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AGI真的会在3~7年内到来?将来被AI卷掉工作后,出路在哪?
黄钊hanniman · 2025-05-16 · via 人人都是产品经理

在人工智能快速发展的当下,AGI(通用人工智能)何时到来一直是备受关注的话题。近期,一些美国AI领域的前沿专家预测AGI可能在3~7年内成为现实,这一观点引发了广泛讨论。本文将从原子弹研发的历史类比、AI领域近期的关键突破以及行业内部的认知差异等角度,深入探讨AGI在短期内到来的可能性及其潜在影响,同时提醒读者提前思考应对策略,把握其中的机遇与挑战。

AGI真的会在3~7年内到来?

1、关于AGI(或者说,显著“超越人类想象”智能程度的AI),如一些美国AI最前沿的人所说,可能真的会在3~7年到来?

绝大多数人看到这些报道,只是“无感”的翻过,其实心里没当回事儿。

但是,你有没想过,这可能会是真的?

类似的例子,其实在人类历史上,已经发生过一次了——

2、原子弹

前些天看到一篇文章说,在“造出原子弹”前3年,当时的顶尖科学家就预估,“3年后,原子弹将很可能被造出来”。

为什么ta们能那么说呢???

因为当时,他们搞定了某些最核心的、重大里程碑式的突破。

即,最关键、最难的几个问题,被攻克了整个事情的脉络、系统,也基本清晰了那么意味着,剩下的问题,都是基本明确、相对可控的“工作量”(工程问题)

往后,投入更多的时间、人力物力财力,大概率会抵达目标(最多早或晚一段时间,比如1~2年)。

3、说回AI

最近这1~2年,这些美国顶级AI从业者,也说了类似的论断,其背后的底层逻辑,也是类似的。

即,他们也是认为,最核心的认知思路、框架和可能性路径,基本上清晰了;剩下的,应该相对“可预期”。

不论最终的集大成者,是OpenAI、Anthropic,还是 Ilya、马斯克那边或deepseek,整体的,都是在往这个方向高速发展。

4、为什么这些人的判断,值得更多的重视或相信?

之前提过,“圈层”这个概念。

大家看每个季度广密的访谈,会觉得有很多新的input,而那还只是他“能够对外说”的部分;真正最一线AI牛人的认知差和信息差,是我们所想象不到的。

包括 2024年11月13号 AI日报里的这个细节案例:

「2012年,Hinton团队的神经网络 AlexNet 在ImageNet 上一举夺冠,在世界范围内引起轰动,余凯说,“全世界没有人比我更震惊,因为我是第一届的冠军,我知道准确率从75%提升到85%意味着什么”

于是,他立即给 Hinton 发去一封邮件,表达想要合作的迫切期待。而这启发hinton发起竞拍,最总被谷歌4400万美元收购……」

虽然我们也会有时会略微“惊讶”,但最最前沿的人的内心,是会“震动”的。

5、也就是说,我突然真正开始重视一个可能性:AGI(或显著“超越人类想象”智能程度的AI),万一真的在3~7年内到来了呢?!

可能会带来某种巨变。不论是对我们的工作,还是人本身,都会带来巨大的冲击。

注:本文,没有说AGI“一定”会在哪年到来,而意思是,至少会远比“之前以为的”要早得多

如果没有提前想到,或做心理缓冲,可能是非常危险的。

如果提前就去思考和酝酿,这里面,也会有巨大的机会。比如什么机会呢?——

将来被AI卷掉工作后,出路在哪?

1、之前提到过,随着AI发展,很可能导致“圈层踩踏效应”——早期先卷掉60分位的工种,这批人需要被安置、疏导;

如果60分位的人群,还没被顺利转移,AI又继续卷到65分位、70分位,就会“人群踩踏”,是可能出社会问题的。2、这个问题本身,就是将来巨大的痛点需求,而且是增量市场。

这也是商机,谁能解决好,也能赚到钱。

3、“被AI替代、导致失业”,其实已经在发生了。

除了传播比较广的“设计师”等群体,我最近还听说,某大厂知名核心部门,用AI实现了某些职能工作后,很快就将对应员工裁员了。

4、被卷掉工作人,出路在哪?除了需要被心理辅导,其实还存在实际的工作转移路径

目前能看到的一个可能性是,转岗到“(专业性)数据标注”职位。

1)背后逻辑在于,过去十年 AI 1.0时代,需要标准的,都是相对初级、简单的数据,但随着AI 2.0 大模型时代来临,初级的数据标注工作,很快被会AI自动化标注完成,而剩下、还需要人工处理的,会是垂直领域、更难标注的数据——需要真的有过专业从业经验才可以,比如财务数据标注、人力资源数据标注等等。

即,过去的财务、人事职位员工,被AI替代后,可以转去做该领域的高级数据标注工作。

2)甚至,这一点,其实也是已经在发生了!

比如某银行,就将被裁员工,引流是银行数据标注/AI训练师相关工作

5、再往后看一步。如果专业高级数据标注工作,也被完成后,那这部分人,还能去哪呢?

目前看到的可能性是,还可以转行去做各种学校的AI老师

比如,各种职业学校、技校里,都会需要“如何将AI应用于本行业”的授课培训。

这部分人群(做过一线工作、做过专业高级数据标注),正好具备实操经验、对这方面非常懂,来讲这方面的内容,再合适不过了。

而且,中国幅员辽阔,这么多人、这么多学校,“基层普及AI”工作,目测空间是非常广阔的,能支撑更长周期的人员安置需求。

希望人工智能机器人时代的人们,能更好的度过这个阵痛期。

希望读到本文的朋友,未来都能贡献自己的一份力量。

专栏作家

hanniman,微信公众号:hanniman,人人都是产品经理专栏作家,前图灵机器人-人才战略官/AI产品经理,前腾讯产品经理,10年AI经验,13年互联网背景。

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题图来自Unsplash,基于CC0协议。

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