這一兩年，越來越多的朋友開始意識到有點跟不上AI技術的發展了！

以ChatGPT、文心一言為代表的一系列aigc工具的流行，讓人們在面對AI時，自愧不如，驚訝于AI模型的無所不能，既有淵博的知識，又具備高效的辦公效率。

ai變得越來越像人，很多工作都有被替代的危機，這種生產力的變革，正在讓數百萬級的知識類工作者面臨失業壓力。

以前，掌握一技之長，就可以在職場“一招鮮，吃遍天”。

不管是ppt做得漂亮，還是查數據又快又準，再或者能夠寫出一手的好材料，這些優秀特質，都能讓人在職場中“立得很穩”。

然而，隨著ai算法通過大量數據和任務訓練，得以不斷精進，這些職場人的優勢慢慢被弱化，甚至變得“無用”。

ai正在消滅大量“中間”的人才 ...

理論上，專業性技能，都有一定程度的被替代風險，而創新性技能以及溝通性技能，則難以被替代 ...

前者對應的任務在結構性、確定性方面更強，而后者，則更多表現出對隨機性、不確定性應對的需求。

aigc時代，作為職場人，到底應該如何讓自己區分于ai，形成錯位競爭呢？

換句話說，由于ai技術變革，需要重新反思學習的意義，如果方向錯了，即使再努力，也會成為時代的“炮灰”。

為了回答這個問題，首先要了解aigc的能力體系，理解ai，駕馭ai，超越ai ...

以大語言模型技術為例，aigc技術往往具有超強的知識記憶能力和整理能力，因此，盲目地死記硬背任何知識細節，這種學習方法已然過時。

一是要關注知識關聯，知識體系，以及知識和業務的關系。

把知識裝進大腦不是目的，獨立的知識只是一堆符號和詞條，不能形成價值。

把知識用起來才最重要。

未來的學習，不管是基礎教育還是職業教育，都應當更關注解決問題的思路而非結果。

能在恰當的時候提出好的問題，把知識從大模型中調取出來，應用到實際工作場景，這才是真正稀缺的能力 ！

我們從來不缺少答案，我們只缺少好的問題 ...

二是要關注知識的變化。

要認識到，當前的ai技術具有一定的局限性，即只能重復歷史結論和規律，缺少前瞻性視野和創新性思維。

這就要求在未來的學習任務中，人們更應該關注基于現有知識的繼承和創新，無論是理論創新還是應用創新，都意義非凡。

盡管，這對絕大多數人來說是更大的挑戰，但創新力其實是可以通過訓練完成的。

這建立在對事物本質特征的理解和運行規律的洞察。

因此，在學習一門新的學科或技術時，應當做到“膽大心細”，說白了，即要做到“舉一反三”，活學活用。

三是要關注要掌握使用ai的技能。

ai作為一種新型生產工具，用好了可以為人賦能，提高工作效率，“卷贏”同行 ...

未來，使用ai工具自動化辦公，就像使用excel、ppt，將成為大多數職場人的工作標配。

這主要體現在三個方面：

一是aigc是很好的學習工具，可以通過敏捷的迭代式提問方式，幫助人高效率地完成對一個新領域必要知識的理解和梳理；

二是aigc繼承了很多常見辦公自動化模塊，比如翻譯、摘要、寫稿等等，把人的注意力解放出來，進行有價值的思考和決策；

三是aigc可以通過“智能助手”的方式，起到對外溝通的作用，具有強交互能力，輔助人完成海量、精準的業務鏈接。

值得注意的是，對于ai工具使用的難點并不是軟件操作方面，而是能夠有效甄別ai給出結論的可靠性！