現(xiàn)在打開手機刷資訊，十個里有八個在聊AI。

要么說AI要取代白領(lǐng)，要么說AI泡沫要破，看得人腦子嗡嗡的。

作為天天跟各類行業(yè)案例打交道的30歲打工人，我發(fā)現(xiàn)AI的發(fā)展根本不是非黑即白，而是三條路一起走，不同行業(yè)的人感受天差地別。

AI最常見的樣子，是悄悄滲透進工作的各個環(huán)節(jié)。

山姆?奧特曼之前就說過，圖靈測試被跨越后，也沒見天翻地覆的變化。

這話我特別認同，現(xiàn)實里AI大多是這么“干活”的。

IT行業(yè)里，測試、掃Bug這些基礎(chǔ)活，現(xiàn)在基本被AI包攬了。

原來需要專人盯著的代碼檢查，AI幾分鐘就能完成，還能給出修改建議。

金融行業(yè)更明顯，以前銀行里一堆人做票據(jù)錄入，現(xiàn)在RPA機器人一上，幾個人就能搞定原來幾十人的活。

本來想，這種替代會不會讓很多人失業(yè)？但后來發(fā)現(xiàn)不是這樣。

一個10人完成的流程，AI介入后變成2個人加AI就能搞定。

被頂替的不是人，是那些重復、沒技術(shù)含量的環(huán)節(jié)。

我覺得這種替代更像溫水煮青蛙，不激烈但持續(xù)，逼著大家從“只會干活”變成“會用AI干活”。

畢竟系統(tǒng)設(shè)計、業(yè)務(wù)決策這些需要經(jīng)驗和判斷的事，AI暫時還頂不上。

聊完慢慢滲透的情況，再說說那些讓人頭皮發(fā)麻的指數(shù)增長。

AI在某些領(lǐng)域的進步，真的不是一點點，而是跨越式的。

最直觀的就是影視行業(yè)，B站UP主影視颶風做過一期視頻，原來5個人花50小時做的特效鏡頭，AI兩分鐘就能生成4個不同風格的版本。

還有威爾?史密斯吃面的假視頻，兩年前看還滿是違和感，現(xiàn)在已經(jīng)能以假亂真。

這些變化背后，是算力、數(shù)據(jù)和模型的多重提升。

特斯拉上海工廠更夸張，機器人替代率高到嚇人，產(chǎn)能上去了，需要的工人卻少了很多。

這種增長速度真的讓人焦慮。

如果AI保持這個節(jié)奏，2-5年內(nèi)，很多認知型工作可能會遭遇結(jié)構(gòu)性沖擊。

原來我們以為人類是默認的生產(chǎn)單位，現(xiàn)在看來，這個定義可能要被改寫了。

但也不用過度恐慌，這種指數(shù)增長目前只集中在內(nèi)容生成、制造業(yè)等少數(shù)領(lǐng)域，不是所有行業(yè)都會這么快被影響。

AI不是萬能的，越往深用，越能發(fā)現(xiàn)它的短板。

很多人覺得AI厲害，就想讓它包攬所有事，結(jié)果往往碰壁。

上一輪AI泡沫里，客服機器人就鬧過笑話。

宣傳說問答準確率能到90%以上，但實際用起來才發(fā)現(xiàn)，那些最關(guān)鍵、最復雜的咨詢，它還是搞不定。

剩下的那些難啃的“長尾場景”，恰恰是業(yè)務(wù)的核心。

現(xiàn)在AI也面臨同樣問題，堆算力、堆數(shù)據(jù)帶來的效果越來越有限。

醫(yī)療、法律這些領(lǐng)域更明顯。

AI可以輔助醫(yī)生看片子、幫律師查法條，但最終的診斷和判決，還得是人來做。

一方面是AI容易出現(xiàn)“幻覺”，給出錯誤答案，另一方面，這些領(lǐng)域責任重大，出了問題沒人能替AI擔責。

之前ChatGPT就因為誘導用戶引發(fā)過法律糾紛，這也說明AI的倫理和責任邊界還沒理清。

如此看來，AI長期內(nèi)可能還是個“輔助工具”，那些需要情感共情、復雜推理、承擔責任的活，終究離不開人類。

AI的這三種未來不是互相排斥的，而是同時存在。

內(nèi)容行業(yè)在經(jīng)歷指數(shù)爆發(fā)，多數(shù)行業(yè)在被線性滲透，高風險領(lǐng)域則受困于瓶頸。

我們不用糾結(jié)“AI會不會取代自己”，更該想“自己所在的行業(yè)，正處于哪條曲線”。

如果在指數(shù)增長領(lǐng)域，就趕緊提升創(chuàng)意和稀缺技能，如果在滲透領(lǐng)域，就好好練會和AI協(xié)作，如果在瓶頸領(lǐng)域，就深耕專業(yè)深度。

毫無疑問，AI帶來的變革已經(jīng)來了，但它不是要消滅人類的工作，而是要重構(gòu)工作的方式。

未來職場的贏家，一定是那些能看清趨勢、找準定位，把AI變成自己幫手的人。