摘要：把那些机械的、标准化的工作交给AI，然后把精力投入到那些需要“懂人性”、“做决策”、“跨界融合”以及“承担不确定性”的事情上。这才是我们在AI时代真正的护城河。也是AI替代的真正边界。
对于简单重复者，我们或许只能逼迫自己改变，不然，痛终将是必然。
AI在追，成为永远的新场景才是不被替代的关键
AI来了，所有人都绷紧了职业的那根绳。感觉自己终将被替代。
但正如我以前一直所说，AI终究是基于过往场景的英语深索，却不是汉语中真正的“深索”。所以，当有新的场景，就已经成为AI深索的内容。
而要想不被AI所替代，那你就不能成为过去的自己，只有在今天的基础上一直在更新。
而职场里，还有哪些工作是属于需要永远更新的活？
很明显，只有需要在经验上突破，在风险上随机，在真正的新场景中才是真正的新。
而那些标准化，数字化可以重复、可以组合的，我们永远算不过AI，快不过AI，也挺不过AI。
所以，为什么字节的外包QA为什么被替代？
做测试，验数据，挖BUG，这种字面化，数据化、对比性的工作，在有完美要求与标准的情况下，还有什么能比AI搜索与发现得更快更完备？有什么可以比AI按时提醒来得更及时？
毕竟，人都有打盹的时候，但AI不会。
这种数据化的质量门，其实与实体制造的质量门区别很大。
实体制造的质量门，会因材质、设备、人员等等因素所影响，而形成的质量问题也千差万别。可能在材质上过关，却可能在加工上有问题，有可能在零部件上质量过关，但在总装上却又可能会有问题。最后终得靠人去感受异样的存在。
但数据化的产品，却在AI下从头到尾可以一览无余，一比就现。
因此，有时候觉得数据工程师真厉害，好虚幻的东西，都能成功。但有时想来却数据工作者又是今天最可能先被替代的大工种。
毕竟，有谁在数据上能干赢计算机和AI？
所以，要想不被替代，我们在职场要做的，不能是适用新型类工作，而是永远走在发明路上。只有发明新型，才能让AI只有追赶与学习的份。而这就是AI替代的边界。
那么，在职场各种普通职业里，我们还能如何才能永远实现发明新型的工作内容和工作产出？
这是不是太难了？
那么，哪些工作是属于不是旧场景，而是需要我们不断用脑去思考去突破的？
一、搞清楚AI的“统治区”。
凡是标准化、数字化、基于历史规律（过往场景）的重复性劳动，AI确实能碾压人类。外包QA被替代，正是因为“找Bug”、“验数据”本质上是一种“基于规则与历史经验的模式匹配”。
而属于我们还能继续有价值的核心，只有真正的创新、应对未知的风险、在混沌中定义新场景。这些AI做不到的事情才是我们应该干的。AI是基于概率预测下一个词，而人类是基于直觉、同理心和跨界联想去“发明”。
而实体世界与数字世界的差异就在于，实体制造有物理摩擦，有难以量化的“手感”和“异样”，这需要人的具身认知；而数字世界高度抽象，AI天然如鱼得水。
二、要纠正并调整AI心态。
“要想不被替代，必须永远走在发明的路上”，这确实“太难了”。但我们并不是必须每个人都要成为“发明家”，一直拥有“发明新型”的人才能生存。AI能写出完美的代码，但它无法在两个利益冲突的部门之间斡旋，也无法安抚一个因为产品上线失败而崩溃的客户。这些“非标准化、非数据化”的软技能，才是我们职业的护城河。
一是不要AI看作永远跑在前面的对手，而要它看作我们的外脑。
未来的职场不是人与AI比拼，而是“会用AI的人与不会用AI的人之间的PK。当AI帮你处理了80%的标准化工作，你才有精力去进行那20%的“发明与突破”。
二是警惕“唯技术论”，要去发现新问题。
数据工作者之所以最容易被替代，这是因为大多数数据工作都只能算是在执行。
但在商业世界里，“提出好问题”永远比“给出标准答案”更值钱。AI可以给你一万条数据洞察，但决定“我们下一步该做什么业务决策”的，依然是人。
三、需要不断用脑思考要突破“旧场景”的工作内容
发明创造并不是真的一定需要我们去发明，而是指需要我们不断用脑、用心、用直觉去突破的工作内容。
1、复杂系统破局者与架构者。
需要在多个相互冲突的约束条件（如成本、时间、技术限制、人性）中寻找最优解。例如，业务架构师、高级产品经理、战略规划师。
AI可以分析市场数据，但无法决定“在这个充满不确定性的当下，我们公司是否要赌一把进入新赛道”。这需要商业直觉和对人性的理解。
2、涉及深度同理心与人际博弈的工作。
需要情绪价值、建立信任、利益谈判的内容。这些无法被完全数字化的工作内容。如心理咨询师、高级销售、大客户拓展、劳资关系专家、危机公关。当公司面临重大公关危机时，AI可以写出完美的声明，但真正去平息公众怒火、重建信任的，还得是人。
3、跨界融合与“边缘创新”的探索者。
AI的知识是基于已有语料与数据的。AI很难把两个毫无关联的领域强行缝合。但人类可以。比如，科技+艺术（如新媒体艺术）、心理学+商业设计、农业+物联网。那些在学科交叉点上、在旧场景的边缘地带寻找新机会的人，永远有饭吃。
4、伦理、合规与价值判断的守门人。
世界上很多事不是“对错”或“数据”能决定的，而是“该不该”。如AI是否还要下行、AI视频以假乱真等等这样的科技伦理审查，法务合规、政策研究等内容。都是当下AI还不能做到的内容。当下AI造成的混乱谁来界定它的边界？这种基于人类道德底线的价值判断，AI无法替代。
5、面对“极端不确定性”的兜底者
AI终究是基于历史数据来工作的。当遇到历史上从未发生过的黑天鹅事件，AI就会“幻觉”或宕机。也就是如突发事件应急指挥官、灾难救援协调员、前沿科学探索者，这些还将继续拥有。这些完全未知、没有历史经验可借鉴的混沌中，人类的直觉、胆识和应变能力是最后的防线。
看似AI在掐断普通人的重复生存环境，人类的痛终将会到来，但历史终究会向前，一切也将再生。
所以，如何做好新的自己，才是当下我们要做的事。
小结：
把那些机械的、标准化的工作交给AI，然后把精力投入到那些需要“懂人性”、“做决策”、“跨界融合”以及“承担不确定性”的事情上。这才是我们在AI时代真正的护城河。也是AI替代的真正边界。
对于简单重复者，我们或许只能逼迫自己改变，不然，痛终将是必然。
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