大模型无法取代的职场核心竞争力是什么？| 硅谷徐老师邀你投票

过去一年里，OpenAI 引领的大模型变革大大刺激着人们的神经，兴奋与焦虑并存——一个全新的未来图景正在展开，但在这样的图景里，会有自己的一席之地吗？

不久前，硅谷徐老师与身在硅谷的华人中高管们聚在一起，探讨了一下「大模型对职场的影响」。从业者的看法是，从长远来看，个人无需过于悲观或过度「神化」大模型；探索大模型，寻找甚至创造新的工作机会，提升核心竞争力，才是避免被 AI 大模型轻易取代的出路。

与会者提到，AI 技术对于工程效率的提升幅度约为 10% 到 15%，看上去不是非常巨大，但对于大公司而言，这样的提升在绝对数量上还是很显著的。例如，硅谷有 50 万工程师，10% 到 15% 就意味着 5 万人到 7.5 万人。另外，大模型可能会简化跨语言和跨文化沟通的过程，对于硅谷的华人工程师来说，这尤其是一个利好。

我们想尝试一下用大模型总结这次会议的要点。硅谷徐老师分别向 ChatGPT 4、Claude 2 以及刚刚问世的 Gemini Pro 提出要求，「用中文概括一下这个讨论会文字记录的4-5个要点」。这三款大模型分别来自 OpenAI、Anthropic 和 Google，可以说代表着当下大模型最顶尖的水平。

你最认可哪一款的表现？如果想知道谁的总结最准确，文末还有完整音频，不要错过。

当然，为了捍卫人类尊严，我们最后也摘选了这次讨论中让声动活泼编辑印象深刻的观点。对比一下，你更喜欢那种表述？文末设有投票，三款大模型和人类版本大 PK，让我们看到你的观点。

▲ 三大人工智能公司。｜图源：Medium

这次讨论会聚焦了大模型在职场发展方面的影响，并涵盖了多个重要观点。以下是主要要点的概括：

大模型在行业中的影响和应用：讨论会提到了大模型如何改变了特定行业，尤其是在数据科学和机器学习领域。有观点认为大模型将使工程师能够替代某些数据科学的工作，而且会导致工作职责的模糊化，从而对职场角色和技能要求产生重大影响。

职场竞争力和技能需求的变化：讨论中强调，在大模型时代，个人的核心竞争力将是那些难以被大模型替代的技能，如创新思维、批判性思维和问题解决能力。同时，对产品、用户和商业的深入理解仍然至关重要。

大模型对教育和个人学习的影响：讨论会上有人提出，大模型如ChatGPT可以作为有效的学习工具，帮助提高学习效率。也有观点认为，大模型可能会改变我们对知识获取的方式，从而影响教育和个人发展。

大模型对社会结构和就业市场的长远影响：讨论中有预测，大模型可能会重塑整个社会的产业结构，导致初级脑力工作岗位的减少。这可能会加剧某些群体的就业困难，同时也为其他群体创造新的机遇。

技术普及对不同人群的影响：讨论指出，虽然大模型可能提高特定行业或个人的效率和能力，但也可能对那些没有接触或使用这些技术的人产生负面影响。这种分化需要社会和政策层面的关注和调整。

总体而言，讨论会提供了关于大模型如何影响个人职业发展、教育学习方式以及社会就业格局的深刻见解，强调了保持开放和积极心态的重要性，同时关注技术变革可能带来的负面影响。

未来人类和人工智能将如何合作？｜图源：Forbes

好的，根据文字记录，我概括了以下4个要点:

