志愿填报，是件比高考本身还要烧脑的事。专业、院校、城市，这些都影响着考生未来几年甚至是一生的走向。而在如今这个文凭快速贬值的年代，学生们除了会和同龄人博弈，还要应对一个新对手——人工智能。

　　比如今年5月，GPT-4就被报道通过了公认难考的四大会计行业执业资格考试，平均得分85.1。这给正在学习的人带来了不小的焦虑，有人在相关报道下评论：“费心费力考注会，就要被替代了吗？”

　　这并非杞人忧天，计算机、翻译、法学……把这些专业对应的岗位外加AI为关键词来检索，就会看到很多职场人士都表达了被AI替代的担忧，有些甚至已遇到了因AI而转岗甚至是失业的问题。

　　那专业该怎么选才能避开AI的冲击？什么样的工作未来被AI替代的可能性小？

　　今年3月，高盛发布了一份关于人工智能对就业冲击的报告《The Potentially Large Effects of Artific ialIntelligence on Economic Growth》，其中对39种工作活动中的13种评判为AI可以胜任。我们基于这个分析框架，对O*NET数据库里的900多种岗位下的近20000个任务进行了AI替代指数的评估计算。

　　结果发现，能被AI替代执行的任务占比超六成的工作，在所有非体力劳动岗位中的比例是31.1%，但其中AI能百分百胜任的工作，暂时还没有。

　　人工智能到底会怎样影响甚至重塑我们的工作？我们是该积极应对、主动拥抱？还是要采取蔑视策略、避免自乱阵脚？这些问题的答案，不仅取决于当下AI技术的发展和应用，可能也还藏在过去。工业革命以来，技术是如何塑造职业的？这段历史或许能给当下遇到技术奇点的我们带来一些启发。

　　电气、电脑……AI不是第一个让人类恐慌的新技术

　　今年5月2日，上万名好莱坞编剧举行了罢工抗议，与以往不同的是，这一次他们将矛头直指AI——提出了拒绝给AI草稿提供修改、拒绝在影视作品中加入AI生成的内容等要求。编剧们担心AI既抢走了编剧们的饭碗，同时还贬低“人类劳动的尊严和价值”。

　　虽然这是人类第一次因抵制AI而举行的罢工，但并不是人类第一次抵制新技术。两百多年的历次工业革命中，纺织机、蒸汽机、自动电话机……这些如今看起来稀松平常的工具，刚出现时也曾引发过恐慌和激烈抵制。

　　1965年，当计算机开始被应用到办公室时，美国作家埃里克·霍弗在《纽约时报》上发文警告：“一群具有技能的美国人被剥夺了意义和价值。”这句表述和如今好莱坞编剧们的抗议AI的理由如出一辙。

　　而这背后的逻辑也很好理解。电灯让城市里的灯夫不再被需要、接线员因自动电话机而显得多余，“如果一件事会威胁一个人的生计，抵制它就再自然不过了。对多数城市居民来说，技能就是他们的资本，他们正因这些人力资本而得以养家糊口。”牛津大学研究员卡尔·B·弗雷在《技术陷阱》一书中写道。

　　但如果你要是觉得，新技术的出现只会短暂损害一小部分人，而受益者会更多，那也未必。

　　在第一次工业革命中，英国普通人的生活水平并未提高，甚至出现了倒退。根据经济历史学家查尔斯·H·范斯坦的研究，从1770年到1840年，英国工人的工资涨幅不仅没追上GDP，还显著落后于物价上涨的幅度。由于恶劣的工厂工作条件、急速扩张的城市卫生条件过差，生活在工业城市的英国人，平均预期寿命反而出现了下降。与之对应，技术进步所带来的财富增长，绝大部分都被工业家们拿走。直到1840年英国工业革命完成后，普通人才逐渐感受到技术变革带来的红利，但之前的“短暂”70年已足够横跨一个人的一生。

　　而且，技术进步所带来的红利，也不会保证能平等分享给所有人。因提出“大象曲线”而出名的经济学家布兰科 米拉诺维奇就指出，历史上的三次工业革命，有两次都出现了收入不平等的加剧。

　　米拉诺维奇说：“在计算机时代，不平等的加剧在很大程度上是因为新技术极大奖励了那些具有更高技能的人，同时，随着中等收入的常规工作被碾碎，非技术型的劳动者向低薪服务型岗位转移，使得工资差距进一步扩大。”而如今AI正有可能像计算机革命取代了部分蓝领工作一样，影响一些白领的岗位。

　　尽管OpenAI创始人萨姆·奥特曼保证，随着AI带来大量的生产力资源，“可以推动人类社会更加平等”。但回溯过往的工业革命，技术的革新并不能保证这一点。让英美国家的基尼系数在第二次工业革命期间出现显著下降的，可能是技术之外的因素。卡尔·B·弗雷在《技术陷阱》一书中提到，两次世界大战和大萧条摧毁了富人们的财富，随后的福利国家的兴起也促进了社会财富的分配调整。

　　6月20号，中国国家创新与发展战略研究会学术委员会常务副主席黄奇帆在瞭望智库上发表的一篇文章中就针对可能会引发第四次工业革命的AI提醒道：“如果没有政府的干预，人工智能将极大地提高社会的不平等，带来更大的阶级鸿沟。”

