AI时代，我们的职业观该如何适应和转变？

代码可以构建世界，但生活中的乐趣远不止于此。这里是我一周的精选。 周刊开源（Github：wmyskxz/weekly），欢迎提交 issue，投稿或推荐精彩内容。 题图 “天马-1000”集物流运输、应急救援、物资投送等多功能于一体，好比空中“货拉拉”，是国内首款实现“高原复杂地形适配、超短距起降、货运/空投双模快速切换”的中空低成本运输平台。 本周讨论：AI 时代的职业观 （本期来源：《预测之书》03_职业、职业观和第二段旅程） 这是一本由 37 位作者共同创作，预测 1000 天以后的世界会变成什么样的书。我读完后，最想分享的是这一篇讨论 AI 与职业的文章给你，我来简单分享一下其中的观点。 一道测试题 文章开头有一道很有意思的测试题： 给你10分钟，把一段会议录音整理成会议报告，你会怎么做？ 如果你只是把录音丢给 AI 转写，那只能得 5 分。 如果你让 AI 查重、分段总结，可以得 6~7 分。 如果你还能防范 AI 幻觉，给每个重要观点配上原话节选，用多个 AI 交叉验证，那是 8 分。 9 分是什么水平呢？把相关的往期会议也调出来，看这次讨论跟过去有什么变化，指出达成了哪些新共识。 这道题出自一套 AI 商评估测试。1000天后，这类测试会像英语四级一样普及，直接影响你能否上岗。 我觉得这个说法不夸张。AI 会重塑我们的职业和工作方式，冲击可能比以往任何一次技术变革都深刻。 历史的教训 文章用了一个工业革命时期的例子，很有启发。 那时候，英国煤矿大量雇用童工。为什么？原因很现实：童工的工资只有成人的十分之一到四分之一，但工作时长一样。而且机器把体力活都接管了，孩子和成人的效率差不多。矿井里有些巷道太窄，只有孩子钻得进去。 结果形成恶性循环：家庭贫穷，被迫让孩子打工；童工多了，又进一步压低工资，家庭更穷。直到后来法规出台，新产业新岗位涌现，人们的生活才慢慢好起来。整个过程花了近五十年，两代人的职场生涯。 这段历史提醒我们一个冷冰冰的现实：技术进步总是优先服务于效率，而不是公平。 AI 进入职场的逻辑其实很像。AI 比人便宜且不知疲倦，让很多传统技能迅速贬值，也通过催生新产业让一部分人先享受红利。 乐观派说，AI 创造的新岗位会多于被替代的岗位；悲观派担心 AI 会撕裂社会公平。但文章捅破了一层窗户纸：从中短周期看，技术更可能先损害普通劳动者的利益，再慢慢释放红利。 我们是具体的人，关心每月到账的工资，顶多向前看三五年，不想成为先烈。所以现在必须打起精神，提前做准备。 基层的变化 AI 对基础工作的冲击最直接。 过去的模式是：毕业后一张白纸进公司，找个师傅，踏踏实实在基层熬三五年，把本事学起来。这条路正在失效。 现在，一整套标准化工作流和 AI 智能体，会接手大部分技能交付和经验传承。新员工能否成长，取决于能不能优化这个工作流，而不只是照单全收。 好消息是，晋升速度会变快。不再需要熬三五年，半年甚至三个月，谁是 AI 工作流的驾驭者，谁是服从者，就会明显区分开来。 中层的变化 中层很可能是 AI 时代被裁得最狠的一批人。 Gartner 预测，到 2026 年，20% 的组织会用 AI 扁平化结构，砍掉一半的中层岗位。 为什么？管理有四大职能：计划、组织、领导、控制。但现实中，很多中层只是上传下达——用下属的 PPT 向上汇报，把上面的活儿分给下面，年底评绩效分奖金。 现在，AI 来了。只要给定目标和资源，它就能设计路径（计划），根据每个人的特点分配工作（组织），实时追踪进度、预警风险（控制）。 以能不能用好 AI为分界线，中层会分成两类：只负责上传下达的容易被替代；能用 AI 解决复杂问题的则会管理更多。 大量中层消失后，一级一级往上爬的路径会失灵。想涨薪，有两条路： 一是平行管理更多项目，比如同时带50个剪辑任务、运营300个账号。 二是沿业务线向前后延伸，接管更长的价值链。比如编辑向前变主播，向后介入产品设计，跑通一整条链路。 可以把升职加薪改写成伸职加薪——不是往上爬，而是把覆盖的范围不断伸长。 高层的变化 从高层视角看，AI 一边解决了大量技术难题，一边又抛出更棘手的问题：不同行业怎么整合？技术怎么落地成商业模式？伦理和效率怎么平衡？ 上一代企业家谈管理，问的是稻盛和夫那句作为人，何为正确。今天的领导者还要思考作为人和技术，何为正确。 当 AI 越来越强，反而对高管的感知力、人文素养和价值判断力提出更高要求。 该做什么准备 文章给出了一些建议，我觉得挺实在： 第一，不管你在什么行业，先跟 AI 混熟。 把它当日常工具用起来，焦虑会降低一大半。 第二，基层要理解组织的 AI 工作流，并提出优化意见。