文：66

編輯：銳資

前言：

記得前不久提到AI的時(shí)候，大家總是會(huì)質(zhì)疑，未來(lái)的AI對(duì)我們各個(gè)行業(yè)會(huì)不會(huì)形成擠壓。倒也不怪大家會(huì)有這樣的感覺(jué)。

畢竟現(xiàn)在的AI發(fā)展實(shí)在是太快，相比較起來(lái)，人類會(huì)的東西在熟練度上似乎確實(shí)是不及AI。

尤其是隨著各個(gè)企業(yè)的不斷深入研究，更是使得這個(gè)感覺(jué)越來(lái)越甚。

所幸的是現(xiàn)如今哈佛大學(xué)在這個(gè)領(lǐng)域的研究又有了突破，證明了AI確實(shí)是有短板的存在，不過(guò)這也不代表大家就可以不用恐懼AI的沖擊。

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哈佛大學(xué)最新研究

最近有篇哈佛論文在圈內(nèi)傳得挺廣，是兩位經(jīng)濟(jì)學(xué)博士生SeyedM.Hosseini和GuyLichtinger做的研究，分析了美國(guó)近28.5萬(wàn)家企業(yè)、6200萬(wàn)員工和2.45億條招聘信息的數(shù)據(jù)，得出個(gè)挺扎心的結(jié)論：AI對(duì)職場(chǎng)人的沖擊根本不是'一刀切'，而是精準(zhǔn)盯著初級(jí)人員打，對(duì)高級(jí)崗位反倒沒(méi)什么影響，甚至還讓高級(jí)崗位略有增長(zhǎng)。

這結(jié)論經(jīng)'衛(wèi)夕指北'編譯后，不少剛畢業(yè)的年輕人看完都有點(diǎn)慌，這哪是技術(shù)革新，分明是斷了職場(chǎng)起步的路子。

先得說(shuō)清楚，這里的'初級(jí)'和'高級(jí)'真不是簡(jiǎn)單的崗位級(jí)別劃分。

咱們拿實(shí)際工作場(chǎng)景舉例子：剛進(jìn)律所的實(shí)習(xí)生，每天對(duì)著成堆合同找漏洞、標(biāo)條款，這叫初級(jí)；而合伙人能從客戶一句模糊的需求里，拆解出法律風(fēng)險(xiǎn)、商業(yè)訴求和合規(guī)邊界，設(shè)計(jì)出整套解決方案，這叫高級(jí)。

前者是單一職能的重復(fù)勞動(dòng)，后者是綜合能力的系統(tǒng)輸出。

AI現(xiàn)在最擅長(zhǎng)的就是前者，代碼糾錯(cuò)、文書草擬、數(shù)據(jù)整理這些活兒，機(jī)器干得又快又準(zhǔn)還不摸魚；但后者需要的通用智能、行業(yè)體感和邊界判斷，目前的AI還玩不轉(zhuǎn)。

這事兒最要命的地方，在于AI直接端了職場(chǎng)的'新手村'。過(guò)去不管是進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)公司做運(yùn)營(yíng)，還是去設(shè)計(jì)院畫圖紙，新人都得從基礎(chǔ)活兒干起。

別小看這些重復(fù)勞動(dòng)，這本質(zhì)是套'隱性學(xué)徒制'，你在給報(bào)表填數(shù)據(jù)時(shí)能摸清業(yè)務(wù)邏輯，在改PPT版式時(shí)能看懂溝通話術(shù)，在跟著跑流程時(shí)能記住行業(yè)規(guī)矩。

這些書本上沒(méi)寫的東西，得靠在初級(jí)崗位上摸爬滾打才能攢出來(lái)，是從學(xué)生變成專業(yè)人士的必經(jīng)之路。

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但現(xiàn)在AI成了臺(tái)'抽水機(jī)'，把這層土壤抽得干干凈凈。

企業(yè)算過(guò)一筆賬：用AI處理初級(jí)工作，成本幾乎可以忽略不計(jì)，還能保證90%以上的準(zhǔn)確率；要是招個(gè)新人，工資、社保、培訓(xùn)成本樣樣不少，剛上手時(shí)效率還低得可憐。

在商業(yè)邏輯面前，'培養(yǎng)新人'的情懷根本站不住腳。數(shù)據(jù)最能說(shuō)明問(wèn)題，AI采用率高的企業(yè)，初級(jí)員工數(shù)量6個(gè)季度里降了7.7%，批發(fā)零售這種初級(jí)崗位密集的行業(yè)，新人招聘直接砍了40%。

更棘手的是，這種沖擊不是簡(jiǎn)單的'崗位消失'，而是職業(yè)生涯的'第一級(jí)臺(tái)階'沒(méi)了。就像學(xué)開車得先練倒庫(kù)移庫(kù)，要是直接讓你上高速，不撞才怪。

現(xiàn)在的情況就是這樣：企業(yè)要的都是能直接解決復(fù)雜問(wèn)題的人，但年輕人沒(méi)地方去練那些基礎(chǔ)本事，自然達(dá)不到招聘要求。

