AI 时代，知识工作者的生存指南

最近，大家可能已经见识过 AI 的威力了吧，以 ChatGPT 为代表的人工智能（AI）展现出接近人一样的回答水准。

来自 Craft AI Assitant

AI 就在那里，是房间里的大象，大家不能总装做对自己没有影响。要知道，此时的 AI 和以往的AI相比，已经截然不同了。

以往的 AI ：

按照指定套路，在指定领域回答问题。（也就是所谓的「专家系统」）
和人类下下国际象棋，靠算力取胜。（不讲武德）
生成海报，设计PPT，让大家摆脱加班。（不，腾出时间加班做更多的事情）
下赢围棋，让人类选手哭。（似乎剧情发展已经不太对劲）

最近此刻大火的 AI：

根据要求，生成惟妙惟肖的图像，似乎有干掉一些插画师的潜力。
归纳一下长篇报告，翻译一段文案，听写会议记录…… 似乎有干掉文员的潜力。
查询一些前人的知识，引经据典，提出观点，貌似有进行科学研究的潜力。（至少，玄学研究中，肯定可以用得上）
~~忽悠甲方，随便编些理由敷衍老板，小菜一碟~~

……

从时间上来看，现在的 AI 有了「质的飞跃」，更像是一个有想法，有知识的活人了，虽然还是停留在「嘴炮」级别，没有什么实践经验。不过话说回来，似乎很多人类选手也未必有什么实践经验。

写到这里，我想起了手机上S打头的「弱智语音助理」， S属于以往「那个时代」的 AI，我几乎没怎么用过它。除了偶尔询问个天气，请它记个提醒（它还经常记错）。哦，对了，它会说一些很尬很冷的笑话。等我写完这篇文章，我要问问手机，「你看看人家的AI，怎么这么厉害，你怎么……」这会伤了它的自尊吗？我表示怀疑。

已经有人放出了用 Siri 调用 ChatGPT 的快捷方式

但我转念一想，还是不要去嘲笑手机了吧？你想，在手机上配备更高级的AI，那只是厂商打个响指就能发生的事情。还是担心担心我们自己吧，AI 打个响指，我们的饭碗可能就没了。当然，我这里特指「知识工作者」的饭碗。知识相关领域的工作，才是 AI 展开「屠杀」的主战场。

如果是一颗核弹

AI 对我们的影响，至少有三种可能的级别：

Level I，AI 对我们影响很低，我们一笑了之，关起门继续嘲笑手机的语音助理。从目前来看，除非从今天起，我们立法让 AI 原地踏步，否则这个情况不太可能发生。
Level II，AI 会威胁到一部分脑力工作者的职位。那赶紧挖个坑，把头埋进去，祈祷倒霉的肯定不是我。
Level III，AI 会威胁到现在大部分的脑力工作者，很多工作会发生「彻底的变化」（直白点说，消失），就像扔下一颗核弹，嘭~ 什么东西都被蒸发了。

如果是 Level III 级的影响，该怎么办？

很多人会搬出蒸汽机刚诞生时的例子。当时，有些纺织工人对机器带来的人类失业感到愤怒，并砸毁机器。即使如此，我们也看到了，历史潮流不可逆，人们终究会创造出更好的工作岗位，而且是机器不能取代的岗位，最终实现经济更高的增长。这是我们看到的历史，也是我们信心的来源。

来自 Wiki

要我的观点来说，高度自动化的机器，无论是蒸汽机驱动也好，内燃机驱动也好，电力驱动也好，充其量只是代替体力劳动。这种趋势在这几个世纪里逐渐把人们往脑力工作上驱赶，而 AI 的效果则是把人们逐渐从脑力工作里面赶出去，难道让我们重新回到体力工作中去？在「脑力」和「体力」以外的地方，如果没有工作可寻，那么，AI 不就是一颗「蒸发一切」的核弹吗？

