今天的我們，正在飛速邁進一個人工智慧新時代，但很多人顯然還沒有準備好。
最近看了一期關於馬斯克的訪談，其中一部分聊的是AI，給我的印象很深刻。
在看過馬斯克的這段訪談之後，我才發現，事實上很多人可能都不知道如今的人工智慧，也就是所謂的大模型進化的到底有多麼快。
而這個速度，顯然是遠超普通人的認知的。
根據馬斯克自己的說法，最快在2026年，也就是明年，AI就可能在某個特定的任務上，超越任何一個人類。
等到2030年左右，AI可能會超越整個人類群體的集體智能。這話什麼意思呢？就是把地球80億人全部加在一起，可能都比不過AI。
人工智慧當然會改變世界，這一點是絕大多數人的共識。但鮮少有人知道，這一輪人工智慧對人類的改變，遠比工業化和資訊化還要深遠。
事實上，抱著類似觀念的不僅僅是馬斯克自己。美國矽谷那邊的很多科技大佬都有類似的看法，從英偉達到谷歌，再到微軟，自ChatGPT橫空出世後，這些科技大公司都在不計成本地瘋狂砸錢投資AI，僅僅是美國的科技行業，對AI的投入就已經高達上萬億。
如果是以ChatGPT的出現時間來算，科技巨頭集體投入如此大的巨資押注人工智慧，在歷史上這也是第一次。
很多人擔心如此巨大的投資一定會催生出泡沫，但問題在於，今天這一輪泡沫遠比2000年的網際網路泡沫更大，這也意味著，人工智慧帶來的機會，也遠超網際網路。
當頂尖的科技大公司都在押注人工智慧的時候，我們普通人就應該意識到，AI將以常人認知以外的速度和規模，重塑這個世界。
為什麼全球所有科技巨頭都在押注AI呢？
和2000年的網際網路不同的是，當時很多人還沒有看懂網際網路的玩法，而今天，當ChatGPT出來的那一刻，技術帶來的效率變革就已經是決定性的，短短几年時間，AI就已經在幫人們產出真實的價值，為數以萬計的企業和個人賦能。
目前來看，AI還僅僅只是人類的幫手、助理，或者說合作夥伴，但按照這個速度發展下去，軟體層面超越人類，只是時間問題。
對普通人來說，這就引出來另一個議題，即在AI時代，如何避免被AI淘汰？
有一點是可以確定的，未來AI將會徹底替代各行各業的入門級工作，例如常見的公司文員、財務、設計、甚至是程式設計師等等，都有可能被AI所徹底改變。
以目前的發展來看，一些AI已經能夠非常出色的完成許多人類的工作，所以未來一定會有許多白領會逐漸被AI所替代。
傳統的經濟學告訴我們，一項新技術的出現，淘汰掉一部分傳統的工作，但也會有新的工作因為這項技術而出現。
但AI可能會打破這一規律。
過去汽車淘汰了馬夫，馬夫還可以去當司機，但今天的人工智慧過於全能，以至於很難評價它會產生什麼新的崗位，可以提供新的就業。
以自動駕駛為例，目前一些公司開展的自動駕駛業務，取代了傳統的汽車司機，當然這些車輛後台仍然會有安全員，以免汽車在緊急狀況的時候，人為接管。
但一個安全員可以管多少輛汽車呢？十輛還是幾十輛？沒人說得清。
傳統的崗位被替代了，但新的崗位在哪裡？一個人可以做過去十個人的工作，那剩下九個人應該幹嘛？
當然，網約車還算好的。
漫畫、設計師、翻譯、營銷，這些崗位的可替代性更強，事實上AI的出現打破了我們的一個固有認知，過去我們認為，最先被替代的會是藍領崗位，但事實上當人工智慧真的出現的時候，最先開始被替代的，反而是白領。
那些專業技能越強的白領，就越有可能被人工智慧替代。
而那些被替代掉的人應該怎麼辦呢？
沒人能夠知道。
前幾天看羅永浩和周鴻禕的訪談，裡面周鴻禕也談到了這個問題，說這一輪人工智慧將來要取代的工作太多了，這個問題應該怎麼辦，他自己也沒有答案。
但周鴻禕提到ChatGPT好像在做一件事，即嘗試讓人不需要工作，而是靠人工智慧賺錢，最後直接給人發薪資。
這種做法當然只適合小面積時試點，但仍然無法解決人類本質的困境，即需要被承認，不管是工作還是其他，人類通過事務獲取意義感，如果真的整天無所事事，恐怕也要出大問題。
所以，當人工智慧未來不斷發展突破的時候，等到硬體層面的技術再次突破的時候，可能就連白領也可以被人工智慧所取代了。
那到時候，就真的沒人類什麼事情了。
這也是很大的問題。
我們真的可以依賴機器人建立一個烏托邦世界嗎？
恐怕也很困難。
山姆·奧爾特曼說，要讓自己的孩子學習如何學習，因為未來的變化會非常快，真正的日新月異，學習能力尤為重要；其次還要學會適應，要適應環境的變化，在任何環境中都能最快速的適應，然後進入狀態。
作為一手搗鼓出ChatGPT的人來說，奧爾特曼這番話幾乎說明了未來AI對人類的影響，將是前所未有的。
我們這一代人看著網際網路改變世界，接下來可能也要輪到AI來改變我們自己。
當生產和供需的關係開始發生改變的時候，人類真的可以依賴人工智慧來養活我們自己嗎？還是說，AI的發展最終會走向另一個不可控呢？
沒有人知道未來是什麼樣。但可以確定的是，對普通人來說，未來意味著巨大的不確定性，而這個不確定性，也許是人類發展歷史上，從未有過的不確定性，尤其是對普通人來說。
學習AI，事實上就是避免淘汰。我們要適應環境，而不是讓環境來適應我們。