更有意思的是，論文還發(fā)現(xiàn)個(gè)'U型影響'，頂尖名校（Tier1）和普通地方院校（Tier4-5）的畢業(yè)生受沖擊反倒小，最慘的是中間層次（Tier2-3）的學(xué)生，高不成低不就，剛好卡在AI最擅長(zhǎng)替代的區(qū)間里。

這股沖擊順著就業(yè)市場(chǎng)往上走，直接撞在了教育體系的腰上。

過(guò)去咱們的教育邏輯很簡(jiǎn)單：學(xué)校教理論，社會(huì)給崗位練實(shí)踐，兩者配合著把學(xué)生打造成人才?，F(xiàn)在社會(huì)這環(huán)掉鏈子了，教育體系的短板一下就露出來(lái)了。

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科技優(yōu)勢(shì)明顯

AI正在'削平'人的能力金字塔，底層的信息處理、執(zhí)行能力被機(jī)器搶了去，剩下的都是頂層的戰(zhàn)略、創(chuàng)新和整合能力。

這就好比以前找工作能靠'把活兒干好'吃飯，現(xiàn)在得靠'知道該干什么活兒'才能立足。

這里就得說(shuō)清三個(gè)核心變化。第一，'解決問(wèn)題'不再值錢，'定義問(wèn)題'才是核心。

AI能給你算最優(yōu)解，但得你先告訴它'要解決什么問(wèn)題'。

比如做產(chǎn)品，機(jī)器能算用戶留存數(shù)據(jù)，但得有人先發(fā)現(xiàn)'用戶為什么不用我們的產(chǎn)品'；搞科研，機(jī)器能跑數(shù)據(jù)分析，但得有人先提出'這個(gè)研究方向值得做'。

這種洞察力和想象力，是AI學(xué)不會(huì)的。

第二，單一技能沒(méi)用了，跨領(lǐng)域整合才吃香。

現(xiàn)在做個(gè)智能硬件，得懂硬件設(shè)計(jì)、軟件開發(fā)、供應(yīng)鏈管理還得懂用戶心理，這些跨界能力得在實(shí)踐里練。

第三，光聰明不夠，還得有'心力'。帶團(tuán)隊(duì)、扛壓力、冒風(fēng)險(xiǎn)這些事兒，靠算法根本模擬不出來(lái)。

但問(wèn)題來(lái)了，這些能力沒(méi)有一個(gè)是初級(jí)人員能立馬具備的，也沒(méi)有一個(gè)是傳統(tǒng)課堂能教出來(lái)的。

這等于給教育出了個(gè)'不可能任務(wù)'：得在校園里把過(guò)去需要在職場(chǎng)練好幾年的本事教完，還得順便培養(yǎng)出能應(yīng)對(duì)復(fù)雜挑戰(zhàn)的'準(zhǔn)高級(jí)人才'。

這就像讓駕校不僅要教會(huì)你打方向盤，還得讓你畢業(yè)就能開F1賽車，簡(jiǎn)直是天方夜譚。

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傳統(tǒng)教育為啥頂不?。恳?yàn)樗葸M(jìn)了'不可能三角'：要規(guī)?；k學(xué)，就沒(méi)法保證實(shí)踐的真實(shí)感；要讓實(shí)踐接地氣，就沒(méi)法鋪開給所有學(xué)生；要人人都有好導(dǎo)師，成本能高到天上去。

咱們都經(jīng)歷過(guò)大學(xué)的'實(shí)踐課'：要么是分析個(gè)幾年前的商業(yè)案例，要么是跟老師做個(gè)預(yù)設(shè)好結(jié)果的項(xiàng)目，跟真刀真槍的職場(chǎng)根本不是一回事。

真實(shí)商業(yè)里的供應(yīng)鏈中斷、團(tuán)隊(duì)內(nèi)斗、市場(chǎng)突變，這些最能鍛煉人的部分，課本里根本沒(méi)有。

有人說(shuō)'那就多搞實(shí)習(xí)啊'，但現(xiàn)在企業(yè)自己都在砍初級(jí)崗位，哪來(lái)那么多實(shí)習(xí)機(jī)會(huì)？就算有，也不可能每個(gè)學(xué)生都配上資深導(dǎo)師手把手帶，那人力成本誰(shuí)扛得住？

更本質(zhì)的問(wèn)題是，傳統(tǒng)教育的核心是'教師'，但再牛的老師，也沒(méi)法模擬出一個(gè)有上百個(gè)變量的市場(chǎng)環(huán)境，沒(méi)法復(fù)刻一個(gè)公司從創(chuàng)業(yè)到倒閉的完整周期。

靠加老師、改課程這種修修補(bǔ)補(bǔ)的辦法，根本擋不住AI帶來(lái)的結(jié)構(gòu)性沖擊。

那破局的路子在哪？答案可能得往'虛擬世界'找。

不是說(shuō)搞個(gè)模擬經(jīng)營(yíng)游戲那么簡(jiǎn)單，而是要建一個(gè)'高保真的社會(huì)經(jīng)濟(jì)模擬器'，本質(zhì)上就是把《無(wú)人公司》里的概念落到教育上。

