什么是ChatGPT

ChatGPT的全名是Chat Generative Pre-Trained Transfomer，是一款在2022年11月份推出的人工智能聊天機(jī)器人。特點(diǎn)是可以通過大型語言模型進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，對話模式非常接近人類自然對話。

——維基百科

ChatGPT能做什么？

ChatGPT能做的不僅僅是更好的聊天，還可以切實的輸出一些我們想要的知識成果。

比如，根據(jù)我們的要求寫一段代碼，寫一首歌詞，寫一個營銷方案，甚至寫一篇論文。很多朋友反饋，這些知識成果，幾乎可以直接使用。

這不免讓很多人產(chǎn)生了焦慮，作為知識工作者，會不會因此而失業(yè)？我們應(yīng)該做哪些應(yīng)對？

什么是知識工作者？

首先呢，ChatGPT給職場帶來的威脅，主要是對于知識工作者。這里簡單說一下知識工作者的定義，這樣有助于后面的交流。

知識工作者一詞，最早是管理大師德魯克在1959年《明天的里程碑》中提出。

知識工作者，是相對于體力工作者而言。知識工作者的含義是，將自己學(xué)習(xí)到的知識而非體能或體力投入到工作，從而獲得工資的人。

不論你是產(chǎn)品經(jīng)理、項目經(jīng)理，還是工程師，都是知識工作者。

什么是DIKW知識模型？

聊到了知識工作者，就要說一下DIKW模型了，這樣才更好的知道知識工作者是如何分類的。

DIKW模型，是由Rowley.J在2007年提出的。DIKW分別代表Data（數(shù)據(jù)）、Information（信息）、Knowledge（知識）、Wisdom（智慧）。

簡單說一下這幾個詞的含義：

Data（數(shù)據(jù)）：?最底層的，沒有任何意義的數(shù)字、文本，是原始素材。

Information（信息）：?加工數(shù)據(jù)后獲得的，有一定邏輯，條理清晰。

Knowledge（知識）：?對信息進(jìn)行、提煉、分析、實踐而得。

Wisdom（智慧）：?知道原因，知道背后的機(jī)理，也可以理解為底層邏輯，智慧可以應(yīng)對還沒出現(xiàn)過的、未來的問題。

DIKW對應(yīng)的崗位

DIKW模型，對應(yīng)著不同的崗位。

數(shù)據(jù)層：

對應(yīng)的崗位就是獲取數(shù)據(jù)的，比如在一些零售店、餐飲店門口統(tǒng)計客戶數(shù)量，客流量統(tǒng)計員。

信息層：

對應(yīng)的崗位就是加工數(shù)據(jù)為信息的，比如人力資源部專員，整理員工的考勤數(shù)據(jù)，知道員工出勤的情況（信息）。

知識層：

對應(yīng)的崗位，就是加工信息為知識的，比如一些咨詢公司，要基于獲得的行業(yè)信息生成一份行業(yè)報告。

有些知識層的崗位，是使用、運(yùn)營某些知識達(dá)到特定目標(biāo)的，比如中層管理者使用管理知識，管理團(tuán)隊，管理業(yè)務(wù)，達(dá)成經(jīng)營目標(biāo)。

智慧層：

對應(yīng)的崗位，一般是企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者，要基于智慧來為公司判斷未來經(jīng)營方向，解決未來的發(fā)展會遇到或可能遇到的問題。

隨著大數(shù)據(jù)及相關(guān)軟件越來越普及，數(shù)據(jù)層和信息層的崗位越來越少，崗位待遇也越來越低?？梢哉f，這部分崗位已經(jīng)被搶的差不多了。

類似ChatGPT這樣AI的出現(xiàn)，已經(jīng)開始去搶占知識層的工作了，或者說開始逐漸分擔(dān)知識層的工作。而大部分人，目前都在知識層，這也是為什么很多人擔(dān)心AI搶自己飯碗的原因。

ChatGPT，雖然無法很快取代很多崗位，但確實已經(jīng)降低了很多崗位的勝任門檻。比如，有些崗位的初級員工，可以借助ChatGPT來提高的工作效率，那么，公司就有可能減少這類崗位整體的預(yù)算，減少中級、高級崗位招聘人員的數(shù)量，最終會影響一部分人的收入或就業(yè)機(jī)會。

