1.3 AGI重新定義腦力勞動

以前我們認為被AI取代的順序是藍領 > 低技能白領 > 高技能白領 > 創造性工作，而且普遍認為創造性工作很難被取代。而在1.2節中我們看到，今天被AIGC工具解放生產力的，大多屬于腦力勞動。人們帶著欣喜而憂慮的復雜心情，看著AIGC展現出接管創造性工作的態勢。從文藝青年到理工男，從文化創造者到數據創造者，從設計、分析到轉譯，從管理員、記錄員到接待員，AIGC堪稱全方位的白領“殺手”。人們不禁憂慮，腦力勞動者會大幅度地被AI所取代嗎？腦力勞動者在AI新紀元何去何從？

我們分兩個層次，逐步深入地研究這個命題。

第一個層次：腦力勞動中也包含著大量的體力勞動。

舉兩個例子來說明。

第一個例子是“碼農”。“碼農”這個詞是對程序員的另一種稱呼，雖然他們坐在現代化的辦公室里，但是部分程序員每天的工作內容就是從互聯網上尋找各類現成代碼組裝到自己的項目中，然后調試跑通代碼。這樣的工作簡單且機械。

另一個例子是AI開發中的“臟活”。有過AI系統開發經歷的人都知道，訓練模型的第一步是清洗數據等“臟活”，而模型選擇的過程中，往往都是網格化地搜索最優參數。這樣的工作簡單且機械，以往都是招實習生解決的。

我們舉這兩個例子，旨在說明在看似復雜的腦力勞動中存在著大量的“體力勞動”。在AGI時代，真正需要創造力、富有創造性的工作崗位仍然需要人來擔任，AI可以充當人的高級助手，但是無法完全取代人。因此，我們對這個問題的回答是，真正的腦力勞動者不會被AI所取代，因為界定是不是腦力勞動將以能不能被AI取代為標準。如果AI能取代某項工作，那么這項工作本質上是體力勞動。

第二個層次：人在真正需要創造性的腦力勞動部分如何繼續保持先進性？

這個問題又可以細分為兩個角度。

第一個角度是掌握工具。讓每個人學習并掌握AI工具是本書寫作的第一個初衷。正如不會使用計算機是這個時代的“文盲”一樣，不會使用AI工具將是未來AI時代的“新文盲”。會使用AI工具的人，將比不會使用的人獲得更多的職業可能性和上升空間；會使用AI工具的企業和組織，將比不會使用的企業和組織獲得更大的用戶群體和更高的市場價值。

第二個角度是超越工具。人的創意的基礎，很大部分是由經驗組成的。我們固然可以使用AI工具全面接管重復性的勞動，但是，如果完全脫離了這些勞動，我們就不能深刻理解背后的原理和細節，創意也就成為無源之水、無本之木。

舉例來說，有志于影視創意的人員在傳統的培養過程中，每周都需要產出多篇原創的策略，通過這個過程鍛煉自己的腦力和格局，從而逐步成長為一個有眼力、有視野的“老獵手”。在AI的加持下，創作能力無疑將迎來井噴，原創內容也會大量增加，因為AI可以把創作者從簡單的勞動中解放出來，讓他們只需專注于做出審美選擇。但是正如評論家不能完全取代創作者一樣，審美選擇也不完全等同于創作過程。如果僅滿足于使用AI工具并進行修改，會讓年輕創作者失去磨煉和成長的必要過程，這樣做并不能培養出創作人，而是會培養出投機取巧的工作秘書，從而導致真正原創內容的貧乏。

這種危險并不能歸咎于AI技術的進步，而應該歸咎于人類的惰性。事實上，在自媒體高速發展的過去幾年里，我們已經見過了大量創作者的技能僅限于搬運、剪切與粘貼，使得自媒體充斥著海量的垃圾信息。

因此，本書寫作的第二個初衷是鼓勵每個人超越AI工具，即依賴AI技術的進步來實現個人的全面發展。擁抱技術進步，審視技術進步，并走到技術的前列，我們會發現，前方還有星辰大海。