　　技术一直在重塑我们的工作

　　今年5月，微软发布了2023年年度的工作趋势指数报告，重点调查了员工们对人工智能的看法。结果显示，有49%的受访者担心AI影响自己的岗位。

　　这种焦虑，很大程度上建立在AI会导致自己的岗位消失的基础上。高盛在3月发布的报告预测，在未来，欧美国家中会有约三分之二的工作岗位会实现一定程度的AI自动化。

　　但实际上，技术的进步一直在重塑着我们的岗位需求。比如原本需要耗费大量劳动力的农业，因拖拉机这样的机器的出现而释放出了大量人力；而家电的发展，也将大量女性从无偿的家务劳动中解放出来，得以步入职场。今天白领们所习以为常的办公室格子间，其发明历史也不足一个世纪。

　　技术除了会影响各行业吸纳的就业人数，对各种岗位本身也有着明显影响。

　　在1980年代之前，由于彩色底片技术并未普及，普通人想要获得彩色照片，必须依靠照相馆的着色师。这个职业主要就是负责给黑白照片上色。因为难度系数高、操作时间长，彩色照片的价格十分昂贵。但是随着彩色相片技术的到来以及数码相机的出现，彩色照片不再稀有，着色师这一工作岗位也迅速淡出了人们的记忆。但相机技术的迭代升级，也让原本单调的影楼摄影衍生出了更多的需求，后期修图师、旅行摄影师等新工作应运而生。

　　所以，与人们的直觉认知不同，技术发展所带来的新工作，其实要比它所消灭的岗位要多得多。经济学家大卫·奥托等人在去年的一项研究中发现，当前60%的工作岗位，其实在1940年时并不存在。

　　甚至即使是名字一致的岗位，在不同的时期，随着技术的发展，它所承担的任务也在变化。

　　比如秘书这个大家熟悉的工作，在20世纪80年代的个人电脑出现前，它的职责基本围绕打字机打字和材料归档。但随着电脑被应用于办公室，曾一度占据秘书大量工作时间的打字和归档类工作显著减少了。

　　与之相对的，是秘书工作从单独为某一人服务而转向辅助整个部门或组织。1970年，有七成的秘书只为一个人工作。1987年，一位秘书平均为5.3人提供支持，而到了2001年，这个数字上升到了12.3名。

　　左图为1966年美国佛罗里达州一张报纸上的秘书招聘启事，高频提到打字技能；右图为2006年美国佛罗里达州一张报纸上的秘书招聘启事，对技能要求更多元。

　　如今，随着擅长语音转录、会议记录，甚至是协调工作日程的AI工具的出现，秘书岗位可能又要出现变化。

　　AI对工作的重塑，不会一蹴而就

　　1858年，一个叫汉密尔顿·史密斯的美国人在匹茨堡制成了世界上第一台洗衣机，随即引发了很多人的恐慌，担心女性会因此丢失一种谋生的手段。而《纽约时报》在随后的一篇文章抚慰大家无须担心新机器带来的影响：“洗衣机能减轻劳动、节省手工，使我们摆脱手洗带来的劳累和许多不愉快。但洗衣机不是用来取代，也不会取代单身年轻女性的工作的。”

　　事实证明，这篇文章的预测得很准确。实际上，在洗衣机出现后的足足50年，美国的洗衣女工数量都在不断上涨。之所以会出现这种情况，除了洗衣效果不佳，甚至还会损伤衣服外，另一个重要原因是它过于昂贵。直到20世纪20年代，最便宜的洗衣机价格降到一个普通人3周工资的时候，这种能每天都为人类节省大量家务时间的机器迅速出现在普通家庭里，而洗衣女工的数量也随之明显下降。

　　相似的道理同样适用于各种新技术。技术的打磨、机制的配套、使用的成本，这些都让很多新技术无法立刻在职场中发挥被期待的威力。自动电话机的技术在1892年就已出现，但电话接线员这个职业彻底退出历史舞台要到1980年之后，新技术代替人工花了将近一个世纪的时间；如今看起来白领工作中无法离开的电脑，其实从个人电脑的出现到显著影响职场，也经历了数十年的时间，而背后的最大影响因素，就是价格。

　　如今看起来会掀起滔天巨浪的人工智能，恐怕也要走一遍前辈们的路。ChatGPT是有史以来用户数量增长最快的消费级应用，但如今却被报道陷入了增长乏力的境遇。网站数据分析工具SimilarWeb的数据显示，这款聊天应用的环比增长率已从今年1月的131.6%降到了5月的2.8%。

　　6月初，摩根士丹利发布了一项大模型使用调查报告，显示不管是OpenAI的ChatGPT，还是谷歌的Bard，日常使用率都不足5%。很多人在尝鲜用过一两次后，就没再使用过。“刚开始和它聊天觉得好聪明，能像人一样说话，但真要工作了，我的活它目前做不来，不仅理解不到位，还会满嘴跑火车。”一位从事数据分析工作的从业者对澎湃新闻说。

　　因此，尽管现在AI浪潮来势汹汹、尽管它最终或许会重塑我们的工作，但在多数岗位里，这个过程并不会快到你读完4年书，就会完成。与其纠结选哪个专业不会被AI抢饭碗，我们更应该把握的是，打磨那些AI不太能补齐的能力。

　　那什么能力是AI至少短期内还替代不了的？我们通过对2017种工作活动进行了分析，总结下来就是除了要上手的活之外，AI目前最不擅长的就是要与人互动的环节，这既包括了日常的沟通和协调，也包括了管理工作。而AI最拿手的就是处理大量的信息和数据。

　　所以，哪怕是AI已经通过了会计类考试，在这个行业里的人依然不是非常担心：“会计审计暂时还消失不了，会计审计大部分时间并不是在做决策，而是在做体力活，沟通协调调查等。”