AI能取代人类吗?

这个话题没有意义,AI肯定给出答案:“我不会取代你,安心吧!”

问这个问题和问女朋友或者男朋友,反复问你爱不爱我有什么区别呢?

与其问”AI 会取代我吗?“,不如问”我如何利用 AI 成为更好的自己?”

首先说我的观点:

AI 不会取代人类。它会重新定义什么意味着是人类

太阳底下没有新鲜事,人类对于人工智能的焦虑并不是孤独的,历史告诉了我们答案。

让我们快速回顾一下历史。

工业革命(1760-1840):机器取代了体力劳动。人们恐慌。“机器会取代工人!”结果呢?生产效率提升了,工人转型操作机器,新的工作出现了。

信息时代(1980-2000):计算机取代了重复性认知工作。人们恐慌。“电脑会取代白领!”结果呢?知识工作者转型使用电脑,全新的行业诞生了。

AI 时代(2020-至今):AI 开始取代模式识别和生成任务。人们再次恐慌。“AI 会取代创作者!

你看到模式了吗?每一次技术革命都没有消灭人类。它重新定义了人类的角色。

AI 做不到的事情

让我从多个角度解释为什么 AI 无法真正取代人类。

从哲学角度:AI 可以模拟推理,但它无法理解意义。它可以写诗,但无法体验美。它可以诊断疾病,但无法感受同情。人类的意识、意图和价值判断——这些是算法无法复制的。

从心理学角度:人类需求不仅仅是效率。我们需要连接、共情和理解。AI 治疗师可以给出建议,但它无法真正”看见”你。AI 导师可以传授知识,但它无法真正”相信”你。这些人际连接的价值,在效率至上的世界里变得更加珍贵,而不是更少。

从经济角度:当某样东西变得丰富时,它的替代品价值下降,但互补品价值上升。AI 让”生成内容”变得廉价,所以”判断什么是好内容”变得昂贵。AI 让”执行任务”变得容易,所以”决定做什么任务”变得关键。AI 是工具,不是工具的使用者。

从历史角度:没有一项技术曾经消灭了人类的主动性。相反,每一项技术都扩大了人类的 reach。火不是用来取代我们的消化系统,而是用来扩展我们的烹饪能力。AI 不是用来取代我们的思维,而是用来扩展我们的认知能力。

我们可以做什么?

1.从”做什么”转向”为什么做”

停止问”我能做什么?“开始问”我为什么要做这个?“价值在于意图,不在执行

AI 是完美的执行者,但它是零意图的。它没有目标,没有渴望,没有”为什么”。而人类的所有价值创造都始于”为什么要做这件事”。你的独特价值在于决定什么值得做,然后使用 AI 去做得更好。

对于每个任务,问自己:

  • 我为什么要做这个?它服务于什么更大的目标?
  • 识别那些只有你能做的战略决策
  • 把执行交给 AI,保留方向的控制权。

2.培养判断力和品味

大多数人把技能等同于”做某事的能力”。但在 AI 世界里,“做”变得廉价,“判断好坏”变得昂贵。

从技能执行者转向品味决策者。培养的不是手艺,而是判断力

当每个人都能用 AI 生成 100 个方案时,知道哪个方案是好的变得无比宝贵。品味、审美、判断力——这些是 AI 无法替代的,因为它们根植于人类经验、文化和语境。

你需要:

  • 研究你领域里的大师作品,不只是学技能,而是理解他们的判断标准 .
  • 大量消费优质内容,训练你的品味
  • 练习评价和选择,而不只是创造

3.深耕情感连接和信任

大多数人忽视了商业和创意中最基本的货币:信任

投资于那些 AI 无法复制的关系和连接。

AI 可以生成完美的邮件,但它无法建立真正的信任。它可以模拟对话,但它无法创造真正的连接。在一个充满 AI 生成内容的世界里,真实的人类关系变得更加稀缺,因此也更有价值。

你需要:

  • 在工作中寻找那些真正需要人际接触的环节
  • 分享个人故事,而不仅仅是”有价值的内容”
  • 投资于面对面的互动和深度对话

你的价值不在于你能做什么。你的价值在于你决定做什么,你为什么做,以及你如何使用一切可用工具(包括 AI)去实现它。

#当你问AI“你会取代我的工作吗”,它说_?#
全部评论
未来有哪些新工作呢
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发布于 昨天 15:52 云南
人际关系是AI做不到的
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发布于 昨天 15:52 江苏
之前看过一篇帖子,我的二次元老婆在悄悄变丑哈哈,就是说AI滥用让艺术判断力下降,二次元形象没有之前好看了
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发布于 昨天 15:51 山东

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最终还是婉拒了小红书的offer,厚着脸皮回了字节。其实这次字节不管是组内的氛围、HR的沟通体验,都比之前好太多,开的薪资也还算过得去,这些都是让我下定决心的原因之一。但最核心的,还是抵不住对Agent的兴趣,选择了Ai Coding这么一个方向。因为很多大佬讲过,在未来比较火的还是属于那些更加垂类的Agent,而Ai Coding恰好是Coding Agent这么一个领域,本质上还是程序员群体和泛程序员群体这个圈子的。目前也已经在提前实习,也是全栈这么一个岗位。就像最近阿里P10针对前端后端等等不再那么区分,确实在Agent方向不太区分这个。尤其是我们自己做AI Coding的内容,基本上90%左右的内容都是AI生成的,AI代码仓库贡献率也是我们的指标之一。有人说他不好用,那肯定是用的姿态不太对。基本上用对Skill、Rules 加上比较好的大模型基本都能Cover你的大部分需求,更别说Claude、Cursor这种目前看来Top水准的Coding工具了(叠甲:起码在我看来是这样)。所以不太区分的主要原因,还是针对一些例如Claude Code、Cursor、Trae、Codex、CC等一大堆,他们有很多新的概念和架构提出,我们往往需要快速验证(MVP版本)来看效果。而全栈就是这么快速验证的一个手段,加上Ai Coding的辅助,目前看起来问题不大(仅仅针对Agent而言)。而且Coding的产品形态往往是一个Plugin、Cli之类的,本质还是属于大前端领域。不过针对业务后端来看,区分还是有必要的。大家很多人也说Agent不就是Prompt提示词工程么?是的没错,本质上还是提示词。不过现在也衍生出一个新的Context Eneering,抽象成一种架构思想(类比框架、或者你们业务架构,参考商品有商品发布架构来提效)。本质还是提示词,但是就是能否最大化利用整个上下文窗口来提升效果,这个还是有很多探索空间和玩法的,例如Cursor的思想:上下文万物皆文件, CoWork之类的。后续也有一些Ralph Loop啥的,还有Coding里面的Coding Act姿态。这种才是比较核心的点,而不是你让AI生成的那提示词,然后调用了一下大模型那么简单;也不是dify、LangGraph搭建了一套workflow,从一个node走到另外一个node那么简单。Agent和WorkFLow还是两回事,大部分人也没能很好的区分这一点。不过很多人说AI泡沫啥啥啥的,我们ld也常把这句话挂在嘴边:“说AI泡沫还是太大了”诸如此类。我觉得在AI的时代,懂一点还是会好一点,所以润去字节了。目前的实习生活呢,除了修一些Tools的问题,还包括对比Claude、Cursor、Trae在某些源码实现思想上的点,看看能不能迁移过来,感觉还是比较有意思。不过目前组内还是主要Follow比较多,希望下一个阶段就做一些更有创新的事情哈哈。这就是一个牛马大学生的最终牧场,希望能好好的吧。说不定下次发的时候,正式AI泡沫结束,然后我又回归传统后端这么一个结局了。欢迎交流👏,有不对的🙅不要骂博主(浅薄的认知),可以私聊交流
枫糖441:pu神
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