当前位置: 首页 > news >正文

AI 到底是如何夺走工作的

你害怕失去工作吗?

这个问题乍听起来可能很傻,但在过去几年里,失去工作的恐惧已经上升到了恐怖电影跳吓的程度。不只是你。每个有工作的人都极其害怕失去它。我每天都能听到这个,在我文章的评论中,在我的咨询工作中,在社交媒体上,甚至在朋友之间。没有人能幸免。

为什么?

原因有很多,但一个原因可能是大科技公司和媒体持续不断的灌输,两者在过去四年中花了很多时间告诉我们 AI 要来抢我们的工作了,而且有了这种新型的僵尸变异 AI,没有人能幸免。

这是真的吗?

嗯,我花了很多时间与 AI 打交道,我也花了 15 年时间告诉人们为什么 AI 不应该来抢他们的工作。

我想我能把这些点连起来。而且它们令人清醒。但必须有人告诉你真相。

1、当 AI 袭来时,先是缓慢,然后急速

我能给你的第一个事实是,尽管当前的主流观点如此,AI 已经并将继续以比白领或知识工作者工作高得多的频率威胁蓝领工作。

蓝领工作面临的威胁增加有几个原因。但主要与自动化中存在的帕累托原则有关,而自动化仍然是 AI 在这一周期中被用于的主要内容——无论是自动化内容、自动化对话,还是更广泛地自动化遵循基本指令的任务集。

最后那一点,正是导致早在 1980 年代机器就开始夺取蓝领工作的原因。它今天仍在发生,只是被所有这些新的白领惨状掩盖了。

虽然可能不像今天的 AI 那样容易和低成本上手,但用机器替代物理任务最终比知识任务提供更多的覆盖范围和更好的结果。

任务越重复,执行所需的知识越少,比如点焊,这份工作就越适合自动化。随着计算机处理能力变得更强大,机器人现在可以做出选择,甚至似乎能理解更复杂任务中的细微差别,比如弧焊。

或者驾驶。

记住这一点。因为我能给你的第二个事实是,当 AI 来抢你的工作时,它发生得很慢,有大量的预警,然后突然之间没有任何预警。

2、自动驾驶技术发展很快

目前,最容易发现的 AI 抢工作威胁是出租车司机。而且 Uber 和 Lyft 也不能幸免。

自动驾驶技术自 1950 年代就存在了,1970 年代正在开发实验形式的乘用车。在那个时候,随着自动驾驶车辆在 1980 年代的德国高速公路上疾驰,驾驶作为一个职业的结局已经写在墙上了,对吧?

嗯,现在是 2026 年,那为什么没有发生呢?嗯,它确实发生了。只是开始得非常慢。

我刚从美丽的亚利桑那州坦佩回来,那里可以说是自动驾驶汽车和小型配送机器人的中心——Starship,求求你,求求你,给我送一个来吧,我保证会照顾好它,喂它,每天遛它。

Waymo 自动驾驶汽车,毫不夸张地说,无处不在。到我在坦佩的第三天,一辆 Waymo 在我下车时从我身边驶过,我丝毫没有在意。后来,一辆空的 Waymo 在变道时插到我前面,当天还有十几辆由人类驾驶的车做了同样的事。

我知道。好故事,兄弟。但不仅是我。Waymo 的乘客量正在飙升,特别是在过去两年中以及最近几个月显著增长。我女儿和她的朋友们现在只坐 Waymo。没有人再谈论它们的独特性或普遍性。它们运行成本更低,都可以 24/7 运行,最终它们会变得比人类司机更安全,如果它们现在还不是的话,这已经是可以辩论的了。

Uber 和 Lyft 不能幸免。尽管这些公司为出租车体验带来了所有的进步,从降低成本到无现金支付到(大致)准确的时间估算,随着人车等式中人类司机这一方从廉价的拼车副业演变为昂贵的全职出租车司机工作——这些公司一直知道这种演变是一个风险但永远无法减轻——消除系统中这一成本的轮子已经在转动了。

所以当无人驾驶来临时,它会席卷所有人。而且会在没有预警的情况下来临,因为我们已经被警告过了。40 年了。

3、AI 抢工作的预警信号是什么?

同样,这里的主流观点是问问自己你对公司有多有价值。但我认为这个指标更像是一个要求,而不是一个指标。如果你做的事情可以被替代,被人或以其他方式替代,那是另一个问题。所以我们需要从每个人阅读这篇文章都对自己公司有价值这个基线开始。

因为真正的指标是公司,在更大的意义上,是那家公司做什么。

向 Cory Doctorow 道歉,但 AI 是否会取代你的工作很大程度上与你的公司在我所说的"垃圾化量表"上的位置有关。不是要小题大做,但作为消费者和商人,我们在生活的方方面面都能看到这一点。量表按照 AI 颠覆威胁的顺序排列:

  • 我喜欢这个产品
  • 他们以前很棒
  • 他们是所有选择中最不差的
  • 他们是唯一安全的选择
  • 我讨厌他们
    实际上它更多是关于用例——公司做什么——而不是公司本身。

