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題圖

當(dāng)?shù)貢r間 7 月 18 日，英國泰晤士河進行一年一度的“鵝口普查”^[1]。英國每年 7 月都要在流經(jīng)英格蘭東南部的泰晤士河段開展天鵝普查，清點天鵝數(shù)量，測量它們的大小、體重并檢查身體狀況。

本周討論：AI 會瞄準你的工作嗎？

（本周文案參考：Will AI target your job next?^[2]）

當(dāng)歷史學(xué)家回顧生命史上劃時代的時刻，那么 2022 年春季很可能被視為 AI 指數(shù)級增長的拐點。因為這個春天，一系列 AI 模型發(fā)布了，例如 DeppMind 的 Gopher、Chinchilla、Goto，Google 的 PaLM、Imagen、Minerva 和 OpenAI 的 DALL-E 2。

特別值得一提的是比較出圈的 DALL-E 2，通過輸入簡單的文字，它就可以制作出精美的獨一無二的藝術(shù)畫，比如輸入：an astronaut riding a horse in a photorealistic style（一位宇航員以逼真的方式騎馬）。

目前該技術(shù)作為免費工具開放注冊，這不僅為最新企業(yè)的解決方案開辟了一個相當(dāng)有價值的市場基礎(chǔ)，也意味著人類設(shè)計勞動力的終結(jié)，因為人工智能將最終取代低技能到中等技能的平面設(shè)計師。在不遠的將來，隨著人工智能顛覆各行各業(yè)，所有類型的工人都將被取代。

你會被人工智能取代嗎？簡短的回答是：是的——這只是時間問題。

但實際上更復(fù)雜一些，這取決于您所做的工作類型和 AI 開發(fā)速度。

未來來得比你想象要快

人類的思維擅長線性思考，比如我們很容易可以得知，走 30 步究竟有多遠，但如果讓你走 30 個指數(shù)級增長的步數(shù)（每一次步數(shù)翻倍），你會走到哪里去？

在這種情況下，預(yù)估顯得很困難，但答案很驚人，走 30 個指數(shù)級增長的步數(shù)之后，您可以環(huán)繞地球 26 次！

當(dāng)我們分成每 10 個指數(shù)級增長來查看，我們會發(fā)現(xiàn)前 20 個指數(shù)級稀松平常，臨界點發(fā)生在 20-30 個指數(shù)級之間：

這也側(cè)面證明了，指數(shù)級的進步是難以察覺的，就像海嘯一樣。

一旦人工智能在自動化方面的效率僅為 1%，它就會很快達到 100% 的效率。

以谷歌的 AlphaGo 為例。AlphaGo 花了數(shù)年時間才在圍棋游戲中達到人類水平，才能擊敗 2 級高手。但 5 個月后，AlphaGo 已經(jīng)能擊敗世界上最好的玩家（9 級）。經(jīng)過九個月的努力，一個名為 AlphaGo Zero 的連續(xù) AI 以 100 比 0 的比分擊敗了最初的 AlphaGo。

我們大多數(shù)人都陷入了線性思考。如果時間倒回到去年，您疑惑人工智能是否可以抵消視覺設(shè)計師承擔(dān)的 10% 的工作，可能答案顯而易見地不太可能。

就像現(xiàn)在大多人數(shù)人認為 Github 的 Copilot 或 DeepMind 的 AlphaCode 在未來五年內(nèi)完成 80% 的軟件開發(fā)任務(wù)是荒謬的。大多數(shù)專家正確地指出了系統(tǒng)的所有缺點以及仍然存在的挑戰(zhàn)。

但是，他們沒有考慮到兩個指數(shù)驅(qū)動的因素：

1. AI 計算硬件每年減少 60%，這轉(zhuǎn)化為訓(xùn)練指數(shù)級更大 AI 模型的能力；
2. 算法和軟件方面不斷涌現(xiàn)的新 AI 進步導(dǎo)致其自身在 AI 基準測試中呈指數(shù)增長；

這兩個指數(shù)相互疊加，將形成一場巨大的海嘯。只需看看新的 AI 模型在黃金標準基準 (MMLU) 上的執(zhí)行速度有多快。

到這里，您可能會問：這些軟件和硬件的改進跟我現(xiàn)在的工作有什么關(guān)系呢？這需要我們把指數(shù)思維和人工智能的快速發(fā)展代入到勞動力經(jīng)濟當(dāng)中。

轉(zhuǎn)折點

讓我們從一個思想實驗開始，像 Google 的 PaLM 這樣最先進的 AI 能否自動化 5% 的內(nèi)容編寫或客戶支持工作呢？如果是，作家和客戶支持會代表著失業(yè)嗎？

