前幾年我發表的文章還在說讀書不重要，行業有很多要找到自己的，現在向大家道個歉。

才發現不是讀書有問題，是我有問題。

畢竟時代局限性嘛，當時那幾年AI也就一個阿爾法狗厲害一點，我還沒放在眼裏，沒想到現在AI這麽厲害了。

下至代下棋代打遊戲，上至代寫公文論文畫畫編程視頻這種超高複合度的工作都能被AI升任，基本可以這麽說，不讀書以後連進廠都沒人要。

首先是低端行業必然直接被取代。

再也不需要那麽多的員工，很多産品都可以實行全鏈條自動化，即便有些需要人力動手的，到時候最多也就需要兩個人來管就夠了。

有人說爲什麽是兩個人，因爲如果使用程序管理生産並且要時刻監管生産情況，那麽我只需要兩個人就夠了，輪流監管生産，另一個人待命，如果發現有什麽情況就去查看一下報錯，然後解決。

也就是說原來幾十幾百號員工就用兩個人就可以替代。

就這兩個人，當然也不只是隨便招的那麽簡單。現在的機器已經很傻瓜式了，報錯很精准，大多時候是個懂漢字的人來就可以維修，但重點在于，那些無法報錯或者即使報錯也難以解決的問題，需要高端人才才能維修。

並且，監管生産的過程中也會出現一些其他問題，原本這些問題是普工發現上報的，現在監管者也要查看産品來推斷哪個環節出了問題，同樣需要高技術力。

其次，複合型工作也將被大幅度取代。

很多人不服氣，認爲我東西需要整合能力，需要跨領域，規則不明確，需要符合客戶的需求。

比如繪畫、設計、視頻、報告等等。

拿個大家都知道的東西來舉例，論文。

寫過論文的都知道論文有多折磨人。它的具體難度有幾個：

第一，需要英文翻譯。

目前很多機翻的都會有一大堆的問題。

第二，格式很複雜，需要不斷設置。

第三，論文需要前言搭後語，有邏輯。

第四，論文要有參考資料，引用文獻。

該引用誰的，是否符合主題，用了該怎麽表達，鏈接或者標注該放在哪裏。

第五，過程中涉及的實驗和問卷以及數據等東西如何嵌合，如果沒有實際操作該如何僞造。

第六，字數該如何控制，控制字數的同時如何保證查重率不超標的同時語句通順。

就是這麽複雜的東西，Chatgpt都可以給你搞出來。

更不要說畫畫這種複雜的東西了。

畫畫型准是基礎，型准來源于結構加透視，再加上涉及光影和色彩來營造質感，同時爲了一張畫能夠美觀還要注意虛實結合，平銳結合，大小結合，長短結合，曲直結合，明度差別，飽和度差別，疏密結合，遠近結合。

但這些東西AI都能做個八九不離十了。

有些人就很高興，說這不就代表AI還沒法做到十嗎。

但現在的現實是，你花了三天時間出了幾個方案，AI一秒鍾跑出來幾十個，你畫好要一周時間，AI倒騰個三四次花幾十秒就可以畫出一個正常天賦花上二十年才能達到的水平。

也就是說你從小畫了二十年連改AI畫的資格都沒有。

除了讀書外的行業再也不需要什麽手藝人，原本一個幾十人的崗位留一個大神加上AI就能幹了。

有些人不服啊，他會說AI吞了那麽多畫師，侵權！

第一，AI可以多吞幾次，吞第一次是侵權，吞第二次的東西就不是直接吞了。就和洗錢一樣，我既可以多洗幾次，也可以混著東西洗，只要你沒有很明確，那就沒辦法。畢竟畫風這東西不侵權，甚至抄構圖都不侵權，除非全抄。

第二，如果實在過意不去，大佬完全可以讓AI吞自己的畫，然後畫草圖使用AI直接生成成品。這樣更無法判定侵權了。

這時候可能設計行業的不服了，說我們的創作是有思想有深度的，AI設計不出來！

設計正是AI比人強的地方。

物質決定意識，AI扒的數據庫遠遠比單個人大得多，你還在花瓣網和Pintertest上苦苦搜尋靈感的時候，AI能給你無窮多個方案，各種排列組合，一生二二生三三生萬物，腦洞大到你無法想象，讓人拍案叫絕。

無非就是草圖加限定詞加數據庫會更容易做出想要的成果罷了。

很多人會說不符合甲方要求，那你就有自信複合甲方要求了？既然甲方有需求，那他爲什麽不直接從AI裏面找，找了再讓AI完善？這樣不是最符合他自己的需求？

最後，就是人性化行業了。

這也就是需要人的地方。

這個行業也是絕大多數都會被取代的。

配音現在的軟件完全可以勝任，音質很好，無非就是過幾年加個感情進去。直播這個東西不要說皮套狗了，模擬真人都可以弄出來。至于發言內容也可以讓AI生成，聲音用AI配，互動用AI問答來。

線上的客服也完全可以用AI代替，使用問答數據庫模型爬取之前的用戶問答以及網上的相關資料進行回複，真人可能一個就夠了。

甚至不負責的連真人都不用請了，再給AI加個公關屬性，讓AI惡心死你。

線下的服務行業也可以全流程無人化智能識別，從選品到結賬，各大公司可能招的都不是營業員而是保安了。

而大家還說不可取代的就是老師了。

老師無非就是教價值觀和知識嘛，更不要說很多無良或是無才的垃圾教師。價值觀這東西就是一行代碼的事，從開發者模式就可以看出來。

對于知識來說學生直接回答，根據你的答題情況判斷你真正需要學習的是什麽東西，先教你知識再出對應的題目進一步檢查你的學習情況，這還要老師幹嘛？

看到這可能有些人心中有疑問了，既然這麽多行業都沒法幹了，那還要努力讀書幹嘛？

努力讀書，一是爲了成爲那百分之一千分之一的人才，頂替剩下的那999個“低端”勞動力；二是可以選擇一些不太容易被AI制裁的職業。

律師。爲什麽律師不容易被替代？因爲律師講證據鏈。適用條款AI確實可以配置最優選，但是相應的證據並不容易尋找。

編程者。任何行業都需要編程的，即便是Chatgpt已經能夠編程的現在，編程者還是十分重要。它的作用不僅在于發展AI，還在于維護程序以及防止AI或各種系統被攻擊。

醫生。同樣是需要調配資源的東西，但隨著醫學的發展失業也只是時間問題。因爲現在難以處理的主要是手術，但隨著機器人技術以及AI的發展和藥物的發展，之後手術甚至可以讓微型機器人來判斷情況以及切除病竈。

材料。現在AI能夠很好地構建一個東西，但是用什麽東西來構建還是一個大問題。

科研。AI或許可以勝任一部分，但仍然需要人們提出新的問題，AI才能給出相應的答案。

所以現在讀書真的是十分重要，普通人想要避免被優化讀書是唯一的出路了。