忒修斯的船板
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/ 那些教 AI 的人 下半辈子有了 /
大家好，我是忒修斯的船板，一个码字人，AI 技术观察者和终身学习者。这篇文章略长，比较絮叨和口语化，推荐听读。
最近，DeepSeek 和 Grok3 这些 AI 大模型几乎天天刷屏。很多人肯定都早就开始想这个问题了：AI 发展到这一步，我们真的是不是没班可上了？
1
AI 失业潮 会是长久的现象吗？
其实这个事已经不需要问了。就业的寒冬早已来临，AI 只是把这风吹得狠了些。说的挺轻巧，很多人已经被吹麻了。上一波被 AI 绘图干碎的设计师和画师就不说了，不少行业最近乘着 AI 之风已经在大幅裁员，甚至政府部门也直接让 AI 代替公务员接待市民了，金饭碗都被挤兑，何况是一般人呢？但所有人都肯定在暗暗担心更大的问题，如果是一时的失业潮也就算了，AI 带来的就业格局剧变，会不会是一场比我们想象的更久的风暴呢？
就在这种半焦虑半好奇的心态下，我回想起一年前偶然读到的一篇文章，作者是麻省理工学院的劳动经济学家 David Autor，标题是《AI 或许真的能助力中产阶级重塑辉煌》。这标题可以说是亮得不行。（可以搜索宝玉翻译、赛博禅心公众号看原文）
可惜当时我只是粗略地看了一遍，没怎么深入体会。而当下我再翻出这篇文章，发现启发非常多。
这篇文章作者有很多有意思的观点，比如说，他认为 AI 不会带来失业潮，反而会让过去中低级技能的中产阶级重新获得高级决策的权利，从而获得更高的薪酬，make 他们“Great again”。
比如说，他认为计算机革命和 AI 革命对阶层和就业的作用是相反的，计算机革命利好专家精英阶层，而 AI 利好普通技术工人阶层。
为了佐证自己的观点，他还提到，虽然说大家觉得 AI 带来失业潮，但是在欧美这些发达国家，劳动力短缺才是现实，AI 更多是用来补缺口、提效率的，比如优化物流或者辅助医生诊断。可是，我们如今在国内看到的却是另一番景象：AI 好像正在“抢”一些中产岗位，比如制造业的装配线工人、金融后台的数据处理员。这些工作以前可是不少人赖以生存的“铁饭碗”，现在却眼看着被 AI 取代。
这有点矛盾。
首先为了搞清楚这个矛盾，必须要研究不同国家和行业在 AI 浪潮下的表现。我们其实可以发现这样的现象——在发达国家，比如美国和德国，劳动力短缺是个大问题，AI 在这些国家更多被用作补充工具，比如在制造业中，AI 优化生产流程，提高效率，而不是完全替代工人。而在发展中国家，比如中国，因为有庞大的劳动力人口，尤其是在制造业和服务业，AI 的普及会确确实实快速替代很多中低技能岗位。富士康甚至好多年前就已经在昆山工厂引入了大量工业机器人导致数千工人转岗失业。再从行业角度看：高技能行业，如医疗和法律，AI 更多是辅助工具。例如，在美国，AI 辅助诊断系统帮助医生分析影像，提高诊断准确率，但最终决策仍由医生做出。中低技能行业，如制造业和客服，AI 的替代效应更明显。比如，电商“智能客服”已经能处理 90%以上的常规咨询，大幅减少了人工客服的需求。这说明什么呢？首先我们和发达国家的就业、阶层情况不同，就业人员的技能也不同，导致我们受到 AI 的冲击或许会更严重。但是另一方面，AI 对于所有国家所有阶层的冲击也有共性，那就是在 AI 的超快速补位之下，职业技能已经和实际需求脱节，任何行业和岗位都需要重新适应 AI 时代下自身的定位，否则大幅裁员肯定还是少不了。
2
人机协作时代降临：一个不言自明的共识
站在这个时代档口，我们说未来是“AI 与人搭档”“人机协作”的时代，几乎没人会觉得这是什么新鲜事儿了。从医生用 AI 辅助诊断，到程序员靠代码生成工具提效，再到老师用智能平台优化教学——人机协作已经悄然融入我们的日常。
那么在未来十年二十年呢？“人机”协作的重要性，就像水和空气，已经是大家无需疑问的事了。所以，咱们今天就不多费口舌，直接切入更有意思的话题。
——AI 就业培训与人机协作教育，这个大赛道的黎明正在到来。
