「我的崗位太復雜不會被AI替代的」。

如果你還在抱著這種看法來看待如今的AI時代，那你99%要完蛋了。

NO. JOB. IS. SAFE.

沒有任何工作是安全的。所有工作都可以被AI替代！

就像上一個時代自信滿滿，認為自己的工作很復雜，不可能被取代的裁縫們，現在可能連縫紉機都沒得踩了。

軟件開發被譽為人類智慧的集大成者，作為智力密集型行業，AI完全代替人類似乎還很遙遠。

但若你正好是開發者，接下來的圖表或許會讓你驚醒。

美國的農業崗位在1910年達到峰值，大概為1200萬個崗位。

如今呢？只剩下200萬個崗位——減少了80%的崗位！

同一時間，農業的產出卻增長了600%，自動化技術的普及讓過去很多「農民失業」，但效率可一點都沒有降，反而越來越高。

如果你覺得「農業」沒有說服力，那可以看看「制造業」。

還是那句話，沒有一份工作是安全的。

過去是一切皆可自動化。

而現在是一切皆可AI化！

當然，事無絕對，這并不意味著某個工作崗位會「永遠徹底消失」。

但它的真正含義是，對于任何任務，實現相同產出所需的人數可以被減半，再減半，不斷重復。

這就好像是AI統治下的，「人類被需要數量」的摩爾定律。

說不好，我們每個人都可能屬于「被減半」的那部分人。

當微軟和谷歌表示他們超過30%的代碼現在由AI編寫時——人類大勢已去，「墻上的字」寫得很清楚。

喚醒危機感

這種危機感究竟是真實存在，還是只是噱頭？

有人反駁道，農業工作似乎受到需求和生產力的限制。但是，對于軟件和數據的需求卻是無限的。

除非，如果農民數量為零，這張圖表也許會更讓人感到擔憂。

這意味著如果農業自動化會讓「農民歸零」，很可能AI會讓程序員的數量也歸零！

目前來看，說AI能讓程序員數量歸零似乎還是笑話，但是這種「危機感」確實實實在在存在的。

很多人似乎不以為然，或者很難理解，如何讓這種認知深入人心？

這不David Shapiro就想了個很「AI」的辦法——使用互聯網梗圖。

「人工智能對編程帶來的變化，就像工業化對農業的影響一樣——只需要原來極少一部分的人力，就能大幅提升產出！」

上面的裁縫女工被縫紉機代替，和下面這張飛機剛剛發明出來時，人們的態度，都是他用AI一手打造的。

正如圖片所描述，航空業的早期發展曾受到軍方很多人的質疑。

這類被我們俗稱為「梗圖」的，還有一個非常學術化的解釋，叫做互聯網模因/迷因——Meme。

像上面這則Meme就代表了一種常見的認知偏差。

誠然，人們永遠都需要食物，因此農業不會消失，但這位釘馬掌的人士卻假設農業行業永遠不會改變。

事實上，整個釘馬掌的工作已經逐漸轉為業余愛好者和少數馬場經營者所從事的領域。

也許軟件開發也有這種類比，未來，整個程序開發工作逐漸成為少數業余愛好者的「消遣活動」。

就像《流浪地球2》中的智能量子計算機550C，可以自組織、自編譯，從底層開始自動完成系統和代碼的創建。

隨著AI+量子計算的發展，這個場景似乎已經離我們越來越近，這也符合網友對導演郭凡的調侃：

《流浪地球3》再不上映，科幻片要變成紀錄片了。

當然，如果還想要加強這種危機感，想讓人們真切地「體會」危機感，最狠的辦法就是用歷史上的對照梗：

• 電話接線員→零：1950年美國還雇著35萬女接線員，如今幾乎滅絕，留下的只是博物館里的古董機和一句 「請掛號重撥」。
• 廣告文案→AI一鍵生成：今年廣告圈裁掉整組copywriter，只因老板發現「AI 寫得足夠好還不要工資 。
• 印度呼叫中心→語音機器人：《華盛頓郵報》直擊班加羅爾——英文客服正在被自動對話系統整層整層替掉。
• 亞馬遜程序員→15%裁撤預告：亞馬遜親口警告「AI 編碼助手已節省4500年人時，接下來部分崗位會消失」。
• 制造業的前車之鑒：1979年美國制造崗位頂峰 1960 萬，如今 1280 萬，卻靠自動化把產值拉高一倍。
• 接診也擋不住：研究顯示GPT-4在常見癥狀的前10項鑒別里90%命中，而普通醫生平均74%。