這東西不是大一統(tǒng)的虛擬世界，更可能是一堆并行的'行業(yè)沙盒'，每個(gè)沙盒都照著真實(shí)行業(yè)的規(guī)矩搭。

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AI發(fā)展迅猛

比如搞個(gè)'新消費(fèi)品牌沙盒'，里面得有完整的電商平臺(tái)、直播帶貨工具、供應(yīng)鏈系統(tǒng)，學(xué)生能在里面開虛擬公司，從選品、定價(jià)到投流全自己說(shuō)了算。

再搞個(gè)'硬科技沙盒'，內(nèi)置物理引擎、數(shù)字孿生接口，學(xué)生設(shè)計(jì)無(wú)人機(jī)能直接做模擬飛行測(cè)試，優(yōu)化完還能對(duì)接3D打印出原型機(jī)。

這些沙盒的規(guī)矩得跟真的一樣，市場(chǎng)會(huì)波動(dòng)，對(duì)手會(huì)競(jìng)爭(zhēng)，搞砸了也得承擔(dān)后果。

學(xué)習(xí)模式也得徹底變。學(xué)生不再按班級(jí)分組，而是自己組隊(duì)開'虛擬公司'，有人當(dāng)CEO，有人做產(chǎn)品經(jīng)理，有人管市場(chǎng)，每個(gè)人的'成績(jī)單'就是公司的財(cái)報(bào)和市場(chǎng)份額。

知識(shí)學(xué)習(xí)也不是按課程表來(lái)，而是'按需分配'，比如要做智能音箱，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)推電路設(shè)計(jì)、自然語(yǔ)言處理、定價(jià)策略的資料，學(xué)完立馬就能用在項(xiàng)目上。

這種'為解決問(wèn)題而學(xué)'的動(dòng)力，比考試壓力管用多了。

這里面最寶貴的是'低成本試錯(cuò)'。真實(shí)職場(chǎng)里，一個(gè)決策失誤可能讓公司損失幾百萬(wàn)，沒(méi)人敢讓新人隨便試。

但在虛擬沙盒里，學(xué)生把公司搞倒閉了也沒(méi)關(guān)系，系統(tǒng)會(huì)把哪里錯(cuò)了、為什么錯(cuò)了、怎么改都標(biāo)得清清楚楚。

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四年大學(xué)下來(lái)，他們可能已經(jīng)完整經(jīng)歷了兩次創(chuàng)業(yè)、三次產(chǎn)品迭代，這種經(jīng)驗(yàn)比簡(jiǎn)歷上寫的'熟悉辦公軟件'值錢多了。

當(dāng)然，這不是說(shuō)要把老師都換掉。就像美國(guó)那所'無(wú)界學(xué)院'做的，AI負(fù)責(zé)教基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)，人類教師轉(zhuǎn)成'指導(dǎo)員'，幫學(xué)生定目標(biāo)、解決情緒問(wèn)題、引導(dǎo)思考方向。未來(lái)的教育者，更像'環(huán)境設(shè)計(jì)師'。

搭好沙盒的規(guī)則，埋下能激發(fā)思考的'彩蛋'，然后看著學(xué)生在里面摸爬成長(zhǎng)。

他們不直接給答案，而是引導(dǎo)學(xué)生自己找答案。

有人可能覺(jué)得這想法太瘋狂，又是要計(jì)算機(jī)技術(shù)，又是要經(jīng)濟(jì)學(xué)邏輯，還得懂教育心理學(xué)，投入肯定小不了。

但咱們得想明白，AI帶來(lái)的不是'增量沖擊'，而是'結(jié)構(gòu)性重構(gòu)'?，F(xiàn)在不花力氣改，將來(lái)可能要花更大的代價(jià)收拾殘局。

年輕人沒(méi)工作、企業(yè)招不到人、教育體系與社會(huì)需求脫節(jié)，這些問(wèn)題堆在一起會(huì)更麻煩。

這事兒最有意思的地方在于，破局的鑰匙恰恰藏在問(wèn)題本身里。

AI越發(fā)達(dá)，虛擬沙盒的保真度就越高；通用人工智能（AGI）越進(jìn)步，模擬復(fù)雜場(chǎng)景的能力就越強(qiáng)。等于AI自己掀了桌子，又給咱們遞了塊建新桌子的木板。

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結(jié)語(yǔ)：

說(shuō)到底，AI帶來(lái)的不是'就業(yè)危機(jī)'，而是'能力升級(jí)危機(jī)'。

它在逼著我們重新想清楚：人類的核心價(jià)值到底是什么？教育的本質(zhì)應(yīng)該是什么？

哈佛那篇論文揭示的不僅是就業(yè)市場(chǎng)的變化，更是一個(gè)時(shí)代的轉(zhuǎn)向，過(guò)去靠'積累經(jīng)驗(yàn)'就能立足，未來(lái)得靠'創(chuàng)造價(jià)值'才能生存。

而教育的使命，就是在AI把'新手村'淹掉之前，給年輕人造一艘能駛向未來(lái)的船。

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