夜雨聆风引子
4月的某个凌晨，两点，手机屏幕还亮着。
相似的新闻不断出现，某大厂又裁员30%，AI又进化了新能力，某个大模型又接了大半个设计部的活儿，或者替了小半个程序组的活儿，或者谁又AI短剧赚钱了……关了手机屏幕，翻了个身，脑子里开始转：我这岗位，还能撑多久？
然后打开招聘软件，刷了半小时，越刷越清醒。
其实我自己的行业倒是被替代可能性比较小，毕竟是非标准化的体力劳动服务，但我在做的岗位，我在做的事，其实感觉和 openclaw 没啥区别——微信对我说一句话，我返回对方需要的结果。
这段时间我问过一圈朋友，发现不焦虑的没几个。白天该开会开会，该写周报写周报，到了晚上就开始胡思乱想。想自己干的活儿到底有没有价值，想 AI 那玩意儿什么时候会盯上自己这碗饭。
不敢细想。越想越睡不着，第二天顶着黑眼圈继续装忙。
问题是，你在装，AI可没在装。
铺垫很长，也可以只看最后一段。
上篇：职业焦虑
自查四象限
咱们可以先来盘盘自己的位置。
前段时间看到一个工作价值四象限的理论，感觉挺有用的。你的工作大致可以分为这四种类型，看看自己属于哪种：
AI 不能取代，其他人也不能取代的部分——
只有我才能做到，很少有人能像我这样做这些事，或者他们需要几个月甚至半年的时间才能接手，随意开除我对公司而言是巨大的损失。
AI 不能取代，但其他人可以取代——
只有实力还不错的人，才可以做到。但这样的人也很多，新招一个也用不了多久，两三个月就可以上手了。但ai目前肯定还做不了。
AI 就能取代——
我做的不仅是杂事，而且是非常规律性的杂事。几行命令就能够把这个事情给标准化，甚至已经标准化了，完全可以自动化执行。
不需要取代——
我这些事哪怕从此再也没有人做，对现实世界也几乎没有任何影响。也就是假工作，假任务。
这四部分在自己的日常工作中分别占比是多少？这是内省视角。
还有一个外部视角：这四部分工作对公司的价值而言各有多少，或者说体现在自己的工资占比里面，又分别是多少？
这两个问题看起来像，但你能创造的价值和你能得到的收入，从来就不是一回事。
或许这样从理性，而非情绪化的角度的拆解评估的思路，能够缓解或者看清你所谓「被 AI 取代」而产生的焦虑。
会用AI，不是能力
面对AI，大部分人的反应路径是这样的：
发现AI能生图了，赶紧报个班学AI绘画。发现AI能写文案了，马上去研究prompt怎么写。发现AI能做PPT了，立刻找教程学怎么调教它出排版……
这套操作乍一看没毛病。兵来将挡，水来土掩，貌似很合理。
但你再品品这个逻辑。
你学的每一件事，都是在学怎么「用」AI。你在努力成为一个更好的AI使用者。这当然比什么都不做强，但问题在于——你永远跟在AI发展的后面。
当所有人都在学怎么用AI的时候，会用AI这件事本身，就不再是优势了。甚至你刚搞明白上个名词是什么意思，新的概念新的模型又横空出世。
甚至有一种「只要我学的够慢，我就什么都不用学」的魔幻感。
所以跑得快没用，你得跑对方向。
生产力的解放
其实每次技术革命都会来这么一出。
18世纪英国，纺织机一普及，大量手工纺织工人丢了饭碗。他们砸机器、游行、闹事，什么招都使了，时代的车轮还是滚滚向前。
历史课本上写的是，这些人后来「转型」了。有的学会了操作机器，有的转行干维修，有的干脆换了赛道。
听起来挺励志。
但课本从来不负责讲个人的事。
假如你就是纺织工人，靠纺织活儿干了半辈子，除了纺织别的也不会啥了。有一天突然有人告诉他这手艺不值钱了，你没用了，机器就把你替了，十个你顶不上一台机器，它还不需要休息。你怎么办？
张雪峰举过一个例子：汽车出来的时候，马车肯定被淘汰。聪明的车夫会想，既然有汽车了，那肯定需要开汽车的人，车不会自己跑。既然有火车了，那就肯定需要开火车的人，在火车上服务的人，最起码，肯定需要修铁路的人。
意思是说，社会的变革往往也会带来新的机会。