軟件雖然不會消失

但你的工作可能會消失

Microsoft和Google已經通過AI生成了30%的代碼，而這項技術仍處于早期階段。

而且假設對開發人員的需求會無限增長是非常可笑的。

事實上，預測顯示，全球開發者的總數預計僅會再增長幾年，可能在2028至2032年之間達到頂峰。

此后，它將遵循與制造業相同的曲線。

從絕對值來看，美國制造業就業人數于1979年達到頂峰。

到如今2025年，盡管制造業總產出持續增長，美國在該領域雇傭的人數僅為當年峰值的一半而已。

這就是自動化或者AI的本質。

無論自動化最終是否會創造更多就業機會（這個問題仍然爭論激烈）——

關鍵是，你目前的工作已經岌岌可危了！

同樣的情況也發生在農業領域。從統計數據來看，美國的農業崗位數量在1910年達到峰值，超過1200萬個農場工作職位。

如今，這一數字已下降至250萬個。農業崗位絕對數量暴跌了80%！

農業產出卻比1910年高出大約 600%。

但人們大多沒有接受過足夠的訓練，難以直觀地理解這些數據背后的數學邏輯。

AI對編程造成的影響與工業化給農業帶來的變化如出一轍——你只需要過去一小部分的人力，就能顯著提高產出！

當上面那個Meme流傳開了后，新的創作出現了。

這幅「馬學習拖拉機的」荒謬之處在于，不僅圖里那位農民失業了，連馬和拖拉機也一起失業了（拖拉機被更大、更先進的收割機所取代）。

當一個工具在編碼方面勝過大多數開發人員，在診斷醫療問題上勝過大多數醫生，在提供法律咨詢方面又勝過大多數律師，并且這個工具每月僅需20美元時，你會怎么做？

全力投入使用那個工具！

現在AI在醫學生的能力展現還沒有引起許多醫生的重視，他們還在對AI持有懷疑態度。

這里主要的認知失誤是「常態偏差」。

盡管許多人自認為能夠想象我們所熟知的世界發生改變，但實際上這相當困難。

從進化角度看，這種心理有其道理。

漫長的歲月中可能只有極少的范式轉變，一代人與下一代人之間的生活方式、季節變換以及技術幾乎沒有任何變化。

因此，我們在直覺上并不擅長理解生活方式和技術在我們一生中發生的根本性轉變。

現在問題變成了人工智能究竟使誰受益？

無論是制造業還是農業，如果將軟件開發、白領工作與這些職業相比較，并且我們可以推測許多知識型工作正在消失，那么究竟是誰是AI時代真正受益者？

當然是資本的所有者！

人們對于工作似乎有一種斯德哥爾摩綜合征。

在全球范圍內，大多數人都對工作感到心不在焉、缺乏投入，或者已經筋疲力盡。

然而他們仍然希望保住自己的工作。

他們真正想保留的，是一種對生活的控制感和經濟上的自主權。

一般來說，一個國家越發達，這一比例就越高。

沒有人感到快樂。然而，當告訴人們「AI將會取代你們的工作，讓你們得以解放去追尋人生的意義」時。

有些人卻不得不說說：「那我要去哪里找到我的使命感呢？」

大多數人已經對工作失去了興趣，從工作中獲得的意義非常少。

如果我們放下這些觀念，擁抱未來會怎樣呢？

也許，未來的小孩，壓根不知道「工作為何物」。

我懷疑當我們會回望當前這個時代，也許會認為工資奴隸制并不比真正的奴隸制好多少。

「你的意思是，你們必須為別人工作，否則就會挨餓、無家可歸？多么野蠻啊！」

也許，從這一點來看，AI還真是人類的救星。