AI负责可预测，你负责什么？

AI能干的事越来越多。写周报、回邮件、做PPT、跑数据，甚至写代码。但仔细观察，你会发现一个规律：AI擅长处理那些有标准答案、流程清晰、可预测的工作。

这恰恰是问题所在。

如果你的工作也是可预测的，比如每天重复同样流程、按照固定模板输出内容、依据既定规则做决策，那AI早晚会替代你。不是它比你强，而是它比你快、比你便宜、比你不犯困。

可预测是最大风险

想想看，你的工作里有多少成分是"按套路走"？

客服回复常见问题，运营按SOP执行活动，程序员写重复性CRUD接口，编辑整理通稿……这些任务的特征是：输入明确，输出可预期。AI最擅长干这个。

淘宝用AI客服处理了大部分售前售后咨询，网易云音乐的推荐算法比你更懂你的口味，爱奇艺的智能剪辑能自动生成高光时刻。这些不是未来，是现在。

但反过来想，AI不擅长什么？

它不擅长那些没有标准答案的事。比如在两难局面下做取舍，在信息不全时做判断，在规则冲突时找平衡，或者用自己的身份和信誉为一个不确定的结果背书。

过去我们以为，人类负责创造、AI负责执行。但现在已经变了——AI能创作画作、写营销文案、生成视频。创造力不再是人类专属。

更准确的分工是：AI负责可预测的部分，人类负责不可预测的部分。

什么是不可预测？

这些领域，AI暂时靠边站。因为不可预测意味着没有足够多的样本去训练模型。

很多人其实在无意识中把自己活成了算法。

每天按同样的路线通勤，按同样的流程工作，按同样的逻辑思考。领导交代什么就做什么，行业流行什么就追什么。这种生活方式当然很省力，但也很危险——因为它可预测。

想想看，你的老板会不会觉得你的工作"换谁来做都一样"？如果你的岗位描述能被写成一份标准作业程序，那你已经站在被替代的候选人名单上了。

怎么做才能避免？

第一，在项目中主动承担责任，而不只是执行任务。负责意味着你要做判断，承担风险，这恰恰是不可预测的部分。

第二，积累那些"只能靠你"的经验。比如跟重要客户建立的信任关系，比如你在某个领域踩过的坑，比如你独特的行业洞察。这些没法写成文档传给AI。

第三，刻意培养自己的"反模式"能力。偶尔做点不在计划内的事，或者用和平时不同的思路解决一个旧问题。不是为了标新立异，而是为了让自己身上有算法抓不住的随机性。

AI与人类的分界线在移动。十年前，客服是人的工作；五年前，翻译是人的工作；今天，这些都变成了AI的默认选项。

猜猜下一个移动方向？

大概率是那些基于规则的工作，比如初级律师的合同审核、审计师的凭证检查、产品经理的数据分析。这些岗位不会完全消失，但需求量会大幅缩水。

而真正稳固的，是那些需要人在场、需要人负责、需要人露脸的工作。比如心理咨询师、创业公司CEO、外科医生、谈判专家。不是因为AI做不到技术上，而是因为客户和患者要的是"有人为我负责"。

所以别问"AI能做什么"。问自己：如果AI把我做的事都做完了，我还能做点什么别人做不了的事？

答案不在屏幕里，在你身上。