送走最后一车货，最后三个工人，老王吃力的关上大铁门。左手从口袋摸出一盒烟，轻轻一颠，滑落一根，右手娴熟的夹住。掏出打火机，点燃，一丝青烟腾起，萦绕在指头。
夕阳穿过玻璃，照射在伤痕累累的旧机器上，空旷而寂静。面对空无一人的厂房，老王想起父亲带他来厂房的那个清晨：阳光明媚，厂房异常热闹，忙忙碌碌的嘈杂声格外喜庆。
转眼几十年过去了，厂子从织布到纺丝，从生产手套到加工衣服，终究还是走到了关闭的地步。他听说这是低端制造，利润少、污染大。老王不懂这些，但是他心里清楚东西不好卖了，工人也不好招。自己也老了，不愿折腾了，索性关门养老去吧。
老王是不幸的，也是幸运的，时代抛弃了老王，但是留给他一个温暖的归宿。然而，大多数人被时代抛弃时连声招呼都没有。
初见
大清早，我的朋友小叨激动的告诉我，又一个划时代的技术出现了，一个新时代即将来临了。比尔·盖茨、马斯克看了都说牛，你快看看，接着就是一堆链接。浏览一会后，有点明白什么是，直觉这是一个深度神经网络性质的进步。
官网对有个描述：” for ”，简单说这是一个持续优化的用于对话的语言模型。
说到语言模型，大家应该会想到NLP（自然语言处理），核心就是一个自然语言处理模型。特殊之处在于：
从当前的信息看，可以编写论文、撰写求职信、编写儿童读物、聊天、写代码等等。根据所展现的能力，给予其时间，加以优化和升级，可以预测未来10年将逐步替代很多职业。
2013年，牛津大学的一项研究表明，未来20年，美国47%的工作岗位可能会被人工智能取代，今年已经是2023年了，未来十年内还会有岗位被持续取代。
容易被代替的岗位
那么，什么样的工作容易被人工智能或替代？一般认为以下三类工作容易被替代。
第一类
运营小编、律师助理、媒体人、法律咨询师、市场分析师、家庭教师等这类注重信息收集、分析、加工的职业。
人工智能在海量信息存储、处理和分析上有着天然优势。
第二类
会计、财务顾问、交易员等这类处理大量数据的工作。
人工智能在数据处理上具有更高的效率。
第三类
公司客服、心里咨询师、电话推销员等这类语言交互工作。
人工智能没有感情，不会疲劳，更适合这类固定场景对话，事实上，当前智能客服已经在市场上被大量使用。
创造新机遇
面对如此严峻的现实，网友不禁要问了，我们的“饭碗”还保得住吗？答案显而易见：保的住，也保不住。
这不取决于你的工作岗位是什么，而取决于你的工作内容是什么。
尽管火爆全网，震惊世人，被誉为“划时代技术、人类科技又一个奇点”。谷歌、微软、苹果、百度、阿里、京东等互联网大厂也纷纷布局自己的AI项目，规划自己的“”蓝图，阵仗之大，气势恢宏。
但是，本质上仍然是一个工具，而不是一个类人智慧体。这种本质的区别决定工具本身不会自发创造价值，只有被人使用后才能创造价值，这点很重要。
举个例子：对于小麦收割而言，全自动大型收割机就是一个划时代的高级小麦收割工具。一套全自动大型收割机可以轻松完成几十人、上百人的收割工作，毫无疑问，它减少了人工收割的需求，但是它并没有消灭小麦收割这份工作。
第一，它创造了新的岗位。一套全自动收割机仍然需要很多人参与才能工作，如：驾驶员、维修人员、生产工人等。
第二，它无法满足所有场景的收割任务。受限于地形，丘陵、梯田等这类特殊地形的小麦收割任务，仍然需要人工收割。
的局限
就是一个人工智能领域的“全自动大型收割机”，它能替代一部人人的工作，也会创造出新的岗位。
展示出了较高的对话天赋，能根据人的对话不断学习、优化自己，具有不断“进化”能力，这点较于之前的对话模型有长足的进步。随着越来越多的人和它对话，帮助它学习进步，在肉眼可见的未来，人工智能客服会进一步普及。
但是，和当前所有的智能客服一样，它依旧无法处理更复杂的问题对话。我们还是需要人来处理一些特殊的、复杂的场景，比如贵宾客户、特殊事故等。
因为现阶段的人工智能于人类大脑相比，智慧程度依旧相距甚远。面对开放的、充满不确定性的现实世界，人工智能宛如“人工智障”。
就拿最擅长的聊天功能来说吧，对于语意的理解上仍然有巨大的缺陷。如：“老王的媳妇人不错，我该不该出手，是要出什么手？”“生死由命富贵在天，是要干还是要放弃？”“你应该替他着想，是尊重他，给他自由，还是关注他，及时劝阻他？”等等。这些话在不同的场景，由不同人说出来，所表达的意思会截然相反。
