節目簡介與推薦
歡迎來到我們的節目。今天，我們要探討一個非常熱門的話題——AI 及其與我們未來的關係。近期關於此的討論眾多，觀點紛呈。我們整理了大量信息，包括一些 AI 行業領軍人物的看法，這可謂是一種警告，還涉及一些研究、分析和市場觀點等。
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AI 對就業的影響
Anthropic 首席執行官 Dario Amadei 的警告
要說最引人注目的，或讓人有些心痛的，不得不提 Anthropic 的首席執行官 Dario Amadei。他從事 AI 工作 10 年，注意到其進步速度極快。兩年前，AI 還處於聰明高中生的水平，如今可能已達到聰明大學生的水平，甚至更甚。
一方面，AI 有很多積極作用，比如能幫助治療癌症、阿爾茨海默症等重大疾病，提供更便宜的能源等。但另一方面，AI 擅長的諸如總結文件、頭腦風暴、整理財務報告等技能，讓他十分擔憂。他擔心金融、諮詢、科技等領域的初級白領工作，可能先被 AI 增強，不久後就會被取代。未來一到五年內，可能就會出現大的影響，AI 也許會取代半數初級白領工作，失業率可能升至 10% - 20%，這是非常高的危機水平。
Amadei 不僅給出預測，還提供了具體數字和時間範圍。他的話不能簡單視為微言，作為 Anthropic 的首席執行官，他是業內人士，在一線開發和推廣產品，必然看到了普通人看不到的趨勢或內部數據。他提到 AI 會先增強這些職位，幫助提高效率，但這個提升階段可能很短，接下來就是取代，尤其在金融、諮詢、科技等信息密集型行業。
Anthropic 內部員工的觀點
Anthropic 內部員工認為，即使 AI 技術停滯不前，僅利用現有技術，理論上五年內就足以自動化所有白領工作。他們的解釋是，關鍵不在於 AI 是否能達到人類的完美水平，而在於經濟效率。即使需要為每項任務手動訓練 AI，從經濟上看也是值得的。一旦訓練完成，AI 可不知疲倦地工作，且無需支付工資和社保，運營成本低得多。
Anthropic 首席編輯 Avital Bowit 的看法
Anthropic 的首席編輯 Avital Bowit 也寫了一篇文章表達類似關注。他個人預測，未來五年可能是他最後的工作年。這不是因為退休等個人原因，而是他認為技術變革可能會終結我們熟悉的就業模式。AI 的取代能力太強，每次更新都變得更強大、更普及，最終可能完成所有具有經濟價值的任務。他還指出，那些可以在線完成的工作，如寫文件、報稅、客服等，工作流程相對標準化且已遠程或在線進行的領域，將受到最大影響。
就業市場的實際信號
招聘趨勢變化
有信息顯示，UBI Works 組織發布了一條推文和一些相關文章，觀察到一些公司現在開始跳過招聘初級員工的環節，可能不是完全取代，但至少減少了初級職位的招聘，將基本工作交給 AI 處理。
求職難度增加
紐約聯邦金融銀行的數據顯示，近期大學生的就業狀況確實在惡化，失業率達到 5.8%，就業不足的情況也較嚴重。甚至一些頂尖商學院 MBA 畢業生等精英也面臨求職困難。另一個不尋常的現象是，申請法學院的人數在增加，分析師認為這類似經濟危機時代，人們尋求避險，認為律師等專業性強的職業可能更穩定，這從側面反映出其他一些傳統白領就業途徑可能在衰落。
經濟學家的分析
一些經濟學家在接受《紐約時報》等媒體採訪時指出，AI 特別擅長的工作正是許多年輕大學生剛進公司時做的工作。比如律師事務所的律師助理，做大量文獻研究和信息收集工作；諮詢公司過去可能需要雇用大量研究生做數據分析和 PPT，現在可能只需幾個有經驗的員工和 XGPT 工具就能完成大部分工作。
