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面對AI,我們如何給自己的工作留條「後路」?

2024-07-27科技

來源:腦極體Unity

一句話總結:對AI搶走就業的擔憂,歸根結底來自對AI技術的陌生與不明朗。先拆解問題,再了解技術,最終會讓壓力迎刃而解。

最近,關於蘿蔔快跑與出租車、網約車司機的爭論,又炒熱了那個其實並不陌生的話題:AI要來搶工作了,我們該怎麽辦?

伴隨著AI大模型能做的事越來越多,被AI搶走工作的焦慮感與恐懼感也愈發膨脹。先有真人配音大範圍被AI合成聲音取代,又有畫師、設計、文案等崗位被AIGC擠壓,如今連司機這個崗位也出現了風險。

於是乎,大家都想給自己的工作找條後路。但是再一看,科技帶來的壓力似乎無處不在。我去送快遞、送外賣,低空經濟正在發展無人機投遞的新模式;我在家做自媒體,AI不僅能生產文案,還能合成各種影片了;我進廠去打螺絲,「黑燈工廠」已經實作全無人化了。左右為難幹脆遁入空門吧,連寺廟都智能化了。

這AI,就這麽不給我們打工人留後路嗎?

如果你也有過這種焦慮,那今天算是來著了。聽我的,先深呼吸三次。咱們把AI替代工作這件事拆開了揉碎了,找找我們共同的「後路」究竟在哪。

心理學上有一個原理,叫做拆解效應。在恐懼癥、抑郁癥等問題中,患者可能會過度擔憂害怕某種情形的出現。這時心理醫生會建議患者將恐懼目標進行拆解,並對其細節進行分析,在這個過程中恐懼會自然消失。

比如說,我們怕電視裏爬出來貞子。這時候就可以想,貞子想爬出來總共分幾步,她能爬什麽型號的電視,電視放得高會不會摔著她,兩個電視對著放會不會把貞子繞暈……

我們對很多事情的恐懼,都來自一種模糊的未知。貞子如此,AI代替工作也是如此。如果嘗試拆解和分析AI代替工作這件事,就會發現一切有跡可循,也自然可防可控。

首先,我們要明白AI到底能做什麽,不能做什麽。如果僅僅是從個案上看,會感覺AI技術進步飛速,無所不能。但如果從邏輯上分析,就會發現AI的能力邊界其實非常清晰。我們經常說,AI有三能三不能。如果真的懼怕AI帶來的工作壓力,最壞也無非就是在求學、擇業上避開AI所擅長的,選擇它無法完成的。

AI能做的,有這麽三件事:

1.替代重復勞動。 比如質檢、單據辨識等,甚至包括簡單的內容生成。

2.凝結重復性經驗。 比如代替司機的駕駛經驗,代替配料師的配比經驗等。

3.分析大規模數據。 比如船舶分析、倉儲分析等。

如果你的工作恰好有以上三個內容,那麽壓力就會大一些。但與此同時, AI還有三項從來不擅長,以後也很難擅長的事:

1.需要處理跨組織、跨系統協同的工作。 如果你的工作需要一手協同人事部門,一手協調財務部門,同時還要溝通客戶,那麽AI根本無法產生任何威脅。

2.真正富有創造性的工作。 AIGC只能根據樣版與規律生成內容,不具備真正的創造性和靈感,這一點人類將始終領先於機器。

3.高強度與人溝通的工作。 AI能夠辨識,但不能傾聽;能夠理解語句,但不能產生同理心。與人溝通的能力,將在AI時代變得更加寶貴。

帶著這些了解,我們至少可以先劃出AI與自身就業之間的「安全區」。接下來的問題是,如果我擅長的恰好與AI相符,那可怎麽辦?

今天,很多人會覺得我不會AI,不會編程,甚至不是理工科出身。AI這個東西對我來說太陌生了。如此一來,如果我的工作領域大量引入AI,那不是對我一點好處沒有嗎?

順著這個思路,我們很容易將AI假想為資本的走狗,自身的敵人。但事實上,如果我們在心裏錨定幾個非常簡單的AI技術走勢,就會發現這種推論站不住腳。

1.AI技術一定會越來越簡單。

如果我們討論一台由CPU、GPU、NPU、ISP、顯示模組、影像模組等組成的人類最復雜工業制品,那大家可能覺得這東西很復雜,不會用。但如果說這個東西叫手機呢?

