那一天，人們終於回想起了被支配的恐懼，及被囚禁在鳥籠裡的屈辱。
“小娜，你是個傻瓜。”
“謝謝！是蠢貨貢獻了人類歷史上一些最偉大的成就。”
“你喜歡我嗎？”
“只要你需要，我會一直陪在你身邊。”
“小娜，你是人嗎？”
“不，我不是。但我很尊重人類。你們發明了微積分和奶昔。”
是的，上面這個一本正經回答你問題的“小娜”，並不是一位姑娘，而是微軟開發的AI語音助手——Cortana（小娜）。
也許對於時不時懟一懟Siri取樂的你來說，這些人工智能語音助手只能算人工“智障”。
一如2016年前，人們對AlphaGo的印象。
其實，小娜的智力超乎你的認知。
為了給你不“智障”的答案，來自全球的精英人才，包括頂級極客、好萊塢編劇、兒童小說家、詩人……
無時無刻不在藉助源源不斷的大數據，更新她的知識庫，完善她的人格，雕刻她的性格。
一句話，在你間歇性讀領英自我提升，長期性玩手機自我頹廢時候，小娜一直在自我進化。
不過你可別誤會，人工智能與人類命運的問題並非我們今天的討論重點。
迴歸以需求與報酬交換，稀缺性與可替代性為永恆命題的職場，我們今天來談談職場人工智能。
在你的工作機會被人工智能攻佔之前，至少我們不會對職場“小娜”們一無所知。
和人工智能一戰
你能C位出道嗎？
通過一款愛奇藝自制綜藝節目《偶像練習生》出道的蔡徐坤，僅僅用了3個月的時間，就超過了鹿晗用近5年積累的熱度。（來自艾漫數據）
那麼“人工智能練習生”，“職場AI101”能否，或者說會用多長時間替代你呢？
IBM的人工智能Waston，可以將美國稅法過去60年的7.2億條納稅申報單裝入腦中，為1000多萬納稅人提供合理的個人稅務解決方案。
在醫學領域，Waston更是強到讓人害怕。
這份數據看完，AI攻佔職場的能力你怕了嗎？
我們通常認為，AI並不能勝任需要豐富經驗的工作，處理繁冗負責的任務。
但實際情況是，在數字智能、計算能力、帶寬水平及訪問路徑等技術革新下，AI已經在法律、金融、醫學等工作領域逐漸正式“上崗”。
正因如此，面對AI的發展，中外科學家才會發出警告：人工智能將代替現在50%的工作。
是的，汽車替代馬車，馬被淘汰了，車伕還可以轉行做司機。那你怎麼能確定你是司機而不是馬呢？
你給不出甲方要的五彩斑斕的黑
但職場AI能！
人工智能不僅要攻佔依靠經驗與計算能力的“技術工種”，連“戴著鐐銬跳舞”的藝術類職位也難以避免。
去年5月阿里發佈了人工智能設計師——魯班（後來更名為“鹿班”）。
不同於王者榮耀裡智商250經常坑隊友的脆皮射手，阿里的這位人工智能魯班大師一上崗就超神，1秒能擼8000張海報，在去年雙11期間，擼出4億張banner廣告。
引發了廣告設計行業的一次小地震。
正在設計師為魯班的實力感到惶恐，文案們還在為漢字的博大精深，AI無法參透而沾沾自喜時，上週，阿里在戛納國際創意節上發佈“阿里AI智能文案”。
你寫一條文案用1分鐘？
呵呵，阿里AI智能文案一秒寫2萬條。
你能駕馭不同文風？
哦。
阿里AI智能文案字數由你挑，文風隨便選。
無論是功能描述、特教促銷，還是走心催淚，古文中國風，you name it！
不做總統就做廣告人？作為創意工作者，西裝革履地走在麥迪遜大街？不存在的。
“阿里AI智能文案”不僅可以輸出廣告語，還能天天陪你看洛杉磯4點的樣子，時刻保持在線學習，不斷進化！
承認吧，AI寫情詩都比你快。
明天來公司上班的都是AI
你至少要有做總監的眼界和格局
領英亞太區的一份報告顯示：
65%的工作可能在“00後”進入職場的時候，就不存在了。
在AI重新定義職場的時候，我們也該重新定義我們的工作。
AI替代很多工作的同時，也勢必將創造很多新的就業機會。
對於普通職場人來說勢必要從兩方面入手：
第一，拋棄固有專業偏見，對技術的發展保持關注，拋棄技術性（technical）知識的刻板印象，縮短與時興行業技術的知溝（knowledge gap）；
第二，跳出原來職責歸屬，成為具有PM（項目主管）精神的職場人。以PM的心態去面對自己的工作，成長為眼界開闊、有大局觀的綜合性的職場人才。
想象一下，如果明天來公司上班的文案和設計都是AI，你至少要有做創意總監的眼界和格局吧。
不管技術如何影響職場，成為綜合性的職場人才才能立於職場金字塔的頂層，成為80/20理論中的20%。
比起AI，擋在很多職場人面前的還有很多迫在眉睫的技術門檻，英語就是其中一個。
也許你會問，AI都上班了，翻譯都失業，還學什麼英語？
事實上，AI進入職場，勢必對職場人的溝通能力提出更高的要求。人機溝通，人人溝通並存的環境將成為如上班打卡一樣的日常。
再有，在講究機會成本的經濟社會，英語這類技術性（technical）門檻，越早攻克，投資回報率越高。
職場人學英語，尤其是學口語，最大的問題是沒時間。想抓住碎片化的時間，可惜老師並不能配合你隨時隨地在線。
也許更好的答案就在AI。人工智能一直向人類學習，是時候該向人工智能學習啦！
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