經驗差距問題
這不僅是工作崗位被取代的問題，還引出了更深層的經驗差距問題。傳統職業發展道路通常從初級職位開始，通過做基礎工作學習技能、積累經驗，逐漸成長為專家或經理。但如果這些初級工作被 AI 取代，年輕人或想進入該行業的人如何獲得必要的實踐經驗？未來又如何成長為高級人才？這可能成為長期的結構性問題。
企業策略的調整
Fiverr 首席執行官的內部郵件
Fiverr 首席執行官 Mika Kaufman 給員工的內部郵件非常直接甚至殘酷，主題是“AI 正向你走來”。郵件內容強調要激進和誠實，AI 對公司的每個崗位都構成威脅，包括程序員、設計師等技術含量高的職位。他提出 AI 會使簡單任務消失，困難任務變簡單，不可能的任務變困難，要求員工努力成為所在領域的頂尖人才，否則可能被迫轉行，且這一變化不是未來時，而是現在進行時，可能在幾個月內發生。他的建議很明確：立即快速學習如何使用 AI 工具；在專業領域深入挖掘，成為專家；爭取第一，因為第二可能沒機會。
其他公司的動向
Business Insider 等媒體公司也宣布裁員，比例達 21%，且影響所有部門，這表明 AI 優先可能成為更廣泛的趨勢。
其他行業的自動化進展
亞馬遜倉庫的機器人系統
亞馬遜倉庫的自動化進展很快，一直在推進各種機器人系統，如能像機械臂一樣抓取和移動的 Cardinal 系統、完全自動移動可在倉庫運輸的 Proteus 系統、能直接處理單個產品的自動化存儲和選取系統 Vulkan。亞馬遜高層表示，Vulkan 系統最終可能處理約 75%的倉庫產品，其目標是消除每個碎片化、單調和重複的工作。
科技界其他人士的觀點
DeepMind 聯合創始人 Mustafa Suleiman 的觀點
DeepMind 聯合創始人 Mustafa Suleiman 認為，短期內（如未來幾十年），AI 可能更多是增強人類能力、提高生產力的工具，但長期影響是個大問題。他擔心如果完全放任市場力量，AI 取代勞動力的本質最終會顯現，可能導致重大社會問題，因此需要引導管理和指導。
OpenAI 首席執行官 Sam Altman 的觀點
OpenAI 首席執行官 Sam Altman 在公開場合相對樂觀，相信人類的適應能力和新工作的出現。但在美國國會聽證會上，一位名叫 Gary Peters 的參議員透露，Altman 在私人對話中表示，AI 技術的發展最終可能消除高達 70%的現有工作。Altman 在聽證會上未直接否認這一數字，而是強調速度是 AI 引發的技術革命與以往工業革命、信息革命的關鍵區別。過去的技術變革，社會有幾十年時間適應，而 AI 發展速度太快，可能在幾年甚至幾個月內掌握新技能或顛覆一個行業，大大壓縮了社會適應的時間窗口。因此，他提出了“接力部署”策略，即盡早部署不完美的 AI 工具，讓社會和個人盡快接受、學習、適應和回應，並與 AI 共同進步。
Perplexed AI 首席執行官 Aravind Srinivas 的觀點
Perplexed AI 首席執行官 Aravind Srinivas 指出，AI 進步的直接後果之一是可能在短期內導致大量勞動力流失。他分析，使用 AI 完成相同工作所需的人數大大減少，很多大型科技公司不是裁員就是停止招聘。未來，一家價值數萬美元的公司可能不再像過去那樣需要雇用數萬名員工，也許幾百人甚至更少就夠了。他直接提出問題：下一代大學畢業生去哪裡找工作？人們如何提高技能以適應這種變化？他坦言沒人確切知道最終結果會怎樣。
其他觀點
