廣東
AI正從‘工具’進(jìn)化為‘代理’，腦力勞動(dòng)首次實(shí)現(xiàn)‘可量化、可計(jì)價(jià)’，導(dǎo)致企業(yè)中層崗位被系統(tǒng)性稀釋，就業(yè)結(jié)構(gòu)呈‘啞鈴型’劇變。當(dāng)查資料、寫初稿等標(biāo)準(zhǔn)化工作被接管，人類的獨(dú)特價(jià)值將重定于戰(zhàn)略判斷、創(chuàng)意構(gòu)思與共情溝通。
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作為一名軟件產(chǎn)品經(jīng)理，我最近測(cè)試了一輪國內(nèi)外AI產(chǎn)品，一個(gè)強(qiáng)烈的感受是：接下來企業(yè)多數(shù)的腦力工作崗位都沒什么戲了，可能會(huì)出現(xiàn)大量減少。
這個(gè)直覺并非空穴來風(fēng)。2025年，馬斯克在CES專訪中直言：“未來3-4年內(nèi)，除了體力活，AI幾乎能完成所有腦力工作。” 而現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)同樣觸目驚心：美國22-25歲年輕群體的就業(yè)率因AI沖擊下降了13%，這種“職場(chǎng)入口的關(guān)閉”正在造成勞動(dòng)力市場(chǎng)的代際斷裂。
AI的能力現(xiàn)狀與可預(yù)測(cè)發(fā)展當(dāng)前AI能做什么？
2025年，AI已從技術(shù)概念演變?yōu)楦餍袠I(yè)的“基礎(chǔ)設(shè)施”。在醫(yī)療領(lǐng)域，谷歌DeepMind Health開發(fā)的實(shí)時(shí)患者生命體征監(jiān)測(cè)系統(tǒng)能夠提前預(yù)警異常指標(biāo)；南非等醫(yī)療資源匱乏地區(qū)甚至將AI心理治療師作為主要精神健康支持手段。
金融行業(yè)中，花旗銀行利用AI進(jìn)行信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，準(zhǔn)確率較傳統(tǒng)模型提升37%；英國用戶通過ChatGPT撰寫罰款申訴信的成功案例，展示了AI在法律文書處理中的高效性。
制造業(yè)方面，博世公司通過ConnectedCar平臺(tái)連接全球超1000萬輛汽車，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)車況分析與預(yù)測(cè)性維護(hù)，減少15%的維修成本。
更令人震驚的是，AI正在從“工具”進(jìn)化為“代理”。AutoGPT可自主完成數(shù)據(jù)爬取到分析報(bào)告生成的閉環(huán)流程，而DeepSeek-R1模型在金融分析和科研推理測(cè)試中達(dá)到人類專家水平的97.3%通過率。
可預(yù)測(cè)的技術(shù)發(fā)展路徑
清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院創(chuàng)始院長張亞勤指出，AI發(fā)展正沿兩條主線并進(jìn)：技術(shù)向上沖刺，尋求突破認(rèn)知與協(xié)同的局限；應(yīng)用向下扎根，解決真實(shí)痛點(diǎn)。
從“聊天”走向“做事”：以對(duì)話為核心的“Chat”范式已告終結(jié)，AI競爭轉(zhuǎn)向“能辦事”的智能體時(shí)代。騰訊已把自研大模型在內(nèi)部超過900個(gè)場(chǎng)景和應(yīng)用落地，核心思路是把AI深度融入場(chǎng)景。
世界模型成為AGI共識(shí)方向：AI開始從“預(yù)測(cè)下一個(gè)詞”轉(zhuǎn)向“預(yù)測(cè)世界下一狀態(tài)”，掌握時(shí)空連續(xù)性與因果關(guān)系。英偉達(dá)推出了Cosmos世界模型平臺(tái)，專注于為機(jī)器人和自動(dòng)駕駛生成高保真合成數(shù)據(jù)。
