Pour la vulgarisation de l'IA en Chine, le Festival du printemps de 2025 est destiné à être extraordinaire. Avec la popularité inattendue de Deepseek, l'IA à l'origine froide et mystérieuse s'est soudainement envolée dans les maisons des gens ordinaires. Pendant un certain temps, presque tout le monde à travers le pays a commencé à utiliser l'IA. Ce qui inonde le cercle d'amis n'est plus la grille de feux d'artifice de neuf cage, mais la compétition des poèmes en forme d'huile écrite par mon IA est plus rime "; Pour faire des boulettes en dialecte, et la troisième tante qui demande à l'IA de calculer les messages vocaux de l'année sur les calories dans le dîner de nuit; Salutations du Nouvel An aux parents et amis.
Cependant, la popularité de l'IA apporte non seulement la commodité, mais provoque également de l'anxiété. Après avoir essayé Deepseek, un programmeur vétéran a déploré que ses années d'expérience en programmation semblaient si fragiles. Après le festival du printemps, une capture d'écran d'un chat de groupe pour une entreprise à Shanghai est devenue virale. % Cela fait que les gens se rendent compte que l'IA remplace non seulement les postes peu qualifiés, mais aussi les professions par une éducation élevée et une expérience élevée sont également difficiles à échapper.
Face au développement rapide de l'IA, de nombreuses personnes ont commencé à remettre en question l'importance de l'apprentissage. Si les connaissances et l'expérience peuvent être facilement remplacées par l'IA, comment devons-nous ajuster notre modèle d'apprentissage pour s'adapter à cette nouvelle ère?
Changements d'emploi et nouvelles exigences d'apprentissage
Le modèle de «travail» auquel nous sommes habitués - le temps fixe, le lieu et la tâche - n'existe que pendant plus de deux cents ans. Plus tôt, les individus devaient allouer leur temps indépendamment, en tenant compte de diverses tâches telles que l'agriculture, le tissage et l'élevage de poissons. Après la révolution industrielle, les machines ont remodelé les processus de production, les personnes ont été incluses dans des positions fixes, opérées en fonction des processus standard et ont progressivement fait partie des principales machines sociales.
Ce changement change également la façon d'apprendre. Avant la révolution industrielle, il y avait des travaux divers, les individus devaient avoir des connaissances approfondies, avoir des capacités de coordination et de trading social entre domaine, et leur apprentissage était centré sur "Big". Après la révolution industrielle, les tâches ont été très segmentées et une compétence a pu être reconnue. , et n'a pas observé la mise en œuvre du produit.
Cependant, la popularité de l'IA modifie cette situation. Comme nous l'avons vu, l'IA a dépassé l'efficacité humaine dans de nombreuses tâches spécifiques, en particulier dans les domaines de travail qui nécessitent beaucoup d'accumulation de connaissances et d'expérience, et a fait beaucoup de progrès au-delà des attentes. Cette tendance a progressivement décliné le rôle de "Vis de la grande machine sociale" jouée par des êtres humains à l'ère industrielle. À un niveau de productivité plus élevé, le formulaire de travail peut ressentir une sorte de «négation de négation» et revenir à la révolution préindustrielle. En d'autres termes, les gens peuvent avoir à entreprendre un certain nombre de tâches différentes en même temps.
Par exemple, un chef de produit doit non seulement analyser le marché et concevoir les produits, mais a également besoin de mettre en œuvre ces conceptions en personne. La différence est que les gens n'ont pas besoin de terminer toutes les tâches à la main, mais peuvent utiliser des outils d'IA pour y parvenir efficacement. Dans ce cas, les capacités dont les gens ont besoin le plus sont passées de la maîtrise d'une seule compétence à des capacités de démontage et de reconnaissance, ainsi que la possibilité d'utiliser efficacement les outils d'IA.
Dans le même temps, car la certitude des tâches et des scénarios de travail est progressivement éliminé, la capacité de s'adapter aux changements et d'ajuster la structure des connaissances en fonction de l'environnement deviendra la principale compétitivité du futur lieu de travail. De plus, bien que l'IA puisse effectuer de nombreuses tâches au lieu des humains, du moins pour l'instant, il a encore du mal à remplacer complètement les tâches impliquan...
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