首先，我要提醒各位，调戏「高级 AI」，不同于调戏手机的语音助理，和「高级AI」对话的时候，一定要有礼貌，尽量用「请」，「谢谢」。主要是防止 AI 崛起以后，找大家寻仇。

然后，我们来认真想想，哪些工作，尤其是脑力工作，我们还能抢救一下的。这些可能的脑力工作集合，就是一个「末日避难所」。

寻找「避难所」

先看看，AI 能做什么

从此时此刻的 AI 来看，AI 通过机器学习，通过人工训练，不断迭代自己的模型，从而高效的吸收了来自我们互联网（或其它书面渠道）数十年以来积累的知识。

AI 的学习效率很高，处理信息的能力自然不用说。就是知识传承方面也远比人类的教育体系先进，AI 一旦训练完成，可以代代几乎0成本传承，而人类则要每隔一代花个十几年到几十年，训练下一代人类还要从头开始掌握知识，成本居然如此之高。所以想要拼学习速度，我们不是AI对手。

我们的知识广度也不如 AI，在某些专业领域，目前人类可能远胜于AI，但是这些领域如果有价值，早晚会被AI用来学习。例如：人力资源评估这类事情，已经有海外大厂在做了，AI 的评估可能会更全面，而且不带个人感情。

对不起，是 AI 要裁掉你的，我也没办法呢

更进一步，或早或晚，我们的最新创作成果一旦发布，就会成为 AI 学习的素材。如果它有价值，AI 很快就能做出类似甚至更好的作品。已经有报道表明，画师原创性的价值，逐渐被 AI 模糊化了，AI 的「借鉴」算是「剽窃」吗？类似的情况，还有音乐的作曲，甚至报社编辑，小说戏剧作者 …… 这只是一个时间问题。

我们做得越好，AI 就会变得越强，我们将来的「内卷」方向是和 AI「互卷」，那时候我们会怀念人与人的之间「内卷」，那真是太温柔了。

所以，一个简单的推论就来了，既然拼不过AI，那就加入AI。等等，等等，我不是说数字永生，脑机接口之类的，我说的是眼下这几年，大家可以准备的事情。

给 AI 带路

是的，让 AI 快速成长，快速普及，也是一种短期的避难手段（听起来有种助纣为虐的感觉？）。

我们所在行业，如果不可避免要被 AI 颠覆，不如让它快点发生。在这个过程中，需要很多人类去帮助和训练 AI。即使是使用 AI，也是一种对AI的训练。目前来看，AI 模型的初期确立，并不是「野生放养」得来的。整个学习中，还需要大量人力去调校，维护和纠偏。例如：

初代 AlphaGo 需要人类棋手的经验和指导（当然以后就不用了，甚至也不配了）
现在的 ChatGPT 就需要人力去限制甚至审视它的言论，帮助模型不要被「污染」
现在的图片生成 AI 应用当中，有的可以人工设置权重，让 AI 更了解人类的偏好

将来 AI 进入专业领域后，也会有类似的事情发生。无论我们自己如何不愿意帮助或参与 AI，但总有人会愿意的。

就短期而言，诸如：具体应用到哪个业务场景，运用哪些参数，也还是人类可以探索的空间。 给 AI「带路」，这本身就是一种知识工作。我们已经看到了一些公司争先恐后投入其中的例子，例子多得不胜枚举：

将 AI 运用到文字转配音
将 AI 运用到音视频剪辑上
将 AI 运用到会议记录，记录整理之上
将 AI 运用到去除背景噪音，扣除背景图片之上

……

我们运用 AI，或者帮助别人运用AI，不仅会帮助 AI 成长，也给自己创造了工作机会。更重要的是，这也是熟悉和发现 AI 优势和弱势的机会。我们只有了解对手，才能更好地超越对手。我可不想在 AI 擅长的地方和它死磕。

所以，不要害怕，拥抱 AI，同时寻找机会打造「避难所」。

占领一些「高地」

显而易见的是，有些事请不是 AI 不能做，而是 人类会设置壁垒禁止 AI 进入。为什么会有壁垒？可能是责任的原因，可能是惯例的原因，甚至可能是伦理的原因，至少，相当一段时间内 AI 会被隔离在外。

