【就业指导】ChatGPT 大火,新技术会让我们失业吗?


  • 2023
  • 03/18
  • 0:43
  • 就业指导

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ChatGPT在这几个月迅速成为热门,它远比之前我们遇到的所有对话机器人都更加智能。

最新的说法,ChatGPT已经通过谷歌L3入职测试,按水平可以在谷歌拿到一份18万美金的年薪。

这让很多打工人都开始焦虑,我们的岗位真的会被人工智能取代吗?

本周日继续直播,除了模拟面试外,还会和唐老师继续延展讨论关于2023年赚钱的话题,欢迎报名围观。

ChatGPT的信息收集能力,以及对话的流畅性,让很多人惊讶。

有人用它写论文,有人用它写小说,有人用它在知乎回答问题,但从目前来看,ChatGPT有用,但很难提供深度价值的内容。

也就是说,如果你的工作,像15年前的我一样,只是搜集整理公开信息——当年的我负责整理酒店信息,方便公司组织不同规模的活动——那么,我肯定是要被ChatGPT取代的。

然而,如果你从事的是另外两种工作:

开拓创新性的工作

与人打交道的工作

那往往你很难被取代。

以人力资源为例,如果你做的是三支柱里SCC的支持工作,大概率是要被取代的,但如果你做的是HRBP或者COE,那么AI想要取代你,还很难。

1

消灭工作or创造工作

AI逐渐渗透进入职场,对人类来说是好事。

科技解放人,人们得到更多闲暇时间,产生更多需求,带来更多岗位机会。

人工智能抢夺职场人的工作机会这个观点并不新鲜。

回头看,过往每一次科技革命,都夺去了不少职场人的工作。

工业革命时期,机器的广泛使用让很多手工业者破产,工人失业。于是工人们开始了打砸机器的运动。

工人们将机器视为问题根源,试图通过打砸破坏机器来保住自己的工作。在20世纪中叶,福特汽车的工人也曾通过罢工手段反抗新的流水线自动化系统。

这种行为后来被发展经济学收录成「卢徳谬论」:认为科技的发展,会减少对劳动力的需求,导致失业率上升。

但这种说法并不正确。

科技发展的意义在于解放了人。

当人有了更多闲暇时间,就会产生更多需求;而为了满足这些新增的需求,就会有更多岗位诞生。

马云在一次关于科技革命的访谈中提到了自己的看法:

每一次科技革命都有很多工作岗位消失。第一次科技革命杀死了很多工作岗位,但创造了更多工作岗位;第二次科技革命同样如此,杀死工作,但创造更多工作。

每一次科技革命里,都会有工作消亡,但一定会出现更多工作机会。

举个例子,国外已经在研究取代电话销售的AI和长途货运的自动驾驶技术。

如果你是电话销售或者是货运司机,你可能会虎躯一震:

这是要抢我饭碗啊。

但事实上,如果没有前两次科技革命,就没有电话和汽车,这两份工作根本无从谈起。

不仅如此,电话销售的成功率通常徘徊在1%-2%,成功率之低,令人发指,这对从业人员的士气和心态是严重的打击,并不算是一份令人愉悦的工作。

而货运司机在大部分时间在路上,一个人孤独疲倦的面对枯燥的工作,这也算不上一份理想工作。

而人工智能,这一次科技革命的主角,可以帮助更多职场人得到更多的闲暇时间。

更多的闲暇时间,意味着更多需求,更多岗位机会。

多说一句哈,很多民企搞996,无论他们做的是什么高科技业务,本质上它们不是顺应时代,而是在逆时代潮流的。

2

我的工作,会被AI取代吗

对于职场人个体来说,危机依然是存在的。AI的渗透可能会夺走我们的岗位,那么哪些行业是我们的机会?

