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在人工智能快速發(fā)展的當(dāng)下，AGI（通用人工智能）何時(shí)到來(lái)一直是備受關(guān)注的話題。近期，一些美國(guó)AI領(lǐng)域的前沿專家預(yù)測(cè)AGI可能在3~7年內(nèi)成為現(xiàn)實(shí)，這一觀點(diǎn)引發(fā)了廣泛討論。本文將從原子彈研發(fā)的歷史類比、AI領(lǐng)域近期的關(guān)鍵突破以及行業(yè)內(nèi)部的認(rèn)知差異等角度，深入探討AGI在短期內(nèi)到來(lái)的可能性及其潛在影響，同時(shí)提醒讀者提前思考應(yīng)對(duì)策略，把握其中的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。

AGI真的會(huì)在3~7年內(nèi)到來(lái)？

1、關(guān)于AGI（或者說(shuō)，顯著“超越人類想象”智能程度的AI），如一些美國(guó)AI最前沿的人所說(shuō)，可能真的會(huì)在3~7年到來(lái)？

絕大多數(shù)人看到這些報(bào)道，只是“無(wú)感”的翻過(guò)，其實(shí)心里沒(méi)當(dāng)回事兒。

但是，你有沒(méi)想過(guò)，這可能會(huì)是真的？

類似的例子，其實(shí)在人類歷史上，已經(jīng)發(fā)生過(guò)一次了——

2、原子彈。

前些天看到一篇文章說(shuō)，在“造出原子彈”前3年，當(dāng)時(shí)的頂尖科學(xué)家就預(yù)估，“3年后，原子彈將很可能被造出來(lái)”。

為什么ta們能那么說(shuō)呢？？？

因?yàn)楫?dāng)時(shí)，他們搞定了某些最核心的、重大里程碑式的突破。

即，最關(guān)鍵、最難的幾個(gè)問(wèn)題，被攻克了；整個(gè)事情的脈絡(luò)、系統(tǒng)，也基本清晰了；那么意味著，剩下的問(wèn)題，都是基本明確、相對(duì)可控的“工作量”（工程問(wèn)題）。

往后，投入更多的時(shí)間、人力物力財(cái)力，大概率會(huì)抵達(dá)目標(biāo)（最多早或晚一段時(shí)間，比如1~2年）。

3、說(shuō)回AI。

最近這1~2年，這些美國(guó)頂級(jí)AI從業(yè)者，也說(shuō)了類似的論斷，其背后的底層邏輯，也是類似的。

即，他們也是認(rèn)為，最核心的認(rèn)知思路、框架和可能性路徑，基本上清晰了；剩下的，應(yīng)該相對(duì)“可預(yù)期”。

不論最終的集大成者，是OpenAI、Anthropic，還是 Ilya、馬斯克那邊或deepseek，整體的，都是在往這個(gè)方向高速發(fā)展。

4、為什么這些人的判斷，值得更多的重視或相信？

之前提過(guò)，“圈層”這個(gè)概念。

大家看每個(gè)季度廣密的訪談，會(huì)覺(jué)得有很多新的input，而那還只是他“能夠?qū)ν庹f(shuō)”的部分；真正最一線AI牛人的認(rèn)知差和信息差，是我們所想象不到的。

包括 2024年11月13號(hào) AI日?qǐng)?bào)里的這個(gè)細(xì)節(jié)案例：

「2012年，Hinton團(tuán)隊(duì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) AlexNet 在ImageNet 上一舉奪冠，在世界范圍內(nèi)引起轟動(dòng)，余凱說(shuō)，“全世界沒(méi)有人比我更震驚，因?yàn)槲沂堑谝粚玫墓谲?，我知道?zhǔn)確率從75%提升到85%意味著什么”。

于是，他立即給 Hinton 發(fā)去一封郵件，表達(dá)想要合作的迫切期待。而這啟發(fā)hinton發(fā)起競(jìng)拍，最總被谷歌4400萬(wàn)美元收購(gòu)……」

雖然我們也會(huì)有時(shí)會(huì)略微“驚訝”，但最最前沿的人的內(nèi)心，是會(huì)“震動(dòng)”的。

5、也就是說(shuō)，我突然真正開(kāi)始重視一個(gè)可能性：AGI（或顯著“超越人類想象”智能程度的AI），萬(wàn)一真的在3~7年內(nèi)到來(lái)了呢？！

