打开网易新闻 查看精彩图片

"工资又被砍了。不,更可怕的是,我感觉自己的技能正在贬值。"

这是刚刚和一个程序员朋友的对话。他的焦虑源于OpenAI最新发布的o3模型:在编程竞赛中超越世界顶级程序员,在科学推理测试中打破记录,连数学能力都突飞猛进。这个每月只需2000美元的AI,正在悄悄瓦解着许多高薪工作的价值壁垒。

你是不是也在担心,自己引以为傲的技能正在被AI一点点蚕食?

记得小时候看《钢铁侠》,托尼·斯塔克的AI助手贾维斯总是让我们羡慕不已;《机械公敌》里,机器人化身管家,和人类和谐共处。那时候,我们都觉得这是遥不可及的科幻场景。

可谁能想到,这个"遥远的未来",在2024年的今天,突然变得如此真实。当OpenAI的o3模型横空出世,当一个AI系统的能力超越了大多数人类时候,当月成本只有8000的AI可以完成一个应届生的工作量...

你是否也开始怀疑:自己的技能,究竟还值多少钱?

一、:两种命运

周五,OpenAI发布了最新一代AI模型o3及其精简版o3-mini,整个科技界为之震动。这个模型不仅在编程领域展现出惊人实力,在科学推理、数学运算等多个领域都实现了质的飞跃。更令人震撼的是,它在未见过的编程竞赛中达到了超过2700分的水平,超越了包括Jakub Pachoki在内的诸多顶尖程序员。

就在这个重磅消息发布的隔天,我遇到了多年未见的大学室友Kevin。他现在是一家科技公司的技术主管,年薪已经突破了七位数。面对我的惊讶,他笑着说:"你知道吗?就在2022年ChatGPT这时候,我还只是一个普通的程序员。但自从我开始深入研究如何和AI配合工作,一切都不一样了。"

正当我们聊天时,他的手机打开是关于o3模型更多细节的报道:在GPQA科学推理测试中取得了87.7%的惊人成绩,远超其他模型(如Gemini Flash 2的62%)和前代o1模型的78%;在软件工程SWE-bench验证测试中创下71.7%的新纪录;在FrontierMath测试中,准确率从2%提升至25%;在ARC测试中更是达到了接近90%的高分。

看到这些数据,Kevin身边的很多同事都慌了。有人开始担心自己的工作会被取代,有人考虑转行,还有人干脆选择了消极等待。但小张的反应却让我印象深刻。

"你知道我看到了什么吗?"他放下手机,眼里闪着光,"我看到了一个前所未有的机会。这不是淘汰赛,而是一场巨大的升级。那些懂得如何驾驭这项技术的人,将会获得超乎想象的能力提升。"

这是我第一次如此直观地感受到,科幻电影里的场景正在变成现实。但与电影不同的是,现实中的AI革命来得更快、更猛,也更具颠覆性。在这场变革中,有人看到了威胁,有人却看到了机会。

去年年初,Kevin他们公司接到了一个棘手的项目。这是一个金融科技领域的创新项目,需要开发一个智能风控系统,不仅要处理海量的历史数据,还要实现实时的风险预警。按照传统开发模式,这种复杂度的项目通常需要一个五人团队工作三个月,而且还不一定能保证质量。但在和AI的配合下,故事发生了戏剧性的转折。Kevin仅用了三周就完成了项目的第一个版本。

"最神奇的是,"Kevin回忆道,"这个版本的质量反而比传统开发更好。因为AI能够处理大量重复性的工作,让我有更多时间思考架构设计和用户体验。比如说,AI可以帮我快速生成标准化的代码、编写单元测试、识别潜在的性能瓶颈。这些原本需要耗费大量时间的工作,现在几分钟就能完成。"

Kevin特别提到了一个细节。在开发过程中,他发现AI不仅能写代码,还能充当"思维伙伴"。"有时候我会让AI扮演不同角色,比如安全专家、性能优化师、用户体验设计师,和它们进行头脑风暴。这些讨论往往能激发出很多新的想法。"这个项目的成功让Kevin在公司声名鹊起。不仅获得了晋升,更重要的是,他开创了一种新的开发模式。现在,公司的很多团队都在学习他的方法。但另一个故事,却让人唏嘘不已。

这让我想起了另一位朋友Jack的遭遇。同样是程序员,同样面对AI的冲击,但他选择了完全不同的道路。

"AI那么强大,我们迟早要被取代,现在学什么都没用。"这是他的标准回答。每次有人建议他尝试新技术,他都会摆摆手说:"反正都是给AI打工,何必呢?随着时间推移,Jack的技术逐渐落后。他仍然固守着传统的开发方式,用着老旧的工具,效率自然比不上那些善用AI的同事。去年年底,他的噩梦终于成真——他被公司裁掉了,原因是"效率太低"。更具讽刺意味的是,接替他的不是AI,而是一个比他年轻的程序员。这个年轻人虽然经验没有Jack丰富,但他精通AI协作,能够事半功倍。

"你知道最讽刺的是什么吗?"Kevin说,"Jack其实是我们团队里经验最丰富的程序员之一。如果他愿意拥抱变化,他的经验本可以和AI工具完美结合,创造出更大的价值。"

