职业生涯的人工智能终极算法

发布时间:2020-06-01

我们在职业生涯上都会有个梦想:每次我们考虑我们自己的职业自涯,我们都会从两个层面入手。第一个层面,就是我们能够当场即刻就得到我们想要的东西,第二个层面,从长远是看也是最重要的一个,就是我们希望能够长久地得到我们想要的目标。但是在实际场景中,我们经常会被现实啪啪打脸,也许我们会希望人工智能终极算法帮助到我们的职业生涯发展,虽然在新闻文稿中更大的可能出现是人工智能在未来抢了我们的工作。

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1-什么是我们职业生涯的人工智能终极算法?

从人工智能终极算法的角度看职业生涯,首先必须要理解概率,大概率事件并不必然发生,而是在足够多次重复后,该事件发生的比例才会趋近于该概率值,而职业生涯的特殊之处在于,我们的时间无法倒转,事件无法重复,人生无法假设也无法重来。在职业生涯选择和发展的问题中,我们传统的思考方法通常是集中关注在大家共同偏好的职业选择上,比如政府机构、大型国企、银行、投行、咨询公司、证券公司、大型互联网公司BAT等等不一而足,不同年代的人群都有各自相同或不同的心仪单位、公司和职业。

但是我们的职业生涯选择并不总符合概率分析。常常出现的状况我们根据常规分析做出的选择,在进入了上述的公司或职业之后,却无法保证这是对我们来说最佳、最有利的结果。在单次事件中,概率隐藏在结果下面,表面上呈现出来的,往往是运气。在数学中有一个泰勒级数,可以模拟某点已知值附近的函数值,而这一数学公式隐藏着我们职业生涯选择和发展的秘密:

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泰勒级数展开式精确到不同的项,就是不同级的近似。刚才上面所说的职业生涯选择,按照泰勒级数的概念就是零级近似,就是直接取f(x)=f(x0),用通俗的大白话阐述就是直接粘贴复制别人做法,希望能够获得和别人同样的结果,“刻舟求剑”也许是这个选择的最佳诠释。对于所有职业生涯关心的问题,更好的解决办法能够去推导一级、二级、三级直至N级近似,即如何将我们每个个体的特殊性和普遍性结合,而解决方案就将我们的视野集中于特殊、不同寻常、符合你个人偏好的职业属性之。

用通俗的话说,就是挑选那些我们喜欢的但不是所有人都喜欢的职业或岗位,竞争也就没有那么大了,成功的结果更加可预期。我们的任务就是提供这些属性,成功的职业生涯就是掌握这些属性。我们让自己足够与众不同,这样我们的职业生涯就不会将我们和“普通人”混淆,当然也别太与众不同、过于小众,因为这样会让市场没有办法理解你了。

那我们该如何发现什么是我们是我们喜欢的呢?

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既然我们已经进入人工智能时代,我们首先做的是把自己数字化: 记录下你在世界上留下的所有电子数据,包括我们的邮箱、办公文档、文本、微信内容(关注公众号、朋友圈、转发、自撰文)、网页搜索、点击、下载、淘宝账户(关注商家、商品和人群)、信用卡、健康档案、KEEP账户、你的行车记录仪、你上网冲浪时留下的信息记录、你拍过的所有照片、录像片段。然后,我们带着自己的所有数据,与我们的职业生涯选择进行交叉比对,从中发现我们的喜欢和偏好,这些数据不仅能够显示出我们的外在,还能显示所有关于我们自己的能够观察到和不能观察到的东西。

面对这个数字自我,我们可以想一下我们会问它什么问题?期待什么样的答案?我们可能会喜欢或不喜欢它的某些答案,这样就让我们有更多的理由去好好考虑一下这些答案,有些答案可能会让我们放弃某些选择,有些答案可能会给予我们更新的想法和方向,帮助你成为更好、更成功的人。

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其实防止被人工智能抢掉工作的最佳办法就是将我们自己进行数字化和智能化,这样我们就可以让我们抛开过去各种重复性的事务,把我们的时间和精力用于我们之前无法涉猎到的、人工智能无法做到的任务。如果人工智能已经学会你的工作,不要试图与它竞争,而要利用它,人工智能是我们感知和大脑的延伸和拓展,是我们真正开的“天眼”。

未来的职业生涯发展并不是人类与人工智能的竞争与对抗,而是驾驭人工智能的人与回避人工智能的人之间的对抗。每个人与人工智能就像车手和汽车,你不会试图去与一辆车比速度,因为你在驾驭它。我们现在已经是半个机器人了,我们吃饭会上大众点评、饿了么、美团网、YELP寻找心仪的餐厅和美食、我们驾车会上百度地图、高德地图去导航。

真正的人工智能不是它代替了什么,而是它能够增强我们的能力,增加我们在职业生涯发展中的多样性和可能性。近十几年来,许多行业和公司消失了,但是与此同时许多新行业和职业诞生了。最重要的是,人工智能让许多过去不可能的事情变成了可能,让许多原来显得不太重要的事情变得重要,让我们从重复性枯燥活动中解脱出来,去真正地去思考什么是我们真正追求的工作方式和生活方式。


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