最近看了两篇文章，实在是让人胆战心惊，一个是北大国发院和智联招聘做的ChatGPT替代就业报告，报告的结论是ChatGPT为首的大语言模型会替代大部分白领和知识型工作。
另一篇文章是数据帝陈沁在财新发表的文章，他对中国1639种职业进行了分析，发现生成式AI替代率最高的职业是翻译，其次是保险核保人员和剧作家，这三种职业90%以上的工作内容都可以被AI替代。
其次，就是视觉传达设计人员，装饰美工，美术编辑，广告设计师等与美术、作图、视频有关的职业，被AI替代的工作内容也超过了80%。
被替代的职业不仅有偏文科的，如今理工科领域最挣钱的程序员，也有75%的工作内容面临被AI替代的风险，极端情况下，企业在未来可能会裁掉70%左右的程序员，只留下最精干，最有创新能力的一批人。
去中心化跨链项目Chainge Finance与Elrond Network建立合作关系:据官方消息，去中心化跨链项目Chainge Finance宣布与分片公链Elrond Network建立合作关系。通过本次合作，USDC和EGLD将能够在两个生态系统之间高效、无缝的跨链流转。此外，未来Chainge也计划在钱包中添加更多ESDT代币，这些代币将采用时间分片、去中心化期货和期权以及由FUSION Protocol提供支持的去中心化托管服务，进一步释放Elrond生态系统的潜力。
Chainge Finance旨在成为每一位金融用户的数字银行，为用户提供分布式、程序化，高效率的安全金融服务。[2021/12/23 7:57:39]
两篇文章的结论都认为，本轮生成式AI对白领工作影响最大，尤其是涉及“信息处理”、“数据处理”的工作。对蓝领工作和服务业影响最小，其中，包括绿化工、保洁员、按摩师、面点师等职业，几乎不受任何影响。
Bluehelix VP：BHEX Chain 跨链桥定位DeFi生态工具 可促进各公链间跨链资产流通:8月13日消息，Bluehelix全球商务VP Elsa Qiu在社群AMA解答用户相关问题中提到，BHEX Chain BBS跨链桥不是简单的双链跨链桥，而是可以兼容多条异构链和同构链的多链跨链桥，目前可支持市面上所有公链的跨链桥。
BHEX Chain目前已经支持BTC、ETH、HECO、BSC、DOGE、TRON等多条公链，且即将接入Polygon、xDai、Fantom、Cosmos、FIL、NEAR、Solana等公链。任意的项目方、公链、钱包都可基于BHEX Chain的多链映射功能进行资产跨链，实现不同生态间的去中心化流通。BBS跨链桥基于已在欧美获得专利的Bluehelix私钥分片技术搭建，用户生成的充值地址都是独立的，且充值地址的私钥完全以分片的形式存在不同的节点上，用户的任意一笔资产跨链流程完全透明、清晰可见。[2021/8/13 1:53:55]
研究AI的学者们发现，越是人类后天经过艰苦学习学到的技能，越容易被AI替代，而人类天生具有的能力，AI则不容易掌握。
dApp FarmHero Protocol集成Chainlink VRF:据官方消息，游戏化收益耕作dApp FarmHero Protocol宣布在Polygon上集成Chainlink VRF。据介绍，FarmHero Protocol是一种跨链DeFi协议，将收益耕作、NFT和游戏结合在一起。[2021/6/25 0:06:46]
比如按摩师，保洁工，他们的动作过于复杂，机器难以模仿，再比如秘书、管理者等需要长期和人打交道的工作，AI也难以替代。
人的社交能力，身体的动作经过了数百万年的演化，AI很难参透其中的秘密，而今天大部分职业，都是工业革命后才产生的，对于这些人类创造而非与生俱来的知识和技能，AI显示出了极强的学习能力。
那些需要高成长性的职业，如今面临AI的威胁，而这些高成长性的职业，恰恰是中产阶级的基石。
在很多科幻作品中，人们总是想象底层的工作最容易被机器替代，ChatGPT出现颠覆了这一认知，技术的演进和科幻作家预想的完全不一样。直到今日，美国都无法做出一个可以代替搬运工的人形工人，但GPT已经可以做的和文员、翻译、律师、会计、程序员一样出色。
新加坡交易所Hg Exchange宣布其现在是受新加坡金管局MAS监管的认可市场运营商:官方消息，新加坡交易所Hg Exchange宣布其现在是受新加坡金管局MAS监管的认可市场运营商(RMO)。[2021/6/23 23:59:30]
中产阶级的覆灭，如今看来并不是幻想。这一过程在美国已经发生。
在GPT-4推出后，OpenAI就发了一篇论文，来讲述这一技术革命的影响。他们预计大语言模型普及后，会有80%的美国劳动力受到影响，他们工作的10%会被AI替代，同时有19%的劳动力50%的工作会被AI替代。
他们还发现工资越高的职业被替代的可能性越高，这个趋势在年收入大于10万美元之后才趋于相反。大语言模型影响的，恰恰是中间阶层。
