程序員、律師…高薪白領為什么是首批被AI取代的職業？|讀書互動

作為一個人，你越像機器，就越容易被 AI 淘汰。

程序員、律師…高薪白領是首批被AI取代的職業？

本文核心觀點與案例摘編自張笑宇新著《AI文明史·前史》

人工智能的浪潮正以前所未有的速度席卷全球。從ChatGPT的驚艷亮相到Sora視頻模型的震撼發布，關于“AI是否會取代人類工作”的討論從未如此熱烈。在眾多擔憂中，一個核心問題尤為突出：哪些職業將首當其沖？

亞洲圖書獎得主、新銳科技史學者張笑宇在他的新書《AI文明史·前史》中給出了一個論斷：一切以智力服務為核心的行業。

他指出，關于 AI 替代智人大腦的效應，我想我們不必抱有任何幻想。這不是那種既帶來生產力解放，又帶來普遍福利增長的技術進步。過去的技術革命取代勞動力，智人大腦可以用智力創造來彌補。今天的 AI 技術直接挑戰的是這個星球上原本能夠產生最高水平智能的智人大腦，這是直接競爭關系，智人大腦沒有辦法進行彌補。

那么，哪些以智力服務為核心的行業將最先感受到這股寒流？它們又將被如何重塑？

01 程序員

既然 AI 的基本數學原理是極大地降低了量產智能的成本，那么與智能相關的腦力服務業，當然就是受這項技術影響最大的領域。在這類行業中，哪個行業的供應鏈最長、最復雜、人工成本最高，就最容易被AI顛覆，比如，其從業人員被AI大幅取代。

排在這個表上第一位的，毫無疑問就是程序員。

2024 年，微軟的全球員工總數大概是 22 萬人，阿里巴巴則接近 20 萬人，谷歌 18 萬人，字節跳動 12 萬人，騰訊 10 萬人，臉書約 7 萬人。這些大型互聯網公司內部體系復雜、分工細致，前端、中臺、后臺、開發、產品、運營、美工……不一而足。

在我們每天使用的應用程序內，任何一個圖標和按鈕的變動，都可能要經過無數次會議上的激烈辯論后，才能獲得批準。此外，可能還有無數的上游供應商或外包團隊參與其中。因此，看起來簡簡單單的一個應用程序或者一個網頁，背后的供應鏈條復雜程度，可能不亞于制造最先進的火箭、光刻機或者豪華跑車。對這些項目和產品的管理，難度可能也不亞于一國政府對其產業政策或社會政策的管理。

對于當下的互聯網行業，我個人一直有個“暴論”：現在的軟件業處在手工業時代。有這個行業工作經驗的朋友都知道，雖然現在有各種開源平臺或者代碼編寫輔助工具，但整體而言，程序員就是個手工崗：代碼要手敲，程序錯誤要仔細查，一個個復現，這就是為什么你永遠有加不完的班。

然而，有了 AI 后，它能夠自動幫你寫代碼，而且它的功能還有可能通過重塑工作流而得到優化。這就像是你有了無數的小精靈，它們都能幫你寫代碼。這種情況可以類比為，當你有了蒸汽機時，你就像是有了無數永不疲倦的牲畜來幫你帶動磨坊或風箱，這當然就是蒸汽機革命。

我們可以想象，這輪工業革命會對軟件業造成很大沖擊，就像當年蒸汽機驅動的紡織機對紡織行業的工人造成很大沖擊一樣。屆時我們會被這樣的現象震撼：許多受過良好教育、擁有體面薪資的程序員也有可能失業，他們也可能成為高揚階級斗爭論的一員，將理解盧德運動中的那些工人之所以破壞機器并不是因為目光短淺、守舊落后，而是因為利益實實在在受到了損害，痛苦是真切發生的。

再次強調，這不是什么科幻小說，這是當下正在發生的事。很多從業者已經用“編程能力的民主化”來形容這次變革。AI編程一旦能夠形成產業，就勢必會大大改變這個行業的基本結構和生態。谷歌前 CEO 埃里克·施密特在提到 AI 生產力時很直白地說：想象一下，這個星球上的每個人都能有一個自己的程序員，做自己想做的事。

