不调休的清明节，将四天工作制的好处充分体现。
放假的周三，就像一周里的午休时间，让周四上班的精神状态都好了大半。
与此同时，ChatGPT 还在穷追猛赶，让人担心会不会突然丢掉饭碗。
但有一位诺贝尔获奖者觉得，它恰恰开启了四天工作制的大门。
Christopher Pissarides，伦敦政治经济学院教授，主要研究领域为劳动经济学，2010 年与其他两位学者共同获得诺贝尔经济学奖。
正是这位教授，对 AI 所在的未来十分乐观，他在格拉斯哥的一次会议上说：
我们可以提高生产力，我们可以从工作中普遍提高幸福感，也可以抽出更多休闲时间，我们可以轻松地过渡到每周工作四天。
他也承认，AI 可能会有恶意的一面，但如果使用得当，它们可以消除工作中很多无聊的事情，只将有趣的部分留给人类。
听起来有些幻想色彩吧？教授还补充道，尽管技术发展迅速，但更多公司跟进的速度较慢，所以员工们的过渡不会那么痛苦：
如果人类真的想工作，创造多少工作是没有限制的。产生真正的影响需要很长时间，在此期间人们会进行调整。你在这次调整中需要的，基本上是提高技能（upskilling）。
这样来看，「四天工作制」更像一个美好的比喻，教授其实是在说「AI 增强而非替代人类」。
我也认同，相对技术的发展，技术的普及具有滞后性。
比如「调教」AI 的提示工程师年薪百万，待遇可能比 10 个初步接触 AI 的普通员工加起来都高，但企业仍然急着招聘。Google 投资的 AI 初创企业 Anthropic，前段时间就在旧金山招募提示工程师，这一岗位负责的主要内容是：
找出提示 AI 完成各种任务的最佳方法，然后记录这些方法；
构建一个工具库和一组教程，使其他人可以学习提示工程，或者简单地找到理想的提示词。
这也说明，技术的普及需要一段不短的时间，大多数人还得师傅领进门；另一方面，与 AI 接触更深的职业，反而更有前途。
但不是说，我们就不需要着急了。
当提示词工程师成了香饽饽，因为 AI 失业的第一批人类已经诞生。
时代财经报道，近一个月来，一家游戏美术外包公司已经裁掉了一半的原画师。
裁员就是因为有了 AI。虽然 AI 图像生成还不能完全替代人类，出图后还需要原画师修改，但它已经成了强悍的生产力工具，「从前需要一两周的工作量，现在只要两天就能完成」。
但这不全然是坏事。因为 AI 的介入，对原画师的要求也就发生了改变，核心竞争力变成了后期调整。说白了，读懂甲方的细化要求，还得是人类亲自来。
所以，我更愿意用「暴露」，而非「取代」，去形容 AI 对工作的影响。
普林斯顿大学教授 Edward Felten，在 2018 年提出了「职业 AI 暴露指数」（AIOE）。
研究团队基于美国劳工部定义的 52 种职业技能，包括口头表达、归纳推理、手部稳定性等，计算每种职业在 AI 技术发展中的「暴露」程度。
「取代」暗含着 100% 的意味，「暴露」代表着一种程度，可能是 30%，可能是 50%，它只是个中性词，说明职业和行业都发生了巨大的变化，也说明人类还有机会找到自己的位置。
这也启发了我，想为一些岌岌可危的岗位说句话。
现在有一个普遍的观点，即与文字相关的工作更容易被替代，因为 AI 能够分析和解释大量基于语言的数据和信息。
我们也能拿出很多证据来。就像在今年 2 月，就业服务平台 Resume Builder 调查了 1000 多家美国企业，发现近 50% 的企业使用了 ChatGPT，30% 的企业打算使用 ChatGPT。
其中已经上岗的 ChatGPT，主要负责写代码（66%）、文案或内容创建（58%）、客服（57%）、创建会议或文档摘要（52%）等工作，仿佛这些职业都已经摇摇欲坠了。
但麦肯锡全球研究所合伙人 Anu Madgavkar 认为，内容创作者完成的大部分工作都无法自动化，因为这些职业中的每一项都有大量的人为判断。
这和我们作为编辑的工作是类似的，写作并不是纯粹的笔头功夫，比如有时候还涉及到多部门的配合。
同样地，我也不觉得社会学家会被取代。社会学家往往需要进行科学的、实地的调查，从个体的处境背后看到社会的结构，AI 无法完全代劳。记者也是这样，接触过形形色色的采访对象，才可能对某个事件有深刻的、有血有肉的还原。
网上还有流传着这样一个段子：程序员 50% 的时间在开会，20% 的时间在撕逼，10% 的时间在写 PPT，10% 的时间在调试 BUG，剩下 10% 的时间才是在敲代码，ChatGPT 最多只能取代这 10% 的工作量。
