作者：Alex Furmansky2024年6月19日

“人工智能會搶走我的工作嗎？”

大概吧。

大多數(shù)企業(yè)部門都會大幅裁員。一個10人團(tuán)隊將被一個2人團(tuán)隊取代——并由一系列AI智能體提供支持。問題不在于這是否會發(fā)生，而在于當(dāng)這種情況發(fā)生時，你是否不可或缺。以下策略將幫助你駕馭AI的力量，而不是被它取代：

第一步：培養(yǎng)AI優(yōu)先的習(xí)慣

上世紀(jì)90年代初，所有問題的答案都藏在圖書館的書架和書庫里。谷歌出現(xiàn)后，那些仍然奔波于圖書館的人就被時代拋在了后面。別做這樣的人。

相反，你應(yīng)該改變你的想法，從“我會處理它！”變成“AI能處理它嗎？”

• 需要起草合同？先交給 ChatGPT 處理。
• 需要調(diào)試代碼？先交給 ChatGPT 處理。
• 需要對你的演示文稿提出反饋意見？先交給 ChatGPT 處理吧。

你最初的幾次互動可能不太順利，結(jié)果也可能不盡如人意。別灰心。AI并不笨——只是你還不了解如何使用它。但你以后一定會學(xué)會的！

你第一次嘗試使用AI可能類似于 2002 年有人在谷歌上搜索：“我今天早上在廣播里聽到一首歌，里面有‘嘟嘟嘟’的聲音，那是什么歌？”

不要放棄。

隨著這種練習(xí)成為習(xí)慣，你將學(xué)會如何在提示中添加更多上下文參數(shù)，使其更加具體。您將學(xué)會上傳屏幕截圖和 CSV 文件。您將體會到 ChatGPT 中耳機圖標(biāo)帶來的語音轉(zhuǎn)文字的精準(zhǔn)度，并且您以后很少需要打字了。

你會開始關(guān)注AI新聞里的最新專業(yè)工具，例如用于編碼的 Devin、用于企業(yè)知識工作的 Adept 以及用于即時研究的 Perplexity。你甚至可能會沉迷于為常見工作流程創(chuàng)建自己的自定義 GPT 模型。

你投入的練習(xí)越多，就越能了解它的推理方式，也就越能更好地選擇工具和應(yīng)對提示。

不知不覺中，你就從修補匠變成了大師。

今天的修補匠，就是明天的大師。

第二步：將自己打造為AI早期采用者

公司領(lǐng)導(dǎo)和你一樣感到擔(dān)憂。他們知道AI時代即將到來，但卻不知道誰能引領(lǐng)團(tuán)隊的變革。他們正在尋找充滿好奇心的早期采用者，而現(xiàn)在正是你挺身而出的機會。

這是歷史上千載難逢的時刻，人工智能的學(xué)習(xí)曲線非常平緩。

以網(wǎng)站開發(fā)為例：如今，要想創(chuàng)建一個漂亮的網(wǎng)站，你需要掌握 HTML、JavaScript、React 和 CSS/SCSS，更不用說像 Python/Django 這樣的服務(wù)器端框架以及像 Docker/Heroku 這樣的運維工具包了。學(xué)習(xí)曲線非常陡峭，需要參加長達(dá)數(shù)月的強化訓(xùn)練營才能入門。

但是，在 1995 年，任何一個懂一些基本 HTML 知識的高中生都可以向企業(yè)收取 500 美元來“搭建他們的網(wǎng)站”。

今天就像回到了1995年。大語言模型（LLM）應(yīng)用層實際上還不到兩年歷史。十年后，它將變得無比復(fù)雜。屆時，你需要一個“LLM互動大師”的學(xué)位才能獲得認(rèn)可。而今天，你只需要知道如何優(yōu)化一個用淺顯易懂的英語編寫的提示即可。

在全體員工大會上，主動承擔(dān)起AI方面的演講工作。確保公司評估AI工具時，你也積極參與其中。成為AI的實際操作者，這樣你就不會被AI取代。

成為掌控AI的人，這樣你就不會成為被AI取代的人。

本文編譯自substack，原文作者Alex Furmansk

https://substack.com/@magneticgrowth/p-145707393