ChatGPT这样的人工智能,的确能创造工作,但对于我们每个个体来说,还是残酷的,因为如果我们不调整,可能就会面临失业。

第一次工业革命,机器将人们从繁重的体力劳动中解脱出来,工人失业,但从职业发展来说,损失也没那么严重,毕竟工厂里繁重的体力活,既没有前途,也没有吸引力。

当机器接管了繁重的体力活,职场人进入了新的高地——办公室。这里的工作不再危险而繁重,这种工作的关键词是「重复枯燥乏味」。

第二次革命,这些从事事务性工作的脑力劳动者开始受到冲击,比如秘书,打字员,银行柜员,以及电话客服。

这些活,人可以做,但缺乏职业发展的前途,而且机器更高效更廉价。

到了如今第三阶段,我们身边的机器日益智能化,在驾驭了辛苦/危险以及枯燥的工作之后,它开始逐渐渗入决策工作。

这是最让我们职场人担心的环节,因为这个区域的工作已经很符合我们对自己的身份认同。

财务、营销、销售、人力资源……每个职位都被渗透;

媒体、咨询、管理、医疗、保险,每一个行业都被渗透。

我们不用为人类担心,但还是得为自己的前途担心:如果是我的工作消亡了呢?

转型是件很痛苦的事情,更别提转型失败了。

所以作为个体,面对人工智能的竞争,哪里是我可以退守的高地?

一滴水如何能逃过干涸的命运?融入大海;

职场人如何能避免被新兴科技取代?打不过就加入。

3

赢在人工智能时代

对于职场人来说,除了挑选行业外,在工作方式上有哪些策略可以让我们能在人工智能时代存活呢?

给大家推荐一本书《人机共生》,它探讨了打工人如何在人工智能时代,找到自己的生存之路。

在书中,作者达文波特给出了多种工作策略,告诉我们:即使人工智能越来越先进,我们打工人依然可以有所作为,依然可以决定自己的命运。

1.超越(Stepping Up)

建立全局观,弥补人工智能的短板。

从人工智能目前的发展来看,在某些细节领域,AI的确能吊打我们人类。

比如下围棋的阿法狗。

但从全局角度来说,人工智能并非万能,它的运算逻辑,仍然是由人来决定的。而我们人类,更善于从全局角度思考问题。

比如,阿法狗再强,你让它组织中国棋院工作,带队参加三国擂台赛,带动全民围棋热……

这AI怕是要死机的,这就是职场人的机会。

随着人工智能时代的来临,每家公司都需要具备全局观思维的职场人。如果你希望成为超越人工智能的人,那么,现在,你应该考虑如何成为那个引领chatGPT的人。

举个例子,我已经有朋友在研究如何用chatGPT降维打击星座&算命行业了。

即便你不是科技行业出身,你也有机会成为人工智能的引导者。

拿HR举个例子,一个HR经理,如果他把精力都放在招聘上,放在简历筛选上,他未来很难与人工智能PK。

你读简历的速度总没电脑快,电脑已经匹配好关键词找到最合适的简历了,你可能刚刚开了个头,而且每次做筛选判断时,你的原则可能也会有微调,但电脑不会,他会始终以同一标准匹配最合适的简历。

但作为HR经理,工作绝不应该仅仅是眼前的简历筛选。

未来员工看重什么福利?

行业内人才流动的趋势是什么?

如何打造完善的内外部人才库,保证企业人才不断档?

……

这些都是具有全局观的职场人应该做的事情:看到未来的趋势,并规划出一条走向未来的路线。

2.并肩合作(Stepping Aside)

机器做它能做的,人做人能做的事

当柯洁输掉与阿法狗的对决后,放声大哭,让无数旁观者心痛。

有媒体写了这么一段看似阿Q的自我安慰:

「柯洁输了,他哭了;阿法狗虽然赢了,但它不会笑。」

这话揭示了一点:涉及人性和情感领域的工作,比如艺术和人际沟通,人工智能很难取代我们。

举个例子,chatGPT可能可以在知乎回答问题,但是如何在知乎成为一个KOL,让大家认可你支持你,这就涉及到对人性的理解了。

毕竟,谁能比我们人类更有人性?

我有一个医生朋友,听说chatGPT后很是担心。

作为医生,他多年积累的诊断经验,可能在AI的海量数据面前相形见绌。

未来的人工智能可以将患者的症状匹配数据库里千万份病例,分析出所有可能的病症,以及可能性比例,并给下一步检查或诊断建议。

他问我:

我们学了这么多年的医,我们读书时背过的医书,我们多年加班问诊的经验,还有什么用呢?

