文丨 Sean Ye 圖丨源自網絡
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✎ 寫在前面
ChatGPT 在這幾個月迅速成為熱門，它遠比之前我們遇到的所有對話機器人都更加智能。
最新的說法，ChatGPT 已經通過谷歌 L3 入職測試，按水平可以在谷歌拿到一份 18 萬美金的年薪。
這讓很多打工人都開始焦慮，我們的崗位真的會被人工智能取代嗎？
本周日繼續直播，除了模拟面試外，還會和唐老師繼續延展讨論關于 2023 年賺錢的話題，歡迎報名圍觀。
ChatGPT 的信息收集能力，以及對話的流暢性，讓很多人驚訝。
有人用它寫論文，有人用它寫小說，有人用它在知乎回答問題，但從目前來看，ChatGPT 有用，但很難提供深度價值的内容。
也就是說，如果你的工作，像 15 年前的我一樣，隻是搜集整理公開信息——當年的我負責整理酒店信息，方便公司組織不同規模的活動——那麼，我肯定是要被 ChatGPT 取代的。
然而，如果你從事的是另外兩種工作：
開拓創新性的工作
與人打交道的工作
那往往你很難被取代。
以人力資源為例，如果你做的是三支柱裡 SCC 的支持工作，大概率是要被取代的，但如果你做的是 HRBP 或者 COE，那麼 AI 想要取代你，還很難。
1
消滅工作 or 創造工作
AI 逐漸滲透進入職場，對人類來說是好事。
科技解放人，人們得到更多閑暇時間，産生更多需求，帶來更多崗位機會。
人工智能搶奪職場人的工作機會這個觀點并不新鮮。
回頭看，過往每一次科技革命，都奪去了不少職場人的工作。
工業革命時期，機器的廣泛使用讓很多手工業者破産，工人失業。于是工人們開始了打砸機器的運動。
工人們将機器視為問題根源，試圖通過打砸破壞機器來保住自己的工作。在 20 世紀中葉，福特汽車的工人也曾通過罷工手段反抗新的流水線自動化系統。
這種行為後來被發展經濟學收錄成「盧徳謬論」：認為科技的發展，會減少對勞動力的需求，導緻失業率上升。
但這種說法并不正确。
科技發展的意義在于解放了人。
當人有了更多閑暇時間，就會産生更多需求；而為了滿足這些新增的需求，就會有更多崗位誕生。
馬雲在一次關于科技革命的訪談中提到了自己的看法：
每一次科技革命都有很多工作崗位消失。第一次科技革命殺死了很多工作崗位，但創造了更多工作崗位；第二次科技革命同樣如此，殺死工作，但創造更多工作。
每一次科技革命裡，都會有工作消亡，但一定會出現更多工作機會。
舉個例子，國外已經在研究取代電話銷售的 AI 和長途貨運的自動駕駛技術。
如果你是電話銷售或者是貨運司機，你可能會虎軀一震：
這是要搶我飯碗啊。
但事實上，如果沒有前兩次科技革命，就沒有電話和汽車，這兩份工作根本無從談起。
不僅如此，電話銷售的成功率通常徘徊在 1%-2%，成功率之低，令人發指，這對從業人員的士氣和心态是嚴重的打擊，并不算是一份令人愉悅的工作。
而貨運司機在大部分時間在路上，一個人孤獨疲倦的面對枯燥的工作，這也算不上一份理想工作。
而人工智能，這一次科技革命的主角，可以幫助更多職場人得到更多的閑暇時間。
更多的閑暇時間，意味着更多需求，更多崗位機會。
多說一句哈，很多民企搞 996，無論他們做的是什麼高科技業務，本質上它們不是順應時代，而是在逆時代潮流的。
2
我的工作，會被 AI 取代嗎
對于職場人個體來說，危機依然是存在的。AI 的滲透可能會奪走我們的崗位，那麼哪些行業是我們的機會？
ChatGPT 這樣的人工智能，的确能創造工作，但對于我們每個個體來說，還是殘酷的，因為如果我們不調整，可能就會面臨失業。
第一次工業革命，機器将人們從繁重的體力勞動中解脫出來，工人失業，但從職業發展來說，損失也沒那麼嚴重，畢竟工廠裡繁重的體力活，既沒有前途，也沒有吸引力。