當然，這是說給普通人聽的。但或許這句話還有另外一層意思，它是說給老板聽的：想象一下，你現在可以有無數個所要求薪資是你現在員工的 1/1 000 的程序員，做你想做的事。誠然，AI 不會馬上取代所有程序員，甚至不會取代其中最有天賦、最有經驗的程序員。

因為現在的 AI 才剛剛開始，還沒有經歷過思維鏈的完整訓練，沒有成為 AGI。就像我們舉過的例子一樣，哪怕一個新員工的頭腦像亞里士多德一樣聰明，但由于不熟悉工作流程，他創造的價值不能跟一個老員工相比。

但 AI 已經可以在輔助編程方面大大減少現有程序員的工作量，使得他們一天可以完成過去一周的工作。因此，對這個行業的大多數人，我想說的是，不必抱有幻想，殘酷的前景已經來臨。評估一下，你有什么不可替代的地方，或者你有什么優勢讓你的老板留下你，而不是用 AI 換掉你？

02 內容生產領域

除了編程革命之外，AI 有可能改變的另外一個腦力勞動領域，就是內容生產。

我這里說的內容生產是廣義的，它既包括文字，也包括圖像、音樂和視頻。內容生產幾乎涵蓋大部分娛樂業：電影、電視劇、歌曲乃至電子游戲……不一而足。這些產業的市值也許比不上互聯網巨頭，但在腦力勞動領域，這也涵蓋了資金最密集、供應鏈最復雜、單位勞動力價值最高的行業。

以電影為例，你在銀幕上看到的每一個鏡頭，背后可能都有無數人的心血：

在拍攝之前，編劇創作劇本，美學設計師為角色設計服裝、發型和道具，化妝師、發型師、服裝設計師要把角色打造成他們應該呈現的樣子，武器和盔甲可能要從無到有地硬生生創造出來，布景師需要想象海底世界或者外太空的街道、酒吧、廣場或公寓可能長什么樣子……

拍攝時，可能同時有幾個攝制組分別拍攝不同的鏡頭，每一個主攝影背后可能有各種副手、爆破師、特效師、道具師、場工，還要有人管他們的吃喝拉撒……

拍攝完成后，制片團隊可能要投入大量成本進行后期制作，增加特效和背景音樂……

如果是歷史劇或者幻想劇，還可能有歷史學家或者語言學家加入團隊，為劇中角色想象出精靈語或者多斯拉克語這類現實中不存在的語言……更別提還可能有其他服務人員圍繞在這群人身邊進行服務。因此，像《復仇者聯盟4》這樣的特效大片的總預算高達 3.56 億美元，如今并不稀奇。

游戲開發也類似。

2024 年大賣的《黑神話：悟空》，背后是百人規模的團隊歷經 5~7 年的開發。如今它的銷售收入已經超過 10 億美元，這等于說，團隊里的每個人平均創造了千萬美元的價值。

但是，如果要算上所有外景、音樂、模型和動畫創作，那么這個項目至少涉及數千人，而且他們幾乎個個都是業內高手。

比如，很多玩家為游戲中展現出的美輪美奐的東方建筑藝術所征服，而這背后是他們團隊的專業人士前往各個名勝古跡使用 3D技術掃描取景的結果。

然而，《黑神話：悟空》還只是摸到了頂級 3A 游戲的制作門檻。像《GTA5》這個級別的游戲，開發時間比《黑神話：悟空》還早 10 年，那時它的成本就已接近 3 億美元，銷售收入截至 2024 年達到了 90 多億美元，其難度門檻絲毫不輸給頂級特效大片。

