#技术革命

更新/AGI和人形机器人离我们还有多远? 我认为,远远没有到临近奇点时刻,不盲目乐观。然而,我们能够十分乐观地看见 ,AI和机器人时代已经开始,让AI/Agent以及场景机器人在结构化数据环境上极致地攀升效率,所谓新一轮生产力革命,已经完全不需要怀疑,只是如何做好Alignment和体验优化。今天的人工智能谈不上多大泡沫。 这和当时的互联网类似——找到实际业务场景、积累数据、形成技术、产品和业务闭环。其实,MS/Intel在PC/服务器工作站时代就看见了互联网时代的雏形,比尔盖茨在1997年写《未来之路》,互联网信息高速还有多远? 十五年后,Apple/Google/ARM领导的移动互联网革命,手机中的Photo、Lacation base和社交网络,催化了我们生活中所有业务场景的数据都指数级堆叠。由此,互联网改变世界”这句话才算真正兑现。回溯每一次技术革命的先头部队,都是新技术范式的原生工具开路,比如电子表格、网页浏览器、搜索引擎到今天的AI编程及图形工具,然后是Amazon、Uber、阿里、京东、美团,拼多多,都是不同时代围绕互联网应用产生的全新商业场景,永久不变的是围绕衣食住行、生老病死等刚需。从经济学角度上看,当下的人工智能和机器人时代,应该出现其跨时代的相似性。 今天,新技术开路先锋换成了OpenAI/Nvidia,但是后面真正赚大钱的,必然是找到商业场景的公司。
Mr Panda
2个月前
# AI会取代人类劳动吗?从历史与经济学视角看就业未来 历史告诉我们:技术革命消灭的是特定工作任务,而非工作本身。当AI承担了重复劳动,人类得以专注于更需要创造力、战略思维和情感智慧的高价值领域。未来的就业图景不是萎缩,而是重构——关键在于我们如何主动塑造这一转变。 > 当技术革命降低成本时,往往催生出远超想象的新需求 --- ## 1 两种极端观点的谬误 当前关于AI与就业的争论中,两种极端声音主导了舆论场: - **末日论者**预言大规模失业即将来临 他们认为未来五年内,AI将消灭半数白领初级岗位,失业率可能飙升至10%-20%,创造“前所未见的失业水平” - **怀疑论者**则认为AI只是过度炒作 他们坚持AI远未达到通用人工智能水平,实际能为企业节省的成本远低于预期,根本不会引发经济结构变革 **这两种观点都存在根本缺陷**。历史经验、行业数据和常识都表明:AI确实将深刻改变经济形态,但不会摧毁就业体系。 --- ## 2 放射科医生的启示:杰文斯悖论在行动 ### 2.1 被证伪的预言 2016年,AI教父杰弗里·辛顿曾断言:“五年内深度学习将超越放射科医生”,建议停止培训该专业人才。 **然而近十年后,现实截然相反**: - 放射科医生需求达到历史新高 - 数十款尖端AI产品已能更快、更准地检测数百种疾病 - 人类专家价值不降反升 ### 2.2 需求激增的背后逻辑 医疗行业的特殊性(医疗事故责任、保险监管要求人类参与)只是部分原因。更根本的是: **技术提升效率 → 降低服务成本 → 激发潜在需求** - 更便宜的扫描意味着更多扫描 - 更多扫描催生对复杂诊断和治疗规划的更大需求 - 放射科医生从基础诊断转向更高价值的综合判断 这正是经济学中的**杰文斯悖论**:资源使用效率的提升,反而导致该资源总消耗量的增加。 --- ## 3 历史镜鉴:技术革命如何创造新就业 ### 3.1 集装箱革命(1960年代) - 航运成本降低90% - 部分码头工人失业 - **但催生了**:货运代理、物流管理、仓储分销等亿万级产业 ### 3.2 云计算革命(2010年代) - 基础设施成本降低10倍 - 传统IT角色转型 - **服务器管理员变为**:DevOps工程师、云架构师,管理着此前难以想象的规模 ### 3.3 AI计算革命(当下) - 推理成本持续下降 - GPU需求飙升而非崩溃 - 英伟达股价创历史新高 --- ## 4 AI时代的工作转型路径 ### 4.1 需求增长定律 Box公司CEO Aaron Levy指出: > “效率提升通常意味着更多而非更少的需求。当工作成本下降时,对其需求就会上升——而且潜在需求往往远超我们想象。” 