不調休的清明節，將四天工作制的好處充分體現。
放假的週三，就像一週裏的午休時間，讓週四上班的精神狀態都好了大半。
與此同時，ChatGPT 還在窮追猛趕，讓人擔心會不會突然丟掉飯碗。
但有一位諾貝爾獲獎者覺得，它恰恰開啓了四天工作制的大門。
AI 讓人焦慮，但也能讓工作更有趣
Christopher Pissarides，倫敦政治經濟學院教授，主要研究領域為勞動經濟學，2010 年與其他兩位學者共同獲得諾貝爾經濟學獎。
正是這位教授，對 AI 所在的未來十分樂觀，他在格拉斯哥的一次會議上説：
他也承認，AI 可能會有惡意的一面，但如果使用得當，它們可以消除工作中很多無聊的事情，只將有趣的部分留給人類。
聽起來有些幻想色彩吧？教授還補充道，儘管技術發展迅速，但更多公司跟進的速度較慢，所以員工們的過渡不會那麼痛苦：
這樣來看，「四天工作制」更像一個美好的比喻，教授其實是在説「AI 增強而非替代人類」。
我也認同，相對技術的發展，技術的普及具有滯後性。
比如「調教」AI 的提示工程師年薪百萬，待遇可能比 10 個初步接觸 AI 的普通員工加起來都高，但企業仍然急着招聘。Google 投資的 AI 初創企業 Anthropic，前段時間就在舊金山招募提示工程師，這一崗位負責的主要內容是：
這也説明，技術的普及需要一段不短的時間，大多數人還得師傅領進門；另一方面，與 AI 接觸更深的職業，反而更有前途。
但不是説，我們就不需要着急了。
當提示詞工程師成了香餑餑，因為 AI 失業的第一批人類已經誕生。
向 AI 暴露，而不是被 AI 取代
時代財經報道，近一個月來，一家遊戲美術外包公司已經裁掉了一半的原畫師。
裁員就是因為有了 AI。雖然 AI 圖像生成還不能完全替代人類，出圖後還需要原畫師修改，但它已經成了強悍的生產力工具，「從前需要一兩週的工作量，現在只要兩天就能完成」。
但這不全然是壞事。因為 AI 的介入，對原畫師的要求也就發生了改變，核心競爭力變成了後期調整。説白了，讀懂甲方的細化要求，還得是人類親自來。
所以，我更願意用「暴露」，而非「取代」，去形容 AI 對工作的影響。
普林斯頓大學教授 Edward Felten，在 2018 年提出了「職業 AI 暴露指數」（AIOE）。
研究團隊基於美國勞工部定義的 52 種職業技能，包括口頭表達、歸納推理、手部穩定性等，計算每種職業在 AI 技術發展中的「暴露」程度。
「取代」暗含着 100% 的意味，「暴露」代表着一種程度，可能是 30%，可能是 50%，它只是箇中性詞，説明職業和行業都發生了巨大的變化，也説明人類還有機會找到自己的位置。
這也啓發了我，想為一些岌岌可危的崗位説句話。
現在有一個普遍的觀點，即與文字相關的工作更容易被替代，因為 AI 能夠分析和解釋大量基於語言的數據和信息。
我們也能拿出很多證據來。就像在今年 2 月，就業服務平台 Resume Builder 調查了 1000 多家美國企業，發現近 50% 的企業使用了 ChatGPT，30% 的企業打算使用 ChatGPT。
其中已經上崗的 ChatGPT，主要負責寫代碼（66%）、文案或內容創建（58%）、客服（57%）、創建會議或文檔摘要（52%）等工作，彷彿這些職業都已經搖搖欲墜了。
但麥肯錫全球研究所合夥人 Anu Madgavkar 認為，內容創作者完成的大部分工作都無法自動化，因為這些職業中的每一項都有大量的人為判斷。
這和我們作為編輯的工作是類似的，寫作並不是純粹的筆頭功夫，比如有時候還涉及到多部門的配合。
同樣地，我也不覺得社會學家會被取代。社會學家往往需要進行科學的、實地的調查，從個體的處境背後看到社會的結構，AI 無法完全代勞。記者也是這樣，接觸過形形色色的採訪對象，才可能對某個事件有深刻的、有血有肉的還原。
網上還有流傳着這樣一個段子：程序員 50% 的時間在開會，20% 的時間在撕逼，10% 的時間在寫 PPT，10% 的時間在調試 BUG，剩下 10% 的時間才是在敲代碼，ChatGPT 最多隻能取代這 10% 的工作量。
雖然是個玩笑，在敲代碼之外的一切工作，也並不是都沒有意義的。