當機器接管了繁重的體力活，職場人進入了新的高地——辦公室。這裡的工作不再危險而繁重，這種工作的關鍵詞是「重複枯燥乏味」。
第二次革命，這些從事事務性工作的腦力勞動者開始受到沖擊，比如秘書，打字員，銀行櫃員，以及電話客服。
這些活，人可以做，但缺乏職業發展的前途，而且機器更高效更廉價。
到了如今第三階段，我們身邊的機器日益智能化，在駕馭了辛苦 / 危險以及枯燥的工作之後，它開始逐漸滲入決策工作。
這是最讓我們職場人擔心的環節，因為這個區域的工作已經很符合我們對自己的身份認同。
财務、營銷、銷售、人力資源……每個職位都被滲透；
媒體、咨詢、管理、醫療、保險，每一個行業都被滲透。
我們不用為人類擔心，但還是得為自己的前途擔心：如果是我的工作消亡了呢？
轉型是件很痛苦的事情，更别提轉型失敗了。
所以作為個體，面對人工智能的競争，哪裡是我可以退守的高地？
一滴水如何能逃過幹涸的命運？融入大海；
職場人如何能避免被新興科技取代？打不過就加入。
3
赢在人工智能時代
對于職場人來說，除了挑選行業外，在工作方式上有哪些策略可以讓我們能在人工智能時代存活呢？
給大家推薦一本書《人機共生》，它探讨了打工人如何在人工智能時代，找到自己的生存之路。
在書中，作者達文波特給出了多種工作策略，告訴我們：即使人工智能越來越先進，我們打工人依然可以有所作為，依然可以決定自己的命運。
1. 超越（Stepping Up）
建立全局觀，彌補人工智能的短闆。
從人工智能目前的發展來看，在某些細節領域，AI 的确能吊打我們人類。
比如下圍棋的阿法狗。
但從全局角度來說，人工智能并非萬能，它的運算邏輯，仍然是由人來決定的。而我們人類，更善于從全局角度思考問題。
比如，阿法狗再強，你讓它組織中國棋院工作，帶隊參加三國擂台賽，帶動全民圍棋熱……
這 AI 怕是要死機的，這就是職場人的機會。
随着人工智能時代的來臨，每家公司都需要具備全局觀思維的職場人。如果你希望成為超越人工智能的人，那麼，現在，你應該考慮如何成為那個引領 chatGPT 的人。
舉個例子，我已經有朋友在研究如何用 chatGPT 降維打擊星座 & 算命行業了。
即便你不是科技行業出身，你也有機會成為人工智能的引導者。
拿 HR 舉個例子，一個 HR 經理，如果他把精力都放在招聘上，放在簡曆篩選上，他未來很難與人工智能 PK。
你讀簡曆的速度總沒電腦快，電腦已經匹配好關鍵詞找到最合适的簡曆了，你可能剛剛開了個頭，而且每次做篩選判斷時，你的原則可能也會有微調，但電腦不會，他會始終以同一标準匹配最合适的簡曆。
但作為 HR 經理，工作絕不應該僅僅是眼前的簡曆篩選。
未來員工看重什麼福利？
行業内人才流動的趨勢是什麼？
如何打造完善的内外部人才庫，保證企業人才不斷檔？
……
這些都是具有全局觀的職場人應該做的事情：看到未來的趨勢，并規劃出一條走向未來的路線。
2. 并肩合作（Stepping Aside）
機器做它能做的，人做人能做的事
當柯潔輸掉與阿法狗的對決後，放聲大哭，讓無數旁觀者心痛。
有媒體寫了這麼一段看似阿 Q 的自我安慰：
「柯潔輸了，他哭了；阿法狗雖然赢了，但它不會笑。」
這話揭示了一點：涉及人性和情感領域的工作，比如藝術和人際溝通，人工智能很難取代我們。
舉個例子，chatGPT 可能可以在知乎回答問題，但是如何在知乎成為一個 KOL，讓大家認可你支持你，這就涉及到對人性的理解了。
畢竟，誰能比我們人類更有人性？
我有一個醫生朋友，聽說 chatGPT 後很是擔心。
作為醫生，他多年積累的診斷經驗，可能在 AI 的海量數據面前相形見绌。
未來的人工智能可以将患者的症狀匹配數據庫裡千萬份病例，分析出所有可能的病症，以及可能性比例，并給下一步檢查或診斷建議。
