游戏百科

AI时代,所谓的铁饭碗都会被打碎。所以从现在开始学

打开招聘软件,发现熟悉的岗位正在批量消失;而新出现的职位描述里,写着你看不懂的AI工具要求——这一刻,比焦虑更可怕的是:

打开招聘软件,发现熟悉的岗位正在批量消失;而新出现的职位描述里,写着你看不懂的AI工具要求——这一刻,比焦虑更可怕的是:你突然看不懂这个世界了。

当我们刷到各大厂毕业通知的时候,看到流水线被机械臂取代的新闻时,内心除了焦虑,是否也曾闪过了一丝疑问呢:这一次真的和以前不一样了吗?

是的 没有错和以前完全都不一样。这不是周期性的经济感冒,而是一次彻底的身体重组。AI和自动化已经不再是工具了,他们已经正式成为了我们的新同事,而且他们永不疲倦、从不抱怨、学习速度又非常快。

然而 比技术取代更值得我们思考的是一个隐蔽的真相,很多人被淘汰,并不是因为技能过时,而是因为学习机制过时了。人的年龄到了35岁,35岁危机表面上是年龄,内核是认知僵化。过去的你越成功,就越容易依赖固有的路径,打个比方,一个熟练的司机突然被要求开飞机,手里的方向盘反而成了障碍。

那么,除了焦虑,我们还能做什么呢?以下我分析了三条思路,或许能够帮到你。

第一,别再追求稳定,要追求韧性。

未来的职业安全,不是来自于一个岗位、一家公司,而是取决于你快速切换赛道的能力。你要把自己想象成一个全能综合型,并不是一个独立的螺丝钉。我就打个比方,就拿家装设计师来说,你不单单要会 ps 的技能,你还要包括学会AI 外加垂直领域的知识。当你的价值能够灵活重组,你就有了职业韧性。

第二,深度开发人之所以为人的专属技能。

AI在模式识别、效率优化上远超人类,但是在共情、批判性思考、跨界整合与创造意义上,仍然是有很大的空间。

第三,从终身学习升级到精准学习。

一个人的时间是有限的,学什么比一直学都要更重要。未来学习的核心是:快速判断一个领域的底层逻辑,并抓住协和AI协作的最优接口。也不必成为AI专家,但是必须成为AI合作者。比如 你现在需要学的可能不是一门新语言,而是如何通过用AI工具辅助我进行跨语言沟通和内容创作。

说句心里话,焦虑没用,恐慌更没用。从现在开始,把“我该怎么办”变成“我先试一步”。