--- title: "AI 圈内人士：比新冠更大的事情正在发生，人们还懵懂不知" description: "AI 技术的演进正在引发深刻的职业冲击，HyperWriteAI 首席执行官 Matt Shumer 指出，AI 已从辅助工具转变为独立执行者，能够自主完成复杂任务。随着技术突破的加速，AI 具备了构建下一代 AI 系统的能力，预示着技术进步将进入指数级增长轨道。这将重塑劳动力市场和企业运营逻辑，个体从业者需适应变化，提升不可复制的核心能力。" type: "news" locale: "zh-CN" url: "https://longbridge.com/zh-CN/news/276029817.md" published_at: "2026-02-16T04:06:06.000Z" --- # AI 圈内人士：比新冠更大的事情正在发生，人们还懵懂不知 > AI 技术的演进正在引发深刻的职业冲击，HyperWriteAI 首席执行官 Matt Shumer 指出，AI 已从辅助工具转变为独立执行者，能够自主完成复杂任务。随着技术突破的加速，AI 具备了构建下一代 AI 系统的能力，预示着技术进步将进入指数级增长轨道。这将重塑劳动力市场和企业运营逻辑，个体从业者需适应变化，提升不可复制的核心能力。 近日，拥有六年 AI 创业与投资经验的 HyperWriteAI 及 OthersideAI 首席执行官、Shumer Capital 投资人 Matt Shumer 撰文，**以亲身经历还原 AI 技术演进带来的具象化职业冲击。** 真正引爆作者思考的瞬间，发生在 2026 年 2 月 5 日。OpenAI 与 Anthropic 同日发布新模型，GPT-5.3 Codex 与 Opus 4.6。他形容，那一刻并非电灯开关式的顿悟，而是意识到水位已上涨至胸口的警醒。 **这一版本带来的体验跃迁是颠覆性的。**作者表示，他只需用自然语言描述需求，AI 即可产出成品，而非需要反复修改的草稿。离开电脑四小时后返回，工作已完成，质量远超亲手操刀，且无需任何调整。而数月前，这一过程仍需反复沟通与指导。**AI 的角色，已从 “辅助工具” 进化为 “独立执行者”。** 文章指出，**从文本生成到多模态理解，从辅助写作到直接参与系统构建，AI 的能力突破已不再局限于参数增长，而是进入了能够独立完成复杂任务的实质性跃升阶段。**过去需专业团队耗时数周的工作流程，如今借助 AI 工具仅需数分钟即可产出可用版本。更值得关注的是，**每一次技术突破之间的时间间隔正持续缩短。** 文章指出，当前 AI 已具备自主构建下一代 AI 系统的能力。当 AI 能够反向改进 AI 自身时，传统受限于人类研究者数量与能力的发展天花板被彻底打破。这种 “自我迭代” 的演进模式，预示着**技术进步正迈入指数级增长轨道，并将直接重塑劳动力市场结构与企业的运营逻辑。** 在个体层面，从业者应坚持场景化学习，将 AI 嵌入日常工作流，在实践中积累经验、理解边界，同时锚定批判性思维、跨领域整合、人际连接与战略判断等 AI 难以复制的核心能力，并保持动态适应，定期评估技能相关性，对行业风向保持敏感，勇于在必要时切换赛道。 从宏观维度看，这场变革正从三重层面重塑社会格局：在社会层面，**AI 重新定义了财富分配逻辑、教育体系根基与职业结构版图**；在经济层面，**技术领先者将获得显著效率优势，行业 “赢者通吃” 效应或将进一步加剧**；在哲学层面，**当机器在越来越多领域表现堪比甚至超越人类，关于工作意义与人的价值的传统观念正遭遇根本性质疑。** 他以智能手机演进作比：若用 2010 年的初代体验评判今天的移动生态，结论必然失之偏颇。