AI将替代什么工作
作者：微信文章AI是什么
许多人常被类比为电力、工业革命等，但我认为AI最合适的类比是新的计算范式（即软件2.0），就像从“手动计算”到“电子计算”是一样（Software 1.0）。因为传统软件（Software 1.0）和 AI（Software 2.0）本质上都在做同一件事——自动化数字信息处理，只是方式完全不同。
AI将替代什么工作
假设你回到1980年代（Software 1.0时代），回看一下计算机最终淘汰了哪些工作，最靠谱的判断标准是：→ 这个工作的“算法”是否是固定的、机械的、可以用明确规则完全描述的？如：打字、记账、人工计算等。这些工作在当时正好是人能用传统编程（手写代码）实现的程序。结果我们也看到了：凡是规则明确、可精确指定的信息处理任务，几乎全被 Software 1.0 自动化了。
AI（Software 2.0）时代我们不需再手写代码，只需告诉 AI 目标是什么（比如“分类准确率越高越好”或“游戏得分越高越好”），然后用梯度下降在巨大的程序空间里自动搜索，找到一个能实现目标的神经网络。在 Software 2.0 时代，决定一个任务会不会被 AI 替代的最关键特征不再是“能不能被精确指定”，而是是否可验证（verifiability）。
一个任务要想被 AI 练到超人水平，需要满足三个条件（让 AI 可以像打游戏一样疯狂“刷题”）：1. 可重复尝试：每次尝试后能快速回到初始状态（比如新下一盘围棋、新出一道数学题）。2. 高效：能短时间内做海量次尝试。3. 可自动评分：有明确的、机器能判断的对错或得分（比如数学题有标准答案，代码能跑通测试用例）。只要这三点满足，AI 就能通过“海量练习+梯度下降”把性能练到远超人类顶级专家。
可验证性越高的任务，越容易被 Software 2.0 彻底自动化。如果不可验证，AI 只能靠“泛化魔法”或者模仿学习，效果差很多。
AI 的影响如何取决于任务的“可验证性”
传统软件（软件1.0）最擅长自动化：你能精确描述规则的工作（specify）；而AI（软件2.0）最擅长自动化：你能验证的工作。比如程序员（代码能跑测试）、律师（合同审查有标准）、放射科医生（图像诊断有金标准）、会计、翻译（有标准答案或评分）等。
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