最近接二连三的大厂裁员和应届生就业难，并不是短暂的危机，而是一个不可逆的大趋势。


(资料图片仅供参考)

上周刚看完《工作、消费主义和新穷人》，里面有句话这几天持续在我脑子里翻腾：

没有哪种工作能免除失业，也没有人可以免除近来出现的“长期失业”——这个词现在已经被更准确地描述为“过剩”。如果说“失业”，甚至是长期失业，意味着工作生活的一个阶段，那么“过剩”则更贴近如今失业的本质。它暗示了一场不可逆转的灾难最终到来。它是通向废品站的一张单程票……

今天的裁员和就业难，实际上就是生产力过剩导致的劳动力过剩。

这些没有工作的人，并不是短暂的被“抛弃”，而是已经不被生产需要了，以后也不会需要了。

更恐怖的是， AI 技术的进步，使得生产力在持续不断的被强化。

本来就已经充沛的“生产力”会在 AI 的加持下更加过剩。

AI 不会取代你，会用 AI 的人取代你。

“会用 AI ”包含两层含义：1）字面意义上的会使用 AI 工具来提升自己的工作效率；2）拥有持续迭代的个人能力，以保证自己永远在“牌桌”上。

在 AI 时代，应该如何做才能成为不被取代的那一个？

我总结了三个“锦囊”，请务必要试一试：

1）学习方面：尽可能宽泛的学习涉猎，而不是钻研让自己成为专家；

2）工作方面：服务于人，而不是服务于流程；

3）生活方面：刻意锻炼自己的“创造力”。

AI 时代为什么要广泛的学习？

用过 ChatGPT 的都知道它几乎能回答你的所有问题，并且给出的答案也都能达到专家左右的水平。最新的版本在考试方面甚至超过了 90%以上人类。

面对这个人人都能用、持续在迭代的 AI 助手，我们要做的肯定不是让自己更强去挑战它，

我们只需要比其他也在使用它的人更擅长使用就好了。

“ 更擅长 ”体现在两个方面：1）在使用 AI 完成相同任务时，你比别人能得到更好的答案；2）别人不会使用 AI 完成的任务，你可以做到。

前者需要你掌握提问的技巧，而后者则需要你了解更多领域的知识，不需要专业入门即可。

比如，我们都知道 ChatGPT 可以写程序，但如果你对 Python 语言一无所知、不知道如何阅读和运行它的代码时，你是无法让 ChatGPT 帮你写出优秀的 Python 爬虫程序的。

为什么要服务于人而不是服务流程？

假设你在公司负责社群运营。如果你每天的工作内容是早上发布早报、中午发干货资料、晚上转发公众号，并且发布的文案和图片都是套用公司的模板生成的。

那么你的工作就是“ 服务于流程 ”的。

我之前在见实公众号发布了一篇文章，详细介绍了 ChatGPT 会如何让一部分私域运营先失业。徐志斌老师把名字改成了 （多图预警）实测：ChatGPT如何影响私域运营？

AI 最擅长的工作就是完成标准化的、机械的、重复的工作，它们没有情绪、不会出错，会比人类更擅长这些工作类型。

随着 ChatGPT 能力的提升，它可以快速基于公司的信息和要转发的文章，根据模板要求生成“定制化”的发布文案。甚至可以根据目标用户的画像信息生成“千人千面”的话术。

但如果你每天的工作都是完全不同的，你的交付基于每天迸发的新创意，或者要根据甲方非常情绪化的需求实时调整。你产出的价值只有人可以判断，完全基于当事人的情绪和喜好，没有任何标准可以来量化。

那么你的工作就是“ 服务 于 人 ”的。

这样的工作是 AI 最不擅长的，AI 永远不会“ 看甲方 的脸色行事 ”，也不会创作出自己去世以后才会被认可的“后印象派”油画。

如何让自己有创意？

我们对抗 AI 的重量级武器就是“创意”。

这里的创意并不是“生成 5 个不同的朋友圈文案”这种，而是创造过去不存在的事物。

ChatGPT 的底层逻辑是通过对大量文字信息的加工“学习”，得到几千亿个参数，当人类问它问题时，去匹配这些参数生成答案。

这意味着，至少今天最强大的 AI，只能基于过去已有的信息生成答案，它不会创造新的信息。

生产创意的能力是可以被训练的，方法非常简单，你只需要经常提醒自己做一个叫做“非常规用途任务”的练习即可。

比如，当你看到一块砖，强迫自己去想象一些砖除了常规砌墙、被当做武器以外的其他用途。

大部分时候我们想象出的答案或许是没价值的，但是这个练习会强化我们生产过去不存在信息的能力，也就是创意。

一个关于砖的用户的小知识：2015 年广告时代把年度最佳公益活动的奖项给了一个思路清奇的团队，他们发起了一项“在马桶里扔一块砖”的活动，为遭遇干旱的加利福尼亚州节约了水资源。

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