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在当前的AI浪潮中，不少人担心，AI技术的不断迭代和广泛应用，可能导致大量的工作被替代，让许多人面临失业的危机。

(资料图片仅供参考)

这种担心并非空穴来风，今年3月，投资银行高盛（Goldman Sachs）发布报告说，随着AI技术的突破，预计全球将有3亿个工作岗位被AI取代，甚至，有几十位顶尖专家联合警告AI有威胁人类生存的风险。

看起来，人们还没有切身感受到AI技术进步带来的实惠，却因为它潜在的威胁陷入了恐惧。

最近，《纽约时报》上的一篇文章就表达了不同的观点，主题是“有多少工作将受到改变世界的技术的影响，这取决于你问谁”，作者认为技术进步并不意味着末日即将到来。

她举例说，2013年，牛津大学的研究人员预计，美国有47%的工作将在十年或二十年内被自动化替代，但是十年后的今天，当地失业率却创历史新低，当时那些令人惊恐的新闻，比如“富人和他们的机器人即将让世界一半的工作消失”现在看来并不现实。

另外，2016年，人工智能先驱Geoffrey Hinton认识到“深度学习”技术能够读取医学图像，他认为在五到十年内，算法将“做得比人类更好”，他还说“如果你是一名放射科医生，你就像已经在悬崖边缘但还没有向下看的郊狼。”

但是，Geoffrey Hinton可能忽视了的一点，放射科医生的工作不只是看医学图像，还要做各种研讨和咨询，到了现在，放射科医生甚至出现了短缺。

那些AI替代人类工作的预测可能并不准确，也不一定会成为现实，但是，这些预测也并非一无是处，数字本身并不重要，重要的是让大家提起警惕，需要尽快适应新的技术变革。 因为替代你的可能不是AI，而是善于利用AI技术的人，如果没有跟上技术变革的步伐，很可能在未来失去竞争力。

实际上，新一代AI的技术门槛不高，不需要懂编程，只要会与它互动就可以，但是依然存在另一大门槛，就是思维模式门槛。

如何跨越思维模式门槛，我在科技特训营提出过一些思路，现在分享给大家，具体包括三大门槛：

首先是学会如何与机器互动 ，人们在使用AI时，同样是输入提示词，有的人就能做出优质的作品、获奖的绘画和生动的小说，有人就只能生成平庸的文章，关键差异在于提示词的水平高低。

其实， AI就像一匹有无限潜力的赛马，所谓“千里马常有而伯乐不常有”，现在的人工智能就是千里马，能够真正把人工智能的水平发挥出来的，就是伯乐，而伯乐的能力也是需要锻炼的，也就是 要学会启发和调动机器的能力，我们把这称为“人的机器智商”。

但是，只是会调动机器的能力还不够，因为它还有能力边界，即使最先进的人工智能，也存在能力缺陷，它很擅长归纳总结，也能够做简单推理，但却无法完成复杂推理，这就需要人与机器的协作。

我们从芯片领域的系统芯片中，可以看到协作的底层逻辑，系统芯片SOC，通常包含CPU和GPU，CPU来完成相对复杂但不繁重的任务，GPU完成相对简单但繁重的任务，CPU就像老教授，负责解决高深的数学难题，但是任务频次低，GPU就像很多小学生，只需要完成简单运算，但任务频次高，两者结合就能完成大部分计算任务。

现实中，也可以用复杂不繁重，繁重不复杂的二元分工方式，解决很多问题。所以，我们就可以像CPU那样成为指挥官，将复杂的问题分解为各种相对简单的问题，然后统领人工智能来完成具体任务，我们称之为“人与AI的异构计算”。

那么，如何提高机器智商与异构计算能力，这就涉及最后一个思维模式门槛，就是要成为技术的早期使用者。

大部分人在面对新技术时，都会等待技术成熟之后才会用，这部分人被称为主流用户。

而有少数人是在新技术刚出现时就快速尝试，就是早期使用者，比如乔布斯、马斯克等等，他们的技术能力也许并不强，却能优先体验新技术，发现技术的优缺点，并能以主流用户的视角来引领技术调优，让用户在使用新技术时更加顺畅，这样就能发挥新技术的最大价值，而早期使用者本人在这个过程中也成为了新技术的最大受益者。

总体来说，我们不应该担心AI抢工作，而是要让它成为我们的得力助手，最重要的是要成为早期使用者，提升我们的机器智商和异构计算能力，争取跨越思维模式门槛，尽快抓住难得的发展机遇。

以上是今天的内容，更多详细的产业分析和底层逻辑，我会在科技特训营里分享。欢迎关注全球风口微信号，报名加入！

王煜全要闻评论，我们明天见！

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