正如一千个读者就有一千个哈姆雷特一样。不同的经历、心境、价值观、身份和文化等，都影响着我们对同一个信息具体意思的理解，这是一个所不能够应对、处理和理解的。
在天然丢失掉语境、语气、语速、语调这类对语意表达至关重要的信息后，要想正确理解所有语意将毫无可能。get不到这些，就无法聊更有思想深度的话题，就宛如一个不谙世事的小孩，可以聊天，但是不会深入聊天，也注定这个现象级的事物会慢慢淡出大部分人的视野。
要解决这个问题，我们需要千千万万个“”，和我们共同生活、经历、学习、成长，形成和我们相似的价值体系。然而，这些以当前计算机算力是无法满足和实现的。只有量子计算这类带来算力飞跃提升的技术实现后，我们才具备人工智能小型化、大规模普及的前提，而这个前提乐观估计还需要二十年甚至更多。
把握工具
工具的使用门槛会阻碍工具的普及，越高级的工具驾驭门槛越高。这个门槛可以是学习成本、操作复杂度、自控能力、信息表达能力等。
比如：
网络课程方便高效，想学什么学什么，想听那段听那段。知识就是财富，面对互联网海量的财富，有些人勤奋、刻苦，修炼成技术大牛，有些人熬夜、刷剧，养成了200斤的大胖子。我们有多少人是抱着学习的目的打开电脑，然后游戏、可乐、爆米花。
这些就是高级工具的使用门槛，越高级的工具对人的要求越高。很多人喜欢用初级的工具，因为它们简单易上手、对人的要求少：
面对这些诱惑，如何心静如水持之以恒，决定了你是否能够驾驭高级工具。现实是，大多数人都不具备这种能力或者这种能力较弱。所以，我们普通人读书时，要去图书馆、要营造良好的学习氛围，要关闭手机，远离电脑。
这其实并不可耻，面对诱惑能心如止水本就是对圣人才有的要求，有时我们能拿起木棒，就已经比很多人优秀了。
复杂信息的鉴真能力，使得大多数人无法有效使用这类高级工具。有着让人耳目一新的信息收集和内容生成功能确，如完成一个报表，解决一道数学题，搜集某厂商最近五年的收入数据等。这些功能确实很好用，很诱人。但是，如果这些信息不保证正确，对你还有多少价值？
之前听到一个笑话：一个应聘者说他的特长就是计算速度特别快，面试官问他：49乘以39等于多少？应聘者想都没想回答：89！面试官白了他一眼说：你这也差太多了。应聘者说：你就说快不快吧？面试官说：快，但是没用。
如果不能保证信息正确，再便捷、强大的信息收集和加工能力都是鸡肋。也是如此，现在很多人已经发现的回答有时违背基本的常识。比如：有人问它：“出淤泥而不染，濯清莲而不妖”出自哪里，它说《红楼梦》。这也是当今人工智能的一大弱点，无法保证信息的准确性。
而我们要在工作中使用它，势必要对它返回的信息进行鉴真。而信息鉴真能力所需要的的分析思维能力，以及所消耗的脑力是大部分人所不具备、不愿去做的。
如何使用
尽快如此，能够拥抱新工具，我们才能走的更高、更远。俗话说站在巨人的肩膀上才能看到更高，面对新工具，与其处于被替代的恐惧中，不如了解并使用它、借助它，完成你所做的基础工作、低级任务，节约时间和精力用于更需要分析、思考的工作和任务上。
就拿、搜索引擎来说，我们在使用这些工具解决问题前，应优先搞清楚我们的问题到底是什么，将问题拆解成若干小的具体的任务。将其中的信息收集、问题案例等信息收集和初步加工工作交给这些工具完成。通过正向反向信息收集、同类信息类别、多渠道信息比对、原始信息溯源等方式交叉对得到的信息进行鉴真。
然后基于这些信息，通过自己的方法论加工处理，生成更高级的内容、成果。
就拿是否能替代我们这个问题来说：
了解到这些，我们就能轻易发现，以及它的衍生品后续会慢慢替代低质量的工作内容，如简单的信息收集整理，处理规则简单明确的工作。相关工作的人如果不提高自己的工作技能和质量，势必会被替代。
总结
时代在进步，技术在发展，桑海沧田的故事时刻都在发生。忽视这种变化，享受当下的安逸，就要坦然接受潜在的危机。放不下心中不甘，那就立刻行动，迈出脚步。文末，借用一个历史名场面形容下我们当下的处境吧。
卢比孔河的对岸是权利的盛宴，还是致命的陷阱，对于凯撒而言已经不重要。骰子已经掷下，唯有前行，方能始终。于历史不同的是，他有的选择，而我们普通人只会被时代裹挟着跨过卢比孔河。
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