具体表现为: - AI让MRI分析、法律文件起草、代码编写更便宜快捷 - 对放射科治疗计划、律师咨询、工程师专业知识的**总体需求将扩大** ### 4.2 角色重构而非消失 OpenAI联合创始人Andre Karpathy认为: - AI首先改变**重复性高、上下文要求低、容错性高**的工作 - 如客服代表、数据录入等岗位将**重构为管理监督角色** ### 4.3 现实案例印证 YC孵化企业展示的转型模式: - **AOKA**(AI销售代理):释放客服人员从事更高价值工作 - **Tenor**(医疗文书自动化):将行政角色从数据录入转变为患者护理协调和复杂病例管理 **关键洞察**:许多被AI自动化的任务(如应对不耐烦客户、填写常规表格)本就令人不悦,而新的监督角色往往更有趣、更具创造性。 --- ## 5 给创业者的行动指南 ### 5.1 认清变革现实 - AI转型真实存在且快速推进 - 勿重蹈保罗·克鲁格曼1998年将互联网比作传真机的覆辙 - **不要低估变革规模** ### 5.2 摒弃幻想,主动建设 - 完全自动化的奢华共产主义不会即刻到来 - 人类经济不会立即崩溃 - 不要坐等全民基本收入 - **AI是堪比甚至超越互联网的重大机遇** ### 5.3 把握建设时机 未来不需要等待许可——它正在被那些看到他人未见可能的人积极构建。每个伟大公司都始于创始人决定跃入未知、坚守信念的那一刻。 **唯一的问题是:你是否会成为他们中的一员?** --- 历史告诉我们:技术革命消灭的是特定工作任务,而非工作本身。当AI承担了重复劳动,人类得以专注于更需要创造力、战略思维和情感智慧的高价值领域。未来的就业图景不是萎缩,而是重构——关键在于我们如何主动塑造这一转变。
Bear Liu
7个月前
程序员是不是真要失业了? OpenAI 新发布的 Codex ,意味着什么? 简单说,它是一个云端运行的软件开发 AI 代理人。不是代码补全,不是写几行建议,而是----你把任务告诉它,它自己搭环境、写代码、跑测试、提交变更,甚至写好说明文档,全自动完成。 就像你突然多了个靠谱又不摸鱼的虚拟队友。 我作为一个在tech行业工作的人,看到 Codex 的第一反应是:这不是工具,是"人"啊。 为什么说 Codex 很可能是个分水岭?几个关键点我觉得特别值得说一说: ↳ 自主编码: 你告诉它,"帮我把登录的 bug 修一下","加个暗色模式","重构一下支付模块",Codex 会立刻开个自己的沙盒,动手写代码,自己测,自己提 PR。你甚至可以设定目标,它就开始跑流程。 ↳ 代理式设计思维: Codex 和之前那些"建议型工具"不一样,它是真的会接管工作流。写代码、处理逻辑、再把每一步解释清楚,像是你团队里来了个训练有素、从不迟到的工程师。 ↳ 门槛超低: 最惊人的是,你甚至不需要会写代码。用自然语言(英文,目前),说出你想要什么功能,它就能直接生成对应代码。对非技术出身的人,简直是开启"编程外挂"。 当然,它还远没到完美,有人反馈效果不稳定,或者代码质量还不如自己手写。 但即便如此,它已经能做很多我以前觉得只有人类能做的事: → 自动写功能、翻译语言、补全逻辑、修 bug,几乎不费劲 → 能预测你下一步想写什么,自动完成很多琐碎工作 → Python 和 JavaScript 之间互相转译,一键跨栈 → 能把别人写的复杂代码解释得清清楚楚,学习成本直接下降 → 有时候还能自动提出优化建议,性能、安全都考虑到了 说白了,Codex 让我们从"AI 辅助开发"直接进入了"AI 主动开发"的新阶段。 现在我们是vibe coding,马上就会是靠智能代理帮我们跑流程、提效率、控质量。 我觉得这会让程序员的角色发生改变----未来的工程师会更关注架构、策略、AI 指令设计,而不是一行行去敲 CRUD。就像工业革命后不是工匠消失了,而是工匠变成了设计工艺流程的专家。 最重要的是,这对创业者来说是个大好消息。 你现在不需要技术合伙人、不用找外包、不用会写代码。只要你能清晰地描述自己的想法,就能用 AI 造出一个初始产品。 Codex 让我看到了一种新的协作方式: 不是"工具帮我写代码",而是"我和 AI 合作做产品"。 这个时代真的变了,快到令人兴奋。Codex,可能只是开始。