2.避讓（stepping aside）
機器做它能做的，人做人能做的事
躲，看似消極，但未必不是好策略。
當柯潔輸掉與阿法狗的對決後，放聲大哭，讓無數旁觀者心痛。
有**寫了這麼一段話：
「柯潔輸了，他哭了；阿法狗雖然贏了，但它不會笑。」
這話揭示了一點：
涉及人性和情感領域的工作，比如藝術和人際溝通，人工智慧很難取代我們。
畢竟，誰能比我們人類更有人性？
我有乙個醫生朋友，聽說人工智慧技術後很是擔心。作為醫生，他多年積累的診斷經驗，可能在人工智慧的海量資料面前相形見絀。
未來的人工智慧可以將患者的症狀匹配資料庫裡千萬份病例，分析出所有可能的病症，以及可能性比例，並給下一步檢查或診斷建議。
他問我：「我們學了這麼多年的醫，我們讀書時背過的醫書，我們多年加班問診的經驗，還有什麼用呢？」
「很有用，但不再僅僅是診斷方面，在我家人生病的時候，你給了我很多建議，也幫我做了很多分析，你說的內容和主刀的主任醫生說的，並沒有本質區別。但是主刀醫生，特別忙，300塊的特需門診，他也只有空和患者聊2-3分鐘。
「和你聊就不同，你站在我的角度幫我提建議，而且也能體會到病人的感受，建議我如何與生病的家人溝通。和你談，讓我心安。
「這可能就是未來醫生的價值。擁有同理心，出色溝通技能的醫生，可以將人工智慧冰冷的分析，轉化成病人可以接受的表達方式。」
這種方式，看起來是躲避，但從效果來說，卻是人和機器的最佳拍檔形式。
3.參與（stepping in）
與人工智慧共事，給人工智慧打工
第三種策略，就是翻譯（投敵）。
如今的現狀是：
業務人員知道真實的業務需求，知道哪些資料是有價值的；但他們無法搭建出資料架構。
技術人員可以設計資料架構，但是他們不懂業務。
所以在業務和技術之間，需要一座橋梁，這就是第三種生存法則，你可以選擇做橋梁。
可能聽得比較耳熟，對的，有點像如今網際網路公司的產品經理角色。
人工智慧無法決定自己的目標，也無法清晰解讀自己的決策，所以需要參與者作為人工智慧與人溝通的橋梁。
想走這條路，你需要專精於某一行業某個領域，在人工智慧開始滲透攻打你的行業時……
你就……及時投敵，成為ai的帶路黨，給人工智慧團隊打工。
對於人工智慧團隊來說，他們需要你這樣擁有豐富行業經驗的從業者。
比如乙個用過多種財務軟體的財務經理，就是財務軟體開發商眼中的重要人才。
4.專精（stepping narrowly）
找到沒人想自動化的領域
在策略一超越裡我們提到，一味搞專精，遲早被吊打。
但也不總是這樣。
有些事情通常沒有人願意花費精力和時間來做，因為投資回報率太低了，犯不著。
當阿法狗戰勝柯潔之後，阿法狗團隊表示不再研究圍棋了，要轉身去研究醫療領域的人工智慧了。
為啥呢？因為醫療是個花錢的深坑啊。美國的醫療支出接近gdp的20%，中國2023年在醫療領域的支出預算超過1.4萬億。
把這一塊做好了，拿下1%的市場意味著140億的營業額哦，辛辛苦苦打敗圍棋高手給自己帶來了「名」，接下來得衝著「利」去了。
但在有些領域，比如區分賽車彈簧，證明古老手稿的年齡……這些非常細分的領域裡，人工智慧進來沒法獲取足夠的利潤來抵消其成本，所以沒有動力。
看過《貓和老鼠》嗎？
jerry一路逃進洞裡，而tom卻撞在了洞口。
化身大貓的人工智慧不可能進入每乙個細分領域，說到底，人工智慧也要算賬嘛，成本多少收益多少，進入這塊細分市場是不是合適。
專精者成功的奧義在於，瞄準乙個細分市場，開始深挖，並堅持下去。
5.開創（stepping forward）
做人工智慧的爸爸
如果你從事的是ai研發工作，那麼當大家討論ai引發失業潮時，你的臉上可能掛滿了笑容。危機根本不存在。
有小夥伴說：「我不會敲**怎麼辦？」
沒關係，程式設計師之外，我們仍有其他選擇
如果你學理科，愛好與數字打交道，那你可以考慮一下21世紀最**的工作——資料科學家。
數位化的系統和人工智慧的決策，需要海量資料，而且是真實有價值的資料。這就是資料科學家的價值所在。
你也可以成為產品經理。
人工智慧也是產品，產品就需要產品經理。產品經理的重要職責在於確保產品具有客戶需要的特徵和功能，並規劃產品在保證質量的前提下盡快進入市場。很多網際網路從業的小夥伴對於這個職位應該並不陌生。
你還可以成為營銷專家。
人工智慧是產品，產品就需要賣出去，那麼就需要營銷專家的存在。營銷專家了解產品的優勢和賣點，也了解客戶的需求和痛點，通過巧妙的內容營銷、渠道投放直達目標客戶眼前。
但營銷人真的需要會敲**嗎？不至於。
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