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AI与劳动力市场“过招”
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AI与劳动力市场“过招”,打工人的“饭碗”还好吗?
齐鲁晚报·齐鲁壹点 记者 张洁清2月10日至11日,人工智能(AI)行动峰会在法国巴黎举行,吸引了全球100多个国家和地区1500名与会者参会,“中国成功”引发热议。
..+【当AI开始"内卷":我们该恐慌还是拥抱?】 深夜刷到程序员朋友转发的DeepSeek代码截图时,咖啡杯里的涟漪突然让我意识到:这场静默的革命早已不是科幻电影的桥段。 上周五,某电商客服主管在内部群哀叹:"我们20人的团队,下周可能要换成AI系统"。而更戏剧性的是,开发这款AI的团队平均年龄只有28岁——正是我们这代人最引以为傲的职场黄金期。 但当我们把放大镜对准这场变革时会发现:被替代的从来不是岗位本身,而是重复劳动的惯性思维。医疗AI诊断准确率突破97%的同时,顶尖放射科医生开始转向AI辅助下的精准治疗;法律文书机器人处理基础案件效率翻倍之际,专业律师正在深耕跨境并购等复杂领域。 真正的职业护城河正在迁移。前两天拜访的非遗传承人张师傅让我印象深刻:他带着学生用三维建模技术抢救濒临失传的云锦纹样,转头又用ChatGPT撰写文化保护方案。这种"人机共生"的智慧,恰恰是算法永远无法复制的温度。 与其困在"饭碗保卫战"的焦虑里,不如重新审视自己的核心竞争力。就像当年马车夫转型汽车维修师,电话接线员蜕变为网络架构师的历史轮回,每个时代都在为人类预留新的坐标系。与其被动等待浪潮拍打,不如主动成为驾驭风浪的水手。 晨光透过窗帘洒在办公桌上的咖啡杯,倒映着屏幕里跳动的代码。你说,当AI已经能写出媲美人类的情感短诗,我们还要为保住那个机械重复的岗位而战吗?还是该像张师傅那样,在技术的浪潮里捧起一朵传统文化的水花?
..+#你觉得AI应用在政务工作中有何利弊# 一定是利大于弊。 利:省人,省费且公正。 弊:特殊情况下,不会变通。但最好是按规定办事,不要变通。
..+最近AI机器人大火,许多公司机器人己开始量产。不远的将来AI机器人将大量取代简单重复劳动者,会不会造成大量的失业人员,我们还要不要多生孩子,以后会不会有极大的就业压力?这些真的值得我们这代人好好思考一下,因为AI机器人取代人的时代己经来了。
..+中美之间AI竞赛,实质是中国人的“内战”? 这个说法有一定道理。 因为,美国的AI界研究人才,也多是中国人。 所以,我才主张:中国的公司去美国抢人才。 国家出面去美国抢人才,有点难。 如果由企业出面去美国抢人才,估计会有一定效果。 对此,国家可以给予:比如给予一定补贴或者免除部分税收。
..+机器人抢人工饭碗了?ai竟如此智能。深圳有批ai公务员办公啦!人炎会不会陷入失业大潮,引发经济危机?亲们,欢迎评论区留言发表评论。
..+咱都知道,AI一发展,好多人的工作怕是要保不住了,这是大家都看在眼里,也担心的事儿。可从国家的大层面来讲,发展AI那可是关乎生死存亡的大事儿,一点都马虎不得。 就说以前英国搞出蒸汽机的时候,靠着这个新技术,在全世界那是横着走。谁能先把这场智能革命搞成功,往后谁就能在世界上站稳脚跟,掌握话语权。这历史的教训可太深刻了,当年清朝的时候,就因为守着“百万漕工衣食所系”,死活不肯变革,不愿意拥抱新的工业技术,结果被人家工业革命后的列强,开着炮舰把国门给轰开了,咱们国家和民族,就这么陷入了长达百年的苦难。 到了今天,要是我们不赶紧拥抱AI,那后果不堪设想,说不定明天就会变成那些科技强国的“数字漕工”,被人家用技术死死压制,甚至连国家都保不住。 我们这一代人,肯定要经历转型的痛苦,就像被刮骨一样难受,但这也是没办法的事儿。就像咱们的先辈们,当年流血流汗,才铺就了工业化的道路。现在轮到我们了,为了子孙后代,在这个智能时代能挺直腰杆,不被别人欺负,我们咬着牙也得往前走 ,得为他们拼出一个不受欺压的未来。
..+AI自动化有可能涉及所有人的生存和发展,以下这些职业有你吗? 机关文秘、政务咨询、政务服务、工程师、会计师、教师、律师、医生、护士、护工、出租司机、滴滴司机、轿车司机、外卖员、快递员、家政服务、保姆、导游、解说、清洁工、保安员、巡查员、管道修理、井下作业、高空作业、消防员、厨师、服务员、收银员、缝纽工、木工、瓦工、电工、车工、焊工、钳工、程序员、质检员、安检员、组装、分检、库管、装卸工、拖拉机、播种机、收割机、脱粒机、灌溉作业等相对固定、重复言行的工作,大都会被机器人或AI自动化替代。
..+目前人工智能替代劳动力的条件还不成熟,可这一趋势迟早会到来。面对它,人们要抉择是短痛还是长痛 。
..+关于AI进化的有多快 从实验室到产业革命的距离只剩一个"迭代周期" 2023年5月,当ChatGPT-4o突然具备实时视频对话能力时,全球科技界再次被人工智能的进化速度震撼。这距离其前代产品发布仅过去427天,但处理能力已实现指数级跃升。从医疗诊断到量子计算,从自动驾驶到材料科学,AI正在以超越摩尔定律的速度重塑人类文明的基础架构。 一、技术奇点临近:算力爆炸催生进化拐点 根据斯坦福大学《2023年人工智能指数报告》,全球AI算力需求正以每3.4个月翻番的速度增长,远超半导体行业的传统迭代周期。英伟达最新发布的Blackwell架构GPU,单芯片浮点运算能力达到20 petaFLOPS,这个数字在五年前需要整个超级计算机集群才能实现。更值得关注的是,AI正在突破传统算力依赖——DeepMind开发的AlphaFold3仅用单台服务器就完成了对2亿种蛋白质结构的预测,其效率较2020年初代产品提升600倍。 二、能力边界消失:通用人工智能雏形初现 OpenAI内部泄露文件显示,GPT-5在特定领域的推理能力已达到人类专家水平。在医疗领域,谷歌的Med-PaLM2系统通过美国医师执照考试的成绩超越99%考生;材料科学方面,微软AI仅用6个月就发现50万种潜在新能源材料,相当于人类过去50年研究成果总和。更惊人的是,这些突破往往发生在算法架构未发生根本性变革的情况下,纯粹通过数据质量和训练方式的优化实现。 三、产业落地加速度:从实验室到生产线的时间压缩 波士顿咨询的调研数据显示,AI技术从原型到商用的周期从2018年的
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