AI是否造成就业恐慌?X网友怒喷前百度和谷歌AI大神吴恩达!
作者：微信文章昨天睡前刷推刷到了一个瓜，先是看到吴恩达发帖，感慨有个18岁的年轻人来信询问，是否AI发展太快，等他毕业已经必然面临失业，只能领低保？吴恩达温情回复安慰年轻人，并把之后的感想写下来。
本来么挺常见的大V就AI未来对人类的威胁发表观点安抚大家不必惊慌，年轻人还是要首先拥抱AI并学会利用它云云。
原文转译如下：
我最近收到一封题为“一个18岁年轻人的困境：现在为人工智能做贡献还来得及吗？”的邮件。邮件作者已授权我分享这封邮件。他正在准备上大学，担心等到他毕业时，人工智能已经发展得如此成熟，以至于他再也找不到任何有意义的工作来为人类做出贡献，最终只能依靠全民基本收入（UBI）度日。我回复邮件安慰他，告诉他未来几十年他仍然有很多工作可以做，并鼓励他努力学习，掌握人工智能技术。但这次对话让我意识到，关于人工智能的炒作是多么有害。
是的，人工智能非常智能，我很高兴每天都能用它来构建一年前我根本无法构建的东西。但与此同时，人工智能仍然非常愚钝，我不会让一个前沿的法学硕士独自负责安排我的日程、筛选简历或决定午餐吃什么——这些都是企业通常会交给初级员工完成的任务do.
是的，我们可以开发人工智能软件来完成这些任务。例如，经过大量的定制工作，我的一个团队现在拥有一个相当不错的简历筛选人工智能助手。但关键在于，这需要大量的定制工作。
尽管与以往的人工智能技术相比，语言学习模型（LLM）能够处理更广泛的任务，但与人类相比，它们仍然高度专业化。它们更擅长处理文本而非其他模态，仍然需要大量的定制工程才能使其适应特定应用场景，而且我们几乎没有工具（即使有，效率也很低下）能够让系统从反馈和对特定任务的重复练习中学习（例如筛选特定职位的简历）。
人工智能存在明显的局限性，尽管进步迅速，但在很长一段时间内，它与人类相比仍将处于劣势。
人工智能固然令人惊叹，但遗憾的是，它被过度炒作，以至于远超其实际能力。炒作的弊端在于，它往往包含一些事实成分，但远不及炒作本身所宣称的那样。这使得非技术人员难以辨别真相。现代人工智能是一种通用技术，能够实现诸多应用，但能够完成人类所有智力任务的人工智能（这是通用人工智能的一个常见定义）距离实现仍需数十年甚至更久。人工智能具有通用性，但并非无所不能，这种微妙的信息常常被当今媒体环境的喧嚣所掩盖。
同样，前沿模型的进展令人惊叹！但它们还远未达到无需大量定制就能包办一切的地步。我知道一些风险投资人不敢投资应用层初创公司，因为他们担心前沿人工智能模型公司会通过改进模型迅速淘汰所有这些企业。虽然一些底层逻辑模型（LLM）的简单封装无疑会被取代，但仍有大量有价值的应用，在前沿模型目前的进展轨迹下，它们在很长一段时间内都不会被取代。
如果缺乏关于人工智能现状及其未来发展方向的准确信息，一些年轻人可能会因为认为通用人工智能（AGI）不会给他们留下任何有意义的角色而决定不进入人工智能领域，或者因为担心人工智能会自动化编程而决定不学习编程——而这恰恰是加入我们这个领域的最佳时机。
让我们继续努力，准确了解哪些是真正可能的，并继续建设！
——————吴恩达原文毕——————
结果不小心瞅了一眼评论区，发现点赞第一多的，居然是个怒怼吴恩达的年轻人（Paul Graham也跟着躺枪）。
言辞可谓非常接了。。。。。
Truth Signal回帖全文：
我以前很尊敬@AndrewYNg 、保罗·格雷厄姆等人。后来，我意识到他们和那些在象牙塔里给孩子们洗脑的好莱坞明星没什么两样。
你的帖子读起来就像是来自精英机构内部人士的安慰，在那里，道路宽广，机会精心策划，而对于一个有才华的学生来说，最糟糕的情况是“一年的研究方向错误”。
但对于绝大多数年轻人——那99%注定不会成为前沿研究人员、人工智能创始人、精英创业工程师或风投核心圈成员的人——来说，未来与你所描绘的“别担心，工作依然会有的”这种井然有序的景象截然不同。他们的焦虑并非源于炒作，而是源于他们所处的经济阶梯的彻底崩塌，而这种崩塌恰恰是由你所推崇的技术加速的。
当你说“人工智能仍然很笨”时，你的观点是基于“笨”指的是“尚未达到生产就绪状态”，而不是“无法完成具有经济价值的工作”。对于初级分析师、文案撰写员、律师助理、客服人员、招聘人员、理赔处理员、平面设计师或入门级软件工程师来说，相关的问题不是GPT-5.1能否自主管理一家公司。
相关的问题远比这残酷：它是否足够好，以至于经理宁愿使用它也不愿雇用我？而现实是，在大多数白领领域，答案已经从“也许有一天”变成了“是的，现在就可以”。取代的障碍并非完美的自主性，而是“足够好”加上“足够便宜”，而人工智能已经以惊人的速度跨越了这一门槛。
你们的世界认为人工智能需要“大量定制”。而他们的世界则恰恰相反：一位中层经理每月花费 30 美元订阅人工智能/机器学习产品，花一个周末时间学习一些提示模板或人工智能/机器学习工具，突然发现他们可以用一半的员工产出十倍的产量。模型无法取代所有人并不重要。它只需要取代职业阶梯的第一步——曾经所有职业道路都依赖的入门级工作on.