但这一波，不太一样
后来跟几个搞技术的老哥聊天，听到一种说法，挺让人沉默的。
确实以前的技术迭代，一边淘汰旧岗位，一边也在生出新岗位。电灯出来了，蜡烛工人没了，但电工和电气工程师冒出来了。汽车干掉了马车，但司机、汽修工、加油站员工也跟着长出来了。
链条很长，机会很密。
这波AI，好像没走这个剧本。
被替代的消息听了不少，新岗位的消息呢？AI训练师？数据标注员？这些倒是新词，但数量跟被干掉的岗位比，九牛一毛。
总不能出来一个职业或者岗位叫「AI提示词念咒师」吧？
倒是那些投机者，总能在时代浪潮里找到一点裂缝：卖课割韭菜、账号倒卖、海外代充、龙虾代装……但这些毕竟是投机，也就转瞬即逝了。
所以大家焦虑，可能不是因为懒。
是压根儿不知道能去往何处。
焦虑的本质
所以后来我发现，很多人的职业焦虑，可能并不是被替代这事儿有多可怕。
而是因为 AI 正在让我们意识到，自己原来赖以生存的能力，可能正在快速贬值。
我练了十年的剑法，结果你告诉我，咱们华山今年不比剑了，改比谁枪法准。
你还是那个你，你的剑法也没有退步，甚至越来越厉害。但问题是，这个世界忽然不按原来的规则玩儿了。
真正让人难受的，往往不是能力不足，而是能力失效。
职业焦虑也是这样，不是因为自己今天突然变菜了，而是因为开始怀疑：
我过去拼命学，拼命积累的这些东西，未来还有用吗？
我花这么多年积累的经验，是不是突然不重要了？
如果这些都不重要了，那什么才重要？
所有人都在用 AI，AI 已经要变成一种基础设置了，类似于「不会用电脑是新时代文盲」。
那如果所有行业都在变，我该往何处去呢？
下篇：职业的十字路口
作品的 AI 味儿
别的领域我不太懂，其实音乐的发展也是和科技发展紧紧相关的。
以前做一首发行级别的音乐，门槛高得离谱。你得有一群乐手，每个乐手都要买昂贵的乐器，得有专业录音师，得找专业声学的场地或者录音棚，还得找混音师、母带师，全是吃技术饭的。普通人想自己一个人搞音乐，是完全不可能的事。
到了 2010 年代中期，DAW 一普及之后，一个人一台电脑，一个声卡一副耳机就能干。许嵩、汪苏泷那批人就是吃到了这波红利。到了2020年代，更是一台笔记本就可以当卧室音乐人了。Billie Eilish 就是典型的卧室音乐人，2015 年让她爆火的出道单曲《Ocean Eyes》，就是 13 岁的她和哥哥 Finneas O'Connell 在哥哥的卧室里用简易设备录制完成，最初仅为舞蹈课使用，上传 SoundCloud 后意外走红，直接促成了她的唱片签约。
她的核心作品基本都延续了卧室制作模式：包括首张格莱美封神专辑《When We All Fall Asleep, Where Do We Go?》在内的绝大多数作品，核心的词曲创作、编曲、录音环节，都由兄妹二人在洛杉矶的家庭卧室里完成。
现在 AI 时代更夸张。你对着它说几句话，一首各音轨融合度超高，响度符合标准，编曲像模像样的音乐就出来了。
虽然混音和音质方面还存在比较明显的问题，不过编曲已经可以替代很多只会走量的行活儿编曲师了。
但是……
我后来尝试拿 AI 跑了一个游戏音乐的需求。效果怎么说呢，一耳朵就是 AI 做的。但当时大家反馈还「挺好」，我挺不好意思，觉得是跟我客套。
为什么这么明显他们不觉得假呢？
我觉得，这可能就和古玩鉴宝是一样的。
AI 鉴宝——你这张图不开门！
我原来一直很好奇，那些鉴宝赛道的主播，或者专家，是怎么能一眼看出来那东西是假的、不对劲的、仿的？我看着确实跟真的一样啊？
但真问到底区别在哪，这些专家又往往不想解释，或者懒得解释。
他们到底是如何判断的？是担心透漏什么行业秘密技巧吗？
今年4月21日，ChatGPT 更新了 Images 2.0。生成的图片质量得到质的飞跃，中文 / 小字渲染极强、角色 / 风格高度一致，不少人玩梗：这下真的分不清虚拟与现实了。
