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你的工作會被AI取代嗎?
前谷歌智慧搜索演算法設計師吳軍在《智能時代》中預言:
到2030年,醫生、律師,甚至程式師,都可能遭遇AI的“降維打擊”。
這位畢業於清華大學與美國約翰·霍普金斯大學的電腦博士,是真正“站在科技浪尖上的人”
吳軍不僅是人工智慧領域的資深專家,更是互聯網時代每一次變革的親歷者與推動者。
吳軍對AI的判斷,如今已經加速進入現實:寫代碼、做診斷、搞自動駕駛、語音辨識……
曾經遙不可及的技術難題正一個個被突破,傳統行業也在AI驅動下全面升級。
但面對這場變革,有人的態度是“等、靠、怕”:
有人盲目樂觀、有人過度恐慌,更多人則在觀望中錯失機會。
誠如狄更斯所言:這是最好的時代,也是最壞的時代。
為什麼同樣面對AI,有人借此升職加薪,有人卻面臨淘汰?
吳軍指出:“人真正落後,首先是思維方式的落後。”
智慧時代,“鐵飯碗”不再靠單一技能,而是兩種關鍵思維:”駕馭變革、整合跨界的能力”。
AI已經能替代35%的重複性腦力工作,可很多人仍用“學一門技術,吃一輩子飯”的舊思維去應對。
只有掌握資料思維、跨界能力的人,才能真正佔據先機。
我們正迎來第四次技術革命, 這不只是工具升級,而是像大航海時代那樣徹底重塑世界。
人工智慧的“聰明”並非源於模仿人類思考,而是像嬰兒學說話般通過海量資料訓練實現的能力躍遷。
就像嬰兒無需理解語法規則,只需聽夠足夠多的對話就能開口。
谷歌翻譯能精准轉換語言,不是因為它“懂”語法,而是分析過10億對雙語句子後,計算出“你好”對應“Hello”的概率最高。
這種資料驅動的本質顛覆了“演算法至上”的誤區=>AI領域60%的失敗案例並非演算法落後,而是訓練資料量不足。
正如谷歌街景汽車每天產生1TB資料,相當於2000部電影。只有當資料體量、維度和完備性達到臨界點,
機器才能從“機械執行”升級為“智慧決策”。
AI的進化不是演算法的突破,而是資料的勝利。
當資料量形成質變,簡單模型也能超越複雜邏輯,這就是”大資料餵養猛獸”的底層邏輯。
吳軍在《智能時代》中曾言:“未來只有2%的人能掌控AI浪潮,他們是"用AI解決複雜問題的創造者”
比如用AI分析病歷的醫生,能從10萬份病例中提煉罕見病特徵。用AI生成代碼的程式師,專注于演算法優化而非重複編碼。
而98%的“執行者”將面臨淘汰:
銀行櫃員、基礎客服、重複型文案等“5秒內可完成的工作”首當其衝。
突圍的關鍵在於“人機”協作。
比如每週用AI完成一個創意項目,如讓AI生成行銷方案再優化成個性化版本,訓練“提出問題→AI輔助→人類決策”的閉環能力。
同時,社交力與創造力不可替代:心理諮詢師、高端手工業者等職業因需情感共鳴和獨特表達,反而會更稀缺。
與其恐懼被AI替代,不如成為“AI指揮官”。
機器負責處理資料,人類負責定義問題
這才是智慧時代的核心競爭力。
在AI時代,掌握資料,比掌握演算法更重要, 就像谷歌無人車只能在"熟悉的資料區域"行駛,完備的資料儲備才是智慧決策的前提。
當資料成為新的生產資料,你是在積累"數字石油",還是仍在依賴"經驗直覺"?
從翻譯準確率的躍升,到無人駕駛的安全落地,資料思維正在重構商業的底層邏輯:
與其糾結完美演算法,不如先構建資料優勢,因為在足夠多的資料面前,複雜問題往往會呈現簡單答案。
如果你現在的工作是“重複操作”, 無論是每天處理Excel報表、撰寫基礎文案,還是單純依賴某項固定技能完成任務,都需要警惕:
人工智慧的潮水正在淹沒機械性勞動。
但危機從來與機遇並存:
醫生用AI分析CT片,診斷準確率提升40%;設計師用AI生成初稿,創意效率翻倍。
這正是吳軍所謂的 智慧時代法則:“任何一次技術革命,最初收益的都是發展它、使用它的人。”
職場人得學會讓AI成為高效助理,比如,“讓AI工具寫週報,你做深度分析” 。
把機械工作交給機器,你專注人類獨有的創造力。
註: 來自網路文章, 僅作參考! 勿噴!! 謝謝
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