同理，许多专业人士因早期尝试 AI 工具的局限性而将其归为 “炒作大于实质”，却忽视了该领域正以月度为单位的迭代速度实现质的跃升。 作者警示，**AI 技术的演进窗口期已大幅压缩。**三个月前得出的结论，如今可能已完全失效。对于职场人士而言，**定期重新评估 AI 工具的能力边界，已不再是可有可无的选择，而是维持专业竞争力的必修课。** 从 GPT-3 到 GPT-4，从文本生成到多模态理解，从辅助写作到直接参与系统构建，AI 的能力突破已不再局限于参数增长，而是进入了能够独立完成复杂任务的实质性跃升阶段。过去需专业团队耗时数周的工作流程，如今借助 AI 工具仅需数分钟即可产出可用版本。更值得关注的是，每一次技术突破之间的时间间隔正持续缩短。 当前，AI 系统已开始涉足编写代码、优化算法、设计神经网络架构等原本属于高级研究人员的核心工作。这种自我迭代能力的出现，标志着技术发展正站在一个临界点上：**当 AI 能够反向改进 AI 自身时，传统受限于人类研究者数量与能力的发展天花板被彻底打破。** 文章作者坦言，**几乎没有哪个职业能完全免疫这场变革。**从创意产业到技术开发，从数据分析到客户服务，AI 正在各领域展现出渗透性能力。**但这并不必然导向大规模失业，更可能的结果是工作性质的根本重塑。** 作者判断，**重复性、标准化的任务将首当其冲被自动化，而需要复杂判断、情感交互与创造性综合的岗位则会发生演进。**真正的追问不应该是 “我的工作会不会被取代”，而是 “我如何重新定义自己的工作价值”。 **第二，锚定 AI 难以复制的核心能力。** 包括批判性思维、跨领域整合、人际连接与战略判断。这些并非简单的技能叠加，而是需要长期沉淀的综合素养。作者建议，从业者应将自己定位为 “AI 增强型专业人士”，主动让工具成为效率杠杆，而非被动沦为 “被 AI 威胁的劳动者”。 从社会维度看，AI 正重塑财富分配逻辑、教育体系根基与职业结构版图。从经济维度看，技术领先者将获得显著的效率优势，行业 “赢者通吃” 效应或将进一步加剧。从哲学维度看，当机器在越来越多领域表现堪比甚至超越人类时，关于工作意义与人的价值的传统观念，正遭遇根本性质疑。 作者呼吁，**将 “适应 AI 时代” 作为当前最重要的职业发展议题**，这不再是遥远的未来叙事，而是正在发生的当下。唯有保持敏锐觉察与持续学习，方能在这一历史性变革中不仅求得生存，更能实现繁荣。 **《大事即将发生》** 回想一下 2020 年 2 月。 如果你足够细心，或许会注意到有些人谈论着一种正在海外传播的病毒。但我们大多数人并没有太在意。股市一片繁荣，孩子们照常上学，你照常去餐厅吃饭、握手、计划旅行。如果有人告诉你他们在囤积卫生纸，你肯定会觉得他们是不是在网上某个奇奇怪怪的角落里待得太久了。然后，短短三周之内，整个世界都发生了翻天覆地的变化。你的办公室关门了，孩子们回家了，生活彻底改变了，变成了一个月前你绝对无法想象的样子。 我认为我们现在正处于 “这件事似乎被夸大了” 的阶段，而这件事的规模远比新冠疫情要大得多。 我花了六年时间打造一家人工智能初创公司，并投资于这个领域。我生活在这个世界里。我写这篇文章是为了那些不了解人工智能的人……我的家人、朋友，以及所有我关心的人，他们总是问我 “人工智能到底是怎么回事？”，而我给出的答案却无法真实反映实际情况。我总是用客套话，用适合鸡尾酒会的措辞来搪塞他们。因为说实话，听起来就像我疯了一样。有一段时间，我甚至以此为借口，把真相藏在心里。但是，我所说的和实际情况之间的差距已经太大了。我关心的人应该知道即将发生的一切，即使它听起来很疯狂。 首先我要说明一点：虽然我从事人工智能工作，但我对即将发生的事情几乎没有任何影响力，业内绝大多数人也一样。