這是智慧的時代，也是愚蠢的時代。

　　十多年前，當聊喬布斯和iPhone還是少數人的酷炫話題時，包括聊得最嗨的那批人，都沒有意識到，“移動互聯網”這個東西，將如何迅猛地再造這個世界。

　　此時此刻，同樣的故事又在重演……

　　開年至今，ChatGPT的熱度絲毫沒有下降的意思，從市場釋放的愛意就能看出來：能攀親帶故最好，非親非故的創造條件也得上。

　　一方面，因為它確實牛。寫詩歌、編代碼、幫考試、繪畫、吹牛無一不通，相比“人工智障”的前輩們，對人類語言的理解和處理游刃有余，且表現欲十足。

　　短短兩個月，用戶量就突破1億，創造歷史。

　　人們憧憬著，AI時代的大門，是不是就要打開了。

　　另一方面，則是恐懼。

　　令人驚嘆的ChatGPT，只不過是AI初生兒，就近乎無所不能。等它進一步成長，必然會對勞動力市場造成天翻地覆的變化。

　　屆時，絕大部分人，會不會成為沒有任何經濟價值的“無用階層”?

　　這是個看似無解的命題。

　　01 進步的代價

　　自珍妮紡織機發明后，人類與機器的沖突，始終是一個廣受青睞的主題。

　　1811年3月，英國本土。

　　隨著自動化紡織機的普及，工廠主們不再需要技術嫻熟的工人，更傾向于雇傭廉價的無技術勞動力操作機器，節省成本。

　　大量手工人因此失業，貧富差距進一步擴大。

　　在倫敦、曼徹斯特等率先工業化的城市，窮人生活急劇惡化，平均預期壽命縮短了10年，僅有40歲。

　　為了生存，他們憤怒地集結在一起，砸毀機器和作坊。這股騷亂，短短兩年便蔓延至英格蘭全境。

　　史稱“盧德運動”。

　　在與政府對抗的過程中，盧德黨人大批入獄，或被流放到澳大利亞。

　　盧德主義者砸毀織布機

　　1907年，紐約市共有600名點燈人。他們的職責，是在每天黃昏時分，爬上路燈柱，點燃瓦斯路燈，避免城市陷入黑暗。

　　然而，1880年誕生的電燈，僅僅發展了20余年，就要取代這些人的工作。

　　當年4月，一場點燈人的示威游行，爆發了。

　　他們的結局顯而易見。

　　歷史上，類似的故事實在太多。

　　每次科技進步都會迅速淘汰一批人——而它對人類社會產生的收益，往往要在一代人以后，才能顯現。

　　當然，至少以后來者的視角，科技進步的結果，總是好的。

　　以第二次工業革命后的美國為例。

　　1909-1949年，得益于兩次世界大戰的收獲，美國成為電氣時代的主導者，重大發明接連誕生，刺激汽車、飛機、電話、家電等行業蓬勃發展，創造了大量職缺，美國貧富差距開始縮小。