最近我一直在想吐槽一个问题：市面上那些 AI 课程，好像总让人觉得有点“low”。教的东西要么是基础操作，要么是些浅尝辄止的技术，感觉没什么深度。我一度也觉得这些课挺没劲，但后来换了个角度看，突然豁然开朗。如果我们不把这些“卖课的人”看成是随便糊弄的投机者，而是把他们视为“AI 就业培训和人机协作教育”这场大赛道黎明前嗅到曙光的那批先驱，是不是感觉就完全不一样了？就像互联网刚兴起时，那些教人做网页、搞电商的培训班未必多高深，但它们抓住了风口，满足了当时的需求。如今这批人，虽然可能水平不高，但是他们的本能驱使他们投降前景美丽的地平线。时下 AI 的浪潮才刚开始，企业和个人对“如何与 AI 共事”的需求正在井喷。这些课程，哪怕现在看着简单，都是未来教育市场标品的雏形。这个赛道为什么有潜力？因为 AI 的普及速度快得惊人，但大部分人还没搞清楚它到底能干啥、怎么用。未来几年，这种“人机协作”的技能会变成职场标配，就像今天没人不会用 Excel 一样。而那些早早布局 AI 培训的人，就是在曙光乍现时抢占了先机。
3
学 AI，不如教 AI
说到这儿，我还想抛个有点反直觉的观点：刻意去学 AI，其实没太大必要。你可能会说了，作者你不是刚才还说学 AI 人机协作很重要啊？我观点这不是拧巴的吗？但是别急，听我解释。AI 工具的进化速度飞快，过几年，它可能会像智能手机一样普及——你不需要懂电路原理，就能刷短视频、发微信。同样，AI 会慢慢变成一种“基础设施”，融入生活和工作，大家自然而然就会用了。比如，现在的 ChatGPT，随手一聊就能解决问题，以后可能都不是聊了，你动个脑电波，AI 就知道你要干嘛了，哪还用特意学？前几天我写过这个观点的文章，说“不学 AI 的才是聪明人“就是这个意思。并不是说真的不学，而是没有特别的需求，没必要刻意学。学不如玩，玩不如用。用着用着就会了。
但这不意味着 AI 没商机。恰恰相反，教别人 AI 必定是一个能赚大钱的行业，而且是持久地赚钱，赚到这波 AI 技术潮彻底熄火为止，那是什么时候？现在看不到迹象。因为无论道理怎么讲，焦虑注定不会消失。AI 发展得越快，人们越怕跟不上节奏，越担心被甩在后面。这种“害怕落伍”的心理，会让无数人掏钱买课、找指导，哪怕他们学的只是“如何让 AI 帮我写邮件”这种基础技能。
想想看，健身房里教人撸铁的教练，未必个个是肌肉猛男，但生意照样火爆。为啥？因为大家焦虑身材，想变强。同理，AI 时代的焦虑会催生一个庞大的教育市场——从职场新人到企业老板，都可能是你的“客户”。焦虑不会消失的理由还有很多，比如技术始终跑得太快，很多东西可能只是前沿科学家喊一嗓子，但是普通人就觉得狼来了，想追，累都累死，更别提安心了。又比如职场“卷”的压力不减：AI 可能会取代一些重复性工作，但新岗位又要求新技能。很多人会觉得自己站在悬崖边，不学就掉下去。这种“技术与适应的鸿沟”，就是教育的金矿。就像当年工业革命后，识字班、技工学校遍地开花，今天的 AI 培训也会成为填补鸿沟的桥梁。而且，因为 AI 渗透的领域比工业时代广得多，这个市场只会更大、更持久。
AI 时代不只是技术革命，更是一场社会大洗牌。从宏观，我们也许可以很轻巧地说，这只是一次社会阶层的变迁、产业的转型，历史上发生过无数次，最后大家都会适应的，岗位都会重新回来的。但是放在微观完全不是这样，它对于我们每一个人来说，做错一个选择，丢掉一次工作可能就是一辈子的事。所以我觉得，面对这个大趋势，要现实一点，更要聪明一点。具体怎么说？
首先，与其焦虑地钻研 AI 的奇技淫巧或者恶补底层原理知识，不如放平心态，自信一点，“猛扑快上”。对于 AI，不需要太多前戏，不需要花大钱报班，别管深浅，先用起来。不要太把 AI 当回事，也不要完全不当一回事。
试试把 AI 协作当作习惯。就当做 AI 是你的学徒、下属、不需要考学校就能白嫖到的教授名师，摸索怎么让它帮你省真金白银和精力，把 AI 带来的压力，转嫁回 AI。
最后，瞅准机会：如果有精力，不妨试试教别人用 AI，没准儿能赶上这波红利，一辈子翻身。就算不拿这个当职业，教教周围的人也不错啊。费曼学习法早就告诉我们了，尝试教会别人一个技能，就是你自己最好的学习这个技能方式。
总之，学 AI 不如玩 AI，玩 AI 不如教 AI。着急花钱在 AI 上，不如现在就拿 AI 赚钱。