本文来自微信公众号： 小盖fun ，作者：小盖
看了一期吴恩达的播客，非常精彩。而且这次他的观点很激进，说每个人都应该成为Builder，借助AI，往生产端走。
别只拿AI问问题，而是要开始真正动手创造，做网站、做App、做小工具，把自己的想法直接变成产品。
包括他们公司说现在面试候选人，会直接问候选人到底Build过什么。
如果候选人之前拿AI做过一个网站、App、Skill，或者任何解决自己实际问题的小工具，这种经历都会非常有说服力。
因为这考验的已经不只是会不会用AI。
播客链接：https://www.youtube.com/watch?v=o-wv_szZ0V0
现在会用ChatGPT问问题，或者Codex做个PPT、数据分析，门槛已经很低了。
更进一步的能力是你能不能发现一个问题，把它抽象出来，再借助AI把解决方案真的Build出来。
这里面其实同时考验了一个人对AI的使用能力、抽象能力和创造力。
我最近跟很多朋友聊天，也发现大家招聘时越来越喜欢问一个问题，你的作品是什么？你到底拿AI Build过什么？
我觉得所有人确实都应该认真想想这个问题。
以前Coding基本还是程序员的专业能力。一个市场人员、招聘人员或者财务人员碰到一个软件需求，正常的处理方式都是提需求，然后找工程师。
但现在这个门槛已经降得非常低了。
一个人拿着Codex、ChatGPT这些工具，只要问题足够明确，做一个自己工作里用的小工具，已经没有以前那么难了。
这个变化有点像Excel出现之后。
以前很多数据处理工作可能需要程序员参与，后来财务、市场自己打开Excel就可以分析数据了。
AI Coding也在发生类似的事情，它正在把过去属于软件工程师的一部分能力，逐渐变成知识工作者的基本能力。
吴恩达说他们团队成员已经在给自己不断的造工具了。
有个运营同事，为了写文章，自己做了一个Mac桌面App。准备写一个选题时，这个App会自动爬取网页，寻找相关资料，把相关文章整理出来。
然后他可以直接和整个资料库聊天，了解自己正在写的内容和已有资料之间有什么关系。
你看，这已经完全超出了会不会用ChatGPT。
还有他们的财务团队以前每周要花几个小时打开各种文件、复制数字、检查数据。
后来团队自己开始开发自动化程序，可以定期打开文件、读取数据、检查一致性，有异常再提醒相关的人处理。
这背后的逻辑其实非常简单。
以前开发软件太贵了，所以工程师必须集中在专门的工程部门。
每个业务部门内部当然都有一堆问题，也都有很多想做的小工具，但一个需求如果只能帮三五个人节省一点时间，根本排不上工程师的开发计划。
现在Build的成本降下来之后，这些过去不值得开发的东西突然都可以开发了。
而且最了解这个问题的人，本来就在业务部门。
做招聘的人最知道招聘哪里麻烦，做市场的人最知道自己每天有哪些重复工作，做财务的人也最清楚哪些数据天天需要人工核对。
现在他们第一次有能力自己把这些问题做成工具。
所以我觉得未来每个人在某种程度上都可以成为一个工程师。你不需要成为一个专业程序员，但应该逐渐具备用软件解决自己业务问题的能力。
吴恩达说他们最近还分析了很多的招聘数据，发现越来越多职位描述中开始强调一个词：High Agency，高主动性。
简单说，就是一个人发现问题以后，会自己想办法往前推进，而不是等老板把每一步都拆好，再告诉他接下来干什么。
按部就班的工作，价值感只会越来越低。
有了AI的帮助，一个High Agency很强的人，确实可以比过去创造更多东西，也可以自己解决更多问题。
优秀的员工会越来越像一个负责自己领域的小创业者。他知道自己的目标是什么，然后自己发现问题，做出判断，缺工具就Build工具，最后解决问题。
所以我现在越来越觉得，大家讨论AI会不会替代工作，有时候把问题想得太简单了。
吴恩达讲了一个我很认同的框架。
一份工作里面，可能已经有30%到40%的任务可以交给AI，但剩下的60%到70%依然需要人来完成。
所以绝大多数职业不会突然消失，真正发生变化的是一个岗位内部的工作内容会重新分配。
最后更现实的结果，还是人和人之间的竞争。
一个人可以把那30%到40%交给AI，然后把自己的能力范围继续往外扩。
另一个人还按照以前的方法工作，只负责自己原来那一小块，那公司最后更愿意留下谁，其实很好理解。
我一个朋友之前的公司里，Android和iOS加起来有三个人。后来公司觉得人员有些冗余，最后留下一个人，几个端都可以负责。
你说这是不是AI导致的？当然和AI有关系。
但落实到职场里，它最后呈现出来的还是人与人之间能力范围的差距。一个人借助AI可以覆盖过去几个人的工作，另外一个人的工作方式没有变化，公司自然会重新计算这笔账。
我今天还在群里跟大家聊，以前总有人说前端已死，但好像最近已经没人讨论这个问题了。群里有朋友开玩笑说，死人当然不会说话。
我还真去翻了一些前端工程师的简历，发现一个很明显的变化，很多人已经不再把自己局限在纯前端了，而是突出全栈的能力。
吴恩达在播客里也提到了这个现象。过去前端、后端的分工很细，但有了AI以后，越来越多开发者开始变成全栈工程师。
因为AI把跨领域学习和执行的成本降低了，一个人能够覆盖的工作范围自然会扩大。
而且这件事肯定不只发生在程序员身上。
以前一个做营销的人，可能只负责投放。现在借助AI，他能不能从选题、研究、内容生产，一直做到投放和后面的数据分析？
一个人在组织里的能力半径会越来越大。
想起之前纳瓦尔说的一句话：成为一名创造者，你将不必担心工作、职业和AI。
是的，什么时候都尽力去创造，去解决问题。别给自己留所谓的垃圾时间。