​劳动节，聊聊AI究竟在替代谁的工作？

劳动节，聊聊AI究竟在替代谁的工作？

文 | 脑极体

大家五一小长假快乐啊。同为劳动者，在咱们的节日吃好、喝好、玩好，简直是天经地义。但在享受美好假期的间隙，不知道有没有那么一个片刻，你的脑海中会闪过这样一个想法：如果以后 AI 要代替我劳动，我岂不是连劳动节都没得过了？

事实上，每一次 AI 技术爆火之后，大众层面讨论最多的就是 AI 会不会抢夺人类的工作岗位。在 ChatGPT 带来了 AIGC 热潮之后尤其如此。ChatGPT 要抢文案和程序员的工作，Suno 要抢音乐人的工作，Midjourney 抢美工的工作，Sora 抢影视后期的工作。好家伙，你们这群 AI 还搁这分工明确，跑马圈地呢？

这时候，社交媒体上一般会出现两个声音。一种是焦虑派，一种是智障派。焦虑派说，" 马上我们就要没工作了，AI 太可怕了 "。智障派就出来说，" 实测 AI 都是智障，担心 AI 还不如担心陨石砸下来 "。

然后两派拥趸吵得不可开交。更气人的是，这两派观点还轮流出现，今天刷了个智障派视频，觉得 AI 都是废物，放心工作了，明天又出来个焦虑派反驳得有理有据。天天如此拉扯，心情无比烦躁。回头静下来一想，这些搞人心态的视频还都是 AI 推送的，糟心程度又爆表了。

那么，AI 到底有没有取代人类的工作呢？

如果有的话，AI 到底在取代谁的工作？

如果我不想被取代，我需要做什么，以及安全水位究竟在哪？

大过节的，不整虚的。我们不说那些理论上、概念上的替代工作。就从目前的真实情况出发，聊聊 AI 与工作间的那点事。

祝我们能快乐劳动，快乐过好每一个劳动节。

杂活替代 vs 刚入职场的新人

不知道大家是否记得这样一个新闻。2023 年，一个日本女生尝试自杀并获救，她的自杀理由是毕业后想找美工方面的工作，却发现各个公司都用 AIGC 来生成基础的图片素材。像她这样没有经验，也不能处理复杂工作的新人，一时之间很难找到工作机会。

一种现象目前在全球范围内愈发普遍：AIGC 正在负责干那些，本来应该由实习生与职场小白来负责的杂活。

杂活这个概念，在职场中其实非常重要，因为这是能交给新人的第一份工作，虽然简单，但却是入门和学习的基础。这类杂活往往包括做表格、写基础文案、做基础的美工设计等。然后非常不幸的是，这类工作也恰好是 AIGC 的专长。

我们经常说，AIGC 效果并不好，不够专业云云。这时往往会忽略一个事实，就是实习生与新人很多时候做得也并不专业。他们也需要简单的工作作为入门，甚至需要在 " 这么简单怎么都不会做 " 之类的批评中，快速学习和成长。

但 AIGC 平台出现与成熟后，有更多职场老人发现用新人还不如用 AI，这样至少效率更高，沟通成本更低。而从老板与资方的角度考虑，所谓培养新人带来的效益，很多时候比不上节省的人力成本。

这种情况下，AI 没有直接替代工作，但让求职门槛越来越高。无形之中，把对岗位和工作的学习要求前置到了校园阶段。

规模缩减 vs 团队中的边缘角色

在 AIGC 发展起来后，很多公司都会分享自己有百分之多少的代码由 AI 生成，利用率达到了多少；有多少企业物料是 AI 制作，进而节省下多少的成本。

那么问题来了，自动生成的代码，智能化生产的物料固然很好，但原本制作他们的人，都去哪了？

当然这个问题可以有很多答案，比如可能那些员工的工作变得更加轻松了，在不用写代码、做物料的情况下，开发出了给公司拍短剧、短视频的新业务。

如果你相信这件事，那么恭喜你，你还不是非常了解职场。

根据麦卡锡发布的调查显示，有 42% 的企业和组织，表示过去一年成功通过部署 AI 技术降低了成本，其中最主要的就是人力成本。这意味着，有越来越多的企业找到了通过使用 AIGC 等能力来实现缩减团队规模。

虽然 AI 无法负担核心工作，但当一个团队足够大的时候，往往就会存在只做特定简单工作的边缘角色、辅助角色。这类岗位很容易成为企业利用智能化技术降低成本的牺牲品。

玩过《赛博朋克 2077》的朋友，会记得 AI 控制德拉曼出租车公司，就是先从淘汰边缘员工开始的。希望我们都不会成为科幻作品映入现实的受害者。

版权倾轧 vs 个人创作者

前不久，我在网上刷到一段视频，感觉非常精美。但点开评论区却看见骂声一片。

仔细一瞅，发现原来是很多画师在指责视频的制作方使用了 AIGC 内容。其中有画师提出，自己原本就是视频制作方的外包画师，但甲方目前已经解除了合作。还有很多人认为，AIGC 内容与原本画师的作品非常相似，显然是 AIGC 侵犯了原作者的版权。

类似问题，正在变得愈发突出。

很多甲方原本通过外包的形式来与个人、小团队创作者合作。但随着 AIGC 的普及，甲方往往会发现可以通过使用此前合作的成果对 AI 进行训练，进而源源不断得到风格类似但内容不同的新作品。

这类现象，显然已经触发了版权保护的边界，但受到的重视和监管还远远没有跟进。同时，AIGC 的版权问题客观上非常复杂，比如说 AI 是否能通过公开素材进行学习，是否能固定模仿某种创作风格。一系列相关的技术、商业伦理以及法律法规问题还有待完善。

至少在目前来看，个人创作者想要在 AIGC 面前妥善保护自己的版权还比较困难，更好的办法还是培养稳固的合作关系，建立可以超越 AIGC 平台的个人能力。

变强大的同时不妨学学 " 魔法 "

在这些现象中不难看出，AI 确实还不能真正代替一位职场高手，或者在团队中起到不可替代的作用。简言之，AI 远没有那么神奇。但问题恰好在于，很多工作并不需要高手，甚至充斥了大量简单的重复性劳动。AI 真正有可能替代的，也恰好是这部分较为边缘，但同时又非常普遍的工作。

那么，我们究竟该如何对抗这种情况呢？

首先大可不必焦虑的是，如果有多线程处理问题的能力，在做创意性、领导性的工作，或者善于沟通，善于解决复杂问题，那么你对 AI 这东西大可不必放在心上。放任 AI 再发展很多年，它也无法替代你。与此同时，AI 还可以替代你工作中那些非核心，但又无趣、无聊、占用时间的工作。

你可以更好发挥核心能力，并且获得更多休息时间。AI 对于足够强大的人类来说，有百利而无一害。

但如果并非如此，你在做简单且重复的工作，那么就要提防一下 AI 了。在让自己变强的同时，不妨考虑一下学习 AIGC 平台的应用，学习 AI 的逻辑与技巧。把会用 AI 这件事，变成你的不可替代性之一。

最不可取的方案，就是每天痛骂 AI，或者干等着哪天 AI 被禁用了。技术就像江水，只会滚滚向前。

与其恐惧魔法，不如学会用魔法打败魔法。

学会了之后，让 AI 劳动，我们过节，未尝不是一件美事。