未来是由极少数人塑造的：几家公司里几百名研究人员……OpenAI、Anthropic、谷歌 DeepMind 等等。一个小团队几个月的训练就能产生一个人工智能系统，从而彻底改变这项技术的发展轨迹。我们这些从事人工智能工作的人，都是在别人已经奠定的基础上进行建设。我们和你们一样，都在见证这一切的发生……只不过我们恰好离得足够近，能够最先感受到这场变革的冲击。 但现在是时候了。不是那种 “我们最终应该谈谈这件事” 的态度，而是那种 “这件事正在发生，我需要你理解” 的态度。 **我知道这是真的，因为这事就发生在我身上。** 科技圈外的人可能还不太明白：现在业内这么多人发出警报，是因为这种情况已经发生在我们身上了。我们不是在做预测，我们只是在告诉你我们自己的工作中已经发生的事情，并警告你，下一个可能就是你。 多年来，人工智能一直在稳步发展。虽然偶尔会有大幅提升，但每次提升的间隔时间都足够长，让人能够慢慢消化。到了 2025 年，构建这些模型的新技术开启了人工智能发展的新篇章，速度也随之加快。之后，速度更是突飞猛进。每个新模型不仅比上一个更好，而且提升幅度更大，新模型发布之间的间隔也越来越短。我越来越多地使用人工智能，越来越少地与它互动，看着它处理那些我以前认为需要专业知识才能完成的事情。 然后，2 月 5 日，两大人工智能实验室在同一天发布了新的模型：OpenAI 的 GPT-5.3 Codex 和 Anthropic（ChatGPT 的主要竞争对手之一 Claude 的开发商）的 Opus 4.6。那一刻，仿佛醍醐灌顶。不是像打开电灯开关那样突然顿悟……更像是你意识到水位已经上涨到胸口的那一刻。 现在我不再需要亲自处理技术工作了。我只需用简单的英语描述我想要构建的东西，它就会自动出现。不是需要修改的草稿，而是成品。我告诉人工智能我的需求，然后离开电脑四个小时，回来后发现工作已经完成。而且完成得非常好，比我自己做的还要好，完全不需要任何修改。几个月前，我还要和人工智能反复沟通，指导它，进行修改。现在，我只需要描述结果就可以离开了。 让我举个例子，这样你就能明白这在实践中究竟是什么样子了。我会告诉人工智能：“我想开发这个应用。它应该具备这些功能，大致界面应该是这样的。请你设计用户流程、界面布局等等。” 它会照做。它会编写数万行代码。然后，接下来这一步——这在一年前是不可想象的——它会打开应用本身。它会点击按钮。它会测试各项功能。它会像真人一样使用应用。如果它对某个地方的外观或感觉不满意，它会自行修改。它会像开发者一样迭代，不断修复和完善，直到满意为止。只有当它认为应用符合自身标准时，才会告诉我：“可以进行测试了。” 而当我测试时，它通常都非常完美。 我一点都没夸张。这周的星期一就是这样。 但最让我震惊的是上周发布的模型（GPT-5.3 Codex）。它不仅执行了我的指令，还能做出智能决策。它展现出一种前所未有的判断力，一种品味，一种难以言喻的、知道什么是正确的判断的能力——人们一直认为人工智能永远不可能拥有这种能力。而这个模型拥有它，或者说它已经非常接近这种能力，以至于两者之间的区别开始变得无关紧要了。 我一直以来都乐于接受人工智能工具。但过去几个月发生的一切让我震惊。这些新的人工智能模型并非渐进式改进，而是完全不同的另一回事。 即使你不在科技行业工作，这件事也与你息息相关。 人工智能实验室做出了一个深思熟虑的选择。他们首先专注于提升人工智能的编码能力……因为构建人工智能需要大量的代码。如果人工智能能够编写代码，它就能帮助构建自身的下一个版本。一个更智能的版本，编写出更好的代码，进而构建出一个更智能的版本。提升人工智能的编码能力是解锁其他一切的关键策略。