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用好ai,做个人IP,是我给自己未来的答案。

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Growth Coach|Helping creators build their personal brand on X 增长教练|帮助创作者在X上打造个人品牌 公众号:PandaTalk8 X 增长群群主

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Mr Panda
Wed Oct 29 12:49:47
# AI会取代人类劳动吗?从历史与经济学视角看就业未来

历史告诉我们:技术革命消灭的是特定工作任务,而非工作本身。当AI承担了重复劳动,人类得以专注于更需要创造力、战略思维和情感智慧的高价值领域。未来的就业图景不是萎缩,而是重构——关键在于我们如何主动塑造这一转变。

> 当技术革命降低成本时,往往催生出远超想象的新需求

---

## 1 两种极端观点的谬误

当前关于AI与就业的争论中,两种极端声音主导了舆论场:

- **末日论者**预言大规模失业即将来临  
  他们认为未来五年内,AI将消灭半数白领初级岗位,失业率可能飙升至10%-20%,创造“前所未见的失业水平”

- **怀疑论者**则认为AI只是过度炒作  
  他们坚持AI远未达到通用人工智能水平,实际能为企业节省的成本远低于预期,根本不会引发经济结构变革

**这两种观点都存在根本缺陷**。历史经验、行业数据和常识都表明:AI确实将深刻改变经济形态,但不会摧毁就业体系。

---

## 2 放射科医生的启示:杰文斯悖论在行动

### 2.1 被证伪的预言

2016年,AI教父杰弗里·辛顿曾断言:“五年内深度学习将超越放射科医生”,建议停止培训该专业人才。

**然而近十年后,现实截然相反**:
- 放射科医生需求达到历史新高
- 数十款尖端AI产品已能更快、更准地检测数百种疾病
- 人类专家价值不降反升

### 2.2 需求激增的背后逻辑

医疗行业的特殊性(医疗事故责任、保险监管要求人类参与)只是部分原因。更根本的是:

**技术提升效率 → 降低服务成本 → 激发潜在需求**

- 更便宜的扫描意味着更多扫描
- 更多扫描催生对复杂诊断和治疗规划的更大需求
- 放射科医生从基础诊断转向更高价值的综合判断

这正是经济学中的**杰文斯悖论**:资源使用效率的提升,反而导致该资源总消耗量的增加。

---

## 3 历史镜鉴:技术革命如何创造新就业

### 3.1 集装箱革命(1960年代)
- 航运成本降低90%
- 部分码头工人失业
- **但催生了**:货运代理、物流管理、仓储分销等亿万级产业

### 3.2 云计算革命(2010年代)
- 基础设施成本降低10倍
- 传统IT角色转型
- **服务器管理员变为**:DevOps工程师、云架构师,管理着此前难以想象的规模

### 3.3 AI计算革命(当下)
- 推理成本持续下降
- GPU需求飙升而非崩溃
- 英伟达股价创历史新高

---

## 4 AI时代的工作转型路径

### 4.1 需求增长定律

Box公司CEO Aaron Levy指出:
> “效率提升通常意味着更多而非更少的需求。当工作成本下降时,对其需求就会上升——而且潜在需求往往远超我们想象。”

具体表现为:
- AI让MRI分析、法律文件起草、代码编写更便宜快捷
- 对放射科治疗计划、律师咨询、工程师专业知识的**总体需求将扩大**

### 4.2 角色重构而非消失

OpenAI联合创始人Andre Karpathy认为:
- AI首先改变**重复性高、上下文要求低、容错性高**的工作
- 如客服代表、数据录入等岗位将**重构为管理监督角色**

### 4.3 现实案例印证

YC孵化企业展示的转型模式:
- **AOKA**(AI销售代理):释放客服人员从事更高价值工作
- **Tenor**(医疗文书自动化):将行政角色从数据录入转变为患者护理协调和复杂病例管理

**关键洞察**:许多被AI自动化的任务(如应对不耐烦客户、填写常规表格)本就令人不悦,而新的监督角色往往更有趣、更具创造性。

---

## 5 给创业者的行动指南

### 5.1 认清变革现实
- AI转型真实存在且快速推进
- 勿重蹈保罗·克鲁格曼1998年将互联网比作传真机的覆辙
- **不要低估变革规模**

### 5.2 摒弃幻想,主动建设
- 完全自动化的奢华共产主义不会即刻到来
- 人类经济不会立即崩溃
- 不要坐等全民基本收入
- **AI是堪比甚至超越互联网的重大机遇**

### 5.3 把握建设时机
未来不需要等待许可——它正在被那些看到他人未见可能的人积极构建。每个伟大公司都始于创始人决定跃入未知、坚守信念的那一刻。

**唯一的问题是:你是否会成为他们中的一员?**

---

历史告诉我们:技术革命消灭的是特定工作任务,而非工作本身。当AI承担了重复劳动,人类得以专注于更需要创造力、战略思维和情感智慧的高价值领域。未来的就业图景不是萎缩,而是重构——关键在于我们如何主动塑造这一转变。

