Deepseek時代:普通人站穩腳跟的2個關鍵策略

圖片/CEOBIZ
作者:艾菲的理想
來源:艾菲的理想(ID: aifeidelixiang)
01
麥肯錫釋出的最新報告指出,到2025年,全球預計將有4.5億人不得不重新學習技能。同時,麥肯錫最新預測,2025年基礎白領崗被AI替代率達64%
當前知識更新換代的節奏太快,學校傳授的知識,平均每2-3年就會過時。
更讓人頭疼的是,線上教育平臺的統計資料顯示,普通人完成程式設計課程所耗費的時間,恰好等同於GPT模型更新兩個大版本的週期。
這意味著,剛把知識裝進腦袋,技術已然更新,所學知識瞬間就面臨被淘汰的尷尬境地。
雪上加霜的是:各類演算法還在悄然侵蝕著人類的深度思考能力。
就拿TikTok的推薦演算法來說,它每秒能夠分析5000個影片的特點,這種極具成癮性的設計,正潛移默化地改變著我們的大腦。
神經科學研究表明,長期沉浸在這類演算法推薦內容中的人群,耐心顯著變差,延遲滿足能力降低了37%,深度思考的時間相較於2010年縮短了3/4。
02
可以預見的是:AI時代的洶湧來襲,會給普通人的工作帶來非常大的改變。
1、與AI和機器學習相關的技術崗位,需求量會增加。開發和維護AI驅動應用程式和系統的軟體開發工程師的技術崗位,需求量會增加。
2、但與此同時,對絕大多數普通人而言,各行各業的從業者將面臨前所未有的轉型挑戰。
例如,DeepSeek正在替代的工作:
• 內容流水線:基礎文案/小編(替代率80%)、短影片編劇(替代率60%)
• 資料民工:Excel表哥表姐(替代率90%)、初級資料分析師(替代率70%)
• 標準化服務:電話客服(替代率95%)、快餐點餐員(替代率100%)
• 知識搬運工:法務助理(替代率85%)、病歷錄入員(替代率98%)
每一次的巨大變革,都會帶來喜憂參半的結局,而這種喜憂參半的結局就會讓就業市場的不平衡進一步加劇…… 
注意:我這裡說的是“階段性進展”,它代表的意思:你此時覺得與我無關,那可能是因為“階段”未到,等過段時間後就發現“與我有關”了。
面對一個與以往不同的新時代,普通人究竟該何去何從呢?
首先,我們需要深入思考一個核心問題:人類與AI各自的優勢究竟體現在哪兒?
· 人類的優勢:
1) 創造力與創新
人類擅長提出新穎的想法、解決複雜問題,並在藝術、設計、文學等領域展現獨特的創造力。AI可以模仿創造力,但缺乏真正的原創性和情感深度。
2) 情感智慧與同理心
人類能夠理解情感、情緒、能量,建立人際關係,並在需要情感支援的領域表現出色。AI可以模擬情感反應,但無法真正理解情感或建立深層次的人際連線。
3) 複雜決策與道德判斷
人類能夠綜合考慮道德、倫理、社會影響等因素,做出複雜的決策。AI的決策基於資料和演算法,缺乏對道德和倫理的主觀理解。
4)跨領域綜合能力
人類可以將不同領域的知識和經驗結合起來,解決跨學科問題。AI通常專注於特定領域,難以實現跨領域的綜合思考。
5)溝通與協作
人類擅長透過語言、肢體動作和表情進行復雜的溝通,並在團隊協作中發揮領導作用。AI的溝通能力有限,通常只能處理結構化的對話。
· AI的優勢:
1)資料處理與分析
AI能夠快速處理和分析海量資料,發現人類難以察覺的模式和趨勢。人類在處理大規模資料時效率較低,容易出錯。
2)速度與效率
AI可以在幾秒內完成複雜的計算或任務,顯著提高工作效率。人類完成任務的速度受限於生理和心理因素。
3)精準性與一致性
AI在執行重複性任務時表現出極高的精準性和一致性,不易疲勞或出錯。人類在重複性工作中容易疲勞,導致錯誤率上升。
4)24/7 全天候工作
AI可以持續工作,無需休息,適合需要全天候執行的任務(如監控、客服)。人類需要休息,無法長時間保持高效工作。
5)模式識別與預測
AI擅長從資料中識別模式,並基於歷史資料做出預測(如市場趨勢、疾病診斷)。人類的模式識別能力有限,容易受到主觀偏見的影響。
6)自動化與規模化
AI可以自動化執行任務,並輕鬆擴充套件到大規模應用(如生產線、物流管理)。人類的勞動力有限,難以實現大規模的自動化。
7)危險環境下的工作
AI可以在危險或極端環境中工作(如深海、太空、核輻射區域),避免人類面臨風險。人類在這些環境中工作存在安全隱患。
基於以上分析,我們可以看到二者的優勢區分別是:
· 人類優勢區/AI弱勢區:專注於創造力與創新、情感智慧與同理心、複雜決策與道德判斷、跨領域綜合能力、溝通與寫作等核心領域。
· AI優勢區/人類弱勢區:擅長於資料處理與分析、模式識別與預測、自動化與規模化、24/7 全天候工作、危險環境下的工作。
管理學大師彼得·德魯克曾說:“所有成功方法的共同點,有且只有一個,那就是:依靠優勢,並將其發揮到極致。”
這句話非常經典,我也是這句話的巨大獲益者,如果把它遷移到AI時代,那就可以推理出一句類似的話:任何人都不該在“人類弱勢區”與AI死磕,而應在人類優勢區上發力。
你一定要記住這一句話,因為它會成為你在AI時代活下去且活得好的重要認知。
03
人機合作沒錯,但隨著時間的推移、AI技術的發展,你會逐漸發現:真實世界要比這四個字嚴酷得多。
為什麼?
