沃顿教授：转行技工难以抵御 AI 冲击，四类核心

11 月 2 日消息，人工智能不会消失。我们该如何与它共存？说得更准确一点：在人工智能时代，我们要靠什么谋生？

常见的答案无非两种：“学会使用人工智能”，或是找一份人工智能无法替代、不会被自动化取代的职业，最好是动手类工作。

据 Business Insider 报道，伊桑 · 莫利克（Ethan Mollick）并不认为这套办法可行。莫利克是沃顿商学院管理学教授，也是当下颇具影响力的研究者，专注解读人工智能如今能做到什么、以及它对需要和 AI 协同工作的普通人意味着什么。他的新书《共存》（Co-Existence）提出，大模型迭代速度远超大多数人的认知，想要应对它飞速的发展，唯一出路就是学会与它共存。

这意味着要承认：你当下掌握的很多能力，未来价值会持续下降；你需要专注打磨那些 AI 无法复刻的个人特质。

注意到，彼得 · 卡夫卡在自己的播客栏目《Channels》中和莫利克聊了聊 AI 对工作、下一代的职业选择，以及传统人才培养体系在 AI 冲击下崩塌之后会发生什么。下文是访谈经过编辑整理的节选。

彼得 · 卡夫卡：担心自己或者孩子就业的人，常常被建议成为 AI 专家，或是找不怕 AI 冲击的工作，比如管道工、护士。这个建议有用吗？

伊桑 · 莫利克：我觉得作用不大。先说一点：就算选这类职业，哪天 PlumBot 6000 这类机器人问世，情况就不一样了。我不是机器人领域专家，但我认识的机器人研究者态度已经转变，他们原先觉得“大语言模型和机器人完全是两码事，机器人研发难度极高”，现在意识到，这里面确实存在打通的可能性。

未来会走向何方，我不知道，我相信没人能准确预判。这话出自一位 AI 研究者之口，听来或许让人安心，也可能让人焦虑。

变化最剧烈的行业就是编程。我们已经看到编程岗位正在发生变革，甚至我们都无法确定，未来程序员岗位总量会变多还是变少。但可以确定，程序员的工作内容会持续迭代。

写出零错误代码这件事，重要性已经比不上构思清楚我们想要搭建什么。不少程序员的工作体验比以前更好，但也有人感到失落。这类岗位本身一直在演化。

我在书里提到四种特质，至少能帮人建立一部分优势。第一是深度专业认知：深耕一个领域，依靠专业积淀胜过 AI。第二是广博的知识面：涉猎大量不同领域。

我在很多企业观察到一个现象：程序员开始做设计，设计师写代码，市场人员起草商业方案。你了解的跨领域知识越多，就越能用好 AI。

第三个是审美判断力。AI 产出内容的数量巨大，想要避免成品粗制滥造，就需要你有判断力，懂得筛选优劣。