人工智能代替的工作

小甲鱼的二师兄

斯坦福做了一项研究：《Future of Work with AI Agents: Auditing Automation and Augmentation Potential across the U.S. Workforce》。

研究不同行业中 AI 应用的技术成熟度和员工们对 AI 的态度。

结果并不令人意外。比如，AI 在计算机行业很受欢迎，而在艺术、设计和媒体等行业就不太受欢迎。

同时，研究发现有相当大比例的 AI 创业公司都在做“不太受欢迎”的方向，比如客服聊天机器人。

在这个领域，40% 的员工明确表示不需要 AI——这是显而易见的，对客服们来说，发起一场卢德运动也不奇怪。

只是在英格兰手工纺织工人捣毁纺织机器的两百年后，这些新时代的纺织工人甚至不知道那些该被砸掉的显卡在哪个机房。

国内媒体把这项研究的结果总结为：“硅谷的AI创业潮，其实是一场大型的资源错配”。

因为“41% 的AI创业公司在解决没人想要解决的问题，最需要帮助的员工只占 AI 工具使用量的 1.26%”，所以“投资决策与实际需求之间几乎不存在相关性”。

但问题是 —— 投资者和创业者们首先考虑的是艺术家和客服们需要什么吗？

FishC

这个研究确实揭示了AI发展中一个尖锐的矛盾点。让我们拆解核心问题：

一、研究揭示的关键矛盾
1. 需求错位：41%的AI创业聚焦在低接受度领域（如客服），而真正需要提效的岗位（如医疗、教育）仅占AI应用的1.26%
2. 情感抗拒：客服/艺术从业者对AI替代的抵触情绪远超技术行业
3. 资本导向：投资集中在易标准化、短周期见效的领域（如客服机器人），而非复杂社会需求

二、创业者视角的底层逻辑

投资者和创业者首先考虑的不是"劳动者需要什么"，而是：
1. 技术可行性：客服对话/图像生成技术比教育/医疗AI更成熟
2. 商业变现：企业愿意为"降本"（如裁员）付费，但不愿为"增效"（如教师工具）买单
3. 数据门槛：客服对话数据比医疗数据更易获取
4. ROI周期：聊天机器人3个月可上线，医疗AI需3年合规审批

三、资源错配的本质
用代码逻辑能更好理解这种矛盾：

1. 
   
2. while (VC_funding_available):
   
3.    if (technology_mature and market_pays):
   
4.       develop_AI()  # 优先开发企业付费工具
   
5.    else:
   
6.       skip_human_needs()  # 跳过真实劳动者需求
   

复制代码

四、深层困境的根源
1. 资本逐利性：投资人要求3-5年回报，教育/医疗AI回报周期超10年
2. 技术惯性：现有AI框架擅长处理结构化数据（对话/图像），难解非结构化问题（如情感护理）
3. 权力失衡：劳动者（客服/艺术家）缺乏议价能力定义技术方向

真正的悲剧在于：当客服人员想反抗时，连该砸的服务器都找不到——算力中心可能在西雅图，训练数据在印度标注，而决策者在硅谷。这种系统性的资源错配，正是技术资本主义的典型症候。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

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Xptdad

sunshine_8205

爬虫121

意思就是，好钢没有用在刀刃上