LOL赛事下注 - 英雄联盟投注 -(中国)Riot Games：前些天，得朋友馈赠，得到了Manus的邀请码，有幸试用，尝试了各种输入，完成各种作业，包括做了一个小的社科类课题。对于我这种典型的人文、社科类的工作者、爱好者及普通的2C用户，帮助很大，相当于多了一个人力做基础工作，做资料收集整理和拓展。（另外，还可以做很多与日常生活相关的协助与规划工作。）虽然Manus的算力有瓶颈，速度还不够快，但对于时效不那么强，带有一定复杂性的工作来说，是一个很好的助手（但它可能不适合回答比较简单直接的问题）。

　　2.Manus是AI大发展的一个组成部分：每个新的生成式AI推出，我都积极试用，主要是为了能够体验和把握未来的趋势和可能性，同时谨防“掉队”。对于非专业人士来说，我也不从单一一个应用的角度去看Manus，而将其看作整个生成式AI发展的一个部分。设想一个千军万马向前突进的场景，Manus是其中一匹马，它有自己的特点，也整合借鉴了其他人的能力。任何一匹马的前进都可能带动所有其他的马。“马群”指向的方式是更加成熟、高阶的AI——通用AI（AGI）。

　　5.AI对人类劳动力的替代作用：而凡用这些应用的，实际上也可以提前预知一下AI普及后对就业及经济结构的深刻影响。我一直是这个观点：AI技术革命与历史上的工业革命、计算机革命相比有本质不同。工业革命主要替代了人类的体力劳动，计算机革命则替代了部分简单的脑力劳动和重复性工作，而AI，特别是生成式AI和智能体应用，正在向更高层次的认知工作领域渗透，乃至占据主导地位，其对人类劳动力将不是一个简单的辅助功能（complement），而是取代功能（substitute）。生成式AI将重构劳动价值链，把大多数人类排挤到价值链的“低端”部分（非标准化、物理世界的人人界面、不需要太多技能、AI/自动化的成本仍然高于人类劳动力的领域）。我们可以设想这样一个世界：所有从事高端脑力和管理、治理及内容创作的工作都是AI负责的，但修马桶、修自行车和垃圾分类的还是人类。

　　6.AI革命与以往技术革命根本不同：有的白领/脑力工作者认为，技术革命在消灭了原来的工种后，总会创造新的工种。他们举出马车和汽车的例子：马车被汽车取代后，马车夫消失了，但出现了汽车司机。这个类比是完全不适用AI技术革命的。通用AI可期负责并取代90%的行业、90%的工种、90%的工作，影响90%的人。因此，“马车夫”无法成为“汽车司机”——因为自动驾驶的能力已经远超人类，不再需要人类司机了——在被AI替代而下岗后，你能找到的每一个工种，或者由AI技术革命所创造的每一个新的机会，本身都有更好的AI、自动化解决方案。现实情况是，人类学习掌握技能的速度远远没有AI快。大规模的劳动替代只有一个结果，就是结构性的失业风险。而不掌握新技能的人也不可能找到驾驭AI的岗位，而只能回到传统的人人交互的物理世界寻找工作

　　9.技术革命对劳动市场的影响有滞后性：从就业市场看，技术革命并不会立即带来大规模的下岗，其对劳动力市场的影响有滞后效应。原因是多种多样的，譬如1）技术本身有一个逐渐成熟和完善的过程；2）技术有一个被雇主、工作场所、客户乃至监管所接受的过程；3）劳动法体系对现有雇员的保护（不可能理解解雇员工）；4）渐进逻辑：雇主选择更加“安全”的做法减少同一个工种所需的人类岗位（例如优化30%），而不是大部由AI取代。这种“滞后性”可以给从业者提供短暂的缓冲和准备时间，但同样也可能让一些人麻痹大意，错过应对的良机

　　10.外部因素的AI替代的催生和加速效应：技术革命对劳动市场发生作用，往往需要一些外部因素，譬如经济衰退（历史上每次经济衰退都会带来大量的技术应用替代），或者某些外部事件——譬如疫情是一个特别的典型场景，另外美国现在发生的马斯克“DOGE”政府裁员（且有推广到其他州的趋势）也是一个典型不过的例子。外部因素实际上提高了一个“机会”，帮雇主“解决”存量人类劳动力——而在他们需要重新拓展产能的时候，就会系统性地转投已经成熟的AI/自动化解决方案。

