ChatGPT让大家看到了一个不智障的AI。

悲喜同源。短暂兴奋后立即引发了对失业的担忧。

“工业自动化取代了大部分体力劳动，AI将会取代大部分脑力劳动。”第一反应共识是：有明确工作流程的、边界和步骤清晰的基础工作，将被AI取代。这有种既残酷又可笑的感觉。人类这么多年好不容易实践积累了系统庞大的技术规范、行业标准、操作手册，到头来居然是在给AI做嫁衣。

问题或许不是取代这么简单，它引起的颠覆很可能是让某些行业不值得存在。

想起以前看过一个问题，很能说明“不值得”这个问题。讲的是某家人的空调外机总是发出嗡嗡的噪声，大部分人此时都会选择找维修师傅来解决这个问题，但维修师傅有可能要求换很多配件，意味着花很多钱。而答主根据他个人经验，认为只需要3块钱买个垫片就能搞定。维修师傅费大劲的原因，主要是因为加垫片利润不足，维修师傅有把小问题搞成大毛病的倾向。这件事说明，但凡要请人干的活，都会有一个起步门槛。如果你没体验过空调事件，也可以想想织补、修鞋等业态。很多时候一些小问题修补修补还可以继续使用的，但最后仍会不得不选择扔掉买新。这个起步门槛应该是从业者的生存底线。

生产效率导致产品竞争，竞争迫使产品降价。当修补价格与产品价格差价越来越小，作为中间服务商的修补变得不值得。之后引发的连锁反应是从业者减少，最后，即便有人愿意承担略高一点的费用，他也会因高时间成本而放弃（当然奢侈品类不在此讨论范围内），需求进一步被遏制。

人与人之间的相互服务，争的都是起步门槛之上的机会，门槛以下的需求，是市场不允许存在的。所以在现实生活中诞生了这样一种感受：看似每个领域都有专业人士，但自己想为需求花的钱又配不上专业服务的时候，要么狠心搞搞大请专业人士来解决，要么只能多方打听、看视频自学，把自己训练成十项全能。

前一种选择属于市场萎缩后被绑架的消费，让人不爽的事注定了偶然才会来一单。而后一种选择是因为互联网各种小妙招的存在，给了你足够的底气来累死自己。

ChatGPT会把上述两个令人极为不爽的选择扩大到更多领域

人的一大弱点就是容易被利益驱动。只有在自己一窍不通的时候才肯虚心请教，心甘情愿地找别人干活，死心塌地地为专业付费。但凡自己懂了点的，想的都是如何节约成本。

很多人试用ChatGPT之后，感觉在专业领域的回答都算是在路上的。根本不需要等到AI发展成熟，有10%的替代可能，人类就会去应用这10%的替代效能。“在路上”水准已经足够增加需求方自己干的勇气。这是为追求短期高利润主动放弃中间服务的理性选择。

我们假设一个小公司构架（如图1），

管理层先产生一个发展需求，在执行过程中需要专业1、专业2、专业3来配合推进。其中专业1是管理层直接带队的核心业务，专业2和3都是配套工作。配套工作指的是无需行业内真知灼见，仅有行业常识就够用了。假设小公司需要的专业2和专业3所涉及的工作范围比较狭窄，完全可以通过培训把握工作要点，那么专业2和专业3就会是最先被替代掉的部门，变成图2。

这意味着管理层从安排任务变成了直接操作。而该公司的核心业务工作量比较大，所以仍需要业内资深人士任职。但资深人士也已经不再需要基层工作人员了，他操作AI就能收集基础信息。

这个模型推演到极致，就是管理层操作AI干活，一个人一支队伍。在利益的诱导下，采用这个策略是极其理性的。对大部分没有创造力的人来说，依托ChatGPT这类AI的能力，一定是开启了新一轮降成本竞赛，依然是囚徒困境。

AI给了管理层降成本的空间，管理层因为自己的勤奋努力让产品价格下降获得竞争优势，以现在互联网的传播速度，低价优势不出半年就可以被填平。折腾一圈除了让自己更忙碌外，还真正挤掉了中间服务的生存空间。这个时候管理层想重新找专业服务的时候，会发现服务要么变得非常昂贵，要么根本就找不到人。

对服务于企业内的专业来说，高端需求着眼于更加务实的资源连接，对服务深度和广度都将提出前所未有的高要求；低端需求被AI取代，一群人被迫挤出人力市场。这些人，大部分将在本专业无所事事，小部分转身变成互联网博主、小型AI辅助工具创造者，传播更加专业、简洁、即学即用的基础知识来获取可能的、潜在的低需求用户，这些客中户包含了那些勤奋的管理层。

最后，

我们向着遥远的、目不可及的方向去展望美好的未来：那将是一个人人创业的世界。组织内只有人机关系，人与人之间的沟通全是组织外关系，每个人都是自己帝国的国王。低头眼下，打破效率优先模式、财富流动问题、数字产权问题，创新支持问题，桩桩件件，直逼性命。