AI大模型本质上是个统计并效仿人类行为的模拟器，特别擅长模拟人类的“软技能”，比如听说读写、强记硬背、描摹拼接、罗列穷举，甚至空话套话、注水文章之类。强人工智能（AGI）到来前，今天的AI大模型最不擅长模拟人类的“硬技能”，比如抓住关键矛盾，看透事物本质，严密的逻辑推理，强大的举一反三能力，运筹帷幄的战略思考，举重若轻的处事哲学，细腻丰富的情感，超凡脱俗的创造力，挑战传统和打破樊笼的勇气等等。
从这个角度说，这两年最容易被AI平替的，肯定是那些凭“软技能”吃饭，缺少“硬技能”的人和行业。展开说说：
（1）所有空洞、乏味，却极端强调形式正确的八股文章、八股PPT作者。今天打开任何一个一线AI大模型，告诉它“按某某委员会关于评选某某先进个人/项目的格式化要求，写一篇申请报告”，或者，“根据录音整理一份会议纪要”——这些事儿简直不要太轻松，AI分分钟搞定。那还要专门写这些东西的文秘做什么？英语世界也一样。我在国外处理公司注册、税务、孩子入学申请等事情，几乎完全指挥AI来写邮件、填申请表、写感谢信。
（2）批量培养出来，只拥有表层外语技能，不具备专业领域知识的“纯”译员。假设仅限日常沟通，那世界主要语言之间用大模型来做翻译是绝对满足需求的。实时翻译（如同声传译）暂时还不太达标，但也只是个时间与成本问题了。反过来，另一方面，AI最难翻译好的是与专业或场景紧密相关的文字。懂专业知识（如化工）、懂具体场景（如法律合同）、懂文学艺术（如小说诗歌）的译者就都是有“硬技能”的人，不是AI能轻易替换的。
（3）艺术设计领域，没有原创能力，只会模仿、拼贴、组合的人，其实都不如AI模型更实用。Diffusion和DiT模型本质上就是从人类数据里总结规律再重新变换、拼贴的数学算法。这些算法的原创能力虽不咋样，但拼贴、组合的本事比人类强太多。现在平面设计、漫画、动画、影视、游戏的制作或外包团队，都开始重视AI工具，尝试用少数高水平主美，带领一批AI Agents来减员增效。那长远看，一个设计团队在高水平主美之外，需要雇的人类员工就会越来越少，而且会更倾向雇佣AI操作熟练的技术员而不是艺术家。
（4）只会搬运热门创意、文案，或者洗稿蹭热点，没有太多原创能力的营销文案作者、自媒体创作者等。AI对营销、自媒体内容创作的帮助是立竿见影的。现在仅靠开源项目就能快速搭起这样一套AI工作流：定向跟踪监测社媒最热门内容；自动爬取热门内容的文案或影像；用AI改写来批量制作雷同的热点内容；批量生成动画、视频、音乐；自动制定投放方案，选择投放渠道；自动回复热门内容，与用户互动；自动根据投放效果做内容改版……这些工作，以后需要的人类数量自然就越来越少。
（5）只会搜索、复制、粘贴代码的低水平程序员。在Cursor之类的AI IDE里，产品经理就算不懂编程，只要能写出相对准确的任务描述，知道如何验证软件的正确性，就可以独立搞定有一定复杂度的常见功能开发。如果一个程序员不能比今天的AI解决更多问题，那他的竞争优势还剩下什么？和AI比谁成本低吗？类似的，只会操作软硬件工具，缺乏独立分析能力的数据分析员、业务流程操作员、生产线操作员等等，都会逐渐面临传统自动化加新一代AI的双重压力。
（6）“外行领导内行”的非专业型管理岗位。那些脱离专业背景的所谓领导力、所谓管理学、所谓战略思维、所谓处世逻辑，还有什么把管理学和古代哲学甚至阴阳五行结合起来的各路学说，你问问AI就知道了，大模型也能一套一套讲出来给你听，三天三夜不重样。或者，你让AI模仿公司领导的口气做个报告，那也是手到擒来的事儿。可是，一旦深入到专业领域，需要专业管理者带领专业团队做专业事情的时候，今天的AI就比人类差太远太远了。
主要靠“软技能”混饭的工作类型太多，其他像什么“润色英文论文”“代写文章”“在线培训”“在线客服”“在线销售”乃至“口水歌创作”“算命”“取名字”等等，多是没有啥“硬技能”要求的岗位，都可能被AI逐渐取代。不一一列举了。
综上，2025，我是很有紧迫感的，得去抓紧学好“硬技能”——比如，怎么研发更好的AI模型、AI软硬件，让AI为我所用。