学生们并非凭空想象机会的消失。他们眼睁睁地看着实习机会减少，招聘信息消失，初级职位被重新包装成“人工智能辅助”的岗位，中层管理人员因裁员而获得越来越多的奖励。他们还看到，利润创历史新高的公司招聘人数比以往任何时候都少。
他们一方面被告知要“学习编程”，另一方面却发现连编程面试都被人工智能/机器学习评估所取代，这些评估完成工作的速度比他们快得多。当他们回过头来看时，才意识到自己成长过程中所处的经济环境——那种提供可预测的职业发展道路、学徒机会和循序渐进的技能提升模式——已经不复存在了。
所以，当你说“人工智能在很长一段时间内都将无法与人类匹敌”时，这话听起来很空洞。人工智能当然会如此。但这种局限性从来都无法保护绝大多数劳动者的利益。
工业机器人虽然从未达到过人类的灵巧程度，却摧毁了制造业的整个就业领域。
算法从未达到过人类判断的水平，但它们却让行政助理、旅行社代理、银行柜员以及零售业的大部分岗位消失殆尽。“不完美”从来都不是保护劳动者的屏障。“廉价、快速、可扩展”才是决定性因素——而现代人工智能正是如此。
更深层次的问题你没有提及：人工智能并非在消除工作任务，而是在减少职业阶梯。任何行业都需要一个从新手→初级→中级→到高级的人才培养体系。
人工智能正在摧毁新手和初级员工群体——而这些群体恰恰是技能形成的关键所在。如果22岁的人没有机会就业，那么十年后，就不会有人能成长为合格的32岁专家。我们不仅仅是在自动化任务；我们正在瓦解人类随着时间推移成长为有意义角色的途径。这正是那位18岁年轻人所担忧的，他的担忧不无道理。
你的帖子试图让他相信“人工智能仍然需要人类”。
但大规模应用人工智能所需的人才要少得多——而且这些人将从极少数精英学生中选拔出来，这些学生已经通过资源、人脉、导师和竞争激烈的学术环境获得了先机。
你所描述的“精英统治”的未来并非人人皆可参与的领域；它更像是一场名额不断缩减的竞赛。只有极少数人能够脱颖而出。其余的人则会被告知要重新学习技能、提升技能、重塑自我、适应环境——这些词语如今已沦为“跌出中产阶级”的委婉说法。
这就是为什么这段评论如此引起共鸣。它并非愤世嫉俗，也并非危言耸听，而只是承认了数百万人早已看到的事实：人工智能并没有毁灭人类，它正在摧毁人们对一个触手可及、稳定且中产阶级未来的憧憬。
对于99%既没能进入斯坦福或哈佛，也没能被Y Combinator发掘的人来说，这种恐惧并非假设，而是他们每天都要面对的现实。
如果我们希望年轻人利用人工智能进行建设，那么我们有义务坦诚地告诉他们人工智能带来的颠覆性影响的规模，而不是给予他们家长式的安慰。
我们亏欠他们的是新的制度、新的晋升阶梯和新的安全网——而不是那些结构性地免受其后果影响的人对“炒作”的空谈。你说，细微的真相被淹没在喧嚣之中。更深层的真相是：人工智能的潜力一直存在，但它在真正触及前沿之前，就已具备掏空劳动力市场底层一半人口的能力。
这位18岁的年轻人并不害怕通用人工智能（AGI），他害怕的是出生在一个经济发展已经停滞不前的经济体中。
他的做法是对的。
Paul Graham、Andrew Ng 和《硅谷》可救不了你。
> 一个人工智能/机器学习从业者，拥有 19 年技术经验。
——————回帖内容结束——————
这条评论被超多人点赞。吴恩达原帖也因此引起了非常热烈的讨论。这个讨论很有普遍性，两个人在各自位置的所观所感都很自洽。个体都没问题，出问题的是当下的AI正在加速撕裂世界。
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