科技發展史,從來都是幸存者寫下的
可 AI 把這個周期狠狠壓縮了。
就算經濟最終能適應，普通人的職業生涯根本耗不起。
壹個 52 歲的法務助理，叁年裡技能快速貶值，根本等不到幾拾年後的新平衡。
還有無數入門級編程崗，原本是培養資深工程師的搖籃。但如果初級崗位全被低價 AI 頂替，2035 年的資深工程師，又從哪來？這個問題，很少有人認真思考。
當然，該怎麼做職業培訓，壹直爭議不斷。參考以往的扶持項目，我很難抱有樂觀期待；而且目前也沒有成熟、大規模有效的落地案例，學界更是觀點對立。我也看不出這次 AI 培訓，能突然變得格外管用，哪怕我真心希望自己看走眼。
百年輪回，恐懼從未變過
1589 年，威廉?李發明針織機，求伊麗莎白壹世授予專利。女王拒絕了，擔心機器讓百姓丟了飯碗。最後他只能把發明帶去法國。
人類害怕科技搶飯碗，已經怕了幾百年。長遠宏觀來看，大部分恐懼最後都是多余的。
這背後藏著壹個心理弱點：人總能輕易想象到 “會失去什麼”，卻很難想象 “會誕生什麼”。九拾年代互聯網來臨時，人人都能想到旅行社要倒閉，卻沒人能料到網紅行業、APP 經濟，能養活全球數百萬人。
新職業誕生之前，永遠難以想象。1990 年，你跟人說 “社交媒體運營”，對方根本聽不懂。
可反過來想：我們想不到 AI 會造出什麼新工作，同樣也想不到，它會毀掉多少現有工作。想象力的盲區，兩頭都存在。
2013 年，牛津兩位學者發布研究，預估美國近半數崗位拾幾年內會面臨高自動化風險；後續歐洲同類研究，結果卻只有 9%。兩個數據差了伍倍，足以說明這類預測極不穩定，根本沒法當成定論。
以往 “最後虛驚壹場” 的歷史，確實有參考價值，但絕非鐵證。而且我發現，最愛拿歷史安慰別人的，大多是本身穩如泰山的人，比如終身教職的學者、資深腦力從業者、技能最難被 AI 替代的那群人。
他們未必說錯，但我們要看清：誰最能坦然接受這套 “總會變好” 的說辭。
變好，到底是誰能變好
人們說 “科技創造新工作”，本質只是，變革之後，整體經濟還有新崗位。從來不等於：丟了舊工作的人，壹定能拿到新工作。
有時候能，更多時候不能。尤其是年紀偏大、身處傳統產業集中地區、學歷難以轉行的弱勢群體。
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還沒人說話啊，我想來說幾句
就算經濟最終能適應，普通人的職業生涯根本耗不起。
壹個 52 歲的法務助理，叁年裡技能快速貶值，根本等不到幾拾年後的新平衡。
還有無數入門級編程崗，原本是培養資深工程師的搖籃。但如果初級崗位全被低價 AI 頂替，2035 年的資深工程師，又從哪來？這個問題，很少有人認真思考。
當然，該怎麼做職業培訓，壹直爭議不斷。參考以往的扶持項目，我很難抱有樂觀期待；而且目前也沒有成熟、大規模有效的落地案例，學界更是觀點對立。我也看不出這次 AI 培訓，能突然變得格外管用，哪怕我真心希望自己看走眼。
百年輪回，恐懼從未變過
1589 年，威廉?李發明針織機，求伊麗莎白壹世授予專利。女王拒絕了，擔心機器讓百姓丟了飯碗。最後他只能把發明帶去法國。
人類害怕科技搶飯碗，已經怕了幾百年。長遠宏觀來看，大部分恐懼最後都是多余的。
這背後藏著壹個心理弱點：人總能輕易想象到 “會失去什麼”，卻很難想象 “會誕生什麼”。九拾年代互聯網來臨時，人人都能想到旅行社要倒閉，卻沒人能料到網紅行業、APP 經濟，能養活全球數百萬人。
新職業誕生之前，永遠難以想象。1990 年，你跟人說 “社交媒體運營”，對方根本聽不懂。
可反過來想：我們想不到 AI 會造出什麼新工作，同樣也想不到，它會毀掉多少現有工作。想象力的盲區，兩頭都存在。
2013 年，牛津兩位學者發布研究，預估美國近半數崗位拾幾年內會面臨高自動化風險；後續歐洲同類研究，結果卻只有 9%。兩個數據差了伍倍，足以說明這類預測極不穩定，根本沒法當成定論。
以往 “最後虛驚壹場” 的歷史，確實有參考價值，但絕非鐵證。而且我發現，最愛拿歷史安慰別人的，大多是本身穩如泰山的人，比如終身教職的學者、資深腦力從業者、技能最難被 AI 替代的那群人。
他們未必說錯，但我們要看清：誰最能坦然接受這套 “總會變好” 的說辭。
變好，到底是誰能變好
人們說 “科技創造新工作”，本質只是，變革之後，整體經濟還有新崗位。從來不等於：丟了舊工作的人，壹定能拿到新工作。
有時候能，更多時候不能。尤其是年紀偏大、身處傳統產業集中地區、學歷難以轉行的弱勢群體。
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