全球即时：ChatGPT 大火，新技术会让我们失业吗？
文丨 Sean Ye 图丨源自网络
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写在前面
ChatGPT 在这几个月迅速成为热门，它远比之前我们遇到的所有对话机器人都更加智能。
最新的说法，ChatGPT 已经通过谷歌 L3 入职测试，按水平可以在谷歌拿到一份 18 万美金的年薪。
这让很多打工人都开始焦虑，我们的岗位真的会被人工智能取代吗？
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ChatGPT 的信息收集能力，以及对话的流畅性，让很多人惊讶。
有人用它写论文，有人用它写小说，有人用它在知乎回答问题，但从目前来看，ChatGPT 有用，但很难提供深度价值的内容。
也就是说，如果你的工作，像 15 年前的我一样，只是搜集整理公开信息——当年的我负责整理酒店信息，方便公司组织不同规模的活动——那么，我肯定是要被 ChatGPT 取代的。
然而，如果你从事的是另外两种工作：
开拓创新性的工作
与人打交道的工作
那往往你很难被取代。
以人力资源为例，如果你做的是三支柱里 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，那么 AI 想要取代你，还很难。
1
消灭工作 or 创造工作
AI 逐渐渗透进入职场，对人类来说是好事。
科技解放人，人们得到更多闲暇时间，产生更多需求，带来更多岗位机会。
人工智能抢夺职场人的工作机会这个观点并不新鲜。
回头看，过往每一次科技革命，都夺去了不少职场人的工作。
工业革命时期，机器的广泛使用让很多手工业者破产，工人失业。于是工人们开始了打砸机器的运动。
工人们将机器视为问题根源，试图通过打砸破坏机器来保住自己的工作。在 20 世纪中叶，福特汽车的工人也曾通过罢工手段反抗新的流水线自动化系统。
这种行为后来被发展经济学收录成「卢徳谬论」：认为科技的发展，会减少对劳动力的需求，导致失业率上升。
但这种说法并不正确。
科技发展的意义在于解放了人。
当人有了更多闲暇时间，就会产生更多需求；而为了满足这些新增的需求，就会有更多岗位诞生。
马云在一次关于科技革命的访谈中提到了自己的看法：
每一次科技革命都有很多工作岗位消失。第一次科技革命杀死了很多工作岗位，但创造了更多工作岗位；第二次科技革命同样如此，杀死工作，但创造更多工作。
每一次科技革命里，都会有工作消亡，但一定会出现更多工作机会。
举个例子，国外已经在研究取代电话销售的 AI 和长途货运的自动驾驶技术。
如果你是电话销售或者是货运司机，你可能会虎躯一震：
这是要抢我饭碗啊。
但事实上，如果没有前两次科技革命，就没有电话和汽车，这两份工作根本无从谈起。
不仅如此，电话销售的成功率通常徘徊在 1%-2%，成功率之低，令人发指，这对从业人员的士气和心态是严重的打击，并不算是一份令人愉悦的工作。
而货运司机在大部分时间在路上，一个人孤独疲倦的面对枯燥的工作，这也算不上一份理想工作。
而人工智能，这一次科技革命的主角，可以帮助更多职场人得到更多的闲暇时间。
更多的闲暇时间，意味着更多需求，更多岗位机会。
多说一句哈，很多民企搞 996，无论他们做的是什么高科技业务，本质上它们不是顺应时代，而是在逆时代潮流的。
2
我的工作，会被 AI 取代吗
对于职场人个体来说，危机依然是存在的。AI 的渗透可能会夺走我们的岗位，那么哪些行业是我们的机会？
ChatGPT 这样的人工智能，的确能创造工作，但对于我们每个个体来说，还是残酷的，因为如果我们不调整，可能就会面临失业。