具身智能迎來行業(yè)發(fā)展：人形機(jī)器人從實(shí)驗(yàn)室走向工業(yè)與服務(wù)場(chǎng)景。特斯拉的Optimus機(jī)器人已應(yīng)用于工廠生產(chǎn)，螞蟻集團(tuán)旗下的靈波科技自研具身基礎(chǔ)大模型，服務(wù)機(jī)器人已在餐飲、導(dǎo)覽、醫(yī)療問答等生活服務(wù)領(lǐng)域投入應(yīng)用。
對(duì)組織架構(gòu)的沖擊：中層大量被稀釋
傳統(tǒng)企業(yè)中，中層的核心價(jià)值是分配任務(wù)、監(jiān)督進(jìn)度、匯總信息、上傳下達(dá)。而這些，恰恰是AI Agent最擅長的。
AI Agent可以自動(dòng)：拆解目標(biāo)→分配任務(wù)→執(zhí)行落地→反饋進(jìn)度→復(fù)盤總結(jié)。不需要開會(huì)同步進(jìn)度，不需要追著問“做到哪了”，不需要手工匯總周報(bào)。
結(jié)果是什么？企業(yè)組織從“金字塔”變成“人+數(shù)字員工”的扁平結(jié)構(gòu)。一個(gè)管理者過去帶10個(gè)人，現(xiàn)在可以帶10個(gè)人+100個(gè)AI Agent。管理者的角色從“盯過程”變成“定目標(biāo)、控風(fēng)險(xiǎn)”。
那些只負(fù)責(zé)“傳遞信息”和“監(jiān)督執(zhí)行”的中層崗位，正在被系統(tǒng)性地稀釋。2025年全球招聘信息分析顯示，高管及副總裁類崗位僅下降1.7%，明顯優(yōu)于整體市場(chǎng)(-8%)，而經(jīng)理層下降5.7%，基層崗位下降9%。
腦力勞動(dòng)第一次真正“可量化、可計(jì)價(jià)”
過去，思考、分析、決策、寫作、審核——這些知識(shí)工作的核心環(huán)節(jié)，本質(zhì)上都是“黑箱”。你花3小時(shí)思考一個(gè)方案，和花3天思考一個(gè)方案，價(jià)值差異如何衡量？沒法算。
但現(xiàn)在，AI Agent改變了這一切。AI Agent把腦力勞動(dòng)拆解成：步驟數(shù)量、耗時(shí)、準(zhǔn)確率、產(chǎn)出量。你的思考路徑被記錄下來，你的決策過程被結(jié)構(gòu)化，你的產(chǎn)出被量化對(duì)比。
從此，白領(lǐng)、知識(shí)工作者的工作，像流水線一樣可統(tǒng)計(jì)、可對(duì)比、可優(yōu)化。這不是“監(jiān)控”，而是“計(jì)量”——腦力勞動(dòng)終于有了自己的“工時(shí)定額”。
人類社會(huì)可預(yù)測(cè)的變化與新事業(yè)發(fā)展就業(yè)結(jié)構(gòu)的“啞鈴型”轉(zhuǎn)變
工業(yè)時(shí)代的就業(yè)市場(chǎng)呈現(xiàn)金字塔型結(jié)構(gòu)：底層是占比70%以上的制造業(yè)工人，中層是標(biāo)準(zhǔn)化的行政與技術(shù)崗位，頂層是少數(shù)管理精英。
智能時(shí)代則呈現(xiàn)啞鈴型結(jié)構(gòu)：傳統(tǒng)崗位加速消亡，新興職業(yè)爆發(fā)式增長，中間崗位空心化。
制造業(yè)機(jī)器人密度從2015年的68臺(tái)/萬人增至2024年的322臺(tái)/萬人，導(dǎo)致富士康“熄燈工廠”減少90%人力。客服行業(yè)85%的基礎(chǔ)咨詢被AI接管，某電商平臺(tái)人工客服需求下降60%。
與此同時(shí)，生成式AI催生提示詞工程師、AI倫理審計(jì)師等200余種新職業(yè)，獵聘數(shù)據(jù)顯示2024年生成式AI職位同比增長321.7%。AI工程師平均月薪達(dá)37336元，大模型算法崗位年薪普遍突破50萬元。
人才價(jià)值重新排序：不可量化的能力更值錢
當(dāng)腦力勞動(dòng)被量化，一個(gè)殘酷的真相浮出水面——越是容易被量化的，越容易被替代。
查資料、寫初稿、核對(duì)數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)報(bào)表、基礎(chǔ)執(zhí)行——這些工作正在被AI Agent快速接管。那么，什么更值錢？定戰(zhàn)略、做判斷、創(chuàng)意構(gòu)思、共情溝通、倫理決策、風(fēng)險(xiǎn)把控、管理AI。