如何面對ChatGPT的競爭？

結(jié)合以上對ChatGPT、DIKW模型，以及知識類型的理解，我建議從以下7個方面應(yīng)對未來AI的競爭。

1.建立私有知識庫

相比較存儲數(shù)據(jù)和信息的私有云，為自己真正掌握（深刻理解及實踐后的經(jīng)驗）的知識，建立私有知識庫更有價值。

概念性的知識是不夠的……你必須擁有源自親身體驗的確信。

——《世界上最快樂的人》

AI所回答、解決的問題，都是基于線上公開的信息，這給了我們一個啟示。如果我們平時。基于自己的工作、學(xué)習(xí)收獲、心得，建立自己的私有知識庫，建立知識體系。

我做個人效能培訓(xùn)領(lǐng)域，我的積累方式是，通過閱讀、實踐、與學(xué)員互動獲得靈感、想法、素材，通過卡片寫作法不斷寫作，寫成一張張卡片，構(gòu)建自己的卡片庫。

卡片庫，就是我的私有知識庫。

在2022年，寫了1500張卡片。從2023年開始，預(yù)計每年的卡片數(shù)量不少于3000張，這樣10年之后，就有了3萬張卡片，包含的文字?jǐn)?shù)量將達(dá)到300-600萬。這將成為我的私有知識庫，我可以基于這個知識庫思考、輸出。而這些，AI是無法做到的。

具體可以參考我之前發(fā)的一篇文章 《用Obsidian寫作1500張卡片，我總結(jié)了 7 個高級技巧》

2.多建立知識點(diǎn)的連接

你要相信在未來的某一刻，你生命中每一段經(jīng)歷會連點(diǎn)成線(connecting the dots)。

——史蒂夫.喬布斯

ChatGPT的優(yōu)點(diǎn)是回答問題，解決單一的知識點(diǎn)需求，或者解決具體單一的問題。但ChatGTP不會主動去連接知識點(diǎn)，不會去直接產(chǎn)生一些新的東西，也不會有對應(yīng)的實踐經(jīng)驗和體會。

比如，學(xué)習(xí)過時間管理的朋友都知道，GTD和番茄工作法，那么這兩個方法連接之后，可以如何實踐呢？再比如，團(tuán)隊晨會是一個知識點(diǎn)，SOP（標(biāo)準(zhǔn)操作流程）是一個知識點(diǎn)，這兩個知識點(diǎn)如何結(jié)合，可以提高效率呢？

這些知識點(diǎn)的連接，是需要主動思考，主動嘗試的，想到了之后，還需要實踐來檢驗。實踐之后，獲得的知識，是自己獨(dú)有的知識。所以，在未來，建立更多的知識連接，并進(jìn)行實踐，將建立我們在知識管理中的優(yōu)勢。

下圖是我在建立卡片庫一段時間之后，建立的知識連接。

關(guān)于精力管理領(lǐng)域知識點(diǎn)的連接圖（使用軟件：The Brain）

關(guān)于工作品質(zhì)、項目管理、財富積累等知識點(diǎn)的連接圖（使用軟件：Scapple）

3.構(gòu)建知識體系

我認(rèn)為，僅僅建立知識點(diǎn)之間的連接還不足夠，還要建立自己的知識體系。

那么什么是知識體系呢？

知識體系，可以理解為立體的知識系統(tǒng)。立體的知識系統(tǒng)，代表著跨越了多個領(lǐng)域、行業(yè)、學(xué)科的知識，是多個層面的認(rèn)知。

比如，項目管理中，懂得把項目拆解為3個階段，每個階段一個月，這是在使用進(jìn)度管理知識。但如果也考慮到公司的人員、資金預(yù)算、客戶的質(zhì)量要求，其實就是在考慮資源、預(yù)算、質(zhì)量這三個領(lǐng)域的知識，接下來，基于進(jìn)度、資源、預(yù)算、質(zhì)量四個方面進(jìn)行權(quán)衡和分析，重新調(diào)整了這個計劃，那就是在運(yùn)用項目管理知識體系來管理項目。

我的實踐方法是，在建立卡片庫的過程中，注意相關(guān)學(xué)科的學(xué)習(xí)，建立多個學(xué)科知識的連接。

1600多張卡片庫構(gòu)建的知識體系（使用軟件：Obsidian）

一般來說，依靠單一技能的工作容易被取代，但是依靠知識體系的工作不容易被替代。構(gòu)建自己的知識體系，有助于我們在未來職業(yè)發(fā)展中獲得優(yōu)勢。