他問我：
我們學了這麼多年的醫，我們讀書時背過的醫書，我們多年加班問診的經驗，還有什麼用呢？
我的回答是：
很有用，但不僅僅是診斷方面，在我家人生病的時候，你給了我很多建議，也幫我做了很多分析。你說的内容和主刀的主任醫生說的，并沒有本質區别。但是主刀醫生，特别忙，300 塊的特需門診，他也隻和患者聊 2-3 分鐘。和你聊就不同，你站在我的角度幫我提建議，而且也能體會到病人的感受，建議我如何與生病的家人溝通。和你談，讓我心安。
這可能就是未來醫生的價值。不僅擁有醫學知識，還具備同理心和出色的溝通技能。
這種新時代的醫生可以将人工智能冰冷的分析，轉化成病人能聽懂，也更能接受的表達方式。
這種方式，看起來是躲避，但從效果來說，卻是人和機器的最佳拍檔形式。
AI 負責專業，人類負責共情。
3. 參與（Stepping in）
與人工智能共事，給人工智能打工。
第三種策略，就是投敵。
谷歌最新出品的 Brad，在發布會現場回答錯了一個問題，導緻股價大跌。
說到底，檢索了那麼多信息，Brad 并不知道，到底哪一個答案是 100% 準确的。
在知乎，我們看到很多專業從業者發表不同的觀點，我們判斷的依據是：
是否是行業從業者 / 專家
是否提供了詳細的論證過程
是否有同行、專家用贊同背書
如今的市場現狀是：業務人員知道真實的業務需求，知道哪些數據是有價值的；但他們無法搭建出數據架構。
技術人員可以設計出 chatGPT，但是他們不可能懂每行每業。
所以在業務和技術之間，需要一座橋梁，這就是第三種生存法則，你可以選擇做橋梁。
可能聽得比較耳熟，對的，有點像如今互聯網公司的産品經理角色。
人工智能無法決定自己的目标，也無法清晰解讀自己的決策，所以需要參與者作為人工智能與人溝通的橋梁。
想走這條路，你需要專精于某一行業某個領域，在人工智能開始滲透攻打你的行業時……
你的确可以考慮投敵，成為 AI 的帶路黨，給人工智能團隊打工。
對于人工智能團隊來說，他們需要你這樣擁有豐富行業經驗的從業者。
比如一個用過多種财務軟件的财務經理，就是财務軟件開發商眼中的重要人才。
4. 專精（Stepping Narrowly）
找到 AI 進入成本太高，但是收益并不高的領域
有些事情通常沒有人願意花費精力和時間來做，因為投資回報率太低了，犯不着。
當阿法狗戰勝柯潔之後，阿法狗團隊表示不再研究圍棋了，要轉身去研究醫療領域的人工智能了。
為啥呢？因為醫療是個花錢的深坑啊。美國的醫療支出接近 GDP 的 20%，中國 2017 年在醫療領域的支出預算超過 1.4 萬億。
把這一塊做好了，拿下 1% 的市場意味着 140 億的營業額哦，辛辛苦苦打敗圍棋高手給自己帶來了「名」，接下來得沖着「利」去了。
但在有些領域，比如區分賽車彈簧，證明古老手稿的年齡……這些非常細分的領域裡，人工智能進來沒法獲取足夠的利潤來抵消其成本，所以沒有動力。
看過《貓和老鼠》嗎？
Jerry 一路逃進洞裡，而 Tom 卻撞在了洞口。
化身大貓的人工智能不可能進入每一個細分領域，說到底，人工智能也要算賬嘛，成本多少收益多少，進入這塊細分市場是不是合适。
專精者成功的奧義在于，瞄準一個細分市場，開始深挖，并堅持下去。
✎ 寫在最後
從大趨勢來說，新技術肯定能創造更多工作崗位。我們不用為我們的後人擔心。
但肯定有部分崗位會消失，我們需要擔心的不是人類的未來，而是我們自己的未來。
在這些策略中，不同類型的職場人或者适合不同類型的工作，我們可以根據自己的情況做調整，選擇合适的方式做一些嘗試。
有一點是确認的，在這個 VUCA 時代，你不可能笃信自己的崗位會永遠存在，不會失業。
那些做好準備的人，往往不會受到嚴重的沖擊；而真正被沖擊的，往往是那些對危險毫無知覺的人。