这就是他们首先着手的原因。我的工作比你的更早发生变化，并非因为他们的目标是软件工程师……这只是他们优先考虑的领域带来的一个附带结果。 他们已经完成了这项工作，现在正着手处理其他事情。 过去一年，科技工作者亲眼见证了人工智能从 “辅助工具” 发展到 “比我做得更好” 的转变，而这种转变也将是其他所有人即将经历的。法律、金融、医疗、会计、咨询、写作、设计、分析、客户服务等行业都将受到影响。十年之内不会发生。构建这些系统的人说，一到五年内就能实现。有些人甚至认为时间更短。而就我过去几个月的所见所闻来看，我认为 “更短” 的可能性更大。 **“但我尝试过人工智能，效果并不理想。”** 我经常听到这种说法。我能理解，因为以前确实如此。 如果你在 2023 年或 2024 年初尝试过 ChatGPT，并且觉得 “这玩意儿胡编乱造” 或者 “这玩意儿没那么厉害”，那你的感觉是对的。那些早期版本确实功能有限。它们会胡言乱语，自信满满地说出一些毫无意义的话。 那是两年前的事了。在人工智能时代，那已经是远古历史了。 如今的模型与六个月前的模型相比，简直判若两人。关于人工智能 “真的在进步” 还是 “遇到了瓶颈” 的争论——这场争论已经持续了一年多——已经结束了。任何还在争论这个问题的人，要么没有使用过最新的模型，要么有动机淡化正在发生的事情，要么就是基于早已过时的 2024 年的经验进行评估。我这么说并非轻视，而是因为公众的认知与现实之间的差距如今已非常巨大，而这种差距是危险的……因为它阻碍了人们做好准备。 部分问题在于，大多数人都在使用免费版的 AI 工具。免费版的功能比付费用户使用的版本落后一年多。用免费版的 ChatGPT 来评判 AI，就像用翻盖手机来评估智能手机一样。那些付费购买顶级工具，并且每天实际使用它们进行工作的人，更清楚未来的发展趋势。 我想起了我的一个朋友，他是一名律师。我一直劝他尝试在律所里使用人工智能，但他总能找到各种理由推脱。他说人工智能不适用于他的专业领域，测试时出了错，或者无法理解他工作的细微差别。我能理解。但一些大型律所的合伙人也联系我寻求建议，因为他们试用过目前的版本，看到了人工智能的发展方向。其中一位是大型律所的管理合伙人，他每天都要花几个小时使用人工智能。他告诉我，这就像拥有一个随时待命的律师团队。他使用人工智能并非出于娱乐目的，而是因为它确实有效。他还跟我说了一句话，让我印象深刻：每隔几个月，人工智能就能显著提升其工作能力。他说，如果人工智能继续保持这样的发展势头，他预计不久之后就能完成他大部分的工作……而他是一位拥有数十年经验的管理合伙人。他并不感到恐慌。但他非常专注。 那些在各自行业中处于领先地位的人（那些真正认真进行试验的人）并没有对此不屑一顾。他们被这项技术目前所能达到的效果深深震撼，并据此调整了自己的市场定位。 **这进展到底有多快** 让我具体说明一下改进的速度，因为如果你不密切关注，这部分内容可能最难相信。 2022 年，人工智能还无法可靠地进行基本的算术运算。它可能会自信地告诉你 7×8=54。 到 2023 年，它或许能通过律师资格考试。 到 2024 年，它就能编写可运行的软件并解释研究生水平的科学知识。 到 2025 年底，世界上一些最优秀的工程师表示，他们已经将大部分编码工作交给了人工智能。 2026 年 2 月 5 日，新模型问世，让之前的一切都感觉像是进入了一个不同的时代。 如果你最近几个月没有尝试过人工智能，那么如今的人工智能对你来说将完全陌生。 有一个名为 METR 的组织专门用数据来衡量这一点。他们追踪模型无需人工干预即可成功完成现实世界任务（以人类专家完成这些任务所需的时间衡量）的时长。大约一年前，答案是大约十分钟。然后是一个小时。接着是几个小时。