什么時候人工智能可以自動化 50%？

在連續(xù)體中的某個時刻，根本不會有足夠的新工作來彌補人工智能模型的效率提升。最重要的是，人工智能正在并行處理許多這些創(chuàng)造性的工作職能。在其他工作也被取代之前，這不會讓大多數(shù)人有足夠的時間重新學(xué)習(xí)技能。當(dāng)人工智能自動化水平超過臨界點（下圖紅色虛線）時，工人將被取代，因為根本沒有足夠的工作崗位可供人類填充——人工智能會在那個時候接管他們。

每個工作職能的臨界點將根據(jù)工作的供需情況而有所不同。

我們以軟件開發(fā)人員為例，根據(jù)美國勞工統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)，到 2030 年，軟件開發(fā)人員的工作崗位有望每年增長 22%。這是一個約 5 倍的累積增長，這相當(dāng)于到 2030 年，人工智能需要將 80% 的工作自動化，才能跨越工作供需的臨界點。

OpenAI 估計 OpenAI Codex（為 Github 的 Copilot 提供動力）已經(jīng)可以完成 37% 的編碼任務(wù)。DeepMind 的非商業(yè) AlphaCode在編碼比賽中比 Codex高出 59%。讓我們降低 OpenAI 的估計，假設(shè) Codex 可以自動化 20% 的人類軟件開發(fā)人員任務(wù)。這是這樣的：

哪些工作會受到影響？

斯坦福大學(xué)的 AI 專家 Vivienne Ming 博士曾討論工作的未來。她說：

“

人工智能或機器人最不愿意解決的問題就是走到草莓地，采摘草莓，然后把它放在農(nóng)家攤上。

換句話說，自相矛盾的是，勞動密集型工作將是最后一個被自動化的工作。許多人曾經(jīng)認為這些工作將是自動化的第一個工作，而創(chuàng)造性工作將最后被自動化。但這還沒有證明。這正在成為人工智能自動化的新秩序：

1. 創(chuàng)意工作，如軟件開發(fā)、圖形設(shè)計、寫作、攝影等；
2. 專業(yè)工作，如會計師、律師、項目經(jīng)理；
3. 需要手、手臂和/或腿的運動和靈巧的工作；

這一切意味著什么？

具有欺騙性的指數(shù)進步的性質(zhì)可能會讓人們對新技術(shù)發(fā)展不屑一顧，或者根本沒有意識到它們。

但是，通過以指數(shù)方式思考，您可以為未來做好更好的準備。在你的工作、投資和業(yè)務(wù)中，都會詢問新的創(chuàng)新是否會從指數(shù)變化中受益。如果是這樣，是否在早期階段進展看起來很平淡？還是沿著曲線走得更遠？

事實上，AI 變革性的進步已經(jīng)在今天發(fā)生。有一件事是肯定的，人工智能將是一場海嘯。

熱點新聞

1、美國城市的「小」賭注：拉攏大公司的居家辦公員工^[3]

當(dāng)居家辦公成為一種選擇，許多大科技公司里的員工都果斷「逃離硅谷」。而硅谷以外的城市，則在嘗試吸引這個群體。

有人會好奇，這些居家辦公的人又不會在生活地的城市找工作，為什么要吸引他們？

《WSJ》最近一篇報道指出，這就跟過去城市間競爭招商建工廠一樣，只是，這些員工是更低成本的「賭注」。

每吸引了一個「大廠員工」，城市就更有可能在未來成為科技公司分部的進駐城市，或是成為建廠地。

每當(dāng)有辦公室遷入，每位「大廠員工」會創(chuàng)造 5 個新崗位，因為他們會增加對醫(yī)療健康、教育和其他服務(wù)業(yè)的需求。

其中最成功的城市，要數(shù)美國俄克拉菏馬州塔爾薩。其「Tulsa Remote」項目在 2021 年已吸引了 1360 位新居民，到了 2022 年這個數(shù)字估計會達到 2400。

競爭城市中，最高愿意為搬遷的員工提供 1.2 萬美元現(xiàn)金補貼，另配健身房會籍、兒童托管服務(wù)和辦公室。

不過，那些搬了家的員工都說，現(xiàn)金補貼很好，但真正讓他們搬家的是城市本身。

2020 年搬到塔爾薩的 IBM 產(chǎn)品經(jīng)理 Mathew 現(xiàn)在已經(jīng)是當(dāng)?shù)厮膫€公寓的房東，還成了鄰里協(xié)會的副主席，另外還開始做新應(yīng)用作為創(chuàng)業(yè)：

“

把我留下來的是這里的機遇和人。

2、長江白鱘被正式宣布滅絕^[4]