　　這個時期，藍領階級的話語權越來越大，收入足以讓一家人過上體面生活，并將后代送入大學接受教育。

　　在全民步入中產階級的背景下，60年代的美國，貧富差距達到歷史最低值，黑人平權、嬉皮士等社會運動風起云涌。

　　也正因如此，美國人至今都在懷念那個時期，這一點我們在許多影視作品中都能看到。

　　但歷史總是在不斷前進的。

　　1946年出現的計算機，經過二十年的發酵，終于開始對人類社會產生實質性影響。

　　冷戰秩序中，蘇美兩國通過電子和原子能技術，開辟出電子信息時代，將人類社會拖入第三次工業革命中。

　　彼時，美國報紙每日的熱點新聞，幾乎都是“自動化技術會不會導致失業”。

　　被逼無奈之下，肯尼迪不得不出面回應，稱：未來10年，每周將提供2.5萬個職業，給那些因為科技進步而失業的人。

　　從結果來看，雖然控制住了失業率，卻無法保住注定成為“代價”的那批人。

　　隨著各種機器的自動化程度邁入了新臺階，作為美國社會中流砥柱的大批藍領(大部分是機器操作員)，重要性越來越低。

　　反之，受過大學教育的白領階層，更受就業市場青睞;同時，美國的教育系統，并沒有將更多人培養成適應新時代的高技術員工。

　　造成的結果，是低收入、高收入群體越來越大，只有中產階級越發弱小，加速了階層分化，從而導致美國今天的民主危機。

　　當然，科技革命并非唯一原因，同時還有冷戰結束、超全球化等因素影響。

　　回顧前三次工業革命進程，我們應該能發現，它們有本質上的不同。

　　工業1.0，主要標志是水力和蒸汽機，實現了機械化，是“替代型”的科技變革。手工業遭到毀滅性打擊，所以會導致大量人失業。

　　工業2.0，則是“賦能型”，主要標志是電力和電動機，實現了電氣化。雖然在前期也導致了部分人失業，但期間誕生的無數發明，反而增加了更多就業機會。

　　工業3.0，也是“替代型”科技變革，要標志是電子和計算機，實現了自動化，大批技術人員只能被迫轉入服務行業，階級分化加速。

　　那么，即將開始，或者說已經開始的工業4.0——智能化變革，是哪種類型?

　　很遺憾，大部分AI技術，都是“勞動替代型”。

　　02 失去的地位

　　在人類忙著卷來卷去的時候，AI已經完成了一次重要進化。

　　盡管ChatGPT的“無所不能”，只表現在部分領域，但鑒于其學習、進化的速度，我們可以客觀和確定地說：

　　人工智能，已經并將深遠的改變我們的生活。

　　就目前而言，AI對各行各業的改變，可以概括為兩方面：定制化和自動化。

　　先說定制化。

　　現在各種網購和短視頻平臺，基本都做到了精準推送，這是大數據根據我們跟系統的互動模式，來學習我們的喜好。

　　其優勢在于，低成本地為每個人提供了“私人定制”。在沒有AI的時代，這是不可想象的。

　　被大數據“監視”的感覺，我們已經體驗了好些年了。

　　未來，隨著人工智能、物聯網進一步發展，所有人的業余生活將更加豐富，看到的、聽到的也更加復合自己的心意。

　　帶來的結果，必然是大型媒體越來越難做，互聯網內容更加碎片化、去中心化，從而進入Web3.0時代，我們可以簡單將之看作進化版抖音。

　　對個人而言，這種趨勢是好的，能吃到更多數字時代的紅利。

　　關于Web3.0的詳細解讀，請閱讀《Web3.0，數字資產革命進行時》

　　再說自動化。

　　前三次工業革命，已經讓絕大部分手工生產實現了流水化生產。而AI帶來的，是決策自動化。

　　比如，工廠中對管道進行檢修的前置作業是關停閥門，調度員每天都需要根據具體情況進行調整，產生新的工作順序并安排給工人去實施。

　　這樣的日常流程中，調度員們雖然會盡力按照規程制定每天的任務，但不可避免會犯錯且效率非常有限。

　　而這種“重復的、蘊藏可挖掘”的模式，如果交給AI，就能通過歷史數據高效自動化流程，使得準確率大幅提升，調度員的工作內容，也從制定任務變為審核任務，負擔大幅降低。

　　這種模式，大概率是未來大部分工業的發展方向。

　　而且還能再度進化。

　　AI雖然能作出決策，但數據來源還是依賴人工寫Python代碼和部署模型，這就造成了后續維護成本高的問題。

　　比如數據格式的變化，或者自動化需求的變化都會導致前期的部署完全白費。

　　所以現在，許多企業都開始轉入巨頭們提供的一體化平臺，比如英特爾的大數據分析和Analytics Zoo。

　　這類的平臺的作用，就是把我們人工在制造和部署人工智能模型的過程進一步流程化，解決“從前100米到最后100米”的問題，從特征工程到模型部署和更新的問題。

　　根據以上的例子，我們發散一下，哪些職業和崗位，比較容易被AI取代?