也就是説，人的互動，包括溝通、碰撞、理解等等，短時間內還無法被 AI 替代，除非人人都只和 AI 做同事，但就像 Pissarides 教授所説的，技術的普及是有滯後性的。
「不合時宜」的一期播客，也談到了「魅力型權威」在未來的重要性：
面對大語言模型，似乎我們有點太「語言中心主義」了，其實還有更多非語言的部分，至少目前還沒有「暴露」給 AI。
與 AI 合作好壞參半，也更可能留在未來
當失業的陰雲籠罩着打工人們，也有人抱着十分樂觀的態度。
在百姓網創始人、IT 評論者王建碩看來，受 ChatGPT 衝擊越大的行業是越有前途的行業，反之越可能蕭條。
比如，不會寫代碼的人用 AI 生成了代碼，廣義的程序員羣體的產出越來越多，但他們不一定以程序員的名義獲取報酬。
但也有人反駁，行業繁榮不等於原本的主要職業也會繁榮，全職靠程序員賺錢的可能減少，這其實就是職業被替代的體現，只是換了種好聽的説法。
所以，個人認為與 AI 合作是一件好壞參半的事情，相關的行業也更可能留在未來。
用案例説明的話，會更好理解其中的矛盾和複雜所在。
「深燃」採訪了一位 IP 開發公司的創始人，引入 AI 繪畫後，IP 原型的產出效率提高了 50% 到 60%，今年大概縮減了 20% 的員工，接下來一年估計要縮減 50%。
與此同時，這位創始人提到了十分重要的一點：也是因為 AI 繪畫，公司前期做原型的訂單減少了，因為很多客户不需要再找外包，自己用 AI 繪畫就可以做。目前，他們還有 AI 不能勝任的技術，但未來可能就不一定了。
按照這個案例判斷，AI 不會完全取代一種職業，但是會通過提升工作效率，降低某一職業的用工需求，既可能精簡了員工，也可能精簡了某些環節的公司。
這個行業仍會發展，但其中主要的職業發生了變化，呈現更為複合的形態，比如從原畫師發展為 AI 原畫調教師。
被 AI 影響甚深的行業還有前景，目前看似不被 AI 影響的行業，同樣很容易陷入危險。
前段時間，OpenAI 和賓夕法尼亞大學出了份研究報告，針對 1000 多種職業，探索大型語言模型怎麼影響美國勞動力市場。
研究人員估計，對於 19% 的崗位，至少 50% 的工作內容會被影響。他們還列出了 34 個不被影響的「鐵飯碗」，主要包括洗碗工、水泥工、快餐廚師等體力勞動。
你以為這些職業在安全區了嗎？當然不是，OpenAI 還悄悄投資了人形機器人公司 1X technologies。當 AI 和工業機器人結合，體力勞動也可能會被替代。
AI 其實早就出現了人類的生活裏，比如社交媒體的推薦算法、美顏軟件的一鍵瘦臉，內嵌在各種產品或者功能裏為人服務，讓人類覺得習以為常。
但生成式 AI 能夠一石激起千層浪，部分原因在於，它可以完成一些似乎只能由人類完成的事情，而且正在做得越來越好，彷彿一個面目模糊的高手遠遠向你迎面走來。
最近有很多的相關研究，都在體現 AI 對職業的衝擊。
高盛的一份報告估計，在全球範圍內，生成式 AI 可以自動化 3 億個工作崗位。
斯坦福的 2023 年 AI 指數報告也顯示，風險投資公司和大型科技公司已向 AI 技術投入數十億美元。其中，加州是人工智能相關招聘最多的州，2022 年發佈了超過 14.2 萬個職位。
將兩組數據放在一起，就會有很強的既視感：技術一直在改變就業機會，或改變，或減少，或創造。
按照歷史的經驗，技術革命就是一個「創造性毀滅」過程：工業革命的機械化代替了傳統工匠，汽車的發明淘汰了馬車伕，電腦的出現讓打字員消失……
每次大浪淘沙留下來的職業，都必須以工具作為自我的延伸。
時至今日，我仍然覺得，取代人類的不是 AI，而是使用 AI 的人類，我們仍在同一個座標系裏，守好自己的地盤，儘管有人會出局。
就像敗給 AlphaGo 後，柯潔在賽後接受採訪時説：
資料來源：愛範兒（ifanr）
放假的週三，就像一週裏的午休時間，讓週四上班的精神狀態都好了大半。
與此同時，ChatGPT 還在窮追猛趕，讓人擔心會不會突然丟掉飯碗。
但有一位諾貝爾獲獎者覺得，它恰恰開啓了四天工作制的大門。
AI 讓人焦慮，但也能讓工作更有趣
Christopher Pissarides，倫敦政治經濟學院教授，主要研究領域為勞動經濟學，2010 年與其他兩位學者共同獲得諾貝爾經濟學獎。