虽然是个玩笑，在敲代码之外的一切工作，也并不是都没有意义的。
也就是说，人的互动，包括沟通、碰撞、理解等等，短时间内还无法被 AI 替代，除非人人都只和 AI 做同事，但就像 Pissarides 教授所说的，技术的普及是有滞后性的。
「不合时宜」的一期播客，也谈到了「魅力型权威」在未来的重要性：
在未来的职场上，或者是未来社会结构上，AI 可能最无法取代人类的，是关于人的 interaction（相互作用）的部分。你怎么样说服一个人，你怎么样领导一个人，你怎么样团结一帮人，你怎么样去塑造共识，怎么样去弥合分歧。
面对大语言模型，似乎我们有点太「语言中心主义」了，其实还有更多非语言的部分，至少目前还没有「暴露」给 AI。
当失业的阴云笼罩着打工人们，也有人抱着十分乐观的态度。
在百姓网创始人、IT 评论者王建硕看来，受 ChatGPT 冲击越大的行业是越有前途的行业，反之越可能萧条。
比如，不会写代码的人用 AI 生成了代码，广义的程序员群体的产出越来越多，但他们不一定以程序员的名义获取报酬。
但也有人反驳，行业繁荣不等于原本的主要职业也会繁荣，全职靠程序员赚钱的可能减少，这其实就是职业被替代的体现，只是换了种好听的说法。
所以，个人认为与 AI 合作是一件好坏参半的事情，相关的行业也更可能留在未来。
用案例说明的话，会更好理解其中的矛盾和复杂所在。
「深燃」采访了一位 IP 开发公司的创始人，引入 AI 绘画后，IP 原型的产出效率提高了 50% 到 60%，今年大概缩减了 20% 的员工，接下来一年估计要缩减 50%。
与此同时，这位创始人提到了十分重要的一点：也是因为 AI 绘画，公司前期做原型的订单减少了，因为很多客户不需要再找外包，自己用 AI 绘画就可以做。目前，他们还有 AI 不能胜任的技术，但未来可能就不一定了。
按照这个案例判断，AI 不会完全取代一种职业，但是会通过提升工作效率，降低某一职业的用工需求，既可能精简了员工，也可能精简了某些环节的公司。
这个行业仍会发展，但其中主要的职业发生了变化，呈现更为复合的形态，比如从原画师发展为 AI 原画调教师。
被 AI 影响甚深的行业还有前景，目前看似不被 AI 影响的行业，同样很容易陷入危险。
前段时间，OpenAI 和宾夕法尼亚大学出了份研究报告，针对 1000 多种职业，探索大型语言模型怎么影响美国劳动力市场。
研究人员估计，对于 19% 的岗位，至少 50% 的工作内容会被影响。他们还列出了 34 个不被影响的「铁饭碗」，主要包括洗碗工、水泥工、快餐厨师等体力劳动。
你以为这些职业在安全区了吗？当然不是，OpenAI 还悄悄投资了人形机器人公司 1X technologies。当 AI 和工业机器人结合，体力劳动也可能会被替代。
AI 其实早就出现了人类的生活里，比如社交媒体的推荐算法、美颜软件的一键瘦脸，内嵌在各种产品或者功能里为人服务，让人类觉得习以为常。
但生成式 AI 能够一石激起千层浪，部分原因在于，它可以完成一些似乎只能由人类完成的事情，而且正在做得越来越好，仿佛一个面目模糊的高手远远向你迎面走来。
最近有很多的相关研究，都在体现 AI 对职业的冲击。
高盛的一份报告估计，在全球范围内，生成式 AI 可以自动化 3 亿个工作岗位。
斯坦福的 2023 年 AI 指数报告也显示，风险投资公司和大型科技公司已向 AI 技术投入数十亿美元。其中，加州是人工智能相关招聘最多的州，2022 年发布了超过 14.2 万个职位。
将两组数据放在一起，就会有很强的既视感：技术一直在改变就业机会，或改变，或减少，或创造。
按照历史的经验，技术革命就是一个「创造性毁灭」过程：工业革命的机械化代替了传统工匠，汽车的发明淘汰了马车夫，电脑的出现让打字员消失……
每次大浪淘沙留下来的职业，都必须以工具作为自我的延伸。
时至今日，我仍然觉得，取代人类的不是 AI，而是使用 AI 的人类，我们仍在同一个坐标系里，守好自己的地盘，尽管有人会出局。
就像败给 AlphaGo 后，柯洁在赛后接受采访时说：
AlphaGo 看到的是宇宙，而我看到的就是一个小池塘，看宇宙还是它去做好了，我就在小池塘钓鱼吧。
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