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净取代机器会净减少对人的劳动需求，人能做的它最终都做得更好
若所有企业都靠 AI 极限裁员，就没人当消费者买产品，社会既需要供给方也需要消费者
▶ 28:56李开复Kai-Fu Lee on the Global AI Race | The Mishal Husain Show2026
2000 至 2010 年美国制造业岗位流失约 85% 源于自动化等技术变革，而非全球化
▶ 1:02皮娅·马拉尼The AI Awakening: Implications for the Economy [Erik Brynjolfsson]2020
两百年前砸毁织布机的卢德分子是对的，机械化确实淘汰了大量熟练工匠的工作
▶ 11:51埃里克·布莱恩约弗森The AI Awakening: Implications for the Economy [Erik Brynjolfsson]2020
最近二十年普通劳动者工资增长停滞，意味着技术正从互补人类转向越来越多地替代人类
▶ 13:30埃里克·布莱恩约弗森The AI Awakening: Implications for the Economy [Erik Brynjolfsson]2020
技术正在成为人类劳动力需求的净摧毁者，未来一个世纪这一需求可能下降四成
▶ 43:09Ken TaylorWhat can Mary Shelley's classic, Frankenstein, teach us today?2018
凡是人能做的事情，人工智能最终都能做得比人更好，这是必然会到来的
▶ 1:04:18肯·泰勒What can Mary Shelley's classic, Frankenstein, teach us today?2018
人机互补机器与人主要是互补品，协同才推高了产出
由机器领导的公司不可能存在，因为机器无法被追责、犯了错也不能坐牢
▶ 25:27托比·吕特克Shopify Founder, Tobi Lütke: Why Taste Matters More Than Technical Skill2026
品味和判断力这类技能在 AI 时代会被推到极致，青少年更该把时间花在培养品味上
▶ 31:16托比·吕特克Shopify Founder, Tobi Lütke: Why Taste Matters More Than Technical Skill2026
几乎任何一份工作的深度和门道都容易被低估，人的价值不只在于完成任务
▶ 25:51格雷格·布罗克曼OpenAI President on What it Means to Cross Into The Age of AGI2026
底层实现工作终将被智能体自动化，人的核心能力将转向系统层面的抽象思维
▶ 20:14黄仁勋Jensen Huang: The Mindset That Built NVIDIA2026
AI 消灭的是任务而不是工作岗位，说 AI 摧毁工作岗位正好说反了
▶ 31:55黄仁勋Jensen Huang: The Mindset That Built NVIDIA2026
只要有一小部分任务只能由人类完成，这部分就会成为瓶颈，把资本份额压向零
▶ 24:12查尔斯·琼斯“AI and Our Economic Future” with Professor Chad Jones2026
监控与算法管理变的不是岗位多少，而是监控与算法管理
自动化取代所有工作的辩论抓错了重点，真正的变化是日益加剧的监控与算法管理
▶ 12:40朱迪·瓦克曼Atlas of AI: Kate Crawford in conversation with Judy Wajcman2021
许多号称自动化的系统其实是伪自动化，供应链上有人在背后执行乏味任务以营造无缝假象
▶ 13:58凯特·克劳福德Atlas of AI: Kate Crawford in conversation with Judy Wajcman2021
用追踪工人每一根韧带和肌肉的算法系统来应对工伤，实质是榨取新的效率
▶ 16:50凯特·克劳福德Atlas of AI: Kate Crawford in conversation with Judy Wajcman2021
未标立场
电话初筛、判断文化契合这类带人际因素的招聘工作，AI 很难做
▶ 21:42胡佳怡The State of Startups in 20262026
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追问一个大问题。 苏菲拉底的每周来信，写这一周在追问的问题和看到的回应。
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