可能會(huì)帶來(lái)某種巨變。不論是對(duì)我們的工作，還是人本身，都會(huì)帶來(lái)巨大的沖擊。

注：本文，沒(méi)有說(shuō)AGI“一定”會(huì)在哪年到來(lái)，而意思是，至少會(huì)遠(yuǎn)比“之前以為的”要早得多。

如果沒(méi)有提前想到，或做心理緩沖，可能是非常危險(xiǎn)的。

如果提前就去思考和醞釀，這里面，也會(huì)有巨大的機(jī)會(huì)。比如什么機(jī)會(huì)呢？——

將來(lái)被AI卷掉工作后，出路在哪？

1、之前提到過(guò)，隨著AI發(fā)展，很可能導(dǎo)致“圈層踩踏效應(yīng)”——早期先卷掉60分位的工種，這批人需要被安置、疏導(dǎo)；

如果60分位的人群，還沒(méi)被順利轉(zhuǎn)移，AI又繼續(xù)卷到65分位、70分位，就會(huì)“人群踩踏”，是可能出社會(huì)問(wèn)題的。2、這個(gè)問(wèn)題本身，就是將來(lái)巨大的痛點(diǎn)需求，而且是增量市場(chǎng)。

這也是商機(jī)，誰(shuí)能解決好，也能賺到錢(qián)。

3、“被AI替代、導(dǎo)致失業(yè)”，其實(shí)已經(jīng)在發(fā)生了。

除了傳播比較廣的“設(shè)計(jì)師”等群體，我最近還聽(tīng)說(shuō)，某大廠知名核心部門(mén)，用AI實(shí)現(xiàn)了某些職能工作后，很快就將對(duì)應(yīng)員工裁員了。

4、被卷掉工作人，出路在哪？除了需要被心理輔導(dǎo)，其實(shí)還存在實(shí)際的工作轉(zhuǎn)移路徑。

目前能看到的一個(gè)可能性是，轉(zhuǎn)崗到“（專業(yè)性）數(shù)據(jù)標(biāo)注”職位。

1）背后邏輯在于，過(guò)去十年 AI 1.0時(shí)代，需要標(biāo)準(zhǔn)的，都是相對(duì)初級(jí)、簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)，但隨著AI 2.0 大模型時(shí)代來(lái)臨，初級(jí)的數(shù)據(jù)標(biāo)注工作，很快被會(huì)AI自動(dòng)化標(biāo)注完成，而剩下、還需要人工處理的，會(huì)是垂直領(lǐng)域、更難標(biāo)注的數(shù)據(jù)——需要真的有過(guò)專業(yè)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)才可以，比如財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)標(biāo)注、人力資源數(shù)據(jù)標(biāo)注等等。

即，過(guò)去的財(cái)務(wù)、人事職位員工，被AI替代后，可以轉(zhuǎn)去做該領(lǐng)域的高級(jí)數(shù)據(jù)標(biāo)注工作。

2）甚至，這一點(diǎn)，其實(shí)也是已經(jīng)在發(fā)生了！

比如某銀行，就將被裁員工，引流是銀行數(shù)據(jù)標(biāo)注/AI訓(xùn)練師相關(guān)工作。

5、再往后看一步。如果專業(yè)高級(jí)數(shù)據(jù)標(biāo)注工作，也被完成后，那這部分人，還能去哪呢？

目前看到的可能性是，還可以轉(zhuǎn)行去做各種學(xué)校的AI老師。

比如，各種職業(yè)學(xué)校、技校里，都會(huì)需要“如何將AI應(yīng)用于本行業(yè)”的授課培訓(xùn)。

而這部分人群（做過(guò)一線工作、做過(guò)專業(yè)高級(jí)數(shù)據(jù)標(biāo)注），正好具備實(shí)操經(jīng)驗(yàn)、對(duì)這方面非常懂，來(lái)講這方面的內(nèi)容，再合適不過(guò)了。

而且，中國(guó)幅員遼闊，這么多人、這么多學(xué)校，“基層普及AI”工作，目測(cè)空間是非常廣闊的，能支撐更長(zhǎng)周期的人員安置需求。

希望人工智能機(jī)器人時(shí)代的人們，能更好的度過(guò)這個(gè)陣痛期。

希望讀到本文的朋友，未來(lái)都能貢獻(xiàn)自己的一份力量。