前 Stability AI 首席執行官 Imad Mustaq 用“沙堆坍塌”來比喻 AI 可能帶來的失業現象，認為失業可能不是逐漸發生，而是先出現跡象，然後突然大規模爆發。前 OpenAI 員工提到通用 AI（AGI）或超級智能可能帶來的根本區別，在 AGI 出現之前，自動化通常取代某些特定任務或職位，人類可以轉向尚未自動化的新領域發揮創造性作用，想象新工作。但一旦 AGI 或超級智能出現，情況將完全不同，因為這種 AI 的學習能力和適應能力太強，即使人類轉向自己想象的工作，AI 也可能快速學習並做得更好。
世界經濟論壇的報告
企業對 AI 的認識
世界經濟論壇每年都會發布一份關於未來就業的報告，對全球許多企業進行調查以預測未來就業趨勢。最新報告顯示，絕大多數（約 86%）的企業家預計 AI 和大數據技術將在未來幾年極大促進其業務轉型。
工作崗位的變化
報告預測，未來幾年將有大量行政文職工作流失，如秘書、會計、出納、電話銷售員等，這些與之前討論的容易自動化的職位一致。同時，報告也預測，雖然可能有約 9200 萬個工作崗位因自動化和經濟變化而流失，但也可能創造約 1.7 億個新工作崗位。不過，新創造的崗位和流失的崗位在特徵和要求上完全不同。新工作的增長主要集中在 AI 和機器學習專家、可持續發展專家、綠色技術專家、商業智能分析師、信息安全分析師、教育、農業、數字和醫療保健等技術含量高或需要特定專業知識的領域。
技能差距問題
報告強調，未來幾年，大規模的技能提升（upskilling）和技能再培訓（reskilling）將變得極其重要，因為超過 60%的員工感覺自己的技能跟不上。報告還列出了到 2025 年大家應重點學習和掌握的核心技能清單，前幾項是分析思維和創新、主動學習和學習策略、複雜問題解決、批判性思維和分析、創造力、原創性和主動性等軟技能，以及技術使用、監控和控制、技術設計和編程、AI 和大數據應用能力等硬技能。
現實中的緩解因素與個人應對策略
緩解因素
首先，技術本身存在局限性，AI 在與人進行複雜交互、處理人的思維和情感、解決高度創造性和原創性問題、理解和判斷複雜模糊快速變化的場景等方面仍不如人類。其次，實際部署存在挑戰，實驗室技術與現實商業環境中的大規模可靠經濟部署是兩回事，涉及系統集成、數據隱私、安全、法律合規、員工培訓、流程修改等，需要時間和成本。最後，經濟因素也會影響，AI 系統的成本、維護成本以及提高效率所需的時間等，若成本過高或部署太麻煩，企業可能不會那麼快全面使用。
個人應對策略
第一，學習如何使用 AI 工具，了解哪些 AI 工具能幫助提高效率或完成部分工作，學會與 AI 有效溝通，如寫提示詞，了解 AI 的優勢和局限性，將其作為強大的助手。第二，注重發揮和提升人類獨特性的優勢，如創造力、批判性思維、複雜問題解決能力、情商、同理心、溝通合作能力、邏輯判斷等，將 AI 的計算分析能力與人類獨特智慧相結合。第三，在選擇的領域專注深耕，成為頂尖專家，建立自己的核心競爭力，同時保持開放的心態，不斷學習，包括與 AI 相關的知識和技能。
更深層次的思考
AI 可能是一種根本的勞動力替代工具，即使像 Sam Altman 這樣相對樂觀的人也提出了新的經濟系統，甚至討論了 UBI 計劃的可能性。那麼，僅靠個人努力適應和提升，從長遠來看，真的足以應對可能發生的結構性和系統性變化嗎？我們的社會結構、經濟系統，甚至我們對工作本身的定義和價值認知，是否需要進行更根本的反思和調整？這個問題可能沒有簡單的答案，但值得每個人在關注自身發展的同時，開始深入思考。
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