大约 10 年前，一位世界著名的计算机科学家断言：
"AI 最先取代的工作将是放射科医生。"
十年后，这个预测只实现了一半。
这个故事是 NVIDIA 首席执行官黄仁勋在 2024 年 5 月米尔肯研究所的一次演讲中分享的。
首先，说说实现的那一半。
在解读扫描影像这一狭窄任务上，计算机视觉已经变得完全超人。它能比人类保持更长时间的专注，并能捕捉到人类可能遗漏的微小异常。根据黄仁勋的说法，十年后，AI 在放射科的渗透率已达到 100%。
但未实现的那一半意义深远。
放射科医生的工作并没有消失。事实上，情况恰恰相反。
通过让 AI 处理扫描影像的解读，医生能够解读更多的扫描结果。他们可以接诊更多患者，并更准确地诊断疾病。
结果，医院收入增加，放射科成为医院收入最高的部门之一，现在医院反而想雇佣更多的放射科医生。
黄仁勋还指出，如果当初所有人都相信那个预测，不再立志成为放射科医生，那么世界就会失去这一极其宝贵的人才。
我想让那些每次看到 AI 可能取代他们工作的新闻就感到不安的人，理解这种反转背后的原因。
当你读完这篇文章时，那种模糊的焦虑应该会转化为一个具体的行动："今晚，我要把自己的工作分成两部分写在纸上，明天试着把其中一项任务交给 AI。"
"任务"消失了，但工作的"目的"没有
为什么预测失败了？
黄仁勋的回答基本上就是一句话。
"人们忽略的是，工作的目的和工作的任务虽然相关，但并非同一回事。"
放射科医生的目的不是呆在昏暗的房间里盯着工作站上的扫描影像。
而是与其他医生协作，诊断疾病，治愈患者。解读扫描影像仅仅是实现这一目的的一个"任务"。
因此，即使任务被自动化了，工作并没有消失。相反，可以投入到"目的"上的时间增加了，接诊的患者数量增加了，工作朝着增长的方向转变。
接着，黄仁勋用自己的例子来说明，这相当有趣。
"我工作中 100% 的任务就是打字和说话。AI 已经完全自动化了打字和说话，并且在这两方面完全超人。如果这样，我应该失业才对。然而，我们却比以往任何时候都更努力地工作。"
他说，软件工程师也是如此。
工程师的目的不是写代码，而是解决问题和创造新事物。他甚至开玩笑说，没有一个九岁搬到美国的孩子，梦想的生活是从早到晚对着小屏幕敲键盘。
这也直接适用于你的工作。
制作文档。总结会议纪要。转录数字。回复邮件。这些都是任务。
让客户满意。推动团队前进。创造销售业绩。这些才是目的。
AI 即将来消除这些任务。
黄仁勋谈及现状："AI 终于在这几个月变得有用了"
那么，AI 现在处于什么阶段？
我认为焦虑的本质是"感觉进化太快，以至于看不清全局"。黄仁勋对此的梳理，使之成为一幅非常容易理解的路线图。
两年前，ChatGPT 出现，生成式 AI 诞生。据黄仁勋说，能够"生成"有两个关键方面。
第一：思考就是在脑海中生成想法（token）。因此，当生成成为可能，AI 进行思考和推理的道路就打开了。
第二：要使用工具，必须生成指令。即使只是操作浏览器，也需要生成文字来控制某些东西。
这种能推理的 AI 在去年出现，我们现在正处于"AI Agent"阶段，它能够理解、推理、规划和使用工具来完成有用的事情。
他引用的标志性例子是 Anthropic 的 Claude Code。
他指出，这是第一个能够处理如软件编码这类真正生产性工作的 Agent 系统。这里重要的是，黄仁勋强调"编码不仅仅是工程师的事"。
编码是"将你想反复自动化的事情编成程序"。世界上没有一家公司是没有想要自动化的事情的。因此，编码实际上对每一家公司都至关重要。
而这种变化导致了计算需求的爆炸式增长。
AI Agent 所需的计算量大约是生成式 AI 的 1000 倍。再乘以"想要使用它的人数增加了 100 倍"这个事实。
这就是为什么 GPU 需求正在爆炸，甚至有一个说法是，4-5 年前售出的 GPU 增值速度比年份好的葡萄酒还快。
此外，黄仁勋指出，OpenAI 和 Anthropic 等 AI 原生公司的毛利率在过去 3-6 个月内已显著转正，并直截了当地表示：
"AI 终于在这几个月变得有用了。"