4.培養(yǎng)“組合”的能力

在《德魯克最后的忠告》一書中，有這樣一段話：

企業(yè)將由各種積木組建而成:人員、產(chǎn)品、理念和建筑。積木的設(shè)計組合至少和其供給一樣重要。……對于一切程序、應(yīng)用軟件以及附件來說，重要的是掌握將已有的軟件模塊組合的能力，而不是單純開發(fā)新軟件的能力。

在規(guī)劃自己職業(yè)道路時，你可以選擇成為一個好的模塊（組塊），也可以選擇成為去組合模塊的人。

但我更建議，在職場中后期，朝著后一個方向努力。這是因為，隨著AI的發(fā)展，模塊容易被替代，但組合模塊的人，不容易被替代。

5.培養(yǎng)提問的能力

德魯克曾經(jīng)說過這樣一句話：

一個領(lǐng)導(dǎo)者如果只有一個能力的話，那就是提問的能力——提正確問題的能力，是讓我們避免掉進(jìn)陷阱的一個很重要的前提條件。

關(guān)于提問，蘇格拉底說過：

人類最高級的智慧就是向自己或向別人提問。

——蘇格拉底

可見提問的能力，是至關(guān)重要的。在使用ChatGPT的過程中，有些人懂得提問，不斷提升了和AI的互動，得到的結(jié)果會更好。

AI可以給你越來越好的答案，關(guān)鍵是，你有越來越好的問題嗎？

提問的能力，也是可以培養(yǎng)的。目前看，通過ChatGPT的聊天，就是一個不錯的提問能力訓(xùn)練方法。當(dāng)然，更建議大家多觀察工作、生活中，多提問，多聽別人的提問。

我在每日的晨間工作流程中，有一個環(huán)節(jié)就是向自己提問，通過每天不斷的提問，訓(xùn)練自己提問的能力。

在一日計劃流程（也叫晨間儀式）中，增加提問環(huán)節(jié)（使用軟件：NotePlan）

6.提升溝通力

交流溝通的方式包括線上的，也包括面對面的，這里重點(diǎn)說的是面對面溝通。

與人交談一次，往往比多年閉門勞作更能啟發(fā)心智。思想必定是在與人交往中產(chǎn)生，而在孤獨(dú)中進(jìn)行加工和表達(dá)。

——列夫·托爾斯泰

在學(xué)習(xí)過程中，我們要安排時間進(jìn)行深度思考、鉆研，同時也要主動的和他人交流。交流過程中，可以快速學(xué)習(xí)別人的優(yōu)點(diǎn)，也可以給自己帶來啟發(fā)，開啟心智，產(chǎn)生靈感。

如果溝通能力不好，那就要多進(jìn)行刻意練習(xí)，不斷提升自己的溝通能力。溝通能力的提升，不僅對個人成長有幫助，對于未來職業(yè)發(fā)展也有幫助。

知識可以分為顯性知識和隱性知識

——邁克爾·波拉尼（英國物理化學(xué)家、哲學(xué)家）

面對面的交流和溝通的能力，更像是隱性知識，而隱性知識是不容易被AI學(xué)習(xí)和掌握的。

AI再怎么厲害，也很難代替人和人的當(dāng)面溝通。當(dāng)領(lǐng)導(dǎo)把你叫到辦公室，你到領(lǐng)導(dǎo)臉色不太好，從微表情里能感到有些生氣，你可以反思一下哪件工作做的不好，然后盡快調(diào)整，但AI做不到這些。

此外，對于團(tuán)隊的管理，不僅要懂得工作的分解和分配，還要和團(tuán)隊成員進(jìn)行溝通，這些都涉及人和人的微秒互動，這些也是AI無法做到的。

7.建立知識影響力

AI的發(fā)展，會加劇知識工作者之間的競爭。如果我們想保持自己的優(yōu)勢，好的方法之一，就是建立自己的知識影響力，建立自己的知識品牌。

有一個朋友，在工作之余，把工作上的經(jīng)驗、收獲寫成文章，發(fā)到一些上平臺上交流，文章訪問量超過了一百萬，還積累了幾千個粉絲。后來，他換工作去面試，介紹了自己發(fā)布的文章和粉絲情況。老板和HR都認(rèn)為他有扎實的能力積累，具有很好的學(xué)習(xí)能力，對他評價很好。最終，他順利拿到心儀的崗位，待遇也比預(yù)期高了20%。

我想，面對AI的洶涌洪流，這句話給了我們對未來方向最好的指引：

stay foolish stay hungry（求知若饑，虛心若愚）

——《The Whole Earth Catalog》（喬布斯引用）