這些能力恰恰是最難量化的。它們沒有標(biāo)準(zhǔn)步驟，沒有固定流程，需要的是人的洞察、經(jīng)驗(yàn)、直覺和價(jià)值觀。
影響：人才的價(jià)值評(píng)價(jià)體系被重置。不再拼“誰加班多、誰產(chǎn)出量大”，而是拼“誰的判斷更準(zhǔn)、誰的創(chuàng)意更獨(dú)特、誰能在模糊地帶做對(duì)決策”。勤奮依然是美德，但它不再是核心競爭力。
新職業(yè)生態(tài)的五大類別
綜合分析美國OpenAI、Anthropic、DeepMind及我國DeepSeek、Kimi、智譜和通義等7家主流AI大模型廠商最近崗位開放招聘信息，AI新職業(yè)可以大致分成五大類：
AI使能者(Enablers)：AI生態(tài)的核心“造血”角色，直接負(fù)責(zé)開展AI技術(shù)的開發(fā)、運(yùn)維與優(yōu)化工作。典型崗位包括AI研究科學(xué)家、算法工程師、數(shù)據(jù)工程師等。當(dāng)前招聘崗位數(shù)量最多、最豐富(占比近50%)。
AI協(xié)作者(Collaborators)：將AI技術(shù)轉(zhuǎn)化為實(shí)際業(yè)務(wù)價(jià)值的橋梁角色。典型崗位包括AI產(chǎn)品經(jīng)理、AI解決方案架構(gòu)師、AI業(yè)務(wù)分析師等。
AI治理者(Governors)：確保AI技術(shù)安全、可靠、合規(guī)應(yīng)用的專業(yè)角色。典型崗位包括AI倫理官、AI安全工程師、AI合規(guī)專家等。
AI推廣者(Promoters)：推動(dòng)AI技術(shù)普及和應(yīng)用的專業(yè)角色。典型崗位包括AI培訓(xùn)師、AI布道師、AI技術(shù)作家等。
AI支持者(Supporters)：為AI技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用提供基礎(chǔ)支持的專業(yè)角色。典型崗位包括AI數(shù)據(jù)標(biāo)注師、AI測(cè)試工程師、AI運(yùn)維工程師等。
“一人公司”與“超級(jí)個(gè)體”的興起
AI降低了創(chuàng)業(yè)門檻，“一人公司(OPC)”逐漸興起——一個(gè)人借助AI工具即可完成內(nèi)容生產(chǎn)、產(chǎn)品運(yùn)營和服務(wù)交付。
從蘇州提出打造OPC創(chuàng)業(yè)首選城市，到多地推出相關(guān)社區(qū)和支持政策，“單人+AI”的創(chuàng)業(yè)模式正加速走向主流。
清華大學(xué)新聞學(xué)院、人工智能學(xué)院雙聘教授沈陽認(rèn)為：“OPC正從個(gè)體創(chuàng)作轉(zhuǎn)向具備規(guī)模化能力的‘超級(jí)個(gè)體’。未來五年，這一形態(tài)有望成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要組成部分。”
復(fù)旦大學(xué)計(jì)算與智能創(chuàng)新學(xué)院教授張軍平作出一個(gè)判斷：“‘斜杠’可能是未來人們主要的生活方式之一。因?yàn)槲覀儫o法預(yù)判AI會(huì)在哪個(gè)職業(yè)領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展，所以為提升抗風(fēng)險(xiǎn)能力，就要避免單一技能、單一職業(yè)依賴。”
社會(huì)與政策調(diào)整建議教育體系的“破局之戰(zhàn)”
工業(yè)時(shí)代的教育體系以標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)模化為核心，基礎(chǔ)教育側(cè)重讀、寫、算能力，職業(yè)教育聚焦單一技能。
智能時(shí)代的教育體系必須轉(zhuǎn)向個(gè)性化、終身化。基礎(chǔ)教育應(yīng)融合AI，高等教育需跨界重構(gòu)。
