————信息化时代的智力优势————
从远古时期，到农业社会，胜者总是那些捕获能量效率更高的个体。身强体壮能放倒野牛，就成为了部落首领；每年从地里多收它三五斗，慢慢就变成了地主。
工业社会来临后，机器替代了人力。于是胜者变成了消耗能量效率更高的个体。单位时间内能量消耗越多，产出就越多，逐步完成资本的原始积累。从工业社会开始，智力水平成为了重要的生产要素。因为更高的智力意味着可以组织起更多的资源，以更加有效的协作方式，以更高的速率消耗能量，从事生产。注意，这里谈到的是智力，而非学识。毕竟若干年前哪怕没有太多学识，而只是依靠聪明，也不缺少出人头地的机会。从彼时起，高智力型工作的生产效率和价值创造，远远高于了体力劳动者。坐办公室的，看不起下车间的；写软件程序的，看不起搬砖的；案头码字的，看不起跑江湖的。
在信息化程度愈发高企的年代，人们对于教育的重视程度也愈发畸形。虽然学历并不代表着能力，但文盲在新时代里显然是没有竞争力的。由此也催生了教培行业过往持续了近一代人的繁荣景象。
————来自AI的碾压————
1950年，人工智能之父艾伦·图灵提出了“图灵测试”，即由测试者在与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，由测试者向被测试者随意提问。进行多次测试后，如果被测试者机器让平均每个测试者做出超过30%的误判，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。直至本世纪初，大多数科学家依然深信，几乎不可能有机器能够通过图灵测试，即使在1997年IBM的深蓝电脑就已经在国际象棋对抗中战胜了卡斯帕罗夫。2016年，即使是复杂度远远高于国际象棋的围棋竞赛中，人类也不得不宣告再不可能是机器的对手。
2022年，OpenAI所发布的chatGPT，已经完全可以胜任与人类的无缝对话，天文地理世间百态无不知晓，全世界为之震惊。很多专家甚至将大模型所展示出那令人惊叹的智慧，称为“涌现”。太多了，太快了，出乎意料且难以溯源。如果说chatGPT的能力还仅限于文字，直至最近Sora的发布，让世人再一次为之惊叹，计算机的理解力已经跨越至动态图形，具备了近乎于完整的创造力。
时至今日，我们再也无法将机器定义为机器。
————人工 or 智能————
过往在AI领域存在一个基于应用的认知误区，即越简单的、能力边界越清晰的工作，越容易被替代。当下AI发展的路径，对这一推断进行了颠覆式的纠错。5-10年之前，主流的期望是利用AI的能力替代司机，开发更高阶的自动驾驶系统。毕竟在应用界看来，似乎司机是最典型的应当被替换的工种。
而今，被替代的司机不多，但文案编辑、插画师、在线客服已经快丢掉饭碗了。当然在缅北搞电诈的除外，通常丢的不是饭碗而是腰子。在不远的将来，导演、作家、交易员、程序员、自媒体上活跃的段子手，乃至于科学家和企业家，都有极大可能被替代掉相当大的比例。说到底，过去人们对人工智能的理解偏向于“人工”，时至今日方才发现，“智能”才是其核心能力。例如，有一众利用冷冻电镜进行蛋白质解构的生物学家，从海外归国后被国内院所奉为上宾。实际上，以后这都是AI的工作。AI对于高智商活动者的替代，将如滚滚车轮的无情碾压。靠脑子吃饭的人群，下岗只是时间问题。尽管当下的AI在技术层面还并不完善，但科技最大的优势就是速度。正如比尔盖茨所言，“人们总是高估一年内的变化，而低估十年内的变化”。但似乎没多少人看见这一点，更鲜有人为之做些准备。
————从高智力活动开始替代————
从经济效益角度讲，AI对于人类劳动的补充直至替代，也必然最先发生在高智商活动的领域。第一部分中已经描述过，当今的信息化时代，高智商活动的生产力和单位产出更高。在AI的运行还需要消耗大规模的算力、数据、带宽以及庞大的电力，无法将边际成本降到足够低的阶段之前，AI应用枪口将始终瞄向高附加值的岗位。而这些岗位所创造的经济价值也使得其雇主有更强的支付能力。所以，AI对于工种的最佳取代，要么是标准化程度高、存量规模大、算力消耗低的岗位，要么则是智力资本密集区。例如线上客服就是前者；例如基金经理/交易员就是后者。
或许在未来，电影不需要再由导演实拍，总裁爽文不需要再写手码字，软件程序可以被自动生成，特级教师和名医都可以变得虚拟。生活在那个时代的儿童，学习的意义是什么？不得而知。
————剩余的机会————
智力密集型的工种，大多集中在相对固定的环境下。例如，一个人基本没法同时担任职业足球运动员和程序员。这是第一个特征。其次，智力密集型的工种，基本都足够理性，讲求数据、实证和逻辑推演。这是第二个特征。基于这两个特征，或许可以推论出在AI时代仍有存在价值的工作特性。人类大脑相对于AI，已经不再具有学习、推理以及创造的优势。而其领先优势在于，相同算力下更低的功耗、更便捷的触达和更具情感的表达。场景复杂度的处理，在相当长一段时间内，AI还无法胜任。因为其解决方案的关键要素并非完全来自于学习和思考。例如厨子。从原材料处理，到配料掌握，到烹饪技法，到精美摆盘，AI+机械都难以胜任。（这里我们就不讨论预制菜了，这是对美食的侮辱。）
例如修车技工。这里所指是后市场修理，而非工厂前装。车辆的保养维修，场景处理上极其复杂。其他例如外科手术、疗养康复、保姆、应急救援，甚至建筑工地的瓦匠木匠（假设建筑技术没有颠覆式进步），等等。在具体场景下处理问题完成交付的能力，是AI不具备的。智力、体力、感情，三种元素交叉的工种，应该更能适应在那个时代来自于机器的挑战。加上全球主要国家劳动力人口数量的锐减，相信能够为生产力尚未达至共产主义之前的阶段里，还需要依靠劳动进行价值创造的人们保留能够嵌入的位置。
————结语————
有生之年，我们不必去艳羡律师的专业与尊贵、学者的渊博与智慧，基金经理的洞察与高薪。人脑在那个年代，是落后的。知识可以被随时获取，被随意触达。倘若这个世界仍然以碳基主导，那么我们应该感谢和珍惜的，是大脑和躯干的有机结合。这或许才是自然界最为伟大的创造。
正如黄仁勋所说，“随着科技的迅猛发展，人们需要掌握的技能也在不断变化。计算机科学虽然重要，但已经不再是唯一的关键能力。相反，人类生物学作为一门综合性学科，涵盖了从基因编辑到生物信息学等多个领域，对于未来的发展具有更加重要的意义。”如此精密复杂且配合无间的系统，才是与AI抗衡的永恒力量。如果我们成人已经被过去的年代所定义，那么未来的儿童应当怎样被教育？如果您对投资感兴趣，对我们的故事感兴趣，请联系我们。
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