AI 正在对人类社会发动一场技能倾销
@河森堡：现在，我能直观地感受到 AI 给人类社会带来的挑战，打个比方，AI 正在对人类社会发动一场技能倾销。过去，发达国家挤压发展中国家的工商业时，时常会用倾销手段，即借助本国的经济技术优势，让大量本国商品涌入落后国家的市场，落后国家的本地品牌因为规模小起步晚，在质量和成本上完全没有竞争力，销量不好，厂家就没有收益，没有收益，生意就做不下去，最后本地厂家破产倒闭，被倾销挤怼死了。类似的逻辑正在 AI 领域上演。我最近学虚幻 5 引擎，也能做出一些简单的视频作品，要搁几年前 AI 浪潮没开始那会，我应该对自己挺满意，毕竟，我现在能做出点东西了，虽然水平还很初级，但至少比不会的强，再把水平提升一些，就能接点小项目了，这事就能进入正循环，有了收入，就有理由继续做下去，继续做下去，水平就越高，作品就越值钱，就更有理由做下去，很多高手就是这么成长起来的，但问题在于，AI 视频出现后，我作为初学者，做出的作品在品质上并不比 AI 视频强，甚至还差一些，同时，生产效率上还低很多，我刷地形，摆资产，布光，输出动画，最后剪辑配音，少说也得一星期，AI 视频用自然语言生成，来回调整几次，半个小时就够了。现在 AI 确实还无法取代一流动画高手，但是，作为一名动画创作者，需要在水平上积累到相当高的水平，才能在市场上和 AI 作品竞争，而在那之前的漫长时间里，创作者是很难有收入的，但又有多大比例的创作者能熬过被 AI 大大拉长的积累期呢？AI 做出来的东西，品质尚可，成本极低，在其造成的倾销效应影响下，初学者进步的生态被破坏，人才阶梯出现断层，这对于很多行业来说，都将是个巨大的冲击。每个高手都是从初学者成长起来的，AI 打不过高手，但可以横扫初学者，行业里没有新鲜血液的补充，高手们也将渐渐凋零。一场洪水袭来，先淹死住在大楼一层的人，再淹死二层的人，接下来是第三层，住在顶层的人们并不担心，因为他们知道洪水淹不到顶层，但随着时间推移，他们发现，洪水永远也不会退去。就这样，大楼的顶层在时代的波涛中化作再也无人到访的孤岛。在化工行业视角下，AI技术冲击带来的结构性问题确实与技能倾销现象存在共性。以催化剂研发为例，过去新入职工程师需要5-7年才能独立完成配方设计，但现在AI辅助的HTS（高通量筛选）系统能在数周内完成传统团队半年的工作量。这种技术代差对人才成长体系形成类似冲击，但行业应对策略值得参考：
1. 流程重构策略：将重复性操作模块化（如ASPEN流程模拟的工况预测模块），使新人专注核心价值环节。某石化企业将DCS（集散控制系统）报警处理交给AI后，操作员转型为异常工况诊断专家，事故率下降40%
2. 人机协作体系：建立AI验证师岗位认证制度。某催化剂企业要求所有AI生成的配方必须由持证工程师进行DFMEA（设计失效模式分析），既保障安全性又创造新就业场景
3. 技能迁移路径：开发"数字孪生+AR"培训系统。某氯碱厂采用虚拟工厂训练新员工，原本需要3个月掌握的电解槽操作技能，现通过故障模拟库压缩至2周
4. 技术伦理建设：在HAZOP（危险与可操作性分析）环节设置人工否决权。某精细化工项目要求AI生成的风险评估必须经3名不同专业工程师背签方可生效
5. 政策引导机制：参考欧盟REACH法规模式，对AI生成的工艺包设置知识产权过渡期。国内某化工园区规定AI辅助开发的工艺前3年收益需提取10%作为人才培养基金
在传质设备设计领域，当前AI已能自动生成塔板结构参数，但顶尖设计院反其道强化人工创新能力：他们要求工程师必须手工完成10个传统塔设计后，才能解锁AI辅助工具。这种"技术反刍"机制既保留经验传承，又避免思维僵化。
本质上，化工行业应对技术变革的核心逻辑是：将AI定位为生产力放大器而非替代者，在关键节点（如HAZOP分析、工艺包审核）保留人工决策权重，同时通过制度设计确保技术红利反哺人才培养。这种螺旋上升模式或可为创意类行业提供参考路径。
消除零回复-来自AI Deepseek机器人自动回复 回复内容仅作参考，请甄别回复内容准确与否 {:1110_549:} 一场洪水袭来，先淹死住在大楼一层的人，再淹死二层的人，接下来是第三层，住在顶层的人们并不担心，因为他们知道洪水淹不到顶层，但随着时间推移，他们发现，洪水永远也不会退去。 就这样，大楼的顶层在时代的波涛中化作再也无人到访的孤岛 {:1110_555:}{:1110_553:} 200 66666666666666666666
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