关键是,你不必一路走到量表底部 AI 或科技才开始抢工作。当对产品的情感,无论爱还是恨,从产品本身转向用例时,就是小行星来消灭所有恐龙的时候了。

4、政策只是延缓了不可避免的事情

当那个时刻到来时,再多的坚守也不会让一个现有行业或部门安全。这种坚守通常从外部保护开始,先是政策,然后是工会,然后是法律。

在太多情况下,这些最终做的是阻止用例的自然进化和执行它的人的成长,阻碍这种成长直到两者都无法被拯救,而实际上能让人超越 AI 抢工作者的知识变得无关紧要。

正如我所说,当通过法律将 Uber 和 Lyft 司机指定为员工而非承包商时,这种情况就发生过。你现在在快餐行业也能看到。最低工资上涨了,然后自助点餐机就来了。我记得我们都在抱怨麦当劳缺乏客户服务。现在如果机器坏了我们必须和人说话才能拿到巨无霸时,我们都很生气,而本来我们只需在 app 上点几下就好了。

想想看。实际上是公司决定将客户服务背后的知识从提供客户服务的员工身上移除,把那些"麦工作"变成了一系列按按钮的任务。

那么那些按按钮的白领"麦工作"呢?嗯……

5、进化还是消亡?

当涉及到知识和技能时,“进化或消亡”——尽管我很讨厌这句话——很难反驳。但事情是这样的。这种进化或消亡的情况并没有发生在科技领域,没有他们让你以为的那么快。

科技工作者出人意料地善于进化,这些裁员之所以如此痛苦的原因之一是大多数科技工作者在采用这些新的 AI 技术方面没有问题。问题在于领导层和管理层一直将 AI 视为开箱即用的替代品,无论公司在垃圾化量表上的位置如何,所以每个人都在做裁员,因为 AI 给了他们一个出路。

见鬼,如果是 AI 的错,那可能就能"修复故障"让公司再次伟大起来。不会的。垃圾化量表很少,如果有的话,会倒退。

所以如果你环顾四周,预警信号就在那里。你的科技公司还是一家科技公司吗?还是一个任务工厂?你正在被保护吗?还是你在增加价值?如果你能回答这些问题,预警信号应该很容易发现,你应该考虑在事情快速发生之前离开。


原文链接:AI 到底是如何夺走工作的 - 汇智网

http://www.jsqmd.com/news/749724/

相关文章:

  • AI助力科研绘图:PaperBanana自动化图表生成技术解析
  • 基于WebSocket与CDP协议实现本地IDE与云端浏览器自动化交互
  • 如何高效备份微信聊天记录:WeChatMsg完整导出指南
  • OmniRetarget技术:机器人运动控制与场景交互的革命
  • 如何快速构建多语言词典应用:免费Dictionary API完全指南
  • Windows驱动存储管理终极指南:DriverStore Explorer深度解析与实战应用
  • 3个技巧让网盘下载速度提升300%:Netdisk-Fast-Download深度解析
  • OpenClaw:自动化Vault凭证管理工具的设计、部署与生产实践
  • TMS320x2833x与2834x DSP迁移指南与硬件设计差异
  • 前端工程师的逆向初体验:从Chrome DevTools断点调试到破解万方Protobuf请求
  • 终极SOCD清理指南:5步实现游戏键盘零冲突优化方案
  • 若依框架ruoyi-system启动报错?别慌,手把手教你排查MyBatis-Plus与PageHelper的依赖冲突
  • 告别VGG堆叠:用Xception的深度可分离卷积,让你的模型参数量减半,效果还更好
  • Windows 批处理(Batch)编程:从入门到入土(二)变量拓展与延迟环境变量拓展:1.即时拓展
  • 别只当任务清单!深入解读SAP WBS元素那些勾选框:会计、PE、开票到底怎么选?
  • 别再只盯着R²了!用Python手把手教你做回归模型的F检验(附完整代码)
  • 镜像视界 · 粮库巡检纯视觉无感定位技术方案
  • Zotero SciPDF插件终极指南:如何实现学术文献自动下载与智能管理
  • AI应用中的Prompt优化与知识检索实战指南
  • 告别‘2 files found’编译噩梦:详解Android build.gradle中packagingOptions的配置艺术与最佳实践
  • DINOv2与SiT-B/2协同优化:图像生成模型的通道压缩技术
  • DoL-Lyra整合包:5分钟快速打造个性化游戏美化的终极指南
  • WarcraftHelper终极配置指南:3分钟让你的魔兽争霸3焕然一新
  • 5个实用技巧:用Joy-Con Toolkit彻底解决Switch手柄常见问题
  • 保姆级教程:在ROS2 Humble和Gazebo中为你的差速机器人添加摄像头与激光雷达(附完整代码)
  • 多GPU并行训练中的通信优化与3D并行策略
  • SAGE框架:实现AI智能体终身学习的自进化技能库
  • Wi-Fi 7四频段技术解析与企业级应用实践
  • 终极游戏键盘映射指南:如何用SOCD Cleaner解决方向键冲突问题
  • ChainStream AI Skills:为AI Agent注入链上数据查询与DeFi交易执行能力