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“当人类只能发珍贵的几个字的时候，言辞都柔软美好。没有人会发一份电报过去说：去死吧！但是当我们在网络世界里可以任意发言的时候，却到处都是戾气。”
独立开发者 自由职业 作品 - 简单简历 https://t.co/xMu5JFIGnr 五分钟打造程序员的金牌简历 课程 - 慕课网精英讲师 https://t.co/NTyFFrvHwL 经历 - 不上班的1000天 https://t.co/bonuLQCCsY 视频 - https://t.co/aQYLgujIyC
this is the guy it was addressed to btw
We're in a race. It's not USA vs China but humans and AGIs vs ape power centralization. @deepseek_ai stan #1, 2023–Deep Time «C’est la guerre.» ®1
The Middle East stands with America in defending the Free World Koreans are maybe the most insane ethnicity well, after Tuvans
We're in a race. It's not USA vs China but humans and AGIs vs ape power centralization. @deepseek_ai stan #1, 2023–Deep Time «C’est la guerre.» ®1
Cc @tferriss
Founder/CEO @Gumroad
用好ai，做个人IP，是我给自己未来的答案。
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
# 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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