德國“工業(yè)4.0技能圖譜”認(rèn)證200余項(xiàng)AI相關(guān)職業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，培訓(xùn)周期從傳統(tǒng)的12個(gè)月壓縮至6個(gè)月。中國建立個(gè)人技能發(fā)展賬戶，勞動(dòng)者可用賬戶資金報(bào)考AI運(yùn)維、數(shù)據(jù)標(biāo)注等新興職業(yè)認(rèn)證。
中國人民大學(xué)信息學(xué)院教授程絮森建議：“大中小學(xué)以及職業(yè)教育的學(xué)科設(shè)置與教學(xué)方法必須改革，重點(diǎn)培養(yǎng)學(xué)生使用AI、與AI協(xié)作的能力，為新增勞動(dòng)力適應(yīng)未來市場(chǎng)奠定基礎(chǔ)。”
社會(huì)保障體系的重構(gòu)
AI加速了工作的平臺(tái)化與碎片化，傳統(tǒng)基于穩(wěn)定雇傭關(guān)系的社保體系面臨挑戰(zhàn)。
對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)國家對(duì)外開放研究院教授陳建偉呼吁探索建立與具體崗位解綁、隨人流轉(zhuǎn)的通用型社會(huì)保障賬戶，并設(shè)立技術(shù)轉(zhuǎn)型調(diào)整基金，為在轉(zhuǎn)型期暫時(shí)失業(yè)的勞動(dòng)者提供過渡期支持與再培訓(xùn)援助。
歐盟試點(diǎn)對(duì)AI訓(xùn)練算力征收3%專項(xiàng)稅，建立就業(yè)援助基金；中國探索將靈活就業(yè)者的碎片化工作折算為社保繳費(fèi)依據(jù)。
監(jiān)管框架的創(chuàng)新：從“代碼即規(guī)則”到適應(yīng)性監(jiān)管
在生成式人工智能時(shí)代，“代碼即規(guī)則”已不再適用。人類編寫的代碼無法決定生成式人工智能系統(tǒng)的運(yùn)行，它們具有不透明性且與非設(shè)計(jì)性。
牛津大學(xué)出版社《政策與社會(huì)》雜志論文指出，有效的人工智能治理需整合監(jiān)管權(quán)限、實(shí)施許可制度、強(qiáng)制要求披露訓(xùn)練數(shù)據(jù)與建模信息、對(duì)系統(tǒng)行為進(jìn)行形式化驗(yàn)證以及具備快速干預(yù)能力。
中國政法大學(xué)數(shù)據(jù)法治研究院教授張凌寒等專家提出，應(yīng)構(gòu)建人工智能算法治理體系，將人工智能和算法技術(shù)按風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行劃分并采取不同監(jiān)管措施，并設(shè)置事前、事中和事后全生命周期監(jiān)管措施義務(wù)。
稅收制度的創(chuàng)新
歐盟對(duì)AI訓(xùn)練算力征收3%專項(xiàng)稅，預(yù)計(jì)年增120億歐元財(cái)政收入；中國可探索對(duì)數(shù)據(jù)中心用電量設(shè)置梯度稅率。
芬蘭基本收入實(shí)驗(yàn)顯示，560歐元/月的無條件補(bǔ)貼使就業(yè)率提升6%，心理健康指標(biāo)顯著改善。中國可在粵港澳大灣區(qū)試點(diǎn)“轉(zhuǎn)型津貼”，為AI替代高危群體提供6-12個(gè)月薪資補(bǔ)償。
在效率與公平之間尋找平衡點(diǎn)
回顧歷次技術(shù)革命，人類的創(chuàng)造力從未被機(jī)器所禁錮，反而在一次次的突破中得以釋放。中共中央黨校(國家行政學(xué)院)教授賴德勝認(rèn)為，人工智能帶來的就業(yè)挑戰(zhàn)，本質(zhì)上是生產(chǎn)力飛躍式發(fā)展過程中，生產(chǎn)關(guān)系與勞動(dòng)力技能結(jié)構(gòu)的適應(yīng)性調(diào)整。
這場(chǎng)變革并非單純的崗位增減計(jì)算題，而是一道關(guān)于如何平衡效率與公平、技術(shù)進(jìn)步與社會(huì)福祉的系統(tǒng)性課題。它要求我們以更加前瞻、包容和智慧的策略，在擁抱技術(shù)紅利的同時(shí)，牢牢守住就業(yè)民生這一底線。
