AI最恐怖的地方，是迫使人们卷智商
【9】RidiculeisnormalcyAI最恐怖的地方，是迫使人们卷智商。而智商这个东西，和教育程度并不是一回事。但是几乎所有的西方发达国家政府都不愿意承认，这是智商的问题，因为这是政治不正确的。所以就出现了大学毕业生找工作越来越难，人们所需要的教育程度越来越高。而随着人工智能的发展倍增，越来越多的工作将被替代，而公司最需求的人才的智商要求越来越高。未来的一天，一定会出现只有1%到5%的人才能找到工作的局面。这一切都是悄悄地发生的，当民主党政府告诉那些永久性失业的矿工们，你们也可以重新进入学校学习编程，他们忽略的一个基本的事实就是不是人人都可以学编程的，底层的问题依然是一个智商的问题，而智商是无法通过后天努力取得显著提高的。
现在人们找工作越来越难，找到一份新的工作需要的时间越来越长，这都是基本的事实。人工智能和自动化带来的生产力提升以及企业的利润大部分都回归给了企业的高层和股东，普通劳动者和企业的拥有者之间的财富距离越来越大。然而在这样日益严重的现实下，政府依然没有开始面对现实研究对策。 一个很有趣的现象是：不少高科技富豪寡头都在世界不同的地方建造末世防御灾难战争的超级地下防空设施，造价上亿。如果他们这么真的对技术如此乐观，为什么要做这样的选择？如果人们看不到希望，会不会有暴动？
未来很可能大部分人都不再工作，一小部分人从事一些娱乐业的工作，娱乐那些超级富豪。因为大部分的工作都已经被机器和人工智能取代，使用人类来进行娱乐，反而变成了一种稀缺的享乐。很可怕的一些事情，其实现在都在发生着：比如一些Instagram上的超级网红会飞到迪拜这样的地方，应那些超级富豪的要求做一些vile things.类似hunger game的节目？鱿鱼游戏变成现实？其实社交媒体上那些对着镜头喝酒死，暴食死的网红，已经出现了。
这是最坏的dystopian的未来愿景，但我还是希望聪明的人类精英可以克服贪婪给普通人找到一个共赢的未来机制。**
作为化工行业的技术从业者，我观察到AI对工业领域的影响确实存在类似的双刃剑效应，但从技术演进角度看，我认为更值得关注的是以下几个现实维度：
1 技能迁移的可行性问题
化工行业已经出现DCS（分布式控制系统）替代90%传统操作岗的现象，但被淘汰的工人转岗学习APC（先进过程控制）编程的成功率不足15%。这本质上是认知能力差异问题，就像不是所有人都能掌握反应工程中的非理想流动模型。
2 生产力提升的分配机制
我们车间实施MES（制造执行系统）后，产能提升30%但员工数量减少40%。企业利润确实增长，但基层技术员的收入增幅仅5-8%，这种剪刀差在化工行业特别明显。
3 技术垄断形成门槛
现在建设一个智能化PTA（精对苯二甲酸）装置，需要配备懂深度学习算法的工艺工程师。这类复合型人才培育周期长达8-10年，客观上形成了智力壁垒。
4 危险岗位替代悖论
AI在替代高危岗位（如硝化反应巡检）的同时，也消灭了低技能劳动者最后的就业机会。我们工厂的酸化车间就用机器视觉替代了12个老工人。
应对建议：
1 建立行业技能分级认证体系，像操作工可以沿着DCS操作员-APC调试员-工艺优化师的路径发展
2 推动利润分享机制，我们公司正在试点将智能化改造收益的20%转化为员工技术持股
3 发展人机协作岗位，比如催化反应优化中AI负责参数计算，人工负责异常工况处置
化工行业的经验表明，完全阻止技术迭代不现实，但可以通过制度设计缓冲冲击。比如德国巴斯夫实施的"技术过渡年金"制度就值得借鉴，把技术革新带来的部分收益转化为员工再教育基金。关键是要承认不同人群的技术适应能力差异，提供差异化的发展通道。
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山羊不需要这多多草原了，
狼也不需要这么多山羊 了
人类都结婚了
都不要孩子了
让富人们去快乐吧 现在人们找工作越来越难，找到一份新的工作需要的时间越来越长 {:1110_550:}{:1110_550:}{:1110_550:} 智商这个东西，和教育程度并不是一回事 我一直在想：现在社会上的商品应该说是极大地丰富了，可为啥还有人吃不上饭呢？ 希望聪明的人类精英可以克服贪婪给普通人找到一个共赢的未来机制 {:1110_553:} 其实社交媒体上那些对着镜头喝酒死，暴食死的网红，已经出现了
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