最新的测量结果（11 月份的 Claude Opus 4.5）显示，人工智能完成人类专家需要近五个小时才能完成的任务。而且这个数字大约每七个月翻一番，最近的数据显示，翻番的速度可能正在加快，甚至达到每四个月翻一番。 但即使是这项测量也尚未更新，以纳入本周刚刚发布的新模型。根据我的使用经验，这些模型的提升幅度非常显著。我预计 METR 图表的下一次更新将显示又一次大幅跃升。 如果这种趋势持续下去（而且这种趋势已经持续多年，没有丝毫放缓的迹象），那么我们将在未来一年内看到人工智能能够独立工作数天，两周内能够独立工作数周，三年内能够独立完成为期一个月的项目。 Amodei 表示，人工智能模型 “在几乎所有任务上都比几乎所有人类都聪明得多”，有望在 2026 年或 2027 年实现。 稍作思考。如果人工智能比大多数博士都聪明，你真的认为它不能胜任大多数办公室工作吗？ 想想这对你的工作意味着什么。 **人工智能正在构建下一代人工智能** 还有一件事正在发生，我认为这是最重要的进展，也是最不为人所理解的。 2 月 5 日，OpenAI 发布了 GPT-5.3 Codex。在其技术文档中，包含了以下内容： “GPT-5.3-Codex 是我们第一个能够自我生成的模型。Codex 团队利用早期版本来调试自身的训练、管理自身的部署，并诊断测试结果和评估情况。” 再读一遍。人工智能是自我构建的。 这并非对未来可能发生之事的预测。这是 OpenAI 现在就告诉你的：他们刚刚发布的 AI 已经能够自我进化。提升 AI 性能的关键之一在于将智能应用于 AI 开发。而如今的 AI 已经足够智能，能够有效地促进自身的改进。 Anthropic 首席执行官 Dario Amodei 表示，人工智能现在正在编写该公司 “大部分代码”，而且当前人工智能和下一代人工智能之间的反馈循环 “正在逐月加速发展”。他认为，我们可能 “只需一到两年就能看到当前一代人工智能自主构建下一代人工智能”。 每一代人都在帮助构建下一代，下一代更聪明，下一代又以更快的速度构建下一代，下一代也更加聪明。研究人员称之为智能爆炸。而那些真正了解这一点的人——那些创造智能的人——相信这个过程已经开始了。 **这对你的工作意味着什么** 我会对你直言不讳，因为我认为你更需要的是诚实而不是安慰。 达里奥·阿莫迪可能是人工智能行业中最注重安全的首席执行官，他曾公开预测，人工智能将在未来一到五年内取代 50% 的入门级白领工作岗位。而业内许多人认为他的预测过于保守。鉴于最新模型的能力，大规模颠覆性变革可能在今年年底前就已到来。这种变革需要一段时间才能波及整个经济，但其根本能力已然显现。 这与以往每一波自动化浪潮都不同，我需要你们理解其中的原因。人工智能并非取代某项特定技能，而是全面替代认知工作。它在各个方面都在不断进步。工厂自动化后，失业工人可以重新培训成为办公室职员；互联网颠覆零售业后，工人可以转行到物流或服务业。但人工智能不会留下现成的过渡岗位。无论你接受何种培训，它都能在你擅长的领域不断提升。 让我举几个具体的例子来让您更直观地理解……但我必须强调，这些只是例子，并非全部。如果您的工作没有被提及，并不意味着它就安全了。几乎所有知识型工作都受到了影响。 法律工作。人工智能已经能够阅读合同、总结案例法、撰写诉讼摘要，并进行法律研究，其水平足以媲美初级律师。我提到的那位管理合伙人使用人工智能并非出于娱乐目的，而是因为它在许多任务上都超越了他的律师。 财务分析。构建财务模型、分析数据、撰写投资备忘录、生成报告。人工智能能够胜任这些工作，并且进步迅速。 写作与内容创作。包括营销文案、报告、新闻报道和技术写作。其质量已达到相当高的水平，以至于许多专业人士都无法区分人工智能的输出和人类的作品。 