My Honest Thoughts
最近，我发现 LinkedIn 上的招聘信息有些奇怪：
公司要求的规格比以前高得多，但却很少有初级职位空缺。大多数职位都是与大学和行业有联系的承包部门提供的，剩下的少数职位也都是顶级求职者。职业岗位的情况也大同小异。
虽然招聘的总人数减少了，但职位和地点的种类却增加了。在新闻中，半导体公司正在大量招聘人才，但在现实世界中，即使你以顶级论文应聘，也很难通过文书工作。新闻与现实的温差相当大。
那么，究竟谁会被录用呢？ 归根结底，还是在该领域拥有更多实践经验的人。
公司要求我们使用人工智能来提高工作效率。
- 但当你真正使用它时，感觉却很奇怪。
- 使用人工智能后，你在单位时间内的产出肯定增加了。
- 但并没有感觉到总量有了爆炸性的增长。
- "我感觉自己比以前做得更多了......" 这种尴尬的感觉。
这是因为这是我们这一代人第一次遇到的问题。
在面试大厅，还有手写代码的测试。(
面试官只是在做他们过去做过的事情。
那么，在人工智能时代，STEM 人员如何谋生？
"Doers" and "Takers"
我认为这个区别是目前最重要的。
建议和决定构建内容的人与执行内容的人
人工智能正在迅速取代执行内容的人。过去需要数小时编写的脚本现在只需几分钟。
人工智能非常擅长实施。
因此，我们现在在现场看到的是这样的结构：
- 产品负责人综合客户的问题，将其定义在规范文档中，然后将其交给研发工程师。
- 客户-PO-R&D 三方聚在一起讨论 "设计什么"。
- 什么样的架构将适用于该应用，将做出怎样的权衡，这仍然是人类的领域。
随着人工智能驱动的开发环境最终占据主导地位，幸存者的角色开始像这样划分。
- 问题识别专家--具有敏锐的洞察力，能够识别难以识别的问题
- 设计判断专家--具有大局观，能够理解技术权衡并做出重大架构决策
- 人工智能协调者--具有管理能力，能够让人工智能发挥作用并监控结果。
- 总监--注重细节的人员，在产品推向市场之前承担最终责任。
最先离开的人最先被取代
我们身边最优秀、最聪明的人。他们没有品位，成绩优异，没有创造力，善于背诵，善于听人指挥。这些人将首先被人工智能取代，因为这正是人工智能最擅长的。
如果你看看人工智能已经开始识别问题的模型，那么随着它们不断向自己提出问题，随着它们提出具有反思性的模型，比如深度思考模型，它们在识别问题方面的能力会越来越强。
人类也是如此。
会问 "这个规格是最好的吗？ 还有更好的规格吗？ 为什么？"的工程师比按照提供的规格表进行设计的工程师更有价值。
我在管理课程中学到的一点就是提问的能力。如果您了解技术，您就可以回答 "如何 "的问题。但是 "是什么 "和 "为什么 "的问题往往会被工程师忽略。
独自创业已成为现实选择
二十年前，独自创业并不容易
- 您需要一个团队
- 您需要资金
- 您需要成为您所在领域的专家。
十年前，个人创业时代慢慢开始：
- 开发框架
- 开发平台
有了这些东西，个人开发者和个人游戏开发应运而生。
现在，它又扩大了一个层面：
- Claude Code
- Codex
- Gemini
- Cursor
打开它，分配角色，给它一个深入研究的课题，给它一个想法提示，几个小时后，你就有了一个原型。
开发迭代变得快得令人难以置信：
- 如果它坏了，我就翻转它，
- 看到用户反应，再翻转它，
以前，我必须召集开发人员、设计人员和数据分析师开会，才能找出正确的方向。
一个人每周工作 100 小时，每月只需花费 20 美元和订阅一些人工智能服务，就能获得与一个团队同等的工作效率。
当然，困难仍然存在。
发现客户的问题，验证这是一个真正的问题，并以适合市场的方式进行定位--这仍然是人类的工作。
而且坦率地说，科学、技术和工程技能与商业的结合在这里是非常强大的。你知道什么是技术上可行的，你也知道如何在商业上推销它。
我想说的是，"一致性 "也是一种武器
如今，无论您创建什么，都会很快被复制。只需点击一下即可。
- 他们的故事
- 学校
- 职业生涯
- 论文、专利、奖项
- 演讲、副项目......
我也还在学习这个。 一旦你有了 5 年以上的跟踪记录，这就是可信度和声誉的最有力证据。
My advice
- Keep learning the technology, but don't be a slave to the AI tools, and have a solid foundation in recognising when AI is wrong.只有这样，你才能成为一名 "出纳员"。
- 积累独立构建事物的经验在日常工作之外，定义一个问题，创建一个解决方案，并将其推向世界。这是人工智能时代的生存之本。
- 找到你热爱的事情：你真正喜欢的事情，你关心的事情。这是人工智能最难取代的东西。
- 持续记录和交流没有人会首先认可你的技能。你必须让人们了解你的技能。无论是论文、博客、LinkedIn 还是 GitHub 等。
我没有完整的答案。我只是实话实说，因为我不想让你独自经历这些。
如果你也正在经历同样的事情，让我们谈谈。