　　據牛津大學研究：替代概率大于50%的工作與產業為，辦公室文員、搬運工、店員、銷售、林業、漁業、農業、建造業;替代概率30%-50%為業務運營和個人護理;比較不容易替代的為教育、管理、數學、服務機構、文娛、工程師、法律、醫療等行業。

　　總體估算，現代社會將有47%的職業被自動化機器取代，主要是低收入、低技術職業。

　　和前幾次工業革命一樣。

　　比如在英國，過去50年里，沒有大學學歷的勞工實際收入并無增長。而最富有的1%人口，收入翻了3倍。

　　在即將到來的人工智能時代中，這種兩極分化的趨勢，很可能繼續維持。

　　一批理想派，天真地認為，當AI普及后，人類的工作時間將大幅縮短，從而有更多的時間享受生活。

　　60年代，未來主義者曾抱有同樣的看法：他們認為，到2000年，美國工人的周工作時長將減少到14小時。

　　但事實告訴我們，時至今日，美國人的平均工作時長依然超過40小時。相比60年代，并無變化。

　　套用哈佛經濟學教授勞倫斯·卡茨的觀點：

　　只有教育水平超過科技進步對職業的需求，將更多人訓練成高技術人才，他們才有工作可做，從而使勞工階層變得富裕。

　　這是我國如今大力發展職業教育的終極目的，但真正實施起來，真的很難。

　　就像80年代的美國一樣。

　　毫無疑問，科技的進步，必然有利于人類社會的整體發展。只是在這個過程中，必須要有一部分上個時代的殘留品，為之犧牲。

　　話雖如此，肯定沒人想被犧牲的。那么，在人工智能高度發展的未來，那些不容易被取代的職業，又有哪些特征?

　　或者說，人類繼續存在的意義在哪里?

　　03 存續的意義

　　現代人很容易沉迷于簡單的快感。

　　刷短視頻是最典型的例子：劃劃手指，永遠都有新鮮的刺激滿足我們最直接的需求，一秒鐘的都用等。

　　餓了怎么辦?切換到外賣app。看到好東西?直接點擊下單……

　　這些過程中，我們所有的煩惱都被產品經理解決了，只剩下快感，一天到晚樂此不疲。等反應過來，天已經黑了。

　　你絕對有過這樣的經歷。

　　但你會感覺特別空虛，突然覺得人生沒什么意義。

　　即便AI再進化幾個時代，它所能帶給我們的，也只會是更多的快感和便利，而不是真正的“意義”。

　　各位，這就是AI時代，我們面臨的最大危機，同時也是你我的機會。

　　此處的“意義”，特指只有人類才能創造的東西。

　　比如，我們看一部電影，可能會淚流滿面，也可能覺得浪費時間�；ㄙM同樣的時間、同樣的票價，我們從不同的故事中得到的感受完全不同。

　　這一點，AI是無法判斷的。

　　盡管ChatGPT也可以寫小說、寫劇本、拍電影，甚至還能通過大數據計算，哪種表現手法點擊率會比較高，工作效率千百倍于常人。

　　但是，它無法理解，故事到底激發了人哪種情感。

　　最簡單的例子。

　　大多數人寫給初戀的第一份情書，是在十幾歲的年紀，基本還是初中生，不論文筆還是邏輯性，可謂一塌糊涂。

　　比如他說，電影院街邊的樹又落葉了，你還記得那條街嗎?我們第一次見面的地方……

　　(可能不是這樣，青春期孩子的語氣有點難模仿)

　　這些特有的構建的場景，只有相互交流的人才懂，旁人也能想象出畫面。

　　只有AI不知道什么意思，甚至覺得狗屁不通。

　　這里有兩個關鍵詞，“交流”和“構建”，這兩者源自每個人獨特的“靈魂”，是AI不具備的天賦。

　　ChatGPT可以學習生成情書，寫最上等，最華麗的語句，一秒鐘寫一百萬字，但那沒有任何意義。

　　當共性被最大限度地滿足之后，它的價值會越來越低，或者說，它不能滿足人類更深一層的需要。

　　簡而言之，未來最稀缺的東西，是意義，不是效率。

　　這份意義感，是人區別于機器，作為個體存在最后的證明。珍惜你的獨特性，它將是你在未來閃耀的最強武器。

　　假如你創造出的東西能夠讓一部分人感覺到，它是不可替代的，這段時間沒有白白浪費。

　　那你就是人生贏家。

　　具體而言，是哪些工作?