我的回答是:

很有用,但不仅仅是诊断方面,在我家人生病的时候,你给了我很多建议,也帮我做了很多分析。

你说的内容和主刀的主任医生说的,并没有本质区别。但是主刀医生,特别忙,300块的特需门诊,他也只和患者聊2-3分钟。

和你聊就不同,你站在我的角度帮我提建议,而且也能体会到病人的感受,建议我如何与生病的家人沟通。和你谈,让我心安。

这可能就是未来医生的价值。不仅拥有医学知识,还具备同理心和出色的沟通技能。

这种新时代的医生可以将人工智能冰冷的分析,转化成病人能听懂,也更能接受的表达方式。

这种方式,看起来是躲避,但从效果来说,却是人和机器的最佳拍档形式。

AI负责专业,人类负责共情。

3.参与(Stepping in)

与人工智能共事,给人工智能打工。

第三种策略,就是投敌。

谷歌最新出品的Brad,在发布会现场回答错了一个问题,导致股价大跌。

说到底,检索了那么多信息,Brad并不知道,到底哪一个答案是100%准确的。

在知乎,我们看到很多专业从业者发表不同的观点,我们判断的依据是:

是否是行业从业者/专家

是否提供了详细的论证过程

是否有同行、专家用赞同背书

如今的市场现状是:业务人员知道真实的业务需求,知道哪些数据是有价值的;但他们无法搭建出数据架构。

技术人员可以设计出chatGPT,但是他们不可能懂每行每业。

所以在业务和技术之间,需要一座桥梁,这就是第三种生存法则,你可以选择做桥梁。

可能听得比较耳熟,对的,有点像如今互联网公司的产品经理角色。

人工智能无法决定自己的目标,也无法清晰解读自己的决策,所以需要参与者作为人工智能与人沟通的桥梁。

想走这条路,你需要专精于某一行业某个领域,在人工智能开始渗透攻打你的行业时……

你的确可以考虑投敌,成为AI的带路党,给人工智能团队打工。

对于人工智能团队来说,他们需要你这样拥有丰富行业经验的从业者。

比如一个用过多种财务软件的财务经理,就是财务软件开发商眼中的重要人才。

4.专精(Stepping Narrowly)

找到AI进入成本太高,但是收益并不高的领域

有些事情通常没有人愿意花费精力和时间来做,因为投资回报率太低了,犯不着。

当阿法狗战胜柯洁之后,阿法狗团队表示不再研究围棋了,要转身去研究医疗领域的人工智能了。

为啥呢?因为医疗是个花钱的深坑啊。美国的医疗支出接近GDP的20%,中国2017年在医疗领域的支出预算超过1.4万亿。

把这一块做好了,拿下1%的市场意味着140亿的营业额哦,辛辛苦苦打败围棋高手给自己带来了「名」,接下来得冲着「利」去了。

但在有些领域,比如区分赛车弹簧,证明古老手稿的年龄……这些非常细分的领域里,人工智能进来没法获取足够的利润来抵消其成本,所以没有动力。

看过《猫和老鼠》吗?

Jerry一路逃进洞里,而Tom却撞在了洞口。

化身大猫的人工智能不可能进入每一个细分领域,说到底,人工智能也要算账嘛,成本多少收益多少,进入这块细分市场是不是合适。

专精者成功的奥义在于,瞄准一个细分市场,开始深挖,并坚持下去。

从大趋势来说,新技术肯定能创造更多工作岗位。我们不用为我们的后人担心。

但肯定有部分岗位会消失,我们需要担心的不是人类的未来,而是我们自己的未来。

在这些策略中,不同类型的职场人或者适合不同类型的工作,我们可以根据自己的情况做调整,选择合适的方式做一些尝试。

有一点是确认的,在这个VUCA时代,你不可能笃信自己的岗位会永远存在,不会失业。


那些做好准备的人,往往不会受到严重的冲击;而真正被冲击的,往往是那些对危险毫无知觉的人。

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