目前，已经出现两个活生生的案例。比如数据标注员，本来是一个新职业，2022年才出现在《中国职业大典》中，主要工作内容是“标注和加工图片、文字、语音等业务的原始数据”。
动态 | Baer Chain所孵化的OASIS平台第4期销毁301586枚BRC:据最新消息，为配合Baer Chain生态的长远稳定发展，根据OASIS平台运营规划，每周平台所有游戏总充值BRC的10%将进行永久性销毁。本周OASIS平台共销毁301586BRC，目前销毁已完成。销毁详情见原文链接。[2019/12/16]
但GPT出现后，人工数据标注员迅速被替代，OpenAI的实验，发现GPT的数据标注结果和人工标注结果相似度达到81%，基本一样。而GPT打标的成本远低于人工。
GPT-4标注4万条内容，每次标注100条，只需要400次，使用GPT-4的模型，每标注100条，仅需要0.12美元。也就是说，一共只需要耗费48美元，而人类数据标注员要完成4万条内容的标注，需要至少1万元，一星期。GPT只需要半小时，一杯奶茶的钱。而两者的质量几乎一样，GPT可以迅速替代人工标注员。
最近，好莱坞的罢工也与AI的应用有关。这是63年以来美国编剧工会和美国演员工会首次同时罢工，规模空前，这次罢工的核心就是AI影响就业，编剧不愿意把自己的剧本“投喂”给AI，也不希望被降维到辅助AI“批改作业”的角色。演员则恐惧将被“数字人”替代，特别是群演的生存空间将被极大挤占。AI在美国已经切实地开始摧毁中产阶级。
虽然已有的研究表示大语言模型还没有冲击到中国的就业市场，但是这更多是滞后效应，美国作为发明AI、对AI最开放、监管最少的国家，自然受到的影响最大、最快，但技术的进步下，没有人能独善其身，这种影响迟早也会传导到中国，这对于中国的未来，也具有颠覆性的影响。
这周和媒体人曾航交流，他就提出了一个最坏的情境，就是生成式AI被大规模应用，它替代掉了一半以上的白领工作，却没有创造出多少新的工作岗位。
不要认为技术进步一定会创造新岗位，往往创造岗位和摧毁岗位的并不是一种技术，而且不同时间段表现也不一样。
比如工业革命后，机器的迅速发展代替了大量人工，很多工人失业，工人因为找不到工作被迫砸坏机器，90年代以来人工智能的发展也让很多欧美工人失去了工作，让美国蓝领“一个房子两个孩子两条狗”的生活破灭。
历史还表明，新技术的发展更大概率会扩大贫富差距，就美国的历史看，确实如此。70年代美国中产阶级占人口比例是70%左右，现在50%都不到了。财富高度集中于前1%。我们有理由相信，以后这种趋势会更加严重。
这两年，美国互联网公司都开始大裁员，马斯克将推特员工从8500人裁到1500人，马斯克发现，即使裁掉80%的人，也丝毫不影响工作，这表明很多员工都是“冗余人口”，并不创造价值，所谓的高薪只是一种变相的腐败。
创造出ChatGPT的OpenAI，也是个只有375人的小团队，但该公司的市值却高达270亿美元，以前高市值一定对应大公司，所以有了“大厂”这个称呼，但OpenAI打破了这一模式，它告诉世界小公司一样可以创造奇迹，只需要几个“超级个体”。
未来公司的主流很可能会变成少数“超级个体”支撑的超级公司，AI的作用就是让强者愈强，以前一个强者可能需要十几个普通人协助，但他现在，只需要一个ChatGPT，AI让“超级个体”如虎添翼，一个人可以完成几十人的工作。这种模式最后的结果只有“两极分化”。
那时，社会很可能会变为少数精英与广大穷人的金字塔结构，中产阶级趋于消失，民主的基础会更加弱小，社会里会存在大量无所事事的“冗余人口”，只能靠政府的救济生存，他们醉生梦死，在娱乐中浑浑噩噩的走向生命的终点。这样的世界，在美国已经看到了苗头。
只要不断将材料“投喂”被AI，AI就能不断学会白领的技能。人们曾经引以为傲的专业知识，可能会在未来毫无用武之地，那些曾经被高薪聘请的白领也将成为新贫困阶层。正如工业革命时期被淘汰的工匠阶层，被全球化、自动化替代的美国蓝领贵族和被市场化替代的国企下岗工人。
那么未来什么人会吃香呢？我认为会有三种人，一种是低端服务人员，他们的动作太复杂，AI无法学习。二是具备创新能力的人，这样的人每个时代都是少数，AI也难以替代。
三就是“全才”，那种具有社交能力和管理能力的人，在机器胜任专业技能的背景下，“设定目标并让机器达成目标”会成为主要工作内容“，它需要的是想象力和洞察力。同时“与人打交道的能力”会更加重要，情商的作用、人脉会更加明显。
工业革命时期那种切块式的分工会被历史淘汰，AI将代替大量的执行层，未来将属于那些具备“领导能力”的人，这一路径对于善于“执行”、“模仿”，缺乏个性的东亚国家相当不利。
历史大潮下，世界将迎来新一轮的洗牌，所有人都将经受时代的大考。对于有心人来说，现在就该“早做准备”，学会使用AI，瞄准不易被替代的职业，不要在这场技术变革中掉队。
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