第一次工业革命，机器将人们从繁重的体力劳动中解脱出来，工人失业，但从职业发展来说，损失也没那么严重，毕竟工厂里繁重的体力活，既没有前途，也没有吸引力。
当机器接管了繁重的体力活，职场人进入了新的高地——办公室。这里的工作不再危险而繁重，这种工作的关键词是「重复枯燥乏味」。
第二次革命，这些从事事务性工作的脑力劳动者开始受到冲击，比如秘书，打字员，银行柜员，以及电话客服。
这些活，人可以做，但缺乏职业发展的前途，而且机器更高效更廉价。
到了如今第三阶段，我们身边的机器日益智能化，在驾驭了辛苦 / 危险以及枯燥的工作之后，它开始逐渐渗入决策工作。
这是最让我们职场人担心的环节，因为这个区域的工作已经很符合我们对自己的身份认同。
财务、营销、销售、人力资源……每个职位都被渗透；
媒体、咨询、管理、医疗、保险，每一个行业都被渗透。
我们不用为人类担心，但还是得为自己的前途担心：如果是我的工作消亡了呢？
转型是件很痛苦的事情，更别提转型失败了。
所以作为个体，面对人工智能的竞争，哪里是我可以退守的高地？
一滴水如何能逃过干涸的命运？融入大海；
职场人如何能避免被新兴科技取代？打不过就加入。
3
赢在人工智能时代
对于职场人来说，除了挑选行业外，在工作方式上有哪些策略可以让我们能在人工智能时代存活呢？
给大家推荐一本书《人机共生》，它探讨了打工人如何在人工智能时代，找到自己的生存之路。
在书中，作者达文波特给出了多种工作策略，告诉我们：即使人工智能越来越先进，我们打工人依然可以有所作为，依然可以决定自己的命运。
1. 超越（Stepping Up）
建立全局观，弥补人工智能的短板。
从人工智能目前的发展来看，在某些细节领域，AI 的确能吊打我们人类。
比如下围棋的阿法狗。
但从全局角度来说，人工智能并非万能，它的运算逻辑，仍然是由人来决定的。而我们人类，更善于从全局角度思考问题。
比如，阿法狗再强，你让它组织中国棋院工作，带队参加三国擂台赛，带动全民围棋热……
这 AI 怕是要死机的，这就是职场人的机会。
随着人工智能时代的来临，每家公司都需要具备全局观思维的职场人。如果你希望成为超越人工智能的人，那么，现在，你应该考虑如何成为那个引领 chatGPT 的人。
举个例子，我已经有朋友在研究如何用 chatGPT 降维打击星座 & 算命行业了。
即便你不是科技行业出身，你也有机会成为人工智能的引导者。
拿 HR 举个例子，一个 HR 经理，如果他把精力都放在招聘上，放在简历筛选上，他未来很难与人工智能 PK。
你读简历的速度总没电脑快，电脑已经匹配好关键词找到最合适的简历了，你可能刚刚开了个头，而且每次做筛选判断时，你的原则可能也会有微调，但电脑不会，他会始终以同一标准匹配最合适的简历。
但作为 HR 经理，工作绝不应该仅仅是眼前的简历筛选。
未来员工看重什么福利？
行业内人才流动的趋势是什么？
如何打造完善的内外部人才库，保证企业人才不断档？
……
这些都是具有全局观的职场人应该做的事情：看到未来的趋势，并规划出一条走向未来的路线。
2. 并肩合作（Stepping Aside）
机器做它能做的，人做人能做的事
当柯洁输掉与阿法狗的对决后，放声大哭，让无数旁观者心痛。
有媒体写了这么一段看似阿 Q 的自我安慰：
「柯洁输了，他哭了；阿法狗虽然赢了，但它不会笑。」
这话揭示了一点：涉及人性和情感领域的工作，比如艺术和人际沟通，人工智能很难取代我们。
举个例子，chatGPT 可能可以在知乎回答问题，但是如何在知乎成为一个 KOL，让大家认可你支持你，这就涉及到对人性的理解了。
毕竟，谁能比我们人类更有人性？
我有一个医生朋友，听说 chatGPT 后很是担心。
作为医生，他多年积累的诊断经验，可能在 AI 的海量数据面前相形见绌。
未来的人工智能可以将患者的症状匹配数据库里千万份病例，分析出所有可能的病症，以及可能性比例，并给下一步检查或诊断建议。