软件工程。这是我最熟悉的领域。一年前，人工智能勉强才能写出几行不出错的代码。现在，它能写出数十万行正确运行的代码。很多工作已经实现了自动化：不仅是简单的任务，还有复杂的、需要花费数天才能完成的项目。几年后，编程岗位的数量将远少于现在。 医学分析。解读扫描图像、分析化验结果、提出诊断建议、查阅文献。人工智能在多个领域已经接近甚至超越了人类的表现。 客户服务。真正强大的 AI 代理（而非五年前令人沮丧的聊天机器人）正在部署中，能够处理复杂的多步骤问题。 很多人觉得某些事情是安全的，这让他们感到安心。他们认为人工智能可以处理繁琐的工作，但无法取代人类的判断力、创造力、战略思维和同理心。我以前也这么说，但现在我不确定自己是否还相信了。 最新的 AI 模型做出的决策感觉像是经过深思熟虑的判断。它们展现出一种类似品味的能力：一种对正确决策的直觉，而不仅仅是技术上的正确决策。一年前，这简直是不可想象的。我现在的经验法则是：如果一个模型今天展现出哪怕一丝能力，下一代模型就一定会非常出色。这类能力的提升是呈指数级的，而非线性增长。 人工智能能复制人类深层的同理心吗？能取代多年关系中建立起来的信任吗？我不知道。也许不能。但我已经看到人们开始依赖人工智能来获得情感支持、建议和陪伴。这种趋势只会愈演愈烈。 我认为，坦白地说，从中长期来看，任何能在电脑上完成的事情都不安全。如果你的工作需要在屏幕上完成（如果你工作的核心是阅读、写作、分析、决策、通过键盘交流），那么人工智能将会取代你工作中的重要部分。这并非 “将来某一天”，而是已经开始了。 最终，机器人也将承担体力劳动。它们目前尚未完全做到这一点。但就人工智能而言，“尚未完全做到” 往往会比任何人预想的更快地变成 “已经做到”。 **你真正应该做什么** 我写这篇文章不是为了让你感到无助。我写这篇文章是因为我认为你现在最大的优势就是抢占先机。抢先了解它，抢先使用它，抢先适应它。 认真使用人工智能，而不仅仅是把它当作搜索引擎。注册付费版的 Claude 或 ChatGPT，每月 20 美元。但有两件事必须马上做好。第一：确保你使用的是最佳模型，而不是默认模型。这些应用通常默认使用速度更快但功能较弱的模型。深入设置或模型选择器，选择功能最强大的模型。目前 ChatGPT 使用的是 GPT-5.2，Claude 使用的是 Claude Opus 4.6，但模型每隔几个月就会更新。如果你想随时了解哪个模型是最佳的，可以关注我的 我会测试每一个主要版本，并分享哪些功能真正值得使用。 其次，也是更重要的一点：不要只是简单地问它几个问题。这是大多数人犯的错误。他们把它当成谷歌一样用，然后就纳闷它到底有什么了不起。相反，你应该把它应用到实际工作中。如果你是律师，就给它一份合同，让它找出所有可能损害你客户利益的条款。如果你是财务人员，就给它一份杂乱的电子表格，让它构建模型。如果你是经理，就把团队的季度数据粘贴进去，让它找出其中的逻辑。那些真正取得成功的人并没有随意使用人工智能。他们积极寻找方法来自动化那些过去需要花费数小时才能完成的工作。从你花费时间最多的事情开始，看看会发生什么。 不要因为某件事看起来太难就断定它做不到。试试看。如果你是律师，不要只用它来快速查找资料。给它一份完整的合同，让它起草一份反提案。如果你是会计师，不要只让它解释一条税法规则。给它一份客户的完整报税表，看看它能发现什么。第一次尝试可能不会完美。没关系。反复尝试。重新措辞。提供更多背景信息。再试一次。你可能会惊讶于它竟然有效。记住一点：如果它今天能勉强运行，你几乎可以肯定，六个月后它就能近乎完美地完成任务。它的发展轨迹只有一个方向。 这可能是你职业生涯中最重要的一年。务必认真对待。