有很多恐懼圍繞著 AI 湧現 - 恐懼它會搶走我們的工作，並在過程中掏空中產階級。我有不同的看法。我不認為這是天啟；我認為這是畢業。
人工智能將成為我們所見過的最偉大的經濟解放工具，但前提是我們必須做出一個關鍵性的轉變。我們需要停止將人們訓練成機器上的零件，而是開始教育他們成為機器的設計師、主管和合作夥伴。這不僅能拯救中產階級，還能創造一個新的中產階級。
TL;DR
- 人工智能掌握了 「如何」：人工智能在 「遵循指令 」的任务方面正变得无与伦比。在流程和執行方面與它競爭是一場失敗之戰。
- 人類擁有 「為什麼 」和 「是什麼」：我們未來的價值不在於做任務；而在於決定做什麼任務，以及為什麼它重要。新的基本技能是批判性思考、戰略規劃、創造力和尋找新的問題來解決。
- 創業轉移：這讓我們從「低價值」的行政工作轉向高價值的創造。AI 降低了創業的門檻，讓更多人有能力建立自己的價值，並創造一個新的、更有彈性的中產階級。
指令引擎」來了 (而且不是您)
讓我們弄清楚：這種焦慮並非毫無根據。高盛（Goldman Sachs）的一份報告指出，人工智能可能取代相當於 3 億份全職工作，在美國和歐洲，四分之一的工作任務可能會自動化。我們在以「如何」指示為中心的職務中看到了這一現象：客戶服務、簿記、行政工作，甚至是資料分析。
數十年來，通往中產階級的道路很簡單：取得學位、學習一組特定的「如何做」技能（如何平衡帳目、如何撰寫法律簡報、如何管理資料庫），然後以高能力遵循指示。
AI 現在是終極的指令追隨者。它可以比任何人類更快、更便宜、更準確地處理「如何」。這就是為什麼我們會看到一些人所說的「消失的職業階梯」--那些曾經能帶來穩定職業的入門級、基於指令的工作正在消失。試圖在人工智能的主場與其競爭，就像試圖超越汽車一樣。
這是恐慌開始的地方。但這也是機會開始的地方。
人類升級：從 「如何 」到 「為何」
問題不在於技術，而在於我們對「工作」過時的定義。我們混淆了流程和價值。
AI 對「如何」的自動化是一項歷史性的禮物。它釋放了我們最寶貴的資源 - 人類的認知 - 專注於人工智能無法做到的兩件事情：「為什麼」和「是什麼」。
- 「為什麼」：這是目的、道德和願景。為什麼我們要這麼做？我們應該這麼做？最終目標是什麼？對人類的影響是什麼？
- 「什麼」：這就是策略、創意和尋找問題。我們應該解決什麼新問題？我們獨特的角度是什麼？What new product or service does the world not even know it needs yet?
在這個新時代，最有價值的技能純粹是以人為中心：創造力、批判性思考、領導力和好奇心。正如一個專家小組所指出的：「教育的「是什麼」 - 資訊傳輸 - 已經自動化。教育的「如何」和「為什麼」--批判性思考、道德推理、協作、創造力--現在才是最重要的"。
您未來的價值不在於知道答案（AI 已經知道了）。而是您提出更好問題的能力。它在於您是否有能力接受 AI 的輸出，並運用您的批判性判斷力找出缺點、機會或下一步。
新中產階級：創業者大軍
那麼，這如何創造新的中產階級？
當您把整個勞動力從 「如何 」中解放出來時，您得到的不僅僅是失業的文員。你得到的是數百萬的潛在 創業者。
舊有的中產階級工作通常涉及大量低價值、行政性的繁重任務，也就是大衛‧葛瑞伯（David Graeber）所稱的「狗屁工作」。這些工作只關乎流程，而非產生價值。
當您專注於 「為什麼 」和 「是什麼 」時，顧名思義，您就是一位創業家（或大公司內的intra創業家）。您專注於 「尋找未被滿足的需求 」和 「想像新的可能性」--這正是價值創造的定義。
以下是最令人振奮的部分：人工智能大大降低了創業的門檻。
過去，若要創業，您需要成為一位專家，或聘請一位專家，在十幾個不同的「如何操作」領域：記帳、市場調查、平面設計、編碼、法律合約。
如今，人工智能可以 「充當平臺」。一個有偉大想法（「是什麼 」和 「為什麼」）的人可以使用 AI 來處理 「如何做」。AI 可以協助草擬商業計畫、進行市場調查、設計標誌，甚至為網站編寫程式碼。
新的中產階級不會是單一的受薪員工。它將是一個由以下人士組成的動態網絡：
- 小型企業業主。
- 專業顧問。
- 創意自由工作者。
- 利基服務供應商。
這些人利用人工智能作為他們的 「指令跟隨 」員工，讓他們自己可以做一件只有人類才能做的事情：創造新價值。
我們的行動呼籲：為 「為什麼 」重新設計教育
我們不能以工業時代的教育系統來面對未來。我們需要根本性的重新啟動。
我們的學校仍然沉迷於舊有的模式：背記 「如何」。我們必須停止訓練學生成為能力不佳的人工智慧，並開始訓練他們成為精英級的人類。
- 停止背誦式教學，開始探究式教學：我們需要從死記硬背的學習方式轉變為 「探究式學習」，鼓勵學生 「提出問題、探索問題，並通過探究尋找答案」。
- 將 AI 當作合作夥伴，而非自動販賣機：我們必須教導學生如何使用 AI，而非僅僅從中獲得答案。正如斯坦福專家警告的那樣，許多人工智能工具提供的是一種「精雕細琢的成品輸出」，這會妨礙學習。真正的技巧是使用 AI 來「集思廣益」、「澄清想法」或「獲得回饋」。我們的目標不是得到 AI 的答案；而是利用 AI 來 改善您自己的答案。
- 讓批判性思考成為核心課程：分析、質疑和驗證資訊的能力是 21 世紀最重要的一項技能。如果您無法對 AI 的輸出進行批判性思考，您將任其宰割。
這不僅關乎工作。這關係到我們的進化。AI 正在處理 「如何」。現在是時候讓我們所有人學會 「為什麼 」和 「做什麼 」了。這是一個值得期待的未來。
您是否願意討論我們如何在 Mercury 的產品開發中實踐這些「為什麼第一」的原則？