國際自然與自然資源保護聯(lián)盟（IUCN）發(fā)布全球瀕危物種紅色目錄更新報告，宣布白鱘滅絕，長江鱘野外滅絕。

學(xué)界確認一個物種滅絕的通行標準是：在該物種最后一次被目擊之后的 50 年內(nèi)，再也沒有任何目擊記錄。

而白鱘最后一次目擊發(fā)生于 2003 年——

一條 3 米多長的白鱘撞進了四川宜賓南溪縣一名漁民的大網(wǎng)，拖著船直入江心激流，差點掀翻漁船。這尾白鱘在安裝了超聲波跟蹤器放歸長江后，因追蹤它的快艇觸礁造成故障，信號丟失，白鱘最終不知所蹤。

據(jù) IUCN 報告，全球現(xiàn)存的 26 種鱘魚均面臨滅絕威脅，約 2/3 的鱘魚種群處于極度瀕危狀態(tài)。目前，鱘魚面臨的主要威脅包括：

• 野生魚子醬和魚肉非法貿(mào)易帶來的非法捕撈。
• 水壩阻斷鱘魚的遷移路線。
• 不可持續(xù)的沙石開采破壞了鱘魚的產(chǎn)卵場。
• 棲息地的喪失。

此外，魚類保護生物學(xué)專家危起偉帶領(lǐng)的研究小組此前曾在 2017 – 2018 年對長江流域進行了全面捕撈調(diào)查。除了白鱘以外，還有 140 種記錄在案的魚類沒有被發(fā)現(xiàn)。

3、程序員奶爸自制AI喂奶檢測儀，預(yù)判寶寶餓點^[5]

一位程序員老哥 Caleb 最近通過攝像頭 + AI 算法的組合，他搞出一套嬰兒饑餓自動檢測系統(tǒng)，能在寶寶真正開始哭之前就及時發(fā)現(xiàn)。

并且程序一旦判定寶寶的饑餓可能性達到 100%，就給他的手機發(fā)送通知。

根據(jù)理論，哭出聲代表嬰兒已經(jīng)進入饑餓的后期階段。此時要想直接喂奶都不太容易，需要先安撫一下寶寶情緒。

饑餓的早期表現(xiàn)還包括咂么嘴（Smacking）或舔嘴唇，反復(fù)張嘴閉嘴，吸吮嘴唇、手指或其他衣物玩具等。

Caleb 根據(jù)觀察自家小孩的經(jīng)驗，分別編寫代碼給這些行為賦予了不同權(quán)重。

PS：向程序員大佬低頭....

文章

1、紙飛機庫^[6]（英文）

收錄了世界上一些飛得遠、停留時間最長的紙飛機設(shè)計，有視頻并且支持打印；

2、為什么長期計劃不起作用以及如何解決它們^[7]（英文）

文章指出，長期計劃注定失敗的原因，除了錯位激勵（本來應(yīng)該獎勵交付有價值產(chǎn)品的團隊，反而最終會獎勵遵循計劃并按時交付功能的團隊），還有以下三個根本的假設(shè)無法遵守：

1. 什么都不會出錯；
2. 產(chǎn)品開發(fā)人員準確地知道他們必須構(gòu)建什么；
3. 產(chǎn)品開發(fā)人員確切地知道每項任務(wù)需要多長時間

一旦上面的三個假設(shè)被打破，那么計劃就會被推遲，所以：與其讓你的計劃更好，不如讓它更短。

3、寫出完美的問題^[8]（英文）

Stackover 上每天有許多人提問，作者在文章中詳細地說明了，如果你要問問題，應(yīng)該如何做到「完美」。

我認為黃金法則有兩個：

1. 在提問之前是否已經(jīng)做過一些研究，并在詢問中嘗試解釋你所做出的努力和思考；
2. 想象一下你正在試圖回答你剛才提出的問題；

4、Build your own X^[9]（英文、Github 倉庫）

學(xué)習(xí)一門你感興趣的東西最好的方法就是制造一個它！

這是一個 Github 倉庫，收錄了各種各樣的工具和技術(shù)的實現(xiàn)方法，讓你自己從頭搭建屬于你的 X。

5、倦怠終極指南^[10]（英文）

倦怠是一種由長期工作壓力引起的心理狀態(tài)，它有三個關(guān)鍵特征：

1）疲憊不堪；2）憤世嫉俗的感覺；3）還有一種無力感；

如果你正處于「倦怠」的狀態(tài)或者對此感興趣，可以戳進去看看或者保存一下。

6、每天節(jié)省 4w 美元的數(shù)據(jù)庫規(guī)則^[11]（英文）

數(shù)據(jù)最佳實踐如何嚴重縮減您的使用費用的“真實世界”示例，不明覺厲。

7、面向編碼人員的實用深度學(xué)習(xí) 2022^[12]（英文）

一共九節(jié)課程，比較特別的是這個課程被世界各地各行各業(yè)超過 10 萬人學(xué)習(xí)過，經(jīng)過改版的 2.0 版本；

8、異步 API 通信的設(shè)計模式^[13]（英文）

消息代理和 Topic 是擴展架構(gòu)、減少依賴以及提高安全性和可擴展性的一種豐富方式。文章介紹了作者發(fā)現(xiàn)的一些有用的模式。

好奇星人

1、為什么沒人騎斑馬 | 答案如下^[14]