但不久后，我就在微博看到一位摄影博主，指出这些看似逼真的图片还是有一眼假的地方，但很难具体说是如何判断的。
因为要从图片中寻找一系列的蛛丝马迹：环境的光影对人物面部肤色的影响、不合理的物理透视逻辑、配角衣着的不合理、街边环境出现与主视觉区域年代不符的物件……
你要继续追问，到底怎么个不对法？他也说不清。
不是不愿意说，而是很多判断已经变成了一种长期训练形成的直觉。
就像老木匠摸一下木头就知道年份，老乐手听两句 solo 就知道别人手癖大概是什么。专业人士看到的东西，本来就和普通人不一样。
后来我开始用 AI 做音乐，慢慢也发现自己出现了类似的变化。
现在 AI 音乐听多了，甚至能听出哪些地方是模型的惯用编曲套路。一样会有时候说不上原因，但就是知道：「这里不对。」
这就是我说的——会用 AI，并不能成为你的核心竞争力。
与其到处学撰写生成好图的提示词技巧，不如稳扎稳打地去学习美术相关的美学原理。你只有自己理解好的作品是如何生产制造的底层逻辑，你才知道如何精准的控制AI生产你需要的东西。
也就是说，你得把 AI 当做一个帮你干脏活儿累活儿的助理，而不是一个输入想法就能吐出东西的「生成机器」。
工具只是把门槛踩平了，让外行也能快速出一个质量差不多的东西，但并没有抹平人与人之间的差距。
决定模型输出质量的，依然是你自己对问题的理解。
天花板多高，依然取决于工具使用者的专业性。
门槛越低，能摸到天花板的人越值钱。
游戏圈的人为什么不那么慌
前段时间我还刷到一篇文章，聊 AI 冲击各行各业的惨状。翻着翻着发现一个挺有意思的事：
美术在喊，音乐在喊，程序也在喊。但这三者组合在一起的行业：游戏行业——至少表面上——没那么慌。
尤其是游戏策划和制作人，好像AI浪潮跟他们隔了一个次元。
同样是写代码，互联网公司的程序员风声鹤唳，游戏公司的程序员却好像还好。也不是说完全不焦虑，使用 AI 较大的提升开发效率肯定是普遍存在的，但似乎也不像其他行业那么要死要活。
这事儿我琢磨了一下，感觉可能就是游戏开发这件事，需要面对的决策密度太高了。
游戏，尤其是好游戏，确实不是砸钱就能砸出来的。选项太多了，岔路太密了，每一个节点你都可以问自己：往左还是往右？要不要加这个功能？这段剧情保不保留？
好像这么着做也行，那么着做也行。To be or not to be.
AI 能给你生成一百个方案，但最后用哪个、往哪个方向走、什么该砍什么该留——这些还是需要人来拍板。
AI 负责多快好省，人负责「都很好，但得按我的来」。
想到这里，恭喜你，你发现了 AI 的另一个缺陷，也是最大的缺陷：不能替你承担责任。
眼力和品位才是硬通货
不光音乐，写作和设计也一个德行。
你让AI写一百篇公众号文章，分分钟的事。但哪篇能让人看完，哪篇看完想转发，哪篇真能戳到肉——这个判断，AI 目前做不了。
AI 能穷举，人能精选。
AI 一天能生成一千张海报、五百首背景音乐、三百篇产品文案。但你公司有几个设计师？几个音乐编辑？几个文案？
如果是一个。
这一千张、五百首、三百篇，最后用哪张、哪首、哪篇，还是得靠那一个人拍板。
所以你会慢慢发现，真正的铁饭碗不是「我会做」，而是「我知道什么是好的」，且我能为我的选择担责。
门槛在降低，更多人能进场了，这是好事。但正因为所有人都能进场，「分辨好坏」反而成了最稀缺的本事。
你知道什么是好的，才能从一堆 AI 废稿里把精华捞出来。
你知道什么是好的，才能告诉 AI 往哪个方向继续调。
你知道什么是好的，才能在别人还在发愁「AI 会不会取代我」的时候，已经用它把产能翻了三倍。
审美和判断力，才是AI时代唯一的硬通货。
诗云
刘慈欣在他的科幻小说《诗云》里讲了这么一个故事。
大致是说一个强大的外星文明，对人类诗歌着了魔。它们决定用技术碾压李白。
怎么碾？穷举。
