AI能取代谁？有人说能取代会计，马上就有人说了：AI会计能替你坐个牢吗？还有人说，越简单、越重复的劳动越容易被AI取代，这也太片面了。

我告诉大家一个公式。大家在春节的时候已经听我讲过好多AI的知识了，这一期我再跟大家分享一下，AI具体在什么行业中最容易去替代现有的人力。

这个东西其实是有一个公式可以去统观的。我今天就把这个公式给大家分享一下，大家提提宝贵意见。

第一点，我们去看一个行业是否会被取代，先要看技术难度上它是不是可以被取代。第二点，你要看它取代之后带来的风险。第三点，你还要面对这个行业带来的阻力。基于这三个方面，你才能综合出来一个公式，判断你是否容易被AI取代。

我们回到第一个方面，技术难度上是不是要看几个方面？还得回到AI的三要素里：算法、算力和数据。

有人说，越简单的事情、越重复的事情越容易被AI取代，这个事情对吗？完全不客观。它只在一个面上对，只在算力这个面上对，甚至跟算法都不搭边。大家以为很简单的事情就是算法简单，错了，很简单的东西只是占用算力少而已。

我给大家举一个例子，比如律师。好多人认为律师是非常难的一项工作，不是每个人都有能力去替代它。但是对于AI来说，它是不是能取代部分律师的工作？为什么？因为它相对是有规则的，它非常需要严谨、严密的推理，就意味着它需要在规则的情况下产生，而这种规则性就给算法可乘之机。

大家知道，AI算法是一个黑盒，是不是？理论上讲，它只要有足够的数据推进去，就能得出一个结论。但是我们要找到合适的算法，还势必要把这个黑箱拆成不同的小部分，让它一步步去推导，才有可能给你一个正确的导向。大家明白这意思吗？

对算法来说，它不在乎这个事情是难还是简单，它只在乎规则性。而对算力来说，它不在乎你的规则是有序的还是无序的，我只要做到算力的增长，就可以处理复杂的问题。大家明白这个意思吗？

这两个核心要素之外，还有一个非常重要的问题，就是数据。大家知道为什么第一个出现突破的AI大模型是文本大模型，或者大语言模型？是因为大语言是人类智慧的结晶。第二个部分，它的数据容易获取。现在互联网上充斥着各种各样的文字，是吧？它只要愿意去抓取，所有世界上的书籍，所有可记录的文字，都可以变为它知识获取的来源。所以文字是第一个被突破的。

那么大家联想到其他行业，比如自动驾驶。为什么自动驾驶也容易在图像这个领域取得突破？就是因为摄像头的普遍性，以及车载摄像头对道路信息的拍摄，给它提供了大量的数据来源。它有了这个数据来源，才有可能去开展算力和算法上的突破，去突破这一层。

所以数据有可能是这三个要素中最核心的部分。这也是为什么大家看到我们最近成立了一个数据相关的国家部门，是吧？大家很诧异，说这玩意儿不是花纳税人的钱吗？不是，这还真不是。数据有可能会变成我们二十一世纪最宝贵的财产。

所以从这个方面大家就知道，算力、算法、数据对于技术突破难度是如何去界定的。大家可以把自己的工作带入到这个公式之中，去看一看自己的工作是否容易在技术上被突破。

但是技术上突破了，是不是就代表一定会被取代？不是。它还有第二个核心因素，是什么？它替代的风险有多少。

我们还是回到刚才说律师的那个例子里，真正有能力的律师会第一时间被取代吗？不可能。为什么？因为这里边存在一个风险的问题。比如医学AI，医生现在诊断得确实还挺好的，逻辑非常合理，甚至有些都是按照国际标准给你得出的结论。但是如果你面对生死一线、做生死抉择的时候，你愿意去相信一个AI医生吗？

你感个冒，随便，无所谓，是吧？你觉得反正我就吃点药，不准备去医院，可以。但是如果你真的遇到大病大灾，你愿意去找一个AI医生给你做这种生死的诊断吗？

所以这就存在着一个带来的风险的问题。如果你这个行业存在非常高的风险，那你被AI取代的可能性也会大大降低。这也就是为什么Beta会在这个公式里作为分母的一个原因。

第三个也是非常核心的一个要素，就是行业阻力。

我们再回到律师那个例子上。大家知道英国的律师，包括香港的律师，在开庭的时候，法官喜欢干嘛？弄一个白色的头发戴头上。念证词之前手握圣经，是不是神圣而庄严？你觉得这个事情有必要吗？没必要，是吧？它是不是一个古老时代的产物？但是一直沿袭至今。为什么？因为它的行业属性具有垄断性。

我说这么干，你就必须这么干。以后所有的法律文件、所有东西不能是AI合成的，我要进行AI的核对复验。我认为AI带来了这些伦理上的风险性，我从行业内部去禁止这个东西，所有用AI的律师将会被禁用。那这样的话，整个行业谁还敢用AI？那AI是不是就会在技术突破上遇到一种很强大的阻力？

所以像这些行业，在行业属性里，不光是它自身的风险，包括这个行业的话语权，也会阻碍新旧事物之间的切换。

大家在考虑这个问题的时候，一定要避免一种二极管思维。什么叫二极管思维？就是只问：我这个行业是容易被取代，还是不容易被取代？

有些人创业的时候也会遇到一样的问题。比如说你觉得医疗这方面有很大的机会，但数据不好获取，是吧？另外它的行业替代风险太高，所以大家觉得AI医疗可能是没有前景的，有好多人就放弃了。

但是好多聪明的人其实避免了这种二极管思维，尽早切入了AI领域。怎么讲？比如说AI医疗是不是风险很高？因为它的决策涉及到最终决策。那我不做这个最终决策行不行？我做什么？做AI导医。

导医什么意思？我大概区分一下你这个病应该去看哪个专家，可能在哪几个科室有问题，你根据我的提示去找具体的医生。这个东西是不是最终决策权还是放给医生？而且就把门口给你导医的那个护士给替代掉了。它先去替代周边的部门，再去替代核心，而且就避免了风险过大以及行业阻力的问题。

再举一个例子。大家说，比如我担心我这个饭碗被取代。那好，是吧？我会计担心被取代，我自己手里还有一本账本，它从来不上传，而且上传了之后我就有巨大风险。请问它什么时候会被取代？它就不可能被取代，是不是？

所以这个就是核心。大家去找到这些核心要素，去看看自己在这些要素里边是做进攻，还是去做防守。根据这个公式，大家就可以去找到跟AI共融，或者利用好AI的、适合自己的道路。

希望这期对大家有收获。关注我，从不一样的视角去看现在的经济问题和社会问题。