“重構(gòu)不等于消失，迭代不等于替代。”發(fā)展的眼光是破解發(fā)展問題的鑰匙。當(dāng)政府、企業(yè)、教育機(jī)構(gòu)與每一位勞動(dòng)者都行動(dòng)起來，主動(dòng)從“排斥AI”轉(zhuǎn)向“善用AI”，我們就有信心在這場(chǎng)波瀾壯闊的變革中，不僅穩(wěn)住就業(yè)基本盤，更能開辟出高質(zhì)量充分就業(yè)的新天地。
AI不會(huì)扼殺就業(yè)機(jī)會(huì)，但它會(huì)讓一些工作感覺過時(shí)。了解如何與AI合作、而不是與AI對(duì)抗的人將會(huì)脫穎而出。未來已來，我們別無選擇，唯有擁抱變化，在人與機(jī)器的共生中找到新的平衡點(diǎn)。
作為個(gè)體，能做點(diǎn)什么？
面對(duì)AI的快速發(fā)展，職場(chǎng)人感到焦慮是完全正常的。關(guān)鍵在于將這種焦慮轉(zhuǎn)化為清晰的認(rèn)知和積極的行動(dòng)。與AI共處的核心，不是對(duì)抗，而是學(xué)會(huì)協(xié)作、善用工具，并持續(xù)提升那些AI難以替代的人類獨(dú)特價(jià)值。
1. 認(rèn)知重塑：從“被替代者”到“駕馭者”
首先，需要轉(zhuǎn)變心態(tài)。
AI本質(zhì)上是生產(chǎn)力工具的又一次巨大飛躍，如同當(dāng)年的蒸汽機(jī)、計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)。它的目標(biāo)是替代任務(wù)，而非替代人。
那些重復(fù)性高、規(guī)則明確、以信息處理和模式匹配為主的腦力任務(wù)（如基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析、格式化報(bào)告撰寫、信息檢索匯總）會(huì)逐漸被AI更高效地完成。這恰恰將人從繁瑣勞動(dòng)中解放出來，去從事更具創(chuàng)造性和戰(zhàn)略性的工作。
行動(dòng)建議：盤點(diǎn)你日常工作內(nèi)容，將其分為三類：
AI擅長且應(yīng)交給AI的：如會(huì)議紀(jì)要整理、初稿生成、數(shù)據(jù)初步清洗、多語言翻譯。
人機(jī)協(xié)作能大幅提升效率的：如利用AI進(jìn)行頭腦風(fēng)暴、獲取分析框架、檢查代碼邏輯，然后由你進(jìn)行深度判斷、創(chuàng)意整合和最終決策。
人類絕對(duì)核心的：如提出關(guān)鍵問題、定義復(fù)雜目標(biāo)、跨領(lǐng)域創(chuàng)新、情感共鳴、建立信任、處理模糊和矛盾情境、做出價(jià)值觀判斷。
2. 技能升級(jí)：掌握“與AI對(duì)話”的能力
未來最重要的通用技能之一，是成為AI的“指揮官”和“教練”。這具體體現(xiàn)在：
提示工程與思維鏈協(xié)作：不要滿足于簡單提問。學(xué)習(xí)如何通過提供背景、分步思考、設(shè)定角色等技巧，引導(dǎo)AI產(chǎn)出更精準(zhǔn)、深入的結(jié)果。例如，從“幫我寫個(gè)產(chǎn)品方案”升級(jí)為“假設(shè)你是資深產(chǎn)品專家，面向Z世代用戶，請(qǐng)基于XX痛點(diǎn)，分市場(chǎng)分析、核心功能定義、實(shí)施路線三步，為我起草一個(gè)社交產(chǎn)品的方案框架”。
批判性評(píng)估與迭代：AI會(huì)“一本正經(jīng)地胡說八道”。你必須具備強(qiáng)大的信息甄別、邏輯驗(yàn)證和事實(shí)核查能力，對(duì)AI的產(chǎn)出進(jìn)行把關(guān)、修正和升華，使其真正為你所用。
領(lǐng)域知識(shí)與AI工具結(jié)合：在你的專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)，深入掌握一兩個(gè)核心AI工具（如代碼輔助、設(shè)計(jì)生成、數(shù)據(jù)分析AI），將其變成你的“超級(jí)副駕”，將你的專業(yè)判斷力通過工具放大。
3. 角色進(jìn)化：向價(jià)值鏈上游遷移
參考前文提到的未來職業(yè)生態(tài)，思考你的角色如何進(jìn)化：
