竞争的逻辑变了

越来越感觉到,AI的替代是悄无声息的。

作为独立个体,以前可能还能见到具体的竞争对象,比如同个团队之间的组员,什么他做的多了,我做的少了,我还可以争取多做一些。

你做地好,我做地不够好,你比我好,我就加加班争取在某些指标或环节上做的比你好。

多努力一点,不行就PK一下,这是个人竞争的常见模式。

你能做,凭什么我不能做?你凭什么说比我做的好?这在之前的职场上是常见的竞争模式。

但是这个竞争对手如果是AI呢?还有谁敢轻易说出上面两句话?

而现在已经出现的情况是,有些岗位和人,好像突然就没什么事情了,也不知道被谁抢去了,突然发现身边不是做这个事情的人,也能做的不错。

比如我在聊个AGI翻译的边界问题里讲的翻译问题,人人都可以写专业的英文邮件,跟客户在群组中异步交流。

而这些,原本都是专业翻译要做的事情。

这里的情况是,并不是这个翻译角色不需要了,而是不需要这么多了。

本来我还需要再招聘2-3个专业翻译,才能支撑起我一个海外项目的交付,但是现在完全不需要这么多了。

对于市面上求职的翻译来说,他的感受就是,怎么岗位变得这么少了呢?以前都抢着挖人,现在连面试机会都没有。

这种替代效应,候选人连竞争的机会都没有了。

而对于仍在岗位上的翻译的要求也变了,以前听说读写要求样样精通,但现在除了在线会议和面对面的交流,读写的绝大部分能力都不需要了,至少不是强依赖了,而听,因为有语音识别,也已经大大降低了门槛。

所以,他即使当然在岗位上,以前忙地要死,现在却发现,很多事情都不需要他做了,虽然暂时是不可替代的。

转而对他的要求变成了必须成长为一定程度的业务专家,要求其实更高了。

如若不然,我再招聘一个成长型更好的,一旦跨领域成长起来(有AI的加持,这不是太难的事情),他被淘汰就是必然的。

一旦被淘汰,到了招聘市场,就会感受到前面的状况,好像没有这么多的岗位可以应聘了。

我在下面两篇文章里,写了一些软件工程师所面临的情况,其实是类似的。

重要的是不要失去判断力

好上加好,强者越强

竞争的逻辑变了。

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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