作者：中联科创特约嘉宾尹智

AI取代了人类的工作？ 可见的未来，是更好地用AI的人拿掉了不会用AI的人的工作，这个事其实一直在发生，不过这次取代的效率比以往都要高 —— 

我的一个小伙伴，跟我说，他已经用Stable Diffusion开始自己创业了，他自己钻研部署了一套这个开源的文生图模型，已经用来接活做了不少图样设计了。这些活，我相信，不是凭空多出来的，是他从别的设计师那里拿过来的。那几个工作，是Stable Diffusion拿走的吗？不是，工具不会抢活， 是工作被重新分配给不同人。

昨晚参加了一个咨询培训机构的“CFO与人工智能专家对话”的视频访谈节目，也聊到这个话题，我觉得其实这个事历史上一直在发生，不过现在比较明显。蒸汽机成熟后，操作运维蒸汽机的人，就做了原来靠体力，风力，水力来生产的那些人的工作；计算机出现后，程序员就做了那些"计算员"的工作，英文中，计算机和数字计算员，都是computer；汽车技术成熟后，汽车驾驶员慢慢接替了马车夫的工作…… 这种案例随着新技术新工具新生产消费模式，层出不穷。只是原来这个取代过程，是有大量体力技能部分，机械部分，相对缓慢，渐进的过程，而这次AIGC的革命，是数字领域的脑力平替，数字原生的AI作为工具的威力得到了前所未有的放大，效果立竿见影，效率之高，平替性之强，前所未见。 一个不是特别合适的比喻，犹如二战之时德军的坦克军团对阵某些国家的骑兵，这是借助新式工具和战术的降维打击。

那在绝对优势的工具环境下，人的因素还重要吗？个人觉得，还重要，但更重要的是，人利用工具的能力，工具越先进，这个能力的优势就越重要，不会利用工具的劣势就越明显。这就如同一支十几个人的机械化电子化部队，可以轻松击败一个营一个团的非机械化部队，而前提还得是机械化部队能够将能力和战术融合到先进武器中，否则就会像前几次海湾战争里那样，开着最先进的苏式战机的阿拉伯飞行员，被开着性能差不多的美式战机的以色列飞行员一顿胖揍。

工具这么强，这么智能，学习还有必要吗？或者学习运用工具之外的知识有必要吗？个人觉得，更有必要了。只是原来程式化的，人为规定的，非基本非持久的知识，比如一个工具软件的操作，确实没有必要花那么多功夫了，AI可以迅速帮大家补齐这些短板，大家比的是70分，甚至更往上的能力。那更往上的能力是什么呢？是有纵深度和广度的，是那些用细分私有数据，私有行业经验，跨领域跨模态技能筑起门槛的Skill set。为了获取这些能力经验，在通识基础上有针对性的培训，学习就显得更重要了。原来优秀人才和一般人才差个20分，在很多场景下还体现不出来，而AI大模型会显著放大这种差异，使优秀人才顺手干了一般人才的工作，显得顺理成章。

所以我们更需要学习，我们学习和提高，不只是为了防AI取代我们，其实也是为了更好地内卷。 —— 仅代表尹智个人观点 Ken's personal view only