比如说医生这个行业未来如果被
人工智能改造之后，很可能会出现头部的名医马太效应越来越强的现象，普通的小医生想要混出头变得越来越难。
说到底医生这个行业，很多时候靠的还是足够的经验判断，以及病例和手术的积累足够多，你才有机会变得越来越好。
人工智能公司和名医合作，把他看过的庞大病例数据库整合以后，就可以复制类似名医七八成水平的线上名医。
以前可能他看不过来这么病例，也没有这么多的时间去看，但现在数据整合以后不一样了。
线上名医可以二十四小时无休工作，而且从医疗水平的角度，大概率比没啥积累的多数普通医生要高。
这中间人工智能公司只需要做好数据归集，还有就是和名医的合作分成这块就可以了，
这样的改造完成后名医的收入会变得非常惊人，但是普通的医生想要完成经验和病例积累就会变得很难了。
如果说这个领域可以跑通的话，未来很多领域都可以这么跑一遍，带来的马太效应也会越来越明显。
从效率的角度看，大家归纳整理的速度，还有积累同样知识需要的时间完全不一样。
很多领域的归纳整理，人工智能算力够只要5秒钟就够，而人类需要十几年时间的学和积累。
未来AI随着算力进步和算法提升，带来的整体生产力提升，肯定会颠覆现在的生产力关系。
AI是代替人类完成各种具体事项。这些具体事项大多都有明确的评判标准，这样就很容易判断AI到底做的好不好。
随着技术进步，很多简单重复的工作一定会被取代的。
那些没办法标准化的的部分，是人工智能很难无法取代的。
因为没办法标准化意味着，你很难有标准化流程和目标，也就很难有合适的训练方法和数据。
无法标准化的那部分工作，往往也需要更多的复合性技能，这个也是人工智能不具备的。
因为复合技能通常需要对行业有比较深的认知和知识积累，还有在行业内和人沟通合作，经营自己的关系和圈子的能力。
因为只要有人和人之间的合作和关系的勾兑，就会产生一些模棱两可和不确定性，还有那些无法标准化的东西。
不过这都是少数人才有的技能，一个公司有这个技能的人寥寥无几，可以说都不是普通岗位和普通工作能具备的。
另外还有一种事情是人工智能没办法做的，那就是你能在一项工作里面找到需要通过技术提高和改进的部分。
并且不光是能找到，而且还要摸索中精进和提高效率，这也不是人人都可以做的。
改变不了这个大趋势，也就没必要去琢磨和焦虑这个事情。
我们觉得对个人来说最重要的，是怎么在自己被取代前用这个大趋势的红利赚到更多的财富和积累
能抓住这个大趋势中任何一个红利，基本这辈子就可以衣食无忧了，其实这才是你未来对抗变化和风险的保障。
现阶段它很适合辅助本来就会做这件事的人，用这个工具来提高效率，但是想让它自主完成任务，目前还是有点困难的。
也就是说，现在的大模型可以帮助本来就懂的人进一步提升效率，但是帮不了自己完全不会做的人。
行业爆发期的各种应用端开发和产品销售一定是需要很多的人。
对于多数人来说，未来十年的机会也在这里，这可能也是唯一有增量和机会的领域了。
sw17444
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