你无法逃离AI,但可以学会与它共处:沃顿教授Ethan Mollick谈如何应对
Businessinsider
1小时前
Ai 焦点
沃顿管理学教授Ethan Mollick在接受Peter Kafka采访时表示,单纯“学会用AI”或寻找所谓AI免疫职业并不够,真正重要的是培养深度知识、广泛知识、品味和主动性。他还警告,AI正在削弱传统学徒制和企业培养新人机制,若公司只想雇佣资深员工,人才管道可能会断裂。
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你无法让AI消失。那该如何与它共处?

更准确地说:在一个AI世界里,你要如何谋生?

常见答案有两个:“学会使用AI。”或者找一份AI无法取代的职业,也许是需要动手的工作。

但Ethan Mollick并不认为这行得通。

Mollick是沃顿商学院的管理学教授,已成为解读AI当下能力以及它将如何影响与之共事的人们的最有影响力的观察者之一。他的新书《Co-Existence》认为,模型的进步速度远超大多数人的理解,而应对这种快速加速的唯一办法,就是学会与它们共处。

这意味着要承认,你今天能做的很多事情,未来都会变得不那么有用;同时把注意力放在AI无法复制、你本来就具备的那些特质上。

我在自己的Channels播客上和Mollick聊了AI对你的工作、孩子的未来,以及当培训员工的系统开始失灵时会发生什么。以下内容是我们对话的编辑节选。

Peter Kafka:那些担心自己工作,或者孩子工作的人,被告知要成为AI专家,或者去找AI免疫的职业,比如管道工或护士。这有用吗?

Ethan Mollick:我觉得这没什么用。首先,这种说法在“PlumBot 6000”出现之前都成立。我不是机器人专家,但我认识的机器人专家都从“LLM永远不会……这波AI热潮完全无关……机器人很难”变成了“其实这里面有点东西”。

我不知道未来会怎样。我想没人知道,而从一位AI专家嘴里听到这话,要么让人安心,要么让人非常不安。

看看变化最大的领域,也就是编程。我们已经知道编程正在变化。但我们甚至还不清楚编程岗位会变多还是变少。我们知道,程序员的工作会改变,而且会持续变化。

如今,写出无错误代码的重要性,已经不如构思你想要做出什么东西重要。很多程序员比以往任何时候都更开心,也有一些人更沮丧。这些都是在演变中的工作。

在书里,我提到四件事,至少能给你一些优势。第一是深度知识:对某个领域非常了解,因为这种专业性让你能在某些方面胜过AI。第二是广度知识:了解很多不同的事情。

我在公司里看到的一件事是,他们会说:“我们的程序员在做设计工作,我们的设计师在做程序员的工作,而市场人员在做商业计划。”你了解的零碎知识越多,AI就越能帮上忙。

然后是品味。AI会产出很多内容。是什么让它不变成一堆垃圾?是你对该选哪些内容的判断力。

最后是主动性。我不认为“学会使用AI”这句话现在还有多大意义。我们一直在测试教人使用AI的各种方法,但这些技巧现在都不再奏效。

提示词已经越来越像管理工作。你不再需要靠神奇的词语让AI做事。相反,你要明确说明:这是我想要的产品,这是我判断它好坏的标准,这是你应该如何测试它,这是你要在中途给我看什么。给我五个不同的原型,我来挑。

这对中年职业人士来说似乎是好消息,因为他们有经验、有品味,也已经把工作做得不错。但如果你刚起步,在一个AI会说“我来做研究,我替你写”的世界里,你怎么培养这些能力?

这里有两个问题:一个是个人层面的问题,另一个是我们用来培养人的制度问题。

从个人角度看,我们天生就喜欢把认知任务外包出去。我们本来就是这样设计的。技术一直都在替代那些令人烦恼的劳动。洗碗机出现后,没有人还怀念手洗碗碟。

没有人想自己搅黄油。

我的孩子们不会写花体字。我也不会用计算尺。

但我们很难判断到底该把哪些事情外包出去。这就是每个人在作业里作弊所反映的问题。

然后是制度问题。学习如何做一份工作的机构有两类。第一类是大学和高中教育。它们现在有很多问题,但我们会解决。AI其实是个很好的导师,而我们知道如何在没有AI的情况下测试学生:把他们放进教室,给他们蓝皮书考试,或者直接和他们对话。结果会是更好的教育——课外由AI辅导,课堂内进行主动学习。

但我担心的是另一种方式,也就是学徒制。

我把人送去银行、咨询公司、审计事务所或汽车经销商,他们像历来那样学习。

他们做杂活,报酬低,可能还会受点委屈。交换条件是,他们学到技能和人脉,也因为被迫去做而学会如何完成工作。

中层管理者也有人替他们干脏活。即使你不是个好导师,别人也还是会学会门道。如果他们证明自己能把工作做好,就会晋升。你得到下一代优秀员工。几千年来,这套机制运转得非常好。

但这一切都坏掉了,因为激励机制不再对齐。作为初级员工,你最好的选择是把所有事情都交给AI,因为它比你更强。初级员工在使用AI方面反而差得多,因为他们会把所有东西都丢进Claude,然后把Claude的结果交给你。他们怎么判断一份报告是好是坏?他们还没有建立起品味。

而管理者会意识到:“我为什么要去找实习生,AI就能以更好的成本帮我解决问题?”公司领导也会说:“我为什么要让这列火车慢下来?我为什么要接受实习生做得更差的工作?”

原本的培训机制是一种良性循环,现在已经彻底被打碎了。

要么我们必须让更正式的教育真正发生——很多轻量级的白领工作将不得不像焊接或管道工那样,带有职业学校的属性——要么公司就得认真对待导师制,把它当成一件真正要做的事。它需要时间,也会牺牲生产率,但你会因此获得拥有初级员工的好处。

我担心的是,公司会说:“我们就只招资深员工吧。”那就危险了。人才管道会断掉,不会再有接班人。

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