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      馬斯克預言:2030年AI會導致大規模失業, 咋辦?

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      馬斯克說:“2030年開始,人類將面臨大規模失業,大部分專業技術崗位都會被AI取代。未來五年內,AI的智商可能會超過所有地球人!”

      一,AI搶飯碗已經開始了

      去年朋友公司發生件魔幻真事:25人的原畫團隊被砍到12人,因為公司采購了AI繪圖工具。

      這套系統1分鐘能出20張場景圖,畫風從賽博朋克到水墨國潮隨便切換,人力成本直降60%。

      這不是個例。

      美團、字節等大廠客服崗縮減40%,AI客服已經能處理80%的常規咨詢;某跨境電商公司用AI翻譯系統替代了50人的翻譯團隊,只留了3個會調試算法的工程師。



      事情沒那么簡單。馬斯克這次發聲的重點在于五年內會出現智商超過所有地球人的AI,

      “失業不會造成太大的社會問題,但貧窮會。失業需要再培訓,而貧窮需要救助?!薄按罅渴I會造成社會動蕩,而技術崗位是重災區。”

      從歷史的發展過程看,這段話邏輯上并不一定成立。

      就人類本身而言,超常的智商也并不代表人生的成功。

      我們從新聞中看到過許多關于智力超常的人,由于各種原因生活得甚至不如普通人。

      就AI來說,單一方面的“智商”能力早已超過了我們人類。

      例如,今天的圍棋專業選手,能力的區別,主要就在于向AI學習的刻苦程度。



      還有用AI分析蛋白質結構,用AI探礦,用AI診斷病情,用AI開發新藥,等等,都表現出明顯超越人類知慧的能力。

      其實,AI早已應用在我們的日常生活中。

      例如,幾乎人人都在用的導航系統,在手機上瀏覽自己感興趣的內容,包括知乎推送給我們的問題,背后都有AI在發揮作用。

      就是在AI大規模應用之前,IT技術已經有無數遠超人類的能力得到廣泛應用。

      大數據分析和超算能力早已遠遠超越了人類大腦的處理能力。

      例如,在軍事領域模擬核武器試驗過程,在氣象領域提高天氣預報的準確率,在公安系統幫助抓獲潛逃多年的勞榮枝等,在地質領域分析探礦數據,在天文領域協助拍出黑洞照片,等等。



      到目前為止,不管是AI,還是之前的超算、大數據處理,主要還是幫助人們完成更多的工作,當然,對許多崗位的就業確實已經形成沖擊。

      例如,銀行不再需更多的柜員,呼叫中心大部分功能被自動客服替代,加工中心和工業機器人替代了大量技工崗位,等等。

      現代通信技術讓人們相互間在世界范圍內順暢交流,確實極大地促進了包括AI在內的技術進步,使其較之半個世紀前,呈指數級的,跳躍式發展。

      但這不會只是由于AI的發展,在五年內,讓人們大批失業。

      理由如下:

      第一,AI的專業技能需要專業的“培訓”。

      例如,我們無法用Open AI去學習圍棋,成為專業棋手,必須用專業的圍棋AI系統;我們也不能用Kimi AI直接研究蛋白質結構。

      總之,今天的世界有三萬六千行,絕大部分行業的工作都需要專門“培訓”AI,或者開發專門的AI算法才能發揮其他用。

      這必將是一個漫長且艱辛的過程。

      第二,AI不與各類機器人銜接,如同只有大腦沒有手腳,不管它多聰明,能做的事必然是有限的。

      培訓一名司機,幾周的課程足矣,可讓AI實現自動駕駛,已經研究多年,尚不敢說成熟。



      讓AI做其他工作雖然相當部分比自動駕駛簡單一些,但每一項工作都必須有專業隊伍進行專門研究。

      另外,大量使用機器人,還涉及各種材料的資源問題。



      地球上是否有充足的材料資源供制造出億萬計各形態的機器人,必將成為問題。

      第三,AI是一項即耗智力,又耗資源的宏偉事業。

      雖然通信技術讓整個世界變得更加平坦,但人與人之間的認知差異;宗教信仰差異;國家經濟實力差異,制度差異,等等,都將使AI的應用推廣過程呈漸進式發展。

      第四,人類的需求是無限的。

      隨著AI逐步替代現有各行業中多種類型的工作,新的需求和新的工作崗位也將被創造出來。

      因此,更多的人面臨的是轉崗問題。

      第五,發達國家,以及中國等一些發展中國家的老齡化問題日益嚴重。

      AI可以替代相當部分因社會老齡化而失去的年輕勞動人口,和老有所養需要增加的服務崗位。



      二,未來以下這些工作最危險:

      1. 流水線上的"工具人"(高危指數:★★★★★)

      富士康鄭州工廠去年引入3000臺AI質檢機器人,每分鐘檢測120個零件,錯誤率比人工低90%。

      以前需要200人的車間,現在30個工程師就能搞定。

      2. 辦公室里的"表哥表姐"(高危指數:★★★★☆)

      四大會計師事務所推出的財務AI,3分鐘能做完人類8小時的報表。

      有個在銀行做對賬的朋友說:"現在每天真正工作的時間,還沒摸魚時間長。"

      3. 靠信息差吃飯的行業(高危指數:★★★☆☆)

      法律咨詢AI處理簡單案件比律師快10倍,醫療AI看CT片的準確率超95%。但有個好消息:需要背鍋的活AI絕對不干,醫療事故還是得人類醫生來扛。

      看到這里慌了嗎?別急著焦慮!

      回看歷史,紡織機沒讓人類失業,ATM機沒讓銀行消失。

      AI淘汰的不是人,而是不會用AI的人。

      在這樣大的時代背景中,只要你不想被時代淘汰,都一定要學習AI。

      AI工具很多,你也不需要全部都掌握,只要去掌握一樣和你的專業、工作最相關的那一樣就可以,悄悄地學,悄悄地驚艷所有人。

      假如你覺得AI和你現在的工作無關,或者目前失業中,那你更要去學習AI,你要學的就不僅僅是AI工具的使用技能,還要結合相應的變現渠道、實操場景來學習,AI會成為你人生逆風翻盤的機會!

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