教授：工作越“混乱”，越难被AI替代

教授：从事“混乱”的工作，才能抵御AI带来的失业

节选：

“从根本上说，Garicano认为有两个因素决定一份工作是否“混乱”。

第一个因素是一份工作所包含的任务是否难以相互拆分。

他以销售为例。销售工作包含重要的认知成分，需要理解客户以及他们在寻找什么产品。销售人员可以借助AI来完成这部分工作，但这仍然需要他们自己去思考和处理。

‘为了和潜在客户共进晚餐，我需要能够想到“哦，他想要的是这个东西”，然后记得我们有另一款产品。’

决定工作“混乱”程度的第二个因素是：这份工作是否涉及管理一个复杂的人际关系网络。

书中举例说，工厂的总工程师除了其他职责外，还要招聘新员工、与高管协商实施提案、与市政部门沟通办理建筑许可等等。

相比之下，如果你的工作由一项孤立的单一任务组成，并且可以客观地验证工作是否正确地完成，那么你的工作就很容易受到冲击。

这类工作的例子可能包括：技术翻译、起草标准合同，或者需要数字对上的简单簿记工作。”

——高票评论（帖子里共有9条讨论）——

[+7] u/PresentationOld605：从我的角度来看确实如此，我看到了目前我身边的软件工程行业裁员就是这样发生的。那些做着非常标准化、稳定、管理组织有序的软件工作的人，往往是那些被裁掉的人（我想这是因为AI工具）。而那些处理困难、不可预测任务的“混乱”型员工，他们涉及跨学科领域、不同领域，或者比如说能搞定难缠客户的人，大多还在工作。

但话又说回来，在当今时代，没有人是绝对安全的——对于那些工作涉及大量使用电脑、而且现在比以往任何时候都更忙碌的人来说，他们可能距离被裁只有几个优秀AI模型迭代的距离。未来几年甚至几个月内，一切都不确定。

[+4] u/lokethedog：> “为了和潜在客户共进晚餐，我需要能够想到“哦，他想要的是这个东西”，然后记得我们有另一款产品。”

哥们儿，我很抱歉，但AI恰恰非常擅长这种事。它善于发现陈述之间、措辞选择之间以及产品目录中那些销售员可能不记得的冷门商品之间的深层联系。是的，共进晚餐和建立关系是人类的任务，但我发现他的这个例子恰恰是AI任务的一个绝佳例子，这让人感到悲哀。绝对没有人会期望人类在10年后还来做这种特定类型的任务。

如果这就是用来拯救我们的东西，那我们真的完蛋了。

[+2] u/Top-Acanthisitta-827：“混乱工作”这个框架很有用，但作为一项职业策略，它是不完整的。

如果优势在于那些不能干净拆分的任务（判断力+上下文+客户/现实反馈），那么风险不仅仅在于干净任务被自动化——还在于雇主会重新设计职位，让它们变得更“干净”，这样就能被自动化或审计。摘录中的销售就是一个很好的例子：AI可以起草和检索，但约束条件仍然是去见客户并对结果负责。

我更关注的不只是“选择一份混乱的工作”：而是组织是否仍然在混乱的部分培训初级员工，还是只把这些工作交给高级员工+工具。如果没有这种学徒循环，“混乱”就只会集中在更少的人身上，直到它也成为瓶颈。

[+1] u/ForwardLoop：那个分析中有一个隐含假设：今天“事情运作的方式”就是未来事情继续运作的方式。那些工作之所以“混乱”，是因为今天的工作方式如此，但没有理由认为未来也必须是这样的。

例如，疫情显著改变了商业的运作方式。没有与时俱进的公司，嗯，你已经听不到它们了。

我确实同意“混乱”的工作可能是较晚被AI接管的那一批，但它们并非无懈可击。

[+1] u/Ok_Box4109：在我所做的工作中，我已经成功地将软件交付时间线从比如一个主要功能需要3-6周缩短到2-3天就能让该功能进入测试环境。

但通常伴随这个过程的是，我还需要为各种未知事项获得批准，就各种事务征求合规和法律意见，为那些想在提供凭证之前先了解我们是做什么的第三方技术获取沙盒访问权限，等等。也许他们需要扩展API来提供某些数据，或者我们需要谈判定价。

所以现在的情况是，我们尽可能快地构建，然后坐在那里等待这些业务流程走完。当然，人们可以做其他事情，但通常来说，创造更多需要客户支持、维护等的产品和“要养活的新项目”是不明智的。

AI在我们的流程中有它的位置，但那种一堆AI智能体可以搞定一切的想法，甚至不是“最终会实现”的问题——它根本与现实情况完全不符。