把汉字所有排列组合全算出来，生成一片直径超过百亿公里的「诗云」。从五言绝句到现代诗，从「床前明月光」到纯粹的瞎话，所有可能存在的诗，全在里面。
按理说，这里面一定有超越李白的作品。
但它们选不出来。
能生成一切，分不清好坏。能穷尽形式，给不出标准。
技术穷尽了所有可能，却在识别「好」与「伟大」面前，彻底失败了。
小说里有个外星角色，叫伊依，他问了一个问题，大意是：智慧生命的精华和本质，真的是技术够不着的东西吗？
这个问题，刘慈欣没给答案。
但我觉得答案其实就藏在「选」这个字里。
AI能给你吐出海量的东西，哪些是你要的，哪些是废料，得靠人来定——这才是人的位置。
没有人的选择，AI 吐出来的就是一堆数据，不是作品。
游戏策划为什么普遍不慌
我觉得根子还是在这儿——游戏制作的过程里，「选择」和「决策」的密度太高了。
美术素材，AI能批量出，但用哪张、怎么搭、整体风格往哪儿走，得有人定。音乐也是，AI能给你几十个版本，哪个最贴合游戏的情绪，得有人判断。
代码也一样。AI写代码效率是高，但这个功能该不该做、做成什么样、优先级怎么排——这是普通程序员的活儿吗？不，这是策划和制作人的活儿。
游戏不是有钱就能砸出来的东西。正因为选项太多、岔路太密，摔跟头的概率反而更大。
所以，游戏策划老师们，制作人们，你们比自己以为的更重要。
你们的审美、你们的判断、你们在一万个选项里敢拍板定一个的底气——这才是谁也拿不走的护城河。
写在最后
说了这么多，我们来总结一下：
我个人的观点是，除了一些非标准流程的体力劳动目前还不会被 AI 和机器替代，能够确保自己不被 AI 替代的，主要是三个方面：
判断——决策者；
品味——筛选者；
负责——承担者。
这些合在一起，似乎又回到了互联网行业的核心基础：产品思维。
技术工具的发展导致被替代只是错觉，AI 不会替代所有人，它只是淘汰了低价值的工作方式。浅层的执行会贬值，深度判断的价值会被放大。
而当内容生成的成本极低的时候，必然会导致垃圾内容泛滥成灾。
判断力与专业深度，就成了当下的稀缺性。
我说这些，不是在跟你灌鸡汤。
焦虑这东西，不是你告诉自己「别焦虑」就能消除的。
毕竟这些工具迭代的实在是太快了，有一种自己的能力和这个时代的发展不同频的感觉，似乎大家每个人，包括 AI 的厂商，都生怕自己赶不上热乎的。
但是如果你只是把这一切的变化看作为「威胁」，你就很容易让自己陷入一种被动的防御当中，只能疲于应付。
这才是我认为的焦虑的来源。
但我越来越觉得，光焦虑没用，不如多琢磨一个问题——
自己能做点什么不一样的事？
纺织女工把木梭耍出花来，也挡不住机器。马车车夫把鞭子甩出节奏感，也拦不住汽车。
如果你还停留在把学习使用 AI 或者最新的 AI 工具作为作为提高效率的手段，这只是用战术的勤奋，来掩盖战略上的懒惰。
我觉得最关键的是，你是否能在你所在的领域找到一个复杂的、有价值的、有足够深度的，且是当今社会有需求要解决的问题，去解决它。如此，或许可为自己的未来三年乃至五年，找到一条可行的职业发展路径。
当 AI 时代技术和工具层出不穷的时候，你能否接受一种不确定性的职业发展路径，并在这个基础上持续的学习，自我更新？
时代越嘈杂，深度判断力越稀缺。
焦虑不丢人。
它能说明一件事：你还在想，你还在看，你还没麻木。
真正该担心的，是那些对AI毫无反应的人。觉得跟自己没关系，觉得船到桥头自然直。
但时代的浪打过来，从来不打招呼。
与其等浪拍脸上再扑腾，不如现在就盘清楚：你的判断力在哪儿？你的审美在哪儿？你从一堆选项里挑出正确答案的本事在哪儿？你能承担的责任在哪儿……
这些，AI拿不走。
时代车轮滚滚向前，愿你能在时代巨变中保持主动。
愿我们能站在车上，而不是趴在车底。
实在不行，往车轮上啐一口也行。至少你啐的那口唾沫，不是 AI 的。
「AI 能把世上所有的诗都写出来，唯独不知道哪一首值得你流泪。」