人類不是沒有努力過。在 19 世紀的南非，有人曾經(jīng)坐上了斑馬拉的馬車；但很可惜，大規(guī)模馴化斑馬幾乎不可能。

根據(jù)戴蒙德的說法，要讓一種動物值得、且可能為人類所用，需要考慮多個因素：

1. 首先是飼料成本，畢竟牲畜總不能吃得比賺得多；
2. 其次是生長速度、繁殖難度，如果長得太慢或者沒法在人工環(huán)境下繁殖，總歸會帶來困難；
3. 性格也很重要，如果動輒殺人、或者太容易緊張而難以接近，當(dāng)然就不是合理對象；
4. 最后，群居結(jié)構(gòu)也要考慮在內(nèi)。大多數(shù)獨居動物都難以馴化，除了貓以外——不過，馴化貓也不是為了放牧，貓在馴化后，依然保持著獨居生活；

斑馬是馬和驢的近親，屬于群居動物，最高時速超過 60 公里/小時，比馬的最高時速（80公里/小時以上）還慢一點，但又比驢快。

斑馬未能被馴化，首先還真是因為它的性格。愛發(fā)火，而且發(fā)火還傷人。

而且，斑馬常年面對被捕的風(fēng)險，有著敏銳的閃避反應(yīng)。再威武雄壯的套馬漢子，也很難套住它，更別說把它帶回家、馴化為自己的坐騎了。

除此之外，斑馬的生理特性也讓它們不適宜馴化。斑馬在圈養(yǎng)環(huán)境中不能很好地交配，馴養(yǎng)斑馬難免不可持續(xù)。它也無法承擔(dān)馬承擔(dān)的許多負重、運輸工作。

總結(jié)：強扭的瓜不甜，就不要糾結(jié)了。

言論

1、

“

優(yōu)秀的管理者在模棱兩可中茁壯成長。對于優(yōu)秀的管理者來說，世界沒有好壞之分——它很復(fù)雜。優(yōu)秀的管理者會找到一種方法來獲得出色的成果，而無需依賴簡化人員和周圍世界的模型。

--好經(jīng)理寫得好^[15]（英文）

2、

“

當(dāng)我們專注于極少數(shù)可以投入大量精力的項目時，我們的效率最高。

--愛因斯坦原理：少做多做^[16]（英文）

3、

“

1）做你需要的工作；2）了解超出預(yù)期并制定超越預(yù)期的計劃；3）通過講故事和分享您的工作為自己辯護；4）學(xué)會組織你的想法和清晰地溝通；

--作為軟件工程師如何擁有自己的成長^[17]（英文）

4、

“

創(chuàng)作者也一樣，我們喜歡并在乎創(chuàng)造這件事，我們玩的是更長的游戲，每天，每周，每個作品，每個項目，一個接一個，一點進步再一點進步，繼續(xù)下去。

我們不必要是最有天賦的，但我們可以是最在乎，最持續(xù)的。

--玩更長遠的游戲^[18]

5、

“

如果你想知道自己的人生是否有意義，有一個最簡單的檢測方法，就是你試著把你從小到大到今天為止，你的人生經(jīng)歷說成一個故事，不是那種「我哪一年出生，我爸爸媽媽是誰，我哪年讀小學(xué)」這樣的故事，而是一個真的有人物有情節(jié)，有開頭有結(jié)尾有中間高潮起伏，有重點的故事，也就是說它是有個驅(qū)動力驅(qū)動它前進的故事，它可能是個愛情故事、勵志故事，但無論如何有個主導(dǎo)動機。

如果你的人生能夠被說成這樣的一個故事，那么就是有意義。

--梁文道^[19]（視頻）

6、

“

我想告訴各位管理者，編程不是那種能趕出來的工作，每個人每天就只能編幾個小時的程。所以，各位管理者，最重要的是用更少的時間換更高的質(zhì)量。沒幾個人能每天編 12 個小時的程，這是明顯要收益遞減的。

總之，編程是種創(chuàng)造性的工作，你不可能每天都有那么長時間充滿著創(chuàng)造力。一天干 12 個小時，任何人都會筋疲力盡的。

--Bruce Eckel^[20]

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參考資料

一周精彩內(nèi)容分享（第 25 期）：不要在功能上競爭

一周精彩分享（第 72 期）：生活就像《吃豆人》游戲

一周精彩內(nèi)容分享（第 71 期）：Donald Knuth 談工作習(xí)慣、解決問題和幸福感

一周精彩內(nèi)容分享（第 70 期）：5% 的改變