伴隨著AI技術的成熟,一定會有更多軟硬件形態來幫助AI落地,同時它的套用也會越來越簡單,使用門檻將持續降低,從而有更多人將獲得新的工作能力,甚至工作、創業的機遇。

就像曾經開發一個網頁,一個APP至少需要學會編程,但在智能體模式下可能只需要幾個命令。使用AI這件事不斷變得更加簡單,受惠的就將是大多數人。

2.AI技術成熟需要漫長的時間。

很多人看到武漢等地街頭的無人駕駛出租車,會感覺就業壓力來臨了。但事實上,早在2015年左右,谷歌就已經把無人駕駛汽車放到了園區裏。十年過去,無人駕駛依舊只能在小範圍內進行試執行。

這件事並不是在唱衰無人駕駛,而是表明任何技術都有客觀上所需的成熟時間。無人駕駛、工業AI這類涉及核心生產方式與生產安全的技術,所需的成熟時間就更加漫長。AI在前進演化,但我們的工作與能力也在前進。

至少AI不會在某一天突然宣告到來,而是涓滴流入龐大的現代社會。

3.AI融入工作一定是工具性與漸進性的。

很多朋友所擔心的AI替代工作,是那種一夜之間老板宣布不用上班了,崗位全部聘用AI了,頗有點【賽博龐克2077】的味道。但事實上,我們能看到的AI融入工作,全部是作為一種工具與補充手段來實作。比如說,AIGC可以寫文案,那麽誰最先用這個工具呢?其實恰好是文案崗位的朋友。

AI進入任何崗位,都需要原崗位的人來使用它。 因此AI真正發生的作用可能是提升整個部門的生產效率,降低生產成本,從而導致聘用人數下降,崗位編制縮減等。在這個過程裏,優先掌握AI的人,反而更具競爭力,同時或許還能創造出更多崗位。

把握這些AI融入工作的趨勢,會讓我們強化對AI以及對自身就業的掌握感,能夠從邏輯上預測智能化會不會發生,以及會何時發生,怎樣發生。

如此一來,即使你處在可以高度AI化的學科與行業中,也能夠知道如何與AI相處,從而實作自身的職業價值最大化。

而在這個過程中,我們其實還能隱約發現一個關鍵點: AI不是假想敵,而是新彈板。

很多人認為,即使AI不會馬上搶飯碗,但我又要學新東西,新技能,這也太難受了。

然而,事實上我們一直都在學新東西。比如說,大家剛剛共同搞定了流動互聯網這個非常復雜的技術,並且用這個技術創造了不計其數的新行業,新就業機會。我們見過滿頭白發的網約車司機,見過靠外賣軟件在大城市立足的年輕人,見過無數白領透過某個APP改變人生。

且絕大多數人非常享受智能電話與流動互聯網帶來的這場學習。曾幾何時,我們也聽過電商導致線下商業萎縮,社交網絡讓人們在現實中疏遠的負面言論,但絕大多數人,都不可能放棄智能電話帶來的一切。這是因為我們從新技術中獲得的價值,遠遠超過新技術帶來的緊張感。

在這個邏輯上看,AI不是敵人,所有技術都不是敵人。他們只是工具,是我們活在這個時代的享受。就像網上說的,秦始皇玩過手機嗎?同樣的道理,秦始皇也享受不到AI帶來的種種便捷與神奇。

事實上,我們都不用刻意去迎接AI浪潮。早點接受新技術,可能獲得的機會更多,不早不晚接受,說不定效果還更好,即使拖到最晚,我們也會隨同大家一起接受新技術,只是沒必要一直在恐懼、懷疑、焦慮與抗拒中面向新技術。這種心態對AI的影響不大,但卻不利於我們自己的身心健康。

不妨嘗試轉變心態,率先站在AI這邊。站在新技術,新機會,新事物這邊。去思考新技術的發展需要什麽,會導致什麽,能引發什麽。把這些問題的答案帶到工作中,或許就是一條最好的「後路」。

這不是雞湯。我見過80歲的AI開發者,也見過8歲的AI開發者,見過很多人用AI改變了自己的生活,也必將見證更多人用AI升級自己的工作。

不管我們年齡多大,學歷如何,擅長什麽,都不必困於面對AI,如何給自己留後路的苦惱。

因為AI就是你的前路。