大家好，我是三元。

AI 是今年大火的一個(gè)話題，隨著 ChatGPT 之類的一系列大模型開始流行以后，有不少的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)宣稱這樣的口號(hào): "未來不會(huì)使用 AI 的人將會(huì)被淘汰"。我覺得這個(gè)觀點(diǎn)本身并沒有錯(cuò)，但是關(guān)鍵在于那些培訓(xùn)機(jī)構(gòu)出于自身的利益，故意忽略了這句話成立的條件。真正的意思應(yīng)該是:

在某些 AI 擅長的領(lǐng)域，不會(huì)使用 AI 加持自己工作的人將會(huì)被淘汰。

比如要求不高的人工客服、文案寫手，甚至是簡單的代碼開發(fā)工作，用 AI 來完成能達(dá)到不錯(cuò)的效果，而對(duì)于門檻較高或跟人打交道的領(lǐng)域，比如做復(fù)雜的系統(tǒng)架構(gòu)、心理咨詢等等，這些 AI 就很難勝任。

那對(duì)于 AI 擅長的領(lǐng)域來說，它的本質(zhì)還是屬于工具，既然是工具，那么它的第一性原理就是提高生產(chǎn)效率，以前能做的事情，現(xiàn)在能用更短的時(shí)間、更少的人力來完成。這種問題往往已經(jīng)有了現(xiàn)成的解決方案/規(guī)則，只需要借助 AI 幫你更方便地實(shí)現(xiàn)，比如：

• 你想寫一段 SQL 語句，但是你對(duì) SQL 語法并不熟悉，你可以把需求用自然語言描述出來，然后 AI 會(huì)幫你把自然語言轉(zhuǎn)換成 SQL 語句。
• 你想搜索到某個(gè)文檔的內(nèi)容，你可以用自然語言描述你的需求，AI 會(huì)幫你搜索到相關(guān)的文檔，并進(jìn)行整合后給你相對(duì)準(zhǔn)確的答案。

其實(shí)這些事情你也可以通過自己手動(dòng)查閱資料來完成，但是 AI 可以幫你更快地完成。

在大模型已經(jīng)流行的今天，AI 的使用門檻已經(jīng)越來越低，使用 AI 來解決問題對(duì)大部分人來講并不是什么難事，真正拉開人與人差距是利用 AI 去解決什么樣的問題。

你可以給 ChatGPT 提問讓它幫你翻譯一段話，也可以讓它解決一個(gè)垂直領(lǐng)域中的具體問題，不同的問題會(huì)將 AI 引導(dǎo)到不同的方向，從而直接影響到答案的質(zhì)量。

而提問的內(nèi)容，來源于你的知識(shí)儲(chǔ)備，和對(duì)行業(yè)的理解，越專業(yè)的人，提出的問題往往信息量也越大，這樣也更能把 AI 的能力發(fā)揮到極致。

所以，AI 對(duì)你的幫助到底有多大，一方面取決于你的領(lǐng)域 AI 是否擅長，另一方面取決于你自己的能力圈，當(dāng)你的能力半徑足夠大，那么能撬動(dòng)的 AI 的力量也就越大。

如果你所做的工作 AI 并不擅長，那么即使你不使用 AI 對(duì)你的影響并不大，你根本不會(huì)被淘汰。比如我現(xiàn)在的工作中，很多事情需要涉及到復(fù)雜的技術(shù)上下文，AI 并沒有這些上下文信息，所以很多需求是 AI 無法完成的，不用 AI 對(duì)我的工作確實(shí)沒有太大的影響。但與此同時(shí)，也有一些不太需要很多上下文的編碼細(xì)節(jié)，我可以交給 AI 幫我實(shí)現(xiàn)或者分析 bug，提升工作的效率。

那么，還有一個(gè)問題是，會(huì)用 AI 的人就一定不會(huì)被淘汰嗎？

在使用 AI 的時(shí)候我們固然需要學(xué)習(xí)一些應(yīng)用層的知識(shí)，比如怎么組織合理的 prompt、怎么引導(dǎo)模型思考。但只會(huì)用 AI、沒有專業(yè)深度的人在未來也會(huì)被淘汰。難的從來不是使用 AI，難的是在一個(gè)行業(yè)長期的深耕，積累自己的能力圈以及對(duì)領(lǐng)域的認(rèn)知，這才是真正的核心競爭力。

曾經(jīng)在 bobo 老師的知識(shí)星球看過一個(gè)帖子，說的是十年前塞班系統(tǒng)被淘汰了，那當(dāng)年做塞班的人被淘汰了嗎？

事實(shí)是并沒有，相反，他們?cè)陂_發(fā)塞班系統(tǒng)的時(shí)候積累了大量 C++ 的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)代碼中的內(nèi)存管理已經(jīng)非常熟悉，這些經(jīng)驗(yàn)放到 iOS 當(dāng)年使用的 OC 語言當(dāng)中也同樣適用，這意味著相比新手能更容易地開發(fā)出穩(wěn)定的應(yīng)用。

同時(shí)，他們也是最早接觸移動(dòng)端開發(fā)的一群人，作為扎根行業(yè)多年的人，相比外人他們太清楚移動(dòng)端互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代已經(jīng)要到來了，于是有人開始做 iOS 獨(dú)立開發(fā)，嘗到了 iOS 應(yīng)用商店的付費(fèi)紅利，有人拿著幾倍于塞班開發(fā)的薪水，在移動(dòng)端開發(fā)領(lǐng)域繼續(xù)前進(jìn)，并沒有在那個(gè)時(shí)期被時(shí)代所淘汰。

同樣，當(dāng) AIGC 新技術(shù)出現(xiàn)的時(shí)候，原本行業(yè)的積累也非常重要。因?yàn)閽侀_任何一個(gè)行業(yè)去談 AIGC 都是沒有意義的，只有對(duì)原本行業(yè)的認(rèn)知足夠深刻，才能清楚地知道哪些細(xì)節(jié)可以交給 AI 去做，哪些問題可以讓 AI 解決，充分挖掘 AI 對(duì)于行業(yè)的價(jià)值。

所以，當(dāng) AI 大模型出現(xiàn)之后，往往是在行業(yè)里深耕的人能夠最先適應(yīng) AI 時(shí)代的變化，而不是那些只會(huì)使用 AI 的人。