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人工智能时代，普通人要靠什么谋生？据Business Insider报道，沃顿商学院管理学教授伊桑·莫利克（Ethan Mollick）在其新书《共存》（Co-Existence）中给出判断：大模型迭代速度远超大多数人的认知，唯一出路是学会与它共存，而不是幻想找一份AI无法替代的工作。

在播客《Channels》与彼得·卡夫卡的对话中，莫利克回应了“转行做管道工、护士等动手类职业”的常见建议。他认为作用有限：一旦PlumBot 6000这类机器人问世，情况就会不同。他认识的机器人研究者态度已经转变，从原先认为大语言模型和机器人是两码事，变成意识到两者存在打通的可能性。

变化最剧烈的行业是编程。莫利克指出，写出零错误代码的重要性已经让位于构思清楚要搭建什么，程序员的工作内容会持续迭代。他在书中提出四类能建立优势的特质：第一是深度专业认知，深耕一个领域、依靠专业积淀胜过AI；第二是广博的知识面，涉猎大量不同领域——很多企业里程序员做设计、设计师写代码，跨领域知识越多越能用好AI；第三是审美判断力，AI产出内容数量巨大，需要判断力来筛选优劣；第四是主观能动性，单纯“学会用AI”已没有太大意义，提示词工程正越来越像项目管理。

他还谈到教育体系的失灵：过去新人靠做枯燥基础工作换取技能与人脉的培养模式已经难以为继，新人很容易直接把需求丢给AI、原样上交结果，却尚未建立分辨好坏的判断力。未来的教育可以是课后由AI辅导、课堂上开展主动式学习，闭卷笔试和面对面口试依然是脱离AI考核学生的可行方式。