这两个截然不同的故事,生动地展示了AI时代的一个关键真理:技术本身既不是救世主,也不是终结者,关键在于使用它的人。那些能够与AI良性互动、持续学习和适应的人,往往能够获得意想不到的成功;而那些因为恐惧或惰性而拒绝改变的人,最终可能会被时代淘汰。

Kevin的成功和Jack的失败,就像一面镜子,照出了AI时代的两种命运。这不仅仅是关于技术的故事,更是关于人如何面对变革的启示。

二:转机与机遇

想象一下现代的民航客机。虽然90%的飞行时间都是自动驾驶,但这并没有让飞行员失业。相反,优秀飞行员的待遇反而水涨船高。为什么?因为在这个高度自动化的系统中,人类的判断力、决策力和应急能力变得更加珍贵。

一位资深机长告诉我:"自动驾驶系统确实能处理大部分常规飞行任务,但真正的价值在于那些非常规情况。当遇到紧急情况时,经验丰富的飞行员能在几秒钟内做出正确的判断,这是任何自动系统都无法替代的。"

这个道理同样适用于AI时代。OpenAI的o3模型展示出了惊人的编程能力,但它永远无法替代人类在战略决策、创新思维和复杂问题解决方面的能力。

在和Kevin长谈的过程中,我逐渐理解了他是如何完成这场蜕变的。

最初的转折发生在他的认知层面。当其他人还在惶恐不安的时候,Kevin已经看到了这项技术的本质。"这让我想起了电力的发明,"他说,"当时很多人也担心电力会导致大规模失业。但历史告诉我们,电力重塑了整个工业体系,创造了更多的机会。AI也是一样,它不会消灭人类的价值,而是会成倍放大那些懂得运用它的人的能力。"

有了这样的认知,Kevin开始了自己的学习旅程。这个过程并不轻松。"刚开始真的很困难,"他坦言,"就像学习一门全新的语言,你需要改变固有的工作方式,适应一种全新的思维模式。很多次我都怀疑自己是否走错了路。但我告诉自己,这种转变是必要的。慢慢地,我发现自己的效率开始以一种惊人的速度提升。一个月后,我能完成是以前三倍的工作量。"

但最关键的转变,是他对自己价值的重新定义。Kevin不再把自己局限在一个代码书写者的角色里。"我现在更像是一个解决方案设计师,"他这样描述自己的转变,"AI确实能写出优秀的代码,但它不懂得商业逻辑,不理解用户的真实需求。这恰恰是人类最宝贵的价值所在。当我意识到这一点时,我找到了自己在AI时代的定位。我开始关注更宏观的问题:如何设计一个真正解决用户痛点的系统?如何让技术创造实际的商业价值?这些都是AI无法取代的。"

三:AI时代生存法则

在总结和整理更多成功案例后,我总结出了几条在AI时代生存和发展的关键法则:

理解本质:AI的本质是工具,而不是对手。就像显微镜增强了人类的视觉能力,AI增强的是人类的智能处理能力。关键是要学会如何利用这个工具。

找准定位:在AI时代,最危险的不是被AI取代,而是被那些善于使用AI的人取代。要主动寻找人类独特的价值所在,比如创造力、同理心、战略思维等。

建立优势:与其恐惧AI,不如把它变成自己的优势。就像Kevin说的:"当其他人还在担心被取代时,我已经让AI成为了我最得力的助手。"

那么,具体该怎么做呢?以下是我一些个人实践建议:

从小事开始:不要期望一蹴而就。可以从简单的任务开始,比如使用AI来协助文档编写、代码审查等。随着经验的积累,逐步拓展到更复杂的领域。

持续学习:技术永远在发展,要保持学习的习惯。定期关注AI领域的最新进展,实验新的工具和方法,不断优化自己的工作流程。

创造价值:永远记住,技术只是手段,创造价值才是目的。要思考如何利用AI来解决实际问题,提升工作效率,创造更大的价值。

四:未来展望

当我问及对未来的看法时,Kevin显得很乐观:"我认为我们正站在一个新时代的入口。就像工业革命改变了人类的生产方式,AI革命将改变人类的思维方式。这是一个充满机遇的时代。"确实,从历史的角度来看,每一次技术革命都创造了新的机会。当年电脑刚刚普及时,也有人担心会被取代。但事实证明,电脑不仅没有减少就业,反而创造了更多的工作机会。

AI时代也是如此。它确实会改变一些工作的性质,但同时也会创造新的机会。关键是我们如何适应这种变化,如何抓住这些机会。回到开头的问题:为什么那些拥抱AI的人正在赢在起跑线上?

答案已经很清楚了:因为他们率先看到了这场变革的本质,并采取了行动。他们不是在与AI竞争,而是学会了与AI协作。他们不是在担心被取代,而是在思考如何利用AI创造更大的价值。

就像Kevin说的:"现在正是最好的时代。AI给了我们一个前所未有的机会,让我们能够突破自己的限制,创造更大的价值。"

未来已来,但它的分布并不均匀。有人会被浪潮淹没,有人则能借势而起。

未来的世界会是什么样子?很大程度上取决于我们现在的选择。

我们AI团队专注企业AI解决方案

业务流程AI优化 提升运营效率 降低人力成本 定制AI应用开发 场景化解决方案 快速交付落地 AI转型咨询规划 专业评估诊断 精准转型方案

联系负责人:Milo-1101(仅限企业客户)

原文链接:https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-279/

素材来源官方媒体/网络新闻