　　最確定的是心理醫生、護士、教師這類，本質上是溝通，且溝通的對象多樣化，需要做到“看菜下碟”的職業。

　　以及類似上文寫情書那種，創造出獨特“意義”的工作。比如電影、文學，AI雖然能編出一模一樣的情節，但不會有真情實感，很難讓觀眾產生共性。

　　乃至科學、藝術、生活中所有關于“創造”的事物，仔細想想，其實有很多。

　　當然，萬事萬物都是與時俱進的。

　　無論如何，AI會滲透到所有人的工作中，未來的世界，一定是人機共生的。

　　下圖取自李開復的《AI Super Powers》一書，安全區的，是人機共生，人類主導，AI輔助;危險區的，是AI獨自完成;Human Veneer區，AI是核心，人是表面的執行者;在滑坡區，AI正在緩慢取代人類。

　　顯然，除了最危險的情況，其他三種，人類都是不可或缺的角色。而隨著人與AI的合作逐漸加深，必然會催生出越來越多新的職業。

　　如同前幾次工業革命一樣。

　　歸根結底，從商業的角度而言，ChatGPT是巨大的機遇;但從生產的角度而言，AI始終是是工具的一種。

　　工具，要為人服務。

　　至少在目前，相比起敵視AI，不如搶先學會怎么利用它。

　　在AI卷死人類之前，那些擅長工具的人，就會利用工具帶來的效率，把不肯用工具的人先卷出局。

　　不要做最先出局的那批人。

　　04 折疊的世界

　　科幻小說《北京折疊》里，存在著一個特別的城市。

　　這個城市被劃分為三塊空間，每天有48個小時。

　　第一空間是上流社會，有500萬人，可以享用48小時里24小時的支配權;第二空間代表中產階級，有2500萬人，每天擁有16小時生活。

　　第三空間是社會底層，有5000萬人，一天只有6個小時生活。其中2500萬是清潔工人，負責處理整個城市的垃圾。

　　某天，第一空間的領袖收到一份“自動化處理垃圾”的項目：自動化設備、大規模提取、溶液消毒，成本低且清潔。

　　這個項目一旦得到實施，就能將2500萬人的勞動力解放出來，去做其他事情。

　　解放2500萬人，聽起來很美好，但它本身就是最大的問題：“解放”=失業，這么多人該如何安置?

　　所以這個聰明但“反社會”的項目，最終被擱置了。

　　看到這里，我們應該明白了。

　　當某種科技創新足夠解放大批勞動力，但這些勞動力還沒有得到合理安置的情況下，就草率投入應用，需要付出的代價，或許遠遠不是些許經濟數據，就能衡量的。

　　再重復一次。

　　每次科技進步都會迅速淘汰一批人——而它對人類社會產生的收益，往往要在一代人以后，才能顯現。

　　這不是杞人憂天，不是將來時，而是進行時。我們這代人已經身處其中。

　　2017年10月23日的《紐約客》的封面上，一位人類乞丐和他的狗坐在路邊乞討，施舍他的則是匆匆走過的機器人，它們甚至拿著咖啡，牽著機械狗。

　　這幅插畫對應的是文章《Dark Factory: Welcoming Our Robot Overloads》，以密歇根大急流城的一座工程為例，講述機器人是如何取代人類工人的地位。

　　繪畫的渲染或許有些過度，卻直戳人的內心。

　　等到技術真正成熟，人類能完全享受技術帶來的便利時，或許是下一代的事情了。

　　如果忽視陣痛，這種未來已經足夠美好。