AI拿走的,可能不是年轻人的工作,而是他们成长的梯子

谈到AI和工作，我们很容易想到一个问题：年轻人以后还有没有工作可做？

我也在想另一件事。假如查资料、整理数据、写初稿这些活，都可以交给AI了，一个刚入行的人，以后靠什么慢慢练出本事？公司当然还是希望他能做判断、处理复杂问题。可这些能力，总得有个地方开始学。

有些工作看起来只是花时间，做完也没什么了不起。但对新人来说，那可能正是他往上走的第一步。

那些小事，真的只是杂活吗

一个刚入行的律师，通常不会马上独立处理复杂的案子。他可能先查资料、整理案例，跟着看一些简单合同。刚开始工作的程序员，也往往先改一个小错误、写一小段代码，再慢慢接触整个系统。

这些事情确实基础。有经验的人做起来很快，新人却可能折腾半天。但那半天，也不一定白花。

比如，两份报表的数字对不上。新人查来查去，才发现一份算的是下单金额，另一份算的是实际到账。事情不大，可他下次再拿到一组数字，就知道先看看它是怎么算出来的。再多碰到几次，他慢慢就能判断，哪些数字可以放在一起比，哪些不行。

经验就是这样一点点攒起来的。先做一件小事，遇到不懂的地方，自己查，或者请教别人。做错了，改一次。下次碰到类似的问题，就多懂了一点。等这些事情做得稳了，再去负责稍复杂的一块。

有些初级工作，一边在把事情做完，一边也在让新人长本事。 如果只看最后交出了什么，就容易把后面这部分忽略了。

工作做完了，人却未必学会了

现在，如果AI能把这些活做得又快又好，公司当然愿意用。省下时间是好事，也没必要为了培养新人，就让大家继续用慢办法做事。

只是，活交给AI以后，新人接下来做什么？

假设以前写一份报告，新人要自己找资料、核对数字，再试着写出结论。哪里说不清楚，有经验的同事会让他回去再查。现在，AI直接写出初稿，同事修改以后就能交出去，新人只需要整理格式、转交结果。报告完成得更快了，可原来那些需要他动脑筋的地方，也一起被省掉了。

如果他能跟着核实依据，看看同事为什么这样改，当然还可以学。可要是每天只是把结果接过来，再交出去呢？人照样很忙，工作也照样在做，但过了一年，他可能还是不知道，一份报告到底该怎么判断好坏。

这才是我担心的地方。工作还在，不代表工作里让人成长的机会也还在。 就像一把梯子，上面还要求你能独立判断、解决复杂问题，下面供你一步步往上爬的几格，却少了。

以后需要有经验的人，他们从哪里来

我们常说，AI负责执行，人负责判断。这句话听起来很有道理。可放到一个刚入行的人身上，我有点疑问：他还没有积累多少经验，要怎么判断呢？

有经验的人看一份报告，知道哪个数字值得怀疑，哪个结论还得追问。因为以前查过、算过，也改过。他能看出不对劲，背后是这些年一点点积累下来的经验。新人还没有走过这段路，只告诉他“你要学会判断”，恐怕不够。

眼下，几个熟手加上AI，也许就能把事情做完，培养新人的事便可能往后放。可几年以后，公司需要更多人独立负责时，又该从哪里找？一家企业可以去招有经验的人，但如果大家都等着招熟手，总得有人先把新手带出来。

初级工作减少以后，新人还需要别的机会，把这段经验补上。如果一直没有机会试着做，等到需要他独当一面时，他恐怕还是不知道该从哪里下手。

旧办法可以换，但得有机会接着学

当然，做过杂活，也不等于一定能成长。每天复制粘贴，没人解释为什么，也不知道结果好不好，做得再久，可能还是只会复制粘贴。这样的重复，省掉了未必是坏事。

AI也可以帮新人学得更快。不懂的概念，让它换种说法；没看明白的地方，让它举个例子。原来花很多时间才能找到的资料，现在更容易拿到了。这些便利完全可以用起来。

只是，答案拿到了，后面还得有自己动手的机会。原来靠写初稿积累经验，现在可以试着核实AI给出的依据，看看它有没有漏掉什么，再把自己的判断拿给有经验的人看。哪里想对了，哪里还差一点，知道了这些，下次才有可能做得更好。

我觉得，一件工作交给AI之前，值得多问一句：这件事原来有没有让新人学到东西？如果有，省下来以后，准备让他从哪里接着学？

年轻人需要一份工作，也需要在工作里慢慢学会原来不会的东西。AI帮我们把事情做快了，当然很好。我希望过几年再回头看，今天的新人也已经有了独当一面的本事。省下了多少时间容易看见，一个人有没有慢慢成长起来，同样值得我们花心思。