最近通过研读Dan Shipper的《自动化之后》文章作者阐述了AI 自动化程度越高人类需要完成的工作反而越多尤其是专家级的人类工作。作为身处AI时代的我们如何保持自身的竞争力和优势保持竞争力和优势的关键不在于与 AI 比拼执行速度或基础技能而在于我们要从“执行者”转变为“定框架者”并利用人类特有的“主体意识”和“实时语境”来重塑价值。其实AI只是自动化了“能力”但没有自动化“主体意识”。专家通过明确目标感、利用实时语境和不断刷新问题定义在 AI 浪潮中保持其不可替代的人类独特优势。并利用人类特有的判断力、品味和主体意识来重塑自身价值。以下是作者阐述我们如何在AI时代保持竞争优势的措施供参考。1. 成为“定框架者”FrameWork而非仅仅在“框架”内工作狂AI 的能力是在特定的“框架”即指令、边界和基准测试内运作的即那些被冻结、可测量的静态问题的解决能力是AI的强项。定义的权力真正的竞争力来自于决定“什么才是重要的”以及“现在需要解决什么问题”。超越基准测试当 AI 攻克一个被定义的任务框架时它变得廉价且普及。专家的优势在于不断移动到 AI 尚未触达的“新边缘”定义下一个需要解决的复杂问题。2. 掌握“人类三明治”Human Sandwich工作模式在 AI 自动化流程中人类应占据价值链的两端即三明治中的两片面包将中间的重复性执行交给 AI。启动端框架制定学习如何将模糊的需求转化为精准的指令理解业务背景并设定目标投入专家智慧来精准地框定问题、设定参数和目标。这是区分人类专家与 AI 的关键。收尾端评判与决策负责高难度的质量审查、捕捉 AI 的错误专注于审查输出、捕捉错误并改进结果并将 AI 的输出转化为真实世界中的商业决策。这种“判断力”是 AI 无法取代的稀缺资源。3. 追求“差异化”与“鲜活感”Aliveness拒绝“同质化废料”AI 的默认产出往往是基于过去数据的“平庸同质化内容”。这些内容是在多人使用相同工具、基于相同的语料库Corpus且不经过深入思考时由模型默认生成的产物缺少鲜活感和独特性品味。但市场急需“鲜活、特定、具有独特品味”的作品需求。提供特定语境AI 的训练数据是“过去完成时”的而你是“现在进行时”。你能感知当下的特定客户、特定代码库或特定对话中的细微差别。创造高地位价值当基础产出变得廉价市场对“鲜活的、特定的、体现品味”的作品需求反而会增加。保持优势意味着你的产出必须比 AI 的默认输出更具独特性和针对性。4. 从完成任务的“执行者”转向系统化的“统筹构建者”面对 AI 带来的产出洪流专家的竞争优势体现在如何管理和杠杆化这些产出能力如何利用 AI 来构建能够倍增自身判断力。系统化思考能力利用 AI 来构建评审队列、评估体系、指令库和自动化流程从而管理比过去大得多的工作量。解决更宏大的问题利用 AI 缩短基础调研和执行的时间例如将数月的工作缩短至几天从而有精力去攻克过去无法想象的复杂任务挑战。5. 维护“主体意识”而非仅仅作为“代理”AI 只是一个代表他人行动的“代理”它没有自己的愿望或目标而人类专家必须是拥有愿望的“主体”。保持目标感人类的优势在于拥有“想要做什么”的原始驱动力和自主创造力学习主动发明游戏、进行实验、设定愿景而不是等待提示词Prompt。持续进化不要被机械化的成功所迷惑。正如文中所述当 AI 跑完你设定的赛道时你应当已经在定义下一场比赛了。6. 追求“认知边缘”动态移动芝诺悖论AI 会不断捕捉人类已经完成并固化下来的技能框架会把昨天的专家技能变成今天的廉价商品并同质化专家的竞争优势在于永远比 AI 领先一步,。认知的新突破一旦 AI 攻克了某个层级的技能专家就应立即移向下一个尚未被完全自动化、需要更复杂人类决策的“新边缘”问题。价值的重定义差异化竞争本质上是一种“地位博弈”Status Games。当某种能力变得廉价时专家会通过发明新的衡量标准和高难度挑战来确立新的专业地位。7. 追踪“问题”而非“职位”在 AI 时代职业头衔和职位描述可能在几个月内就会消失或发生剧变。通过解决实际难题来摸索出新的工作流要在工作中逐步建立独特的专长。解决问题的核心价值专注解决具体的、复杂的、不断变化的实际问题比追求一个特定的职位头衔更具抗风险能力。共同摸索在没有既定模板和资深导师可以带路的情况下积极与组织一起摸索如何将 AI 工具应用到具体业务场景中。总的来说AI只是自动化了“能力”但没有自动化“判断力”和“目标感”。自动化并没有消除工作而是提升了对专家级判断的需求。保持优势的本质是如何利用 AI 释放出的生产力去承担起“AI 评估者”和“愿景框架设定者”的角色在与 AI 的博弈中打磨出不可替代的差异化个性价值你对当下情境的深刻理解和对愿景的坚持是你保持不可替代性的最终堡垒。
