都會干。

養(yǎng)雞養(yǎng)驢蓋房子，不分工的。

不分工對生產(chǎn)率有妨礙，但對安定人心是有幫助的。（有恒產(chǎn)者有恒心）

工業(yè)革命除了動力革命，最關(guān)鍵的是大分工和流水線。工人其實根本不不知道自己在干啥。馬克思管這個叫異化。好處是生產(chǎn)率，壞處是人生價值和工作價值分離。典型象征是摩登時代里的卓別林。（這個一直持續(xù)到現(xiàn)在）

AI帶來的更可能是一次新的分工重整。

從分工角度，鋼鐵俠其實和馬有鐵差不多，他也自己啥都干，區(qū)別就是鋼鐵俠能調(diào)度的力量和層次在AI的助推下已經(jīng)變的更高。

分工更可能是重新變的越來越綜合。綜合后的崗位才更需要創(chuàng)造力和感受。

如果每個人的生產(chǎn)力都和鋼鐵俠類似，那可能人類就能造戴森球了。

七、小結(jié)

前面寫了很多和產(chǎn)品技術(shù)有關(guān)的文章，近來則發(fā)現(xiàn)大家對AI的隱約恐懼愈演愈甚。方向本身不是壞的方向，讓人能更回歸自身拋棄每個人心里不怎么喜歡的工作，不能說是壞的方向。關(guān)鍵是轉(zhuǎn)折本身的風險太大，有可能超出對應主體的承重。逃是無處可逃的，還是需要正視并重新定位！