https://t.co/dZ80UCcTNX

# AI会取代人类劳动吗?从历史与经济学视角看就业未来 历史告诉我们:技术革命消灭的是特定工作任务,而非工作本身。当AI承担了重复劳动,人类得以专注于更需要创造力、战略思维和情感智慧的高价值领域。未来的就业图景不是萎缩,而是重构——关键在于我们如何主动塑造这一转变。 > 当技术革命降低成本时,往往催生出远超想象的新需求 --- ## 1 两种极端观点的谬误 当前关于AI与就业的争论中,两种极端声音主导了舆论场: - **末日论者**预言大规模失业即将来临 他们认为未来五年内,AI将消灭半数白领初级岗位,失业率可能飙升至10%-20%,创造“前所未见的失业水平” - **怀疑论者**则认为AI只是过度炒作 他们坚持AI远未达到通用人工智能水平,实际能为企业节省的成本远低于预期,根本不会引发经济结构变革 **这两种观点都存在根本缺陷**。历史经验、行业数据和常识都表明:AI确实将深刻改变经济形态,但不会摧毁就业体系。 --- ## 2 放射科医生的启示:杰文斯悖论在行动 ### 2.1 被证伪的预言 2016年,AI教父杰弗里·辛顿曾断言:“五年内深度学习将超越放射科医生”,建议停止培训该专业人才。 **然而近十年后,现实截然相反**: - 放射科医生需求达到历史新高 - 数十款尖端AI产品已能更快、更准地检测数百种疾病 - 人类专家价值不降反升 ### 2.2 需求激增的背后逻辑 医疗行业的特殊性(医疗事故责任、保险监管要求人类参与)只是部分原因。更根本的是: **技术提升效率 → 降低服务成本 → 激发潜在需求** - 更便宜的扫描意味着更多扫描 - 更多扫描催生对复杂诊断和治疗规划的更大需求 - 放射科医生从基础诊断转向更高价值的综合判断 这正是经济学中的**杰文斯悖论**:资源使用效率的提升,反而导致该资源总消耗量的增加。 --- ## 3 历史镜鉴:技术革命如何创造新就业 ### 3.1 集装箱革命(1960年代) - 航运成本降低90% - 部分码头工人失业 - **但催生了**:货运代理、物流管理、仓储分销等亿万级产业 ### 3.2 云计算革命(2010年代) - 基础设施成本降低10倍 - 传统IT角色转型 - **服务器管理员变为**:DevOps工程师、云架构师,管理着此前难以想象的规模 ### 3.3 AI计算革命(当下) - 推理成本持续下降 - GPU需求飙升而非崩溃 - 英伟达股价创历史新高 --- ## 4 AI时代的工作转型路径 ### 4.1 需求增长定律 Box公司CEO Aaron Levy指出: > “效率提升通常意味着更多而非更少的需求。当工作成本下降时,对其需求就会上升——而且潜在需求往往远超我们想象。” 具体表现为: - AI让MRI分析、法律文件起草、代码编写更便宜快捷 - 对放射科治疗计划、律师咨询、工程师专业知识的**总体需求将扩大** ### 4.2 角色重构而非消失 OpenAI联合创始人Andre Karpathy认为: - AI首先改变**重复性高、上下文要求低、容错性高**的工作 - 如客服代表、数据录入等岗位将**重构为管理监督角色** ### 4.3 现实案例印证 YC孵化企业展示的转型模式: - **AOKA**(AI销售代理):释放客服人员从事更高价值工作 - **Tenor**(医疗文书自动化):将行政角色从数据录入转变为患者护理协调和复杂病例管理 **关键洞察**:许多被AI自动化的任务(如应对不耐烦客户、填写常规表格)本就令人不悦,而新的监督角色往往更有趣、更具创造性。 --- ## 5 给创业者的行动指南 ### 5.1 认清变革现实 - AI转型真实存在且快速推进 - 勿重蹈保罗·克鲁格曼1998年将互联网比作传真机的覆辙 - **不要低估变革规模** ### 5.2 摒弃幻想,主动建设 - 完全自动化的奢华共产主义不会即刻到来 - 人类经济不会立即崩溃 - 不要坐等全民基本收入 - **AI是堪比甚至超越互联网的重大机遇** ### 5.3 把握建设时机 未来不需要等待许可——它正在被那些看到他人未见可能的人积极构建。每个伟大公司都始于创始人决定跃入未知、坚守信念的那一刻。 **唯一的问题是:你是否会成为他们中的一员?** --- 历史告诉我们:技术革命消灭的是特定工作任务,而非工作本身。当AI承担了重复劳动,人类得以专注于更需要创造力、战略思维和情感智慧的高价值领域。未来的就业图景不是萎缩,而是重构——关键在于我们如何主动塑造这一转变。 https://t.co/dZ80UCcTNX

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Jon Yongfook
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Jon Yongfook
Wed Oct 29 12:45:13
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Marc Lou
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