北京
最近有篇文章叫：，這里面有很多數據和信號，文章里面的判斷也是對的，但它沒說一個最關鍵的問題：
然后呢？
我們知道狼會來，那哪里是歸處，什么是獵槍呢？
注：下面這個是我主場，所以被放中間了，略惶恐，在京的歡迎過來。
大量現在看到的崗位肯定沒了
我小的時候親眼見過父母輩們會編席子、做鞋子等，現在哪有人會做了。
這就是工業化生產替代小農經濟的結果。
同樣的今天的辦公室里面各種崗位：招聘、財務、編程、市場、運維等好多崗位再過些年也沒人會做了。這就是新版的編席子、做鞋子。
這是未來智能化生產替代工業化生產的結果。
這不用科學分析，只需要天天用AI，感受到它現在的能力，以及能力的進步，自己就可以下個判斷。
至于是五年到各峰值，還是十年到個峰值，對現在在學校的同學其實沒啥差別。
大量崗位確定會消失，并且速度越來越快。
在大浪來之前學習狗刨并沒什么用
害怕之后就會折騰，去學提示詞什么的。
但這很像大浪來之前學狗刨，只要還是在大浪狠拍的范圍內，根本就沒什么用。
工業革命的時候肯定也產出更好的剪刀甚至還有縫紉機，更好的剪刀和縫紉機也會輔助做更好的衣服，但這不影響自己做衣服這種角色的消失。
學這些不是完全沒用，但這是特別單薄的一個起點。
而AI沖擊的力度和廣度不是這種學習方式就能應對的。
學什么有點用
我們現在面臨一個很古怪的情況：十年寒窗可能隨后就失業，還不如主播長遠。
老羅干別的到現在也沒賺錢，還清6個億全靠賣貨，但老羅是高中畢業。
未來能干的事肯定不是就主播，而是和未來的分工模式有關，理解未來的分工模式才有未來的角色，有未來的角色才能定義新技能。
未來的事，說起來也不復雜。
現在大量崗位從生產制造到辦公室白領肯定變成AI干，人在這些崗位上不可能卷過AI的。
但按照慣性如果一個最樸素的道理生效：社會更富裕之后每個人、每個家庭更富裕，那就會衍生出新的需求。
這些需求未必是生產制造，但可能和吃喝玩樂相關，也和衣食住行相關。
這時候其實需要能完整快速整合出新產品的人，而不是過去就干一小截，比如就擰螺絲根本不知道產品是什么的人。
這其實對人的角色提出了更高的要求，至少要能理解意義并且能夠實現它。
舉個例子：
現在大學里面可能汽車工程分成N個細分領域，培養出來的人要很多個才能設計制造一輛汽車；但未來可能每個人出來都要是總工，自己就可以干一輛汽車。
這不但是技能升級，也需要一種系統性的思考能力。
殘酷性
在技術變化速度極其劇烈的現在，跟上上面的變化重新定位自己是很有挑戰的。
不是要強化現在的能力，而可能是需要重定義它。
否則就會感覺到越來越卷。
這是一張差點沒放到《無人公司》這本書里的圖，它用于描述一種并不太好的可能。
人通過某種角色和整體經濟體系對接，并從中獲取養分，而AI會沖毀很多既有角色，雖然面向未來的角色更多更有意義，但AI進展太快，碳基生命學習適應的過程太過于漫長了，未必真的跟的上。
那就會導致分置，一邊陽光明媚，一邊詭異沉郁。
這不是一種好的狀態，也不必然如此。
但技術從來不先天就帶來美好的結果，為了規避這類可能首先需要的是認識AI的兩面性：
它會破壞掉什么，它又會創造什么。
否則現實就很魔幻：一撥人認為AI來了帶來了真的機會，每天歡欣鼓舞，一撥人則惶惶不可終日。
這趨勢發展下去沒準就變新型階級對立了。
光明性
如果把現在文明對應的經濟文化量級抽象一個純量比如是1，那么創造出戴森球的模式時候再抽象可能是100。
也就是說我們所有做的事可以指向99的增量，所以既不是什么大失業，也不是什么計劃經濟，而是99怎么進行創造的問題。
只要不掉頭去把1變成0.5就一切還好（一般人沒這能力，川普等沒準可以的）。
社會整體財富增加，什么情況下匱乏和苦難會增加呢！
小結
正向去面對AI帶來的沖擊，對很多人并不是一天兩天的事，也不是考個證多學點什么的事，而是需要一個徹底的角色重定義。也許所有過去的技能會歸零，也許呆著不動根本就不會有什么影響。這個決定AI不能下，咨詢也不怎么好使，還是得回到自己。
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