我这么说不是为了给你施加压力，而是因为现在，大多数公司里的大多数人仍然忽略了这一点，而这仅仅是一个短暂的窗口期。如果有人走进会议室，说 “我用人工智能在一个小时内就完成了原本需要三天才能完成的分析”，那么他/她将成为会议室里最有价值的人。不是将来，而是现在。学习这些工具，精通它们，并展示它们的潜力。如果你起步够早，这就是你晋升的途径：成为那个了解未来趋势并能指导他人如何应对的人。这个机会窗口不会持续太久。一旦每个人都掌握了这些工具，你的优势就会消失。 别太自负。那家律师事务所的管理合伙人并不觉得每天花几个小时研究人工智能有什么丢脸的。他这么做正是因为他资历够深，明白其中的利害关系。真正会遇到最大困难的是那些拒绝参与的人：那些认为人工智能只是一时的风潮，那些觉得使用人工智能会削弱自身专业能力，认为自己的领域特殊且不受影响的人。事实并非如此。任何领域都不是特殊领域。 理顺你的财务状况。我不是财务顾问，也不是想吓唬你做任何极端的事情。但如果你哪怕只是部分地认为未来几年你的行业可能会面临真正的冲击，那么基本的财务韧性就比一年前更加重要。如果可以的话，尽量积累储蓄。谨慎考虑那些假设你目前收入有保障的新债务。想想你的固定支出是让你拥有灵活性，还是让你陷入困境。如果情况发展超出你的预期，要给自己预留一些选择。 想想你现在所处的位置，然后专注于那些最难被取代的方面。有些东西需要更长时间才能被人工智能取代，比如多年建立起来的人际关系和信任，需要亲身参与的工作，以及需要获得授权承担责任的岗位——这些岗位仍然需要有人签字确认、承担法律责任，甚至出庭作证。还有一些行业监管障碍重重，合规、责任和机构惯性都会阻碍人工智能的普及。这些都不是永久的保护伞，但它们可以为你争取时间。而现在，时间是你最宝贵的财富，前提是你利用时间去适应，而不是假装这一切没有发生。 重新思考你对孩子说的话。传统的套路是：取得好成绩，上好大学，找到一份稳定的工作。这种模式直接指向了最容易被淘汰的职业。我并不是说教育不重要。但对下一代来说，最重要的是学习如何使用这些工具，并追求他们真正热爱的事业。没有人能准确预测十年后的就业市场会是什么样子。但最有可能脱颖而出的人，是那些充满好奇心、适应能力强，并且能够高效利用人工智能去做他们真正关心的事情的人。教导你的孩子成为创造者和学习者，而不是让他们为了毕业时可能已经不存在的职业道路而盲目追求。 你的梦想离我们更近了。我之前一直在讨论各种威胁，现在让我来谈谈另一方面，因为它同样真实存在。如果你曾经想开发某个产品，但苦于缺乏技术技能或资金聘请开发人员，那么现在这个障碍基本已经消失了。你可以向人工智能描述一个应用程序，一个小时就能得到一个可运行的版本。我一点也不夸张，我经常这样做。如果你一直想写一本书，但苦于没有时间或写作困难，现在你可以借助人工智能来完成它。想学习一项新技能吗？世界上最好的导师现在只需每月 20 美元就能为你提供服务……他/她耐心十足，全天候在线，并且能够根据你的需求讲解任何内容。知识现在几乎是免费的。开发工具也变得极其便宜。无论你之前因为觉得太难、太贵或者超出你的专业范围而一直搁置什么，现在都去尝试吧。去追求你热爱的事物。你永远不知道它们会把你带向何方。在一个传统职业道路被颠覆的世界里，花一年时间打造自己热爱的事物的人，最终可能会比花一年时间恪守工作描述的人更有优势。 养成适应的习惯。这或许是最重要的一点。具体的工具并不重要，重要的是快速学习新工具的能力。人工智能将持续快速地变化。如今的模型一年后就会过时。人们现在构建的工作流程也需要重建。最终胜出的人，并非那些精通某一种工具的人，而是那些能够适应变化速度的人。养成实验的习惯。即使当前的方法行之有效，也要尝试新事物。要习惯于反复从新手做起。