我们使用电脑的方式也将改变。
直到现在，主要是"检索"别人之前创建和保存好的东西。
从现在开始，当你像和人交谈一样传达你的意图时，AI 会思考方法、制定计划、掌握诸如浏览器、Excel 或 Photoshop 等工具，并返回成品。
当你还在害怕的时候，工具正在朝着这个方向持续发展。
工作不会消失，但"每个人的工作"都会受到影响
说到这里，可能听起来像是乐观主义。然而，黄仁勋也清楚地谈到了就业的现实。
首先，AI 最初做的事情是创造大量就业机会。
芯片工厂、电脑工厂、AI 工厂。一场涉及数万亿美元的再工业化正在这三种类型的工厂中上演。
去年，1000 亿美元——黄仁勋称之为人类历史上最大的投资——流向了 AI 相关的初创公司，而所有这些都转化为了就业机会。
还有一个有趣的悖论。
尽管编码是 AI 最先擅长的事情，但软件工程师的职位空缺实际上在增加。原因是雄心增加了。有了 AI，可以做的事情更多了。因此，需要雇佣更多的人。
然而，黄仁勋也明确提到了"错位"。
"如果一个今天大学毕业的学生不能掌握 AI，他们将无法获得那些能掌握 AI 的毕业生的工作。"
"昨天还不必要的技能，今天变成了必需。"
那些任务本身就是工作的岗位确实会被取代。黄仁勋以餐厅的电话预订为例。只负责接电话和接受预订的任务将转移到 AI。但那个人，不再仅仅是电话接线员，而是能够去面对面前的顾客。
结论是：
"许多工作将被创造出来。一些工作将会消失。但所有工作都将受到影响。"
换句话说，没有不受影响的避风港。但这也不是一个绝望的故事。分界线不是职业，而是你是否站在使用 AI 的那一边。这才是关键点。
最大的输家是那些因为害怕而不敢触碰 AI 的人
在演讲中，AI 悲观主义者和乐观主义者之间的冲突也被提及。
当被问及他是否是领先的乐观主义者时，黄仁勋的回答是："我是一个实用主义者。"
他面对"AI 教父"杰弗里·辛顿的理论——AI 有 20-30% 的可能性终结人类存在——时的回应也令人印象深刻。
"他完全错误的地方在于，他认为没有大量聪明的人正在努力防止这种情况发生。"
每一个试图让汽车跑得更快的人，都有十个人在努力让汽车更安全。每一个试图让 AI 更聪明的人，都有十个人在研究护栏和安全问题。
此外，黄仁勋提出的"最大担忧"出人意料。
不是关于其他国家拥有 AI。而是他自己国家的人们，在不断被科幻恐怖故事喂养后，会变得过于害怕而不敢触碰 AI，结果导致国家失去领先地位。
"美国之所以从上一场工业革命中受益，不是因为我们发明了它，而是因为我们应用了它。"
这是关于一个国家的故事，但我认为可以直接映射到个人。花在因耸人听闻的文章而恐惧和观望上的时间，是最大的成本。让 AI 变得安全是行业的工作。应用 AI 是你自己的工作。
"那个野心太低了。把你的期望提高 100 倍"
在演讲结束时，当被问及他现在在想什么时，黄仁勋分享了这样一个故事。
过去需要花费数月探索新想法的研究人员，现在可以用 AI 在一天内完成。数月变成了一天。
各个领域都在取得突破：能源科学、气候科学、生物学、药物发现和物理科学。
"如果你能看到我每天看到的东西，你会感到兴奋并意识到：无论你过去有什么样的雄心，那都还不够。只有一件事需要改变：把你的期望提高大约 100 倍。"
那么，我们明天应该做什么？
如果我们把这场演讲转化为行动，我认为有三点：
- 今晚，把你的工作写在纸上，并划分为"目的"和"任务"。对于放射科医生来说，治愈患者是目的，解读扫描影像是任务。对于你的工作来说，什么是目的，什么是任务？
- 明天，试着只把一项任务交给 AI。可以是会议纪要、文档草稿或研究。即使进展不顺利，在你触碰它的那一刻，你就已经从观望的一方转移到了使用的一方。
- 把你节省出来的时间投入到目的上。客户、规划、结果。你的价值体现在那些你不能交给 AI 的部分。
你将成为消失的那一方，还是增长的那一方？
分界线不是职业或年龄，而是你是否进行这种分解。我是这样理解的。
最后，一个问题。
你工作的"目的"是什么？明天，你准备把哪一项"任务"先交给 AI？
我很期待在引用或回复中听到你的想法。
