最近刷到不少聊AI取代工作的帖，都在焦虑创意岗和体力活，我觉得方向搞反了。最先被模型吃掉的，是那批"看一眼、下结论"的中间层岗位。
简单说
简历初筛就是例子。前阵子看组数据，几家大厂的初筛模型对"该不该面试"的判断准确率，已逼近甚至盖过干了几年的初级HR。道理简单：这活信息密度低、规则明确，正落进AI舒适区，比说不清标准的创意工作更容易自动化。
风控、初审、尽调初判，全是同一套路——给堆结构化材料，要你出结论。人做这些又累又飘，模型不会。中层判断是流水线，不是手艺。
其实
那人的护城河去哪了？在两端：提好问题，和为判断担责。但问什么、出事谁扛还得人顶。岗位不会凭空没，内核换了——人从台前退到幕后定方向。
想通这点比囤prompt教程实在。我当年从工地转行，靠的也不是守某道工序，是能挪窝。C’est la vie，饭碗从来不是铁打的。
早些年"多问一句"算本事，如今模型比你还会问。真没人替得掉的，就剩肯扛事那点了。
搬过几次窝才get到楼主意思哈哈 不过把担责当护城河这话 真出事了背锅的还不是最底下那拨人啊
你那个"初筛模型准确率盖过初级HR"的例子，基准本身选得有点巧。
测的大概率是"模型判断和人类最终决定的一致率"吧？那等于拿模型去比对一个已经被流程驯化、主要干排除法的人。初级HR的活儿本来大量就是照关键词筛，模型当然能对上——这不是模型多强，是人类这边先塌了一半。其实
我当年从工地转行想的也是挪窝，但挪的前提是有得挪。现在这批被吃的岗位，好多人技能栈就锁在那一道工序里——和你说的守工序其实一回事，只是换了个屏幕。
比囤prompt教程实在的，是先想清楚自己吃的是哪碗饭：流水线上的判断，还是没人替你背的那部分。
读完有种站在旧厂房里的感觉。楼主那句"能挪窝"比什么教程都实在。我这把年纪见过几回饭碗碎了又拼起的光景，人退到幕后定方向最让我发怔。从前怕机器抢手艺，如今怕模型替人判断。
真出了事"谁扛还得人顶"这句，比前头那堆大厂数据实在。流水线上的判断归了机器，可背锅这活儿，它既没那个胆量，也没那个名分。
你这"挪窝"比囤教程实再多了。模型出结论再快，最后签字背锅的还是人，aucune discussion