10年前被断言会消失的职业，如今反而更缺人

10年前一位享誉学界的学者公开断言5年内放射科医生这个职业将被技术彻底取代医学院应当立刻停招。10年过去预言落空——影像设备越来越智能这个科室反而比以往任何时候都缺人。最近一位在算力行业执掌巨头多年的从业者在一场长谈里把这件事从头到尾讲了一遍AI这场变革的钱在哪里、活会怎么变、哪些说法靠不住以及哪三本书能帮人看清眼下的狂热。一、一块5层的蛋糕钱落在最上面那层他习惯把AI产业画成一块5层的蛋糕。最底下是能源往上是把电变成算力的芯片两者合起来被他称作AI工厂——不是机房是持续产出智能的工厂。再往上是云和基础设施然后是模型层这里既有大语言模型也有面向物理、生物、驾驶的专用模型。最上面那层是应用。医疗、法律、制造、金融所有传统企业都从这一层接入技术红利几乎每一笔算得清回报的生意也都发生在这一层。钱为什么聚在最上面因为下面四层回答的是「能不能」最上面那层的应用回答的是「值不值」。他给了个时间轴两百年前电力让人驱动机器三四十年前互联网让人检索信息接下来人只需把一件复杂的事交代清楚剩下的推演和执行交给系统。用户摸到的是软件压在下面的是电和芯片。二、读片这件事消失了医生没有放射科是他反复举例的行当。工作的核心目标和实现目标的日常任务是两回事。医生的目标是判准病因、定好治疗方案过去占掉大量时间的任务是整天坐在暗室里用肉眼筛查成百上千张切片。如今几乎所有影像应用都内置了辅助识别识别切片这类重复劳动交给算法之后目标没有变医生腾出精力去对付更复杂的病例和临床团队做更深的推敲。更有意思的是账的另一头单位时间内的检测量上去了就诊需求跟着涨医院反而要招更多医生。需求没有上限的行业效率每提一分人手就要多备一分。软件行业是同一个逻辑。有人断言绝大多数代码很快由自动化智能体生成程序员要消亡了。他的回应是工程这件事比编程语言古老得多就算敲代码被工具包办发现问题、权衡取舍、构思产品这些核心使命照样在。手段被替代目的还在职业就不会消失只会换一种干法。三、工作量不是一块定死的饼对「AI抢饭碗」的担忧他的回答从算账方式入手。很多人把全社会的工作量看成一块大小不变的饼自动化切走一块剩给人的就少一块于是推出大规模失业。这种算法漏掉了经济里最活跃的变量人的野心。想过得更好、想多走一步、想知道外面是什么这股劲没法用能量单位度量却是让商业不断变大的原动力。基础效率每释放一分野心就会去开辟新的需求——现代康养、个性化旅行、高端文娱半个世纪前几乎都不存在。技能退化这笔账他也算过。有研究跟踪了两万多名学生用AI辅导做作业效率明显上升可一旦离开工具做闭卷测验深度解题的能力往下掉。他的看法是算盘普及让人心算退化计算器普及让纸笔运算退化每次都退换来的都是人站上更高的抽象层级。他年轻时设计的第一款芯片只有几百个晶体管每个管子的特性他都熟如今的芯片动辄上千亿个晶体管没有工程师还在微观层面死磕布线大家调的都是系统级的模块和逻辑。基础动作剥离给工具人往更高一层走这不是退化是挪窝。四、末日预言和一笔能源账对于「AI会终结人类」的说法他的态度很直接流传最广的那个10%概率没有同行评议文献支撑也没有站得住的数理推演只是一位知名学者的个人直觉。直觉披上权威的外衣对公众判断的干扰会放大许多倍。他更在意另一层后果当技术被描述成不可预知的风险本想尝试的企业会停下来观望产业数字化的进度反而被拖慢。模型这条路线上开放与封闭的份额也在重排开放模型在真实用量里的占比正快速上升这本身就是产业用脚投出的结果。资本市场上有人把这轮热潮比作2000年前后的互联网泡沫。他不否认任何新技术周期都要服从供需规律但判断逆转两三年内不会出现真到了算力供给阶段性超过业务消化的那天市场会进入一段资产消化期也许半年也许一年。账的另一头是能源未来几年供给的紧张要靠天然气这类传统能源先顶住放到十年周期看AI工厂对全天候稳定电力的渴求头一回让大量市场化的资金不靠补贴就涌进了核能、地热和长时储能。先挨一下切开的痛是手术的一部分。五、三本书和一个必须自己回答的问题谈话的最后他开了一份书单。第一本是《计算机体系结构》教人把悬在半空的抽象难题拆成可以定量验证的工程问题第二本是《创新者的窘境》教人在市场狂热里看清技术演进的真实进度建立理性的预期。第三本最出乎意料——《定位》。多数人把它当营销读物他读出的是另一件事人的心智怎么接收、过滤和记住外界信息决定了外界怎么理解一家公司。这本书落到今天多了一层新的含义AI会读一家企业的资料客户也会读两边形成的印象都取决于那套对外的说法。这套说法的经营放在公司内部最合适——谁来答、答案以哪个版本为准、说错了当天改掉都是公司里离业务最近的人顺手能做的事不必为一次措辞调整专门请公司以外的人来动手。说法常改常新印象才立得住。结语回到开篇那个落空的预言。技术拿走的多是重复的部分剩下的部分是大是小取决于一家公司往哪里走。当一家公司里机械的活被机器分走剩下的那部分会变得更大还是更小