例如：AI 可以引用法律法条，分析案情卷宗，但是不能出庭提供辩护协助。近日美国某些律师工会已经威胁 AI 出庭将触犯法律，或导致 AI 公司负责人入狱，原因是 AI 没有从业执照（*）。

法律援助 AI 公司创始人，Joshua Browder， 图来自NPR公开报道

不少知识工作，尤其是有行业协会的那种，或需要执照的那种，短期内 AI 还很难染指。这不是说，我们可以高枕无忧。这类工作只是短期安全。而另一方面，即使现在安全，AI 也肯定提高了该行业的平均生产力水平，例如：律师的助理可能就不需要了，一个律师可以处理更多案子了。如果没有那么多案子，律师的绝对数量就显得过剩了，所以，要生存下去，可能需要在行业里面爬到「高地」的位置。（或者，难道为了工作去人为去制造更多案子？）

这和大规模生产带来了产能过剩类似，体力工作者早就经历过几遍了，接下去要轮到脑力工作者了。但无论哪种工作，占领「高地」的都是幸存者。（就像资深的产业熟练工仍旧吃香）

寻找「隐性知识」

谁说知识就一定是存储在互联网上或者书本里面的？知识也可能是「隐性」的。

我说的「隐性知识」不是专指「人情世故」那套关系学，而是说，AI 由于无法实践，也无法习得的知识。（当然「人情」也是其中之一）

虽然，AlphaGo 下围棋这类特定领域的 AI，不需要生活经验，而且到达一定阶段后就能脱离现有书面知识进行「自我实践」。但相当一部分的 AI 目前最致命的弱点是，不能参与实践，只能依赖已有资料。

AI 可以侃侃而谈香蕉，但是它从来没有吃过真正的香蕉。他的所作所为就像是有些「纸上谈兵」的项目咨询师。苹果公司创始人乔布斯在 MIT 1992年的演讲时，就是这样形容某些咨询公司的（*）。

来自 MIT 公开的演讲视频

因此，几乎可以肯定的是，存在 AI 看不见的「隐性知识」，在没有可学习资料的领域里面，人类还远没有「一败涂地」。

只要不断总结自己实践经验，我们就能获得 AI 没有的一些优势，至于这种经验有没有价值，有多大的市场，那是另外一回事。

正如最近大家都喜欢分享自己的「知识管理体系」，就是一种实践的总结，当然其中各有特色，有些也是偏「纸上谈兵」，但那些真正靠实践得来的经验，多少能给人以共鸣和启发，这不是 AI 通过模仿或学习可以得来的，虽然 AI 也有自己的知识体系和实践经验，但对人类而言没有什么价值（就是那些 AI 模型了，我们的大脑配不上）。

提高自己的「逻辑能力」

现代的科学体系是基于逻辑的。对于知识工作者来说，「逻辑能力」是基本功。我要指出，「玄学类」的工作不在此范围里，玄学依赖于解释，而不是坚实的推理，不同的人可以给出不同的答案，这反而让 AI 的「胡说八道」有了用武之地。

AI 的确有一定的因果分析能力，但是，正如前文所说，这些都是从学习材料得来的，而且是形式上的逻辑。这些材料肯定没有第一手的实践来得靠谱，有的时候，AI 的判断甚至非常「反现实」。由于目前的 AI 机制所限，通过机器学习得来的模型，AI 自己甚至也无法清晰的解释为什么会得出这个结论，有人说这只是一种「拟合」而已。也有人说 AI 更像是非常复杂参数体系下的「统计学」，当然，说不定人脑也不过如此。不排除 AI 将来具有「自我解释」的能力。但目前来看 AI 的逻辑和解释能力是显著低于人类的。（不是所有人，有的人逻辑能力也未必如AI）下图是一个逻辑上矛盾的AI回答，AI 可能不擅长于此。