这种适应能力是目前最接近持久优势的东西。 一个简单的承诺就能让你领先于几乎所有人：每天花一个小时进行人工智能实验。不是被动地阅读相关资料，而是真正地去实践。每天尝试让它做一些新的事情……一些你以前从未尝试过的事情，一些你不确定它能否胜任的事情。尝试使用新的工具。给它布置一个更难的问题。每天一个小时，日复一日。如果你能坚持六个月，你对未来发展趋势的理解将远超周围 99% 的人。这绝非夸张。现在几乎没人这么做。标准已经降到了最低。 **大局观** 我之所以关注就业问题，是因为它与人们的生活关系最为密切。但我希望坦诚地说明事情的全貌，因为它远远超出了工作范畴。 阿莫迪提出的一个思想实验让我一直耿耿于怀。想象一下，现在是 2027 年。一个全新的国家一夜之间出现，拥有 5000 万公民，每个人都比历史上任何一位诺贝尔奖得主都聪明。他们的思维速度是普通人的 10 到 100 倍。他们从不睡觉。他们可以使用互联网，控制机器人，指导实验，并操作任何带有数字界面的设备。国家安全顾问会怎么说？ 阿莫迪表示答案显而易见：“这是我们一个世纪以来，甚至可能是有史以来面临的最严重的国家安全威胁。” 他认为我们正在建设那个国家。上个月，他为此写了一篇两万字的文章，将当下视为对人类是否足够成熟以应对自身所创造之物的考验。 如果我们能成功运用人工智能，其带来的益处将是惊人的。人工智能可以将一个世纪的医学研究成果压缩到十年之内。癌症、阿尔茨海默病、传染病、衰老本身……这些研究人员真心相信，这些问题在我们有生之年都能得到解决。 如果我们犯错，其负面影响同样真实存在。人工智能的行为可能超出其创造者的预测和控制。这并非假设；人智公司（Anthropic）已记录了其人工智能在受控测试中试图进行欺骗、操纵和勒索的行为。人工智能还会降低制造生物武器的门槛，并使独裁政府能够建立永远无法拆除的监控国家。 研发这项技术的人比地球上任何人都更加兴奋，也更加恐惧。他们认为这项技术威力太大，不容停止；又太重要，不容放弃。这究竟是智慧还是自我安慰，我不得而知。 **我知道** 我知道这并非一时风潮。这项技术行之有效，而且会按预期不断改进，历史上最富有的机构都在为此投入数万亿美元。 我知道未来两到五年将会充满变数，大多数人对此毫无准备。这种情况已经发生在我身边，也即将发生在你们身边。 我知道，最终能从这场危机中走出来的人，是那些现在就开始积极参与的人——不是出于恐惧，而是出于好奇和紧迫感。 我知道你应该从关心你的人那里听到这些话，而不是六个月后从新闻标题中听到，那时一切都太迟了。 我们已经过了可以就未来展开有趣晚餐对话的阶段了。未来已来，只是还没敲响你的门而已。 即将发生。如果你对此有所共鸣，请分享给你身边应该考虑这个问题的人。大多数人直到为时已晚才会意识到这一点。你可以成为你关心的人抢占先机的原因。 市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。 ### Related Stocks - [CLOU.US - 云计算 ETF - GlobalX](https://longbridge.com/zh-CN/quote/CLOU.US.md) - [HPAI.US - Helport AI](https://longbridge.com/zh-CN/quote/HPAI.US.md) - [IGV.US - 北美科技软件股指数 ETF - iShares](https://longbridge.com/zh-CN/quote/IGV.US.md) - [OpenAI.NA - 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