面對AI，我們如何給自己的工作留條“後路”？_風聞

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，再瞭解技術，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，我們該怎麼辦？

伴隨着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，還能合成各種視頻了；我進廠去打螺絲，“黑燈工廠”已經實現全無人化了。左右為難乾脆遁入空門吧，連寺廟都智能化了。

這AI，就這麼不給我們打工人留後路嗎？

如果你也有過這種焦慮，那今天算是來着了。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。在恐懼症、抑鬱症等問題中，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。

比如説，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，她能爬什麼型號的電視，電視放得高會不會摔着她，兩個電視對着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到底能做什麼，不能做什麼。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。我們經常説，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，有這麼三件事：

1.替代重複勞動。比如質檢、單據識別等，甚至包括簡單的內容生成。

2.凝結重複性經驗。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屬性，那麼壓力就會大一些。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，同時還要溝通客户，那麼AI根本無法產生任何威脅。

2.真正富有創造性的工作。AIGC只能根據模板與規律生成內容，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能夠識別，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。

帶着這些瞭解，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，那可怎麼辦？

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這個東西對我來説太陌生了。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？

順着這個思路，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、顯示模塊、影像模塊等組成的人類最複雜工業製品，那大家可能覺得這東西很複雜，不會用。但如果説這個東西叫手機呢？

伴隨着AI技術的成熟，一定會有更多軟硬件形態來幫助AI落地，同時它的應用也會越來越簡單，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運行。

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在進化，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，是那種一夜之間老闆宣佈不用上班了，崗位全部聘用AI了，頗有點《賽博朋克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現。比如説，AIGC可以寫文案，那麼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，從而實現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，而是新跳板。

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。比如説，大家剛剛共同搞定了移動互聯網這個非常複雜的技術，並且用這個技術創造了不計其數的新行業，新就業機會。我們見過滿頭白髮的網約車司機，見過靠外賣軟件在大城市立足的年輕人，見過無數白領通過某個APP改變人生。

且絕大多數人非常享受智能手機與移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，都不可能放棄智能手機帶來的一切。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。就像網上説的，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，説不定效果還更好，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麼，會導致什麼，能引發什麼。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，擅長什麼，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。