成為“AI協(xié)作者”：例如，產(chǎn)品經(jīng)理可以進(jìn)化為AI產(chǎn)品經(jīng)理，核心職責(zé)轉(zhuǎn)變?yōu)槎xAI能解決的用戶問題、設(shè)計(jì)人機(jī)交互閉環(huán)、評(píng)估AI輸出的業(yè)務(wù)價(jià)值。設(shè)計(jì)師可以進(jìn)化為設(shè)計(jì)策展人，利用AI生成大量概念草圖，然后專注于選擇、整合和賦予深層敘事。
發(fā)展“AI治理者”能力：無論任何崗位，都需要增強(qiáng)對(duì)AI倫理、數(shù)據(jù)隱私、算法偏差的認(rèn)知。這在未來會(huì)是所有專業(yè)人士的必備素養(yǎng)。
強(qiáng)化“人類特質(zhì)”優(yōu)勢(shì)：刻意鍛煉復(fù)雜溝通、團(tuán)隊(duì)激勵(lì)、跨界資源整合、戰(zhàn)略洞察和共情能力。這些是AI在可預(yù)見的未來難以企及的。
4. 行動(dòng)策略：小步快跑，持續(xù)學(xué)習(xí)
立即開始使用：選擇1-2個(gè)與工作最相關(guān)的AI工具（如ChatGPT、Copilot、文心一言、Kimi等），從一件具體的小任務(wù)開始用起，感受其邊界和能力。
建立學(xué)習(xí)圈子：與同事、同行組成學(xué)習(xí)小組，分享使用AI提升工作效率的案例和技巧。很多創(chuàng)新用法是在交流中碰撞出來的。
關(guān)注行業(yè)應(yīng)用前沿：定期關(guān)注你所在行業(yè)與AI結(jié)合的最新案例。不是關(guān)注技術(shù)原理，而是關(guān)注“別人用AI解決了什么業(yè)務(wù)問題”。
規(guī)劃“第二技能”：在深耕主業(yè)的同時(shí)，有意識(shí)地探索一個(gè)與你主業(yè)相關(guān)或互補(bǔ)的領(lǐng)域，并嘗試用AI輔助學(xué)習(xí)與實(shí)踐，打造“T型”或“π型”能力結(jié)構(gòu)，增加抗風(fēng)險(xiǎn)能力。
總結(jié)而言，與AI共處的公式是：人機(jī)協(xié)同 + 持續(xù)進(jìn)化。 焦慮源于未知和失控感，而當(dāng)你開始主動(dòng)了解、嘗試駕馭并規(guī)劃自己在AI時(shí)代的新角色時(shí)，焦慮就會(huì)逐漸轉(zhuǎn)化為清晰的行動(dòng)力和新的機(jī)遇感。未來不屬于AI，也不屬于拒絕AI的人，而屬于那些善于利用AI放大自身獨(dú)特價(jià)值的人。
春節(jié)期間原本是要用電腦測(cè)試一輪國外AI，可惜家里電腦跑不動(dòng)，最終用pad和手機(jī)測(cè)試了一些2C的國外產(chǎn)品。你可以理解就是作為消費(fèi)者直接使用的產(chǎn)品，如Notion、Gemini、Chatgpt。原本想嘗試一下生產(chǎn)型的AI工具如Lovart、Claude Code，可惜遇到點(diǎn)問題。這些生產(chǎn)力工具，后續(xù)我們還會(huì)進(jìn)一步找機(jī)會(huì)測(cè)試。
說幾個(gè)感受：
對(duì)于AI產(chǎn)品的消費(fèi)用戶來說，用好國內(nèi)的大廠AI產(chǎn)品就夠解決日常生活、工作所需。
對(duì)于本身是生產(chǎn)型的用戶來說，還是要比消費(fèi)型用戶站得更高，這時(shí)就需要用用國外的AI產(chǎn)品，特別是一些生產(chǎn)力工具，如我們上面提到的。
圈內(nèi)人都清楚，這波AI浪潮，老美依然是技術(shù)原創(chuàng)者，我們還是依然擅長落地應(yīng)用。
說實(shí)話，摸索了一番下來，對(duì)我們和下一代可以接下來可以做什么有點(diǎn)悲觀。
但這就是新技術(shù)擺在每個(gè)人面前的一道題：
我們無法用舊有的教育、經(jīng)驗(yàn)安穩(wěn)度過這一生。必須與時(shí)俱進(jìn)，才有可能成為前20%的人。哪怕不能成為第一層的人，還得爭取成為第二層的前20％的人。
本文來自公眾號(hào)：豆芽悟 作者：豆芽悟
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