正是這位教授，對 AI 所在的未來十分樂觀，他在格拉斯哥的一次會議上説：
引用我們可以提高生產力，我們可以從工作中普遍提高幸福感，也可以抽出更多休閒時間，我們可以輕鬆地過渡到每週工作四天。
他也承認，AI 可能會有惡意的一面，但如果使用得當，它們可以消除工作中很多無聊的事情，只將有趣的部分留給人類。
聽起來有些幻想色彩吧？教授還補充道，儘管技術發展迅速，但更多公司跟進的速度較慢，所以員工們的過渡不會那麼痛苦：
引用如果人類真的想工作，創造多少工作是沒有限制的。產生真正的影響需要很長時間，在此期間人們會進行調整。你在這次調整中需要的，基本上是提高技能（upskilling）。
這樣來看，「四天工作制」更像一個美好的比喻，教授其實是在説「AI 增強而非替代人類」。
我也認同，相對技術的發展，技術的普及具有滯後性。
比如「調教」AI 的提示工程師年薪百萬，待遇可能比 10 個初步接觸 AI 的普通員工加起來都高，但企業仍然急着招聘。Google 投資的 AI 初創企業 Anthropic，前段時間就在舊金山招募提示工程師，這一崗位負責的主要內容是：
- 找出提示 AI 完成各種任務的最佳方法，然後記錄這些方法；
- 構建一個工具庫和一組教程，使其他人可以學習提示工程，或者簡單地找到理想的提示詞。
這也説明，技術的普及需要一段不短的時間，大多數人還得師傅領進門；另一方面，與 AI 接觸更深的職業，反而更有前途。
但不是説，我們就不需要着急了。
當提示詞工程師成了香餑餑，因為 AI 失業的第一批人類已經誕生。
向 AI 暴露，而不是被 AI 取代
時代財經報道，近一個月來，一家遊戲美術外包公司已經裁掉了一半的原畫師。
裁員就是因為有了 AI。雖然 AI 圖像生成還不能完全替代人類，出圖後還需要原畫師修改，但它已經成了強悍的生產力工具，「從前需要一兩週的工作量，現在只要兩天就能完成」。
但這不全然是壞事。因為 AI 的介入，對原畫師的要求也就發生了改變，核心競爭力變成了後期調整。説白了，讀懂甲方的細化要求，還得是人類親自來。
所以，我更願意用「暴露」，而非「取代」，去形容 AI 對工作的影響。
普林斯頓大學教授 Edward Felten，在 2018 年提出了「職業 AI 暴露指數」（AIOE）。
研究團隊基於美國勞工部定義的 52 種職業技能，包括口頭表達、歸納推理、手部穩定性等，計算每種職業在 AI 技術發展中的「暴露」程度。
「取代」暗含着 100% 的意味，「暴露」代表着一種程度，可能是 30%，可能是 50%，它只是箇中性詞，説明職業和行業都發生了巨大的變化，也説明人類還有機會找到自己的位置。
這也啓發了我，想為一些岌岌可危的崗位説句話。
現在有一個普遍的觀點，即與文字相關的工作更容易被替代，因為 AI 能夠分析和解釋大量基於語言的數據和信息。
我們也能拿出很多證據來。就像在今年 2 月，就業服務平台 Resume Builder 調查了 1000 多家美國企業，發現近 50% 的企業使用了 ChatGPT，30% 的企業打算使用 ChatGPT。
其中已經上崗的 ChatGPT，主要負責寫代碼（66%）、文案或內容創建（58%）、客服（57%）、創建會議或文檔摘要（52%）等工作，彷彿這些職業都已經搖搖欲墜了。
但麥肯錫全球研究所合夥人 Anu Madgavkar 認為，內容創作者完成的大部分工作都無法自動化，因為這些職業中的每一項都有大量的人為判斷。
這和我們作為編輯的工作是類似的，寫作並不是純粹的筆頭功夫，比如有時候還涉及到多部門的配合。
同樣地，我也不覺得社會學家會被取代。社會學家往往需要進行科學的、實地的調查，從個體的處境背後看到社會的結構，AI 無法完全代勞。記者也是這樣，接觸過形形色色的採訪對象，才可能對某個事件有深刻的、有血有肉的還原。
網上還有流傳着這樣一個段子：程序員 50% 的時間在開會，20% 的時間在撕逼，10% 的時間在寫 PPT，10% 的時間在調試 BUG，剩下 10% 的時間才是在敲代碼，ChatGPT 最多隻能取代這 10% 的工作量。
雖然是個玩笑，在敲代碼之外的一切工作，也並不是都沒有意義的。
也就是説，人的互動，包括溝通、碰撞、理解等等，短時間內還無法被 AI 替代，除非人人都只和 AI 做同事，但就像 Pissarides 教授所説的，技術的普及是有滯後性的。