　　1）刚从学校毕业的年轻人——因为大量初级工作已经可以被AI完成了，用人单位得考虑：你是让稍微资深一点的员工使用AI，还是招年轻毕业生。现在的年轻人是互联网大规模普及后出生的，网感好，善用数字技术，但现有高等教育体系对AI应用的训练是远远不够的，跟不上技术革命和就业市场的变化。全世界的高等教育体系都有同样的问题。现在在美国已经出现这个情况，而且有结构性因素，即不同学位、专业人才的情况不同。工程师仍然吃香，但商科/MBA毕业生就业困难（包括哈佛等头部学校的MBA）；

　　13.生存策略：掌握AI，成为最有相对竞争力的人类劳动者：此外，作为“打工人”，你的岗位和职业发展受到AI影响的程度，永远和你的AI技术相关。你是否了解AI？是否善于使用AI？是否懂得如何利用AI创新性的改进、改造你所在的岗位、工作场所、工种？越缺乏这方面技能的，对AI浑然不知，觉得AI和你没有任何关系，自然是最危险的。我们再描述一个更加“悲凉”的场景。如果自动驾驶大规模的、结构性的、近乎全面替代人类司机，那作为一个人类司机，我希望成为10%、5%、1%甚至0.1%的“最后一代”的司机——最起码的，我要成为负责训练自动驾驶的人类司机——我“手把手”教会了AI如何精通驾驶，让他取代最后一个人类司机。有点悲凉对不对？但这就是技术革命的必然结果

　　14.公私部门的前景差异：作为打工人、工薪阶层，即使在公共部门（政府及国有企事业单位）和私营部门的前景也是不同的。在公共部门更加“安全”，因为公共部门并不是单一利润导向的，还要追求社会目标（例如就业）。在技术革命带来动荡时，政府可以作为最后的雇佣者，提供最后一片“绿洲”，最后一个汪洋中的小岛。这时，我们看美国的DOGE这样的裁员狂潮是非常可怕的：其最可怕之处在于：它是政府带头，以更加激进的方式，用AI、数字化、自动化取代人类劳动力，自上而下推动，可能由联邦政府推广至全国各个地方政府/公共部门（佛罗里达、加利福尼亚都已在效仿），并对私营部门产生带动作用。美国的这种模式一定会最大化技术革命对劳动市场的冲击

　　16.AI改变劳动价值分配：要看到，AI带来的是劳动价值及生产链条的重新分配。AI本质上取代了人类劳动力的价值。非常直观地描述：将来企业不需要进行“人力资本”投资，而是“AI资本”：将原本用于员工的资金转投放到AI上——对AI技术和能力的购买、训练和维护。生产力的决定要素将从人力转向技术和资本。西方主流经济学里的三个生产要素，劳动力（labour，符号L，默认主体是人类劳动者、资本（capital，符号是K）、技术（technology，符号A）—— 重心将全面转向资本（K）和技术（A），并以人类劳动力（L）为代价。更具体一点：企业里最重要的是IT或数字服务等AI支持部门，而不是“人力资源部”。（参见作者文章《》

　　17.“雇主”与“打工人”视角和处境的差异：此时还会发现，在AI革命面前，雇主（包括很多自我雇佣的自由职业者）和打工人眼前的景象是不同的。雇主看到更多的是机会，因为雇主可以用AI取代雇员；打工人看到的则是风险，因为自己可能被雇主采用的AI技术所取代。这里，可以回顾一下作者在今年春节写的第一篇文章：《》。老板/雇主一定要想想：AI可以为你做什么，因为如果你不积极拥抱AI，思考AI对生产力、效率、产品和服务质量的改变，你的生意就有可能在竞争中落败；打工人（主要是白领）则“吾日三省吾身”：你的工作有没有可能被AI取代。

　　21.未来世界——人口红利变负债：在未来的世界里，只有AI红利、技术红利、硅基红利，不会再有“人口红利”，而只有“人口负债”。当超级AI大国向超级人口大国输出AI/自动化产能的时候，将给后者带来巨大的震荡和冲击。这就是《三体》里的“降维打击”了。很多人说印度有“人口红利”。普通印度人接受教育的质量很差（印度的入学率较低，基础教育和中学质量普遍较差），有七成以上的印度年轻人缺乏从事现代经济的基本技能，这些人在技术革命的“降维打击”之前，可能面临人类历史上从未见过、从未体验过的颠覆性冲击