大模型可以提高工程师的工作效率，降低团队之间的沟通成本。

大模型正在重塑各个行业的产业结构，很多初级脑力工作有被自动化的风险。

个人的核心竞争力在于无法被复制的经验和知识，以及对产品和业务的深入理解。

我们应保持开放和积极的心态，同时关注因技术变革而受到负面影响的群体。在科技行业内，我们的工作不再只是单纯地搬砖，而是要善于发现和解决问题。

大模型普及后，社会的就业结构将发生深远变化。我们可能不再以职位头衔来定义自己，而是以解决问题的能力来定位。

这样的要点总结是否符合你的需要?如果有需要补充或修改的地方请告知我。

▲ 图源：Harvard Business Review

以下是这次讨论会中提到的大模型对职场发展的影响：

大模型可以帮助提高工作效率，降低工作难度，从而腾出时间和精力去学习和成长。

大模型可以帮助获取和处理信息，从而帮助人们做出更好的决策。

大模型可以帮助建立和维护人际关系，从而帮助人们在职场中取得成功。

具体来说，大模型可以帮助个人在职场发展方面发挥以下作用：

提高工作效率：大模型可以帮助自动化一些重复性的工作，从而腾出时间让人们去做更有价值的事情。例如，大模型可以用于自动生成文档、翻译语言、写代码等。

降低工作难度：大模型可以帮助人们理解复杂的概念和问题，从而降低工作难度。例如，大模型可以用于帮助人们进行数据分析、研究创新等。

获取和处理信息：大模型可以帮助人们快速获取和处理大量信息，从而做出更好的决策。例如，大模型可以用于帮助人们进行市场调研、分析竞争对手等。

建立和维护人际关系：大模型可以帮助人们更好地理解他人，从而建立和维护人际关系。例如，大模型可以用于帮助人们进行客户沟通、团队合作等。

当然，大模型也存在一些潜在的风险，例如可能导致失业、数据偏差等。因此，在使用大模型时，需要充分考虑其利弊，并采取相应的措施来降低风险。

以下是一些建议，可以帮助个人在职场中充分利用大模型：

保持学习和成长：大模型的发展速度非常快，因此需要不断学习和掌握最新的知识和技能，才能更好地利用大模型。

保持批判性思维：大模型仍然处于发展阶段，存在一定的局限性。因此，在使用大模型时，需要保持批判性思维，避免盲目依赖。

与他人合作：大模型可以帮助个人提高工作效率，但不能完全取代人类。因此，需要与他人合作，发挥各自的优势，才能取得更好的效果。

在大模型时代，什么才是我们的核心竞争力？有以下观点：第一是无法书写和表述的知识，比如隐性知识，或师徒之间的言传身教；第二是因果推断能力；第三是鉴别验证大模型结果正确性和实用性的能力；第四是人工智能研究需要的高精尖人才；最后，

对产品、用户、商业的深入理解仍然重要，大模型只提供了新的可能性，商业的本质没有改变。

2. 大模型最终会变成基础设施，就像搜索引擎一样。未来会使用大模型的人会取代那些不会使用的，我们首先要变成会使用的，然后尽量多用，熟能生巧。

3. 基于大模型对语言的理解，人机交互方式会有比较大的转变，今天如果你在一个 App 或网站里进行一些操作，要不就是在网上搜索，要不就是根据现有架构寻找，未来则可以直接在 App 或网站里通过对话的形式表达需求。接下来，相较于每一个 App、网站都有自己的 agent，未来可能出现一个更综合的 agent，作为入口，其背后关联很多不同 App 的内容和功能，可以指导用户一步一步完成一些复杂的操作。

4. 在广告部门，大模型的发展能够更好地帮助生成广告体验，和广告商沟通，以及挖掘用户的潜在意图。目前，大模型代表了先进但仍然有局限的技术，可以很好地解决某一类问题，但如果想要达到工业界标准，仍然需要大量基于数据的调试和迭代。

5. 在艺术行业，短期来看，大模型可以让更多人接触艺术，创作的人变多，艺术类大模型可以搜集到的数据量也变多，平均水平会提升；并且大模型可以刺激现有的艺术领域专业人才做出一些创新，以避免被大模型取代。但从长期来看，未来的孩子在选择职业时，可能会被周围的人告知：学艺术有什么用，费了那么多时间培养艺术技能，结果花两小时画出来的画甚至不如 AI 在 5 分钟里渲染出的图片有用。这可能会减少艺术领域的专业人才数量，从而让我们失去一些长尾效应中才会出现的比较独特的艺术风格。

6. 未来，很多岗位之间的界限会变得模糊。比如机器学习工程师和数据科学家，再比如产品经理和用户体验设计师，很多工作职位会消失，团队关系也会因此改变，夸张点说，未来可能就是一个组，每个人的头衔都是 problem solver（问题解决），升职之后就是 senior problem solver（资深问题解决）。未来需要的是全能型人才。

7. 在大模型时代，最有可能站在这一波潮流前头的人，最不会感到威胁。在硅谷，大家其实生活在一个「茧房」里，在这里拥有技术话语权的企业慢慢胜出，大家体会不到传统行业所受到的威胁。一些没有技术革新能力的企业，没有能力接触到科技的一群人，可能会整个被时代淘汰，这涉及到道德伦理问题。

8. 大模型可以提高工程师的效率，可以降低我们的沟通成本，可以重塑各个产业。对我们个人来说，核心竞争力在于那些无法被复制的经验、知识，以及对产品和业务的深刻理解。大模型的普及将会对就业结构产生深远影响，我们应该保持开放和积极的心态，同时关注那些受到技术变革负面影响的群体。至少在我们科技界，不管技术如何发展，我们都要善于发现问题，解决问题。

大模型的学习能力和进化速度让人惊叹。你认为什么才是 AI 时代不可被取代的核心竞争力？