然而，這個行業的底層邏輯正在悄無聲息地被 AI 改變。

本質上，電影首先是畫面呈現的藝術。電子游戲經過多年發展，也正在朝這個方向演進。

而大語言模型出乎意料地在這個方面展現出了優勢：它現在也可以以極低成本量產專業美術設計師級別的作品。雖然它的創造力尚不及人類，但勝在門檻低，成本也低。例如，我用 Stable Diffusion（一款文生圖軟件）畫一幅梵高風格的插畫，只用了幾十秒鐘。當然，用 AI 做過圖的朋友都知道，有時它生成的圖片不符合你的需求，你得反復嘗試。AI社區將這種行為戲稱為“煉丹”。但哪怕我要重復 100 次才能煉出一顆完美的丹藥，我也只需要 2 個小時，效率依然遠高于人類美術設計師。

大語言模型這類由語言生成延伸到圖片、音樂和視頻生成方面的能力，在業內被稱為“多模態”。簡單來說，就是對于我們在內容行業看到的所有素材—人物、場景、道具、音樂……它

都能夠自動生成。從 2020 年到現在，這個領域也已經更新換代了好幾波。2024 年最奪人眼球的多模態模型當數 Flux，已經有人用它讓達·芬奇創作的“蒙娜麗莎”活了起來，向大家展示AI 如今的能力。

埃里克·施密特說，AI 會給這個星球上的每個人創造一個程序員，其實，AI 還可以給這個星球上的每個人創造一個導演。編程能力可以民主化，生產影視劇和電子游戲的能力也可以民主化。每個獨立開發者有可能成為“超級個體”，每個內容創作者也有可能成為“超級個體”。想象一下，你現在有機會把你兒時腦海中的全部夢想都拍成電影，放在 TikTok（抖音國際版）上傳播給全世界，這個世界會變成什么樣子？有多少奇瑰的想象力會得到發掘？有多少不為人知的神奇故事會被講述？

想象一下，如果 AI 能夠大幅降低內容生產的成本，利用 AI生成某個虛擬演員進行演出的成本不斷降低，演員這個行當中的絕大部分人就會被淘汰。布景成本和特效成本也會大幅降低，很多場景可以依賴文字生圖來解決，只要控制一致性就可以。最后，想象力變成稀缺資源，影視行業也許會圍繞編劇或主創團隊重組。

到那個時候，我們才會迎來真正的元宇宙時代：每個有想象力的人都可以書寫自己的神話，供人們在其中徜徉。

當然，降低內容生產成本也有可能引發另外一種效應：噪聲的勝利。

今天的社交平臺已經充斥著大量虛假信息，某個“網紅”上傳幾張虛假的圖片，配上文字和音頻，就可以編造一段無中生有的經歷，吸引流量，從中謀利。據稱，Flux一經推出，就馬上有人敏銳地捕捉到，這是在社交平臺上變現的絕妙機會。他們用Flux生成與真人幾無二致的照片，量產數千名 AI 社交“網紅”，吸引流量，然后把這些賬號賣給商家并獲利。

仔細想想，這樣的前景真是讓人不寒而栗：有人天生訥于言辭，但有人天生就善于編織謊言。如果每個人都可以擁有一個導演，那么很明顯后者相對于前者會獲得無與倫比的巨大優勢。到那時，我們在社交平臺上的每一次點擊，都有可能看到一個全然偽造出來的故事—照片、圖像和聲音全都可能是假的，每個人都生活在牢籠之中，被信息繭房緊緊包裹而不自知。

03 法律、咨詢和金融

除了軟件編程和影視內容之外，還有一些智力服務型行業也符合兩個基礎特征：

（1）智力服務的單價較高；

（2）需要大量基礎智力服務，如法律、咨詢、金融等。

這些行業的平均收入看似很高，但其中有很多基礎崗位其實并不需要太高的專業技能。很多初級從業者只是完成很簡單的任務，比如查找資料、列舉法條、查詢數據、制作報表等。我相信，AI 很快會沖擊這些行業。

