2026-03-30 19:59
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本文来自微信公众号： 佩妮Penny的世界 ，作者：佩妮小阿姨
大家好，我是Penny。
不知道大家有没有一种感觉，就是AI来了之后，因为世界变化得太快，我们始终处于一种焦虑之中。
甚至形成了一种有点可笑的结果，那就是：
在AI时代，只要你学得够慢，你就可以不用学。
事实是，如果你没有在求职，晋升、述职等职场环境中，把自己包装成一个AI高手，让老板觉得你跟得上时代，你大有可能会失去现在的工作，或者被判断为不合时宜。
前阵子周末和朋友聊天，他在某家大厂任设计师。他告诉我，他们内部开了一个全员大会，要求所有人all-in AI，把AI嵌入到日常的工作流中，并且将其作为考核指标之一。
因此，他们不但要自己花钱买外部最好最昂贵的模型来完成公司里的任务，还要把精心打磨、花了无数时间、每一步都反复调优后结果，给到老板向上汇报，让大老板认为这是目前AI可以达到的一键生成的效果。
工程师们也要用自己的日常时间AI coding一些跟工作也没什么关系的工具，po在朋友圈和同事群里。这些小项目实际上并没有人用，最后也无人维护。最大的意义是用来维护自己的AI人设。
最后反过来，这些事情又加速了老板认为“AI已经很强了，我们不需要这么多人”的认知，反向加速了自己工作的灭亡。
设计师是最早受到AI冲击的职业之一。尤其是当所有人都喊着GUI已死的时候。
我问他：“那你们现在还招人吗？”
他说，外包大量地缩减，正式几乎也不招人了。去年他们只招了一个实习生。
我问：“为什么招这个人，是因为他非常优秀吗？”
他说：是因为他用AI做东西的能力特别强。他的简历上不像传统的设计师应聘者那样附一大堆厚厚的作品集，而是列了一大堆他用AI生成的各种网页作品项目。
这人进了公司实习之后，很快就用手搓了一个很棒的视频，确实人人称赞。当然，当Seedance2.0更新之后，他的优势很快也荡然无存。
大家的感受是，我确实也对AI的进步感到兴奋和震撼，但是这个过程同时又让人感到疲惫。。。
前一阵子我们在群里讨论，那就是初级工作岗位需求的迅速下降，已经不是一个恐吓，这是现实。
今天我还看到一个消息，一家金融二级私募新发的招聘：年满18岁，高中在读或毕业学历，就可以投简历来做金融投研，不需要你有任何的行业背景，唯一的硬性要求是：懂AI。
不光是二级，其实一级也是这样。尤其是看AI方向的Junior年轻投资人，我找了一个类似的job model，大家看一下：
这是很典型的VC对人的需求，年轻、聪明、饥渴，很灵活，善于与人建立关系，现在跟之前不一样的，就是要要求是“AI深度使用者”。
我在社群里跟大家讨论，很多人向我表示他们已经不招实习生了。就算有，也是极少数AI玩得很6的年轻人，作为后续的培养梯队。
因为大家发现：要调教好一个实习生，还不如调教AI。因为实习生长腿，他会跑。就算你好不容易花了很多时间教好了这个人，他也未必会留在这里。同时，人和人之间还涉及到很多非业务上的情绪管理问题。因为人毕竟不是机器，总会内耗，会自我怀疑。
但是AI你可以把它的经验固化下来，成为一套成熟的skills来复用。
除非这个实习生是合伙人/LP亲儿子，不然，重复性工作，把AI教会比教会人的性价比高太多了。
有一家投资机构的群友表示，以前他们公司是三个Junior（初级分析师）支持一个Senior（资深投资经理），现在是倒过来的，一个Junior+AI工具，能支持三个Senior。
不是说AI完全没有问题，但是现在AI的程度，比一个三年工作经验以内的Junior更好用。
如果按投资人的效率来深耕单一行业，Gemini 3.1的深度大概相当于2年左右的专家。如果你有深耕单一行业3年以上经验，基本就能挑出不少毛病了。
比如说，就有一个群友跟我抱怨：有个来募资的机构，拿出的行研材料一眼看去就是用AI做的PPT，而且上面的数据全都是编的，并且自己竟然还没有发现。
另外一位群友也说：现在很多职场年轻的朋友们过度依赖AI，结果落实到行业里一堆问题。导致我们现在不止要纠错junior，还要纠错他们用的AI……
我们讨论下来的结论就是：如果你只让AI干活，你自己甚至没有能力衡量它的结果是好是坏，那做出来的东西必然是不行的。
所以前提还是要自己懂。
前阵子大家都在讨论Anthropic出的AI对于劳动力市场的影响报告。量化地来看，事实上只有一个指标，也就是你的工作AI能做的任务完成率。
工作环境越是数字化，就越容易被替代。
下图蓝色的部分是理论上AI能够达成的完成率，红色的部分是目前已有的完成率。
在该数据指标下风险系数最高的10个职业：
原文：
https://cdn.sanity.io/files/4zrzovbb/website/2b5bbaf2c1eb81dbf6e6fb813c1a24e35a64d376.pdf
Anthropic还总结了一些受冲击严重的人群画像特征，比如说女性比例比平均高出16%，白人高12%，亚洲人高100%。拥有研究生学位的人在暴露最多的群体中占到17.4%，比总样本量要高4倍。
（卷学历的意义，在今天显得更没有价值了……）
如果只做已有的关联分析挖掘，那谁的能力强过AI？
所以，以后大家的分工可能是：AI做他们擅长的，而人做我们自己擅长的。
比如：以律师行业为例，AI律师分析这个税交10%也行交20%也行，主要看各地执法事件。人类律师负责想办法把税搞成10%。
贝莱德是聪明的。我上次聚会的时候听群友说，之前有个非常赚钱的生意，就是劳务派遣。
比如说在地产下行的环境下，把中国培育得很成熟的建筑产业工人，成建制地送到海外发达国家去做基建。中国的人便宜，但是海外有些地方很贵。这是真正的人口红利套利。
要么快速地缩短这个过程，早日成为Senior，要么不跟你们这帮老登玩了，创业弯道超车，直接从实习生变CEO。
你依然要学习，但是也许不是为了找到一份所谓的好工作，为了骗别人、为了建人设而学，而是真的沉下去解决一些问题。
在这个过程中，任何工具（or人）都是你应该使用的抓手。
现在各地大搞的OPC（One Person Company）一人公司政策红利，我觉得某种意义上，就是在给年轻人自雇、灵活用工找一个出口。我理解背后的逻辑，但是会有很多问题，这个有机会以后再说。
我很庆幸我现在已经不在Junior这个阶段，但是我回想起我在刚大学毕业的时候，其实也很迷茫。也许在每一个阶段年轻人都有属于自己的冲击，迷茫几乎是注定的。
也许大家面临的并不是生存的绝对压力，而是在过量的信息和人与人的比较中迷失了自己。
我真心觉得，你现在要保留的是自己生而为人的那份想象力、创造力和好奇心。
做下行风险可控，但是上行想象力无限的事。
除了选择，如果你不是生在罗马，工作前5-10年，也许就是要吃shi和当牛马的。先苦后甜，听上去很丧，但大部分是事实。
投资很多时候人家听得很爽，感觉是钱生钱的无限游戏。但事实上它就是需要你有了一定的积累才能去做的。我也是辛辛苦苦打了十几年工，才有一点基础去做一些投资。
毕竟，这个世界如果没有了Junior，又怎么会有Senior呢？