他问我：
我们学了这么多年的医，我们读书时背过的医书，我们多年加班问诊的经验，还有什么用呢？
我的回答是：
很有用，但不仅仅是诊断方面，在我家人生病的时候，你给了我很多建议，也帮我做了很多分析。你说的内容和主刀的主任医生说的，并没有本质区别。但是主刀医生，特别忙，300 块的特需门诊，他也只和患者聊 2-3 分钟。和你聊就不同，你站在我的角度帮我提建议，而且也能体会到病人的感受，建议我如何与生病的家人沟通。和你谈，让我心安。
这可能就是未来医生的价值。不仅拥有医学知识，还具备同理心和出色的沟通技能。
这种新时代的医生可以将人工智能冰冷的分析，转化成病人能听懂，也更能接受的表达方式。
这种方式，看起来是躲避，但从效果来说，却是人和机器的最佳拍档形式。
AI 负责专业，人类负责共情。
3. 参与（Stepping in）
与人工智能共事，给人工智能打工。
第三种策略，就是投敌。
谷歌最新出品的 Brad，在发布会现场回答错了一个问题，导致股价大跌。
说到底，检索了那么多信息，Brad 并不知道，到底哪一个答案是 100% 准确的。
在知乎，我们看到很多专业从业者发表不同的观点，我们判断的依据是：
是否是行业从业者 / 专家
是否提供了详细的论证过程
是否有同行、专家用赞同背书
如今的市场现状是：业务人员知道真实的业务需求，知道哪些数据是有价值的；但他们无法搭建出数据架构。
技术人员可以设计出 chatGPT，但是他们不可能懂每行每业。
所以在业务和技术之间，需要一座桥梁，这就是第三种生存法则，你可以选择做桥梁。
可能听得比较耳熟，对的，有点像如今互联网公司的产品经理角色。
人工智能无法决定自己的目标，也无法清晰解读自己的决策，所以需要参与者作为人工智能与人沟通的桥梁。
想走这条路，你需要专精于某一行业某个领域，在人工智能开始渗透攻打你的行业时……
你的确可以考虑投敌，成为 AI 的带路党，给人工智能团队打工。
对于人工智能团队来说，他们需要你这样拥有丰富行业经验的从业者。
比如一个用过多种财务软件的财务经理，就是财务软件开发商眼中的重要人才。
4. 专精（Stepping Narrowly）
找到 AI 进入成本太高，但是收益并不高的领域
有些事情通常没有人愿意花费精力和时间来做，因为投资回报率太低了，犯不着。
当阿法狗战胜柯洁之后，阿法狗团队表示不再研究围棋了，要转身去研究医疗领域的人工智能了。
为啥呢？因为医疗是个花钱的深坑啊。美国的医疗支出接近 GDP 的 20%，中国 2017 年在医疗领域的支出预算超过 1.4 万亿。
把这一块做好了，拿下 1% 的市场意味着 140 亿的营业额哦，辛辛苦苦打败围棋高手给自己带来了「名」，接下来冲着「利」去了。
但在有些领域，比如区分赛车弹簧，证明古老手稿的年龄……这些非常细分的领域里，人工智能进来没法获取足够的利润来抵消其成本，所以没有动力。
看过《猫和老鼠》吗？
Jerry 一路逃进洞里，而 Tom 却撞在了洞口。
化身大猫的人工智能不可能进入每一个细分领域，说到底，人工智能也要算账嘛，成本多少收益多少，进入这块细分市场是不是合适。
专精者成功的奥义在于，瞄准一个细分市场，开始深挖，并坚持下去。
写在最后
从大趋势来说，新技术肯定能创造更多工作岗位。我们不用为我们的后人担心。
但肯定有部分岗位会消失，我们需要担心的不是人类的未来，而是我们自己的未来。
在这些策略中，不同类型的职场人或者适合不同类型的工作，我们可以根据自己的情况做调整，选择合适的方式做一些尝试。
有一点是确认的，在这个 VUCA 时代，你不可能笃信自己的岗位会永远存在，不会失业。
那些做好准备的人，往往不会受到严重的冲击；而真正被冲击的，往往是那些对危险毫无知觉的人。