有過法學專業訓練的朋友可能會對一個術語比較熟悉：法律職業共同體。

北京大學法學院教授強世功曾說他們有“共同的知識、共同的語言、共同的思維、共同的理想”。翻譯成白話，意思是說法律從業者（包括法律學者、法官、律師及其他行業相關人士）學的不僅是一門學問，而且是一種不一樣的語言和思維方式，并且這種語言和思維方式的背后是有理想的（法治）。這種語言和思維方式會滲透到其職業生活中，其天職就是將人類的日常生活翻譯為法律語言，在法律系統中做出處理（如判決），以此反過來影響人們的日常生活。

法律從業者如是，金融機構和咨詢公司亦如是。廣義上，這些智力服務型活動的共同特征都在于，它們代表的不僅是一門學問，而且是一種獨特的語言和思維方式。它們會把現實生活翻譯成它們的獨特語言（如盈利模型、商業模式、財務報表……），然后再反過來影響現實。

這些行業的從業者或許不多，但對我們的經濟活動有舉足輕重的影響。截至 2024 年，高盛是全球排名第一的投行，它擁有 45 000 名員工，管理的資產超過 2.8 萬億美元，收入超過 462 億美元，平均每名員工管理的資產超過 6 222萬美元，創造了 102 萬美元的年收入。所以，這些行業的勞動者是很值錢的—這倒不一定是因為他們有多優秀，而是因為他們離錢或者政治權力足夠近。

然而，從經濟學的角度看，一個行業的勞動力足夠貴，恰恰是這個行業的從業者很容易被技術替代的理由。誠然，這些行業中前 1% 的頂尖人才從事的也是創造型工作，他們的人脈關系網絡、行業洞察和職業經驗都是很難替代的，但他們也需要那99% 的輔助人才幫他們完成很多事。一名咨詢公司的高級研究員需要一批實習生來搜集資料、整理數據、寫報告，最后才能生成他需要的幻燈片，甚至只是這個幻燈片中的某個表格；一名投資經理撰寫報告，或者一名律師起草法律訴訟文書，道理也類似。

然而，這些都可能很快被大語言模型取代，因為從原理上講，大語言模型就極其善于模仿某種語言風格乃至背后的思維方式來創作內容。

當然，這方面的應用探索還處在極早期。2024 年上半年，《福布斯》雜志采訪了兩家律師事務所，一家是總部位于紐約的謝爾曼·思特靈律師事務所，一家是總部位于硅谷的威爾遜律師事務所。這兩家律所與投資界和科技界的合作頗多，因此它們也是最早應用大語言模型（2022 年就開始）的律所之二。謝爾曼·思特靈律師事務所的人工智能指導委員會主席和創新集團負責人戴維·韋克林估計，他本人應用大語言模型系統大概每周可以節省2 個小時，而如果使用他們自己開發的 ContractMatrix（一種由AI 驅動的合同談判工作流程），每周就可節省 5~10 小時。

威爾遜律師事務所的首席創新官戴維·王則表示，大語言模型可以推動 30%~40% 的流程實現自動化，從而提高生產率。不過，專注于這些領域的垂直型大模型以及相關的初創 AI公司能否找到好的商業機會？這個問題還很難說。一方面，頭部公司的大語言模型性能在快速提升，初創公司因為財力和算力的匱乏，正在被拉開差距；另一方面，像法律、金融和咨詢行業的公司，它們的大量數據涉及用戶隱私和行業機密，因此不愿公之于眾。

但僅以公司內部數據為語料庫進行訓練，數據量又明顯不足。如此看來，也許這些垂直行業的 AI 應用要等到 AI 出現比較大的突破時，才會迅速鋪開。

不過，如果未來 5~10 年我聽到大量的律師、金融分析師或咨詢公司研究員因為 AI 而失業，那我倒一點兒也不會感到奇怪。

結語

在AI的沖擊下，那些工作流程高度標準化、依賴基礎信息處理、缺乏獨特創造力和深度人際互動的智力服務崗位，風險最高。

本質上，作為一個人，你越像機器，就越容易被 AI 淘汰。

然而，當下的實情卻是，算法治理正在無比高效地把人變成機器，甚至這些人參與勞動所產生的數據，都變成了把他們自己機器化（非人化）的一種助推力。

這就是新時代的主人們規訓奴隸的方式。