什么还值得做？
AI加速淘汰下的职业焦虑与身份混淆对抗讨论
1. 关键信息
- #1 @Chao 提出AI可扫描arXiv并自动提升算法复杂度，但发现自身可替代性后放弃；认为科研应从存档转向缓存+计算，低层次文章将被冲击。
- #1 指出人之间差距因工具使用能力放大，可能产生“一个月后不识字”的加速淘汰。
- #1 认为值得做的事：头部AI公司推动核心模型，或做头部公司不做的niche方向（如Axiom），或非LLM范式AI。
- #1 预测沟通将被AI重排翻译，最终可能接入大脑（Matrix/黑镜式）。
- #1 希望ASI（超级智能）尽快到来，即使有灭绝风险，但能放大有效寿命。
- #2 @Wechat 批评A+B+C、工程、生成式AI不算研究，但支持水文章。
- #3 @ssinz7 询问许超老师回国原因（未获回复）。
- #4 @Wi-Fi 批评某些“前沿公司”核心竞争力是骗钱。
- #5 @ssinz7 表示已无学术理想，只想毕业找工作，靠ChatGPT写论文。
- #6 @Wechat 安慰说工作比学术界更无聊，学术理想不赚钱。
- #7 @dxw1491 认为物理机器人+AI普及前谈UBI/共产主义为时过早，不改变分配制度会走向赛博朋克。
- #8 @rollingcat 赞同“躺着晒晒太阳”。
- #9 @wuyu 简短回复“爱”。
- #10 @yml14 从网络工程师角度指出：当前30k-40k GPU训练大模型存在scale-up network性能问题；GPU每3年换代，数据中心建完后的显卡迭代是recurrent大问题；Meta的LLM训练网络靠奇技淫巧和暴力Arista large memory fabric，Google和Alibaba做得较好；未来十几年只要显卡继续堆叠换代，high performance network infrastructure仍有饭吃，link failure/network failure随规模增长只会更多；这些前沿实践只有OpenAI、Meta等头部公司能接触；普通人可用AI优化生活决策、提高生产效率。
- #11 @DMV 调侃Chao的愿景：全世界每个人拥有一个像Chao一样的人，远不如人人都能拥有一个飞机杯。
- #12 @ShuDong 表示看完帖子后感到深深的无力感和虚无，认为人类社会未来由AI公司少数人才决定，留给普通人的只有丑陋的现实。
- #13 @什么名字呢 提出：可以很多人使用同一张脸、假扮同一个人、使用同一个ID、称呼同一个名字，让AI认不出谁是谁。
- #14 @whtf 调侃：你是否在找bigbrother（指向#13的身份混淆策略）。
- #15 @什么名字呢 回应#14，认为可能是诈骗团伙，询问网友在中国和美国是否有类似见闻，想知道套路。
- #16 @clinica 提出：世界不是只有AI这个行当，只是AI从业者叫声最大而已。
- #17 @什么名字呢 赞同#16：世界不止tech行业，科技大厂嗓门大是因为钱多（假装钱很多，想要很多钱）烧的。
- #18 @otonoco 简单回复“当然是AI”并附YouTube视频链接（https://www.youtube.com/watch?v=kCQBXZMcYPA）。
- #19 @jnnksn 询问#1中提到的“一个月后不识字”或相关变化是否已实现，暗示对时间跨度的质疑。
2. 羊毛/优惠信息
无
3. 最新动态
- #1 提出AI可主动扫描arXiv并自动改进算法，但作者因感到可替代而放弃。
- #1 预测科研论文形式将因AI改变，低层次文章价值下降。
- #1 认为头部AI公司（如OpenAI）和少数前沿公司（如Axiom）是当前值得投入的方向。
- #10 补充：高性能网络基础设施（如GPU集群的网络工程）在未来十几年仍有长期就业机会，头部公司才能接触前沿实践；普通人应利用AI优化自身效率。
- #12 新增观点：普通人面对AI主导的未来感到无力与虚无，认为命运由少数AI公司人才决定。
- #13 新增对抗策略：通过多人共享身份/面孔/ID来混淆AI识别，使AI无法区分个体。
- #14 对#13策略的调侃，指向“老大哥”监控。
- #15 讨论#13策略可能涉及诈骗团伙，询问网友见闻。
- #16-17 提出新视角：世界不止AI行业，AI从业者声音大是因资本驱动，其他行业同样存在机会。
- #18 简单支持AI（附视频链接）。
- #19 @jnnksn 质疑#1中“一个月”的时间尺度是否已产生实际影响，反映部分用户对技术迭代速度的怀疑或观察缺失。
4. 争议或不同意见
- #2 反驳“生成式AI是研究”，认为多数论文是缝合怪、换皮，reviewer直接丢LLM。
- #4 批评某些“前沿公司”实际是骗钱，不应奉为圭臬。
- #7 反对在物理机器人普及前谈论UBI/共产主义，认为不改变分配制度只会导致赛博朋克。
- #11 对Chao的“人人拥有AI分身”愿景提出戏谑性质疑，认为更实际的欲望（如飞机杯）才真正影响社会。
- #12 对#1等乐观技术愿景提出悲观回应，认为普通人无力改变，未来由少数精英决定。
- #13 提出一种非技术精英的对抗方式：通过身份混淆让AI无法追踪个体，暗示普通人仍有主动抵抗空间。
- #14 调侃#13策略可能反而招致更严密的监控（bigbrother）。
- #15 质疑#13策略的实际意图，怀疑是诈骗团伙套路。
- #16-17 反对“AI决定一切”的叙事，指出世界还有大量非AI行业，AI从业者声音大不代表其他领域没有价值。
- #19 @jnnksn 对#1中“一个月”的时间预期提出质疑，暗示该变化尚未在用户感知层面显现，或对技术加速论持保留态度。
5. 行动建议
- #1 建议：要么加入头部AI公司推动最强模型，要么做头部公司明确不做的niche方向（如Axiom），要么躺平学习晒太阳等AI领主。
- #5 实际做法：靠ChatGPT水论文、尽快毕业找工作。
- #7 隐含建议：关注物理机器人+AI普及后的分配制度变革，避免被边缘化。
- #10 建议：若从事网络工程，可深耕高性能网络基础设施（GPU集群、数据中心网络），未来十几年仍有稳定饭碗；普通人应利用AI优化生活决策与生产效率。
- #12 隐含建议：接受无力感，但可尝试在AI公司少数人才之外寻找个人生存策略（未明确给出具体路径）。
- #13 建议：若担心AI监控或身份识别，可尝试多人共享身份/面孔/ID来混淆AI，作为一种低成本的隐私对抗手段。
- #15 隐含建议：对可疑的“身份混淆”套路保持警惕，避免卷入诈骗。
- #16-17 建议：不要被AI行业噪音裹挟，其他行业（如传统制造、服务、艺术等）仍有发展空间，可结合自身优势选择赛道。