「不合時宜」的一期播客，也談到了「魅力型權威」在未來的重要性：
引用在未來的職場上，或者是未來社會結構上，AI 可能最無法取代人類的，是關於人的 interaction（相互作用）的部分。你怎麼樣説服一個人，你怎麼樣領導一個人，你怎麼樣團結一幫人，你怎麼樣去塑造共識，怎麼樣去彌合分歧。
面對大語言模型，似乎我們有點太「語言中心主義」了，其實還有更多非語言的部分，至少目前還沒有「暴露」給 AI。
與 AI 合作好壞參半，也更可能留在未來
當失業的陰雲籠罩着打工人們，也有人抱着十分樂觀的態度。
在百姓網創始人、IT 評論者王建碩看來，受 ChatGPT 衝擊越大的行業是越有前途的行業，反之越可能蕭條。
比如，不會寫代碼的人用 AI 生成了代碼，廣義的程序員羣體的產出越來越多，但他們不一定以程序員的名義獲取報酬。
但也有人反駁，行業繁榮不等於原本的主要職業也會繁榮，全職靠程序員賺錢的可能減少，這其實就是職業被替代的體現，只是換了種好聽的説法。
所以，個人認為與 AI 合作是一件好壞參半的事情，相關的行業也更可能留在未來。
用案例説明的話，會更好理解其中的矛盾和複雜所在。
「深燃」採訪了一位 IP 開發公司的創始人，引入 AI 繪畫後，IP 原型的產出效率提高了 50% 到 60%，今年大概縮減了 20% 的員工，接下來一年估計要縮減 50%。
與此同時，這位創始人提到了十分重要的一點：也是因為 AI 繪畫，公司前期做原型的訂單減少了，因為很多客户不需要再找外包，自己用 AI 繪畫就可以做。目前，他們還有 AI 不能勝任的技術，但未來可能就不一定了。
按照這個案例判斷，AI 不會完全取代一種職業，但是會通過提升工作效率，降低某一職業的用工需求，既可能精簡了員工，也可能精簡了某些環節的公司。
這個行業仍會發展，但其中主要的職業發生了變化，呈現更為複合的形態，比如從原畫師發展為 AI 原畫調教師。
被 AI 影響甚深的行業還有前景，目前看似不被 AI 影響的行業，同樣很容易陷入危險。
前段時間，OpenAI 和賓夕法尼亞大學出了份研究報告，針對 1000 多種職業，探索大型語言模型怎麼影響美國勞動力市場。
研究人員估計，對於 19% 的崗位，至少 50% 的工作內容會被影響。他們還列出了 34 個不被影響的「鐵飯碗」，主要包括洗碗工、水泥工、快餐廚師等體力勞動。
你以為這些職業在安全區了嗎？當然不是，OpenAI 還悄悄投資了人形機器人公司 1X technologies。當 AI 和工業機器人結合，體力勞動也可能會被替代。
AI 其實早就出現了人類的生活裏，比如社交媒體的推薦算法、美顏軟件的一鍵瘦臉，內嵌在各種產品或者功能裏為人服務，讓人類覺得習以為常。
但生成式 AI 能夠一石激起千層浪，部分原因在於，它可以完成一些似乎只能由人類完成的事情，而且正在做得越來越好，彷彿一個面目模糊的高手遠遠向你迎面走來。
最近有很多的相關研究，都在體現 AI 對職業的衝擊。
高盛的一份報告估計，在全球範圍內，生成式 AI 可以自動化 3 億個工作崗位。
斯坦福的 2023 年 AI 指數報告也顯示，風險投資公司和大型科技公司已向 AI 技術投入數十億美元。其中，加州是人工智能相關招聘最多的州，2022 年發佈了超過 14.2 萬個職位。
將兩組數據放在一起，就會有很強的既視感：技術一直在改變就業機會，或改變，或減少，或創造。
按照歷史的經驗，技術革命就是一個「創造性毀滅」過程：工業革命的機械化代替了傳統工匠，汽車的發明淘汰了馬車伕，電腦的出現讓打字員消失……
每次大浪淘沙留下來的職業，都必須以工具作為自我的延伸。
時至今日，我仍然覺得，取代人類的不是 AI，而是使用 AI 的人類，我們仍在同一個座標系裏，守好自己的地盤，儘管有人會出局。
就像敗給 AlphaGo 後，柯潔在賽後接受採訪時説：
引用AlphaGo 看到的是宇宙，而我看到的就是一個小池塘，看宇宙還是它去做好了，我就在小池塘釣魚吧。
資料來源：愛範兒（ifanr）
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