因為在“人類弱勢區”,由於AI對工作效率的極大提升,用人數量會相應減少,不同行業、不同型別企業、事業單位、甚至體制內的裁員動作會階段性發生。
最終留下來的,是那些處在“人類優勢區”的人,而那些處於“AI優勢區”的崗位和人,在未來保住工作的可能性越來越小。
比如:去年我還在考慮要多招幾個全職加入團隊,但今年Deepseek出現後,隨著我用AI對團隊工作流程的一次次最佳化,我需要招募的人數已經下降60%。
所以,對普通人而言,我們如何在AI浪潮中站穩腳跟?
首先需要做的是:審視和評估自己的工作是否處於“人類弱勢區”。
如果是的話,就需要儘快進行下一步的發展佈局與行動:建立自己的“反脆弱”能力組合。簡單來說,就是在現有主業外,儘早佈局處於“人類優勢區”的第二曲線。
什麼是“第二曲線”?
這是管理學中的重要概念,由英國思想家查爾斯·漢迪在《第二曲線:跨越“S型曲線”的二次增長》中提出。
它指的是組織或個人在原有業務(第一曲線)達到成熟期並面臨衰退之前,主動開闢新賽道以實現持續增長的策略。
看到這裡,你可能會覺得“這不就是副業嗎?”
其實,這個理解是錯誤的,二者有相似點:增加額外收入來源和拓展技能。比如:第二曲線和兼職副業都能夠為個人提供除主要工作收入之外的經濟收益。兩者在一定程度上都有助於個人學習新技能。
但第二曲線和副業之間的區別也很明顯:
1)戰略深度不同
• 第二曲線:是一種具有長遠戰略規劃的轉型路徑。它不是簡單的增加收入渠道,而是在個人職業發展的宏觀層面,考慮到第一曲線(主業)的侷限性或者未來潛在的危機,提前佈局的另一條可持續增長的發展道路。
• 兼職副業:通常更側重於短期的經濟利益。它大機率是為了在當下賺取額外的錢來改善生活質量。比如:兼職開滴滴專車。
2)投入精力和資源不同
• 第二曲線:往往需要個人投入大量的時間、精力,甚至資金。因為它涉及到新領域的深入探索和業務構建。
• 兼職副業:投入相對靈活。人們可以根據自己的空閒時間和現有資源來安排兼職副業的投入程度。
3)對個人職業的影響程度不同
• 第二曲線:是對個人職業身份和發展方向的重塑。當第二曲線成功建立時,它可能會逐漸替代第一曲線,成為個人主要的職業方向。
• 兼職副業:一般不會改變個人的主要職業身份。即使一個人有多種兼職副業,其主要職業依然佔據核心地位。
如果你第一曲線的主業中有超過1/2的工作處於“AI優勢區”,而非“人類優勢區”,那麼你就需要儘早在“人類優勢區”佈局自己的第二曲線。
這是一件非常有戰略眼光和戰略意義的事情,因為“人無遠慮,必有近憂” – 那些“憂”往往都是因為看得不夠遠、想得不夠深、做得不夠快而帶來的。
恐龍的滅絕並非因為弱小,而是因為停止了進化。
– END –
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