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科技发展史,从来都是幸存者写下的
科技发展史,从来都是幸存者写下的科技发展史,从来都是幸存者写下的
可 AI 把这个周期狠狠压缩了。
就算经济最终能适应，普通人的职业生涯根本耗不起。
一个 52 岁的法务助理，三年里技能快速贬值，根本等不到几十年后的新平衡。
还有无数入门级编程岗，原本是培养资深工程师的摇篮。但如果初级岗位全被低价 AI 顶替，2035 年的资深工程师，又从哪来？这个问题，很少有人认真思考。
当然，该怎么做职业培训，一直争议不断。参考以往的扶持项目，我很难抱有乐观期待；而且目前也没有成熟、大规模有效的落地案例，学界更是观点对立。我也看不出这次 AI 培训，能突然变得格外管用，哪怕我真心希望自己看走眼。
百年轮回，恐惧从未变过
1589 年，威廉?李发明针织机，求伊丽莎白一世授予专利。女王拒绝了，担心机器让百姓丢了饭碗。最后他只能把发明带去法国。
人类害怕科技抢饭碗，已经怕了几百年。长远宏观来看，大部分恐惧最后都是多余的。
这背后藏着一个心理弱点：人总能轻易想象到 “会失去什么”，却很难想象 “会诞生什么”。九十年代互联网来临时，人人都能想到旅行社要倒闭，却没人能料到网红行业、APP 经济，能养活全球数百万人。
新职业诞生之前，永远难以想象。1990 年，你跟人说 “社交媒体运营”，对方根本听不懂。
可反过来想：我们想不到 AI 会造出什么新工作，同样也想不到，它会毁掉多少现有工作。想象力的盲区，两头都存在。
2013 年，牛津两位学者发布研究，预估美国近半数岗位十几年内会面临高自动化风险；后续欧洲同类研究，结果却只有 9%。两个数据差了五倍，足以说明这类预测极不稳定，根本没法当成定论。
以往 “最后虚惊一场” 的历史，确实有参考价值，但绝非铁证。而且我发现，最爱拿历史安慰别人的，大多是本身稳如泰山的人，比如终身教职的学者、资深脑力从业者、技能最难被 AI 替代的那群人。
他们未必说错，但我们要看清：谁最能坦然接受这套 “总会变好” 的说辞。
变好，到底是谁能变好
人们说 “科技创造新工作”，本质只是，变革之后，整体经济还有新岗位。从来不等于：丢了旧工作的人，一定能拿到新工作。
有时候能，更多时候不能。尤其是年纪偏大、身处传统产业集中地区、学历难以转行的弱势群体。
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还没人说话啊，我想来说几句
就算经济最终能适应，普通人的职业生涯根本耗不起。
一个 52 岁的法务助理，三年里技能快速贬值，根本等不到几十年后的新平衡。
还有无数入门级编程岗，原本是培养资深工程师的摇篮。但如果初级岗位全被低价 AI 顶替，2035 年的资深工程师，又从哪来？这个问题，很少有人认真思考。
当然，该怎么做职业培训，一直争议不断。参考以往的扶持项目，我很难抱有乐观期待；而且目前也没有成熟、大规模有效的落地案例，学界更是观点对立。我也看不出这次 AI 培训，能突然变得格外管用，哪怕我真心希望自己看走眼。
百年轮回，恐惧从未变过
1589 年，威廉?李发明针织机，求伊丽莎白一世授予专利。女王拒绝了，担心机器让百姓丢了饭碗。最后他只能把发明带去法国。
人类害怕科技抢饭碗，已经怕了几百年。长远宏观来看，大部分恐惧最后都是多余的。
这背后藏着一个心理弱点：人总能轻易想象到 “会失去什么”，却很难想象 “会诞生什么”。九十年代互联网来临时，人人都能想到旅行社要倒闭，却没人能料到网红行业、APP 经济，能养活全球数百万人。
新职业诞生之前，永远难以想象。1990 年，你跟人说 “社交媒体运营”，对方根本听不懂。
可反过来想：我们想不到 AI 会造出什么新工作，同样也想不到，它会毁掉多少现有工作。想象力的盲区，两头都存在。
2013 年，牛津两位学者发布研究，预估美国近半数岗位十几年内会面临高自动化风险；后续欧洲同类研究，结果却只有 9%。两个数据差了五倍，足以说明这类预测极不稳定，根本没法当成定论。
以往 “最后虚惊一场” 的历史，确实有参考价值，但绝非铁证。而且我发现，最爱拿历史安慰别人的，大多是本身稳如泰山的人，比如终身教职的学者、资深脑力从业者、技能最难被 AI 替代的那群人。
他们未必说错，但我们要看清：谁最能坦然接受这套 “总会变好” 的说辞。
变好，到底是谁能变好
人们说 “科技创造新工作”，本质只是，变革之后，整体经济还有新岗位。从来不等于：丢了旧工作的人，一定能拿到新工作。
有时候能，更多时候不能。尤其是年纪偏大、身处传统产业集中地区、学历难以转行的弱势群体。
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