如何在商品化浪潮中生存：别再沉迷于 ChatGPT 了

（编者注：这篇文章最初发表在 Hit Subscribe 博客上。我会将我认为读者可能感兴趣的内容转载到这个博客，并且我还创建了一个 SubStack，用于发布与营销相关的内容。）

我知道，已经很久没更新了。如果你好奇我是否放弃了写博客，答案是没有。我只是有一段时间忘了怎么看书而已。

不过幸运的是，我有一个 4 岁的孩子，他很喜欢苏斯博士，这让我重新走上了正轨，一切都还好，只是我现在有了个新爱好，就是像个疯子一样跟着别人，试图让他们吃鸡蛋和火腿。

今天，我本打算写一些我计划好的、富有成效的教程，但我想先发泄一下。不过，我觉得这或许也挺有意思，甚至能帮到一些读者。

我将深入探讨为什么我认为精通 ChatGPT（我这里用它来指代所有 LLM 技术员）并非你想象中的那种炫耀资本，而且很可能对你的职业发展有害。同时，我也会提出一些对你的职业发展更有益的替代方案。

不过在此之前，我们还有很多内容需要探讨，例如，这些建议究竟是给谁的（数字技术人员），以及商品化究竟是如何以商品化生命周期的形式运作的。

注意1：“生活美满”与“事业成功”的区别

但在提出上述任何警告之前，我想先对“不要变得厉害”这个想法提出一些警告。

单就能力而言，擅长某件事总比不擅长要好，ChatGPT 也不例外。但职业发展并非孤立发生的。

要理解其中的区别，不妨问问自己：你擅长铲土吗？你完全不会吗？还行吧？铲土高手？

如果抛开其他因素，你能挥动魔法棒变成这三者之一，你显然会选择最后一种。谁会不选呢？

这项技能甚至可能关乎你的生命。如果你在警察到达前只有15分钟时间，需要掩埋一些关键证据，那么成为铲土界的米开朗基罗或许就是你一生中最重要的一项技能。

但这并不意味着你应该围绕它来定义你的职业生涯，甚至不应该把它作为你职业生涯中的首要目标。

注意事项2：技术人员及其精英管理神话

说到职业和目标，我们先来定义一下“技术人员”这个词。我这里使用的是迈克尔·格伯在其著作《创业神话重现》（E-Myth Revisited ）中提出的这个词，这本书探讨的是创业精神。这里有一篇更长的文章专门介绍这类人格类型，但这里先简要概括一下：

• 企业家是具有远见卓识的人，他们着眼未来，设想各种可能性，并代表组织达成交易。
• 经理是规划者，负责损益，力求维持稳定和可持续的现状。
• 技术员是实干家，他们重视工艺，并奉行“要做就做到最好”的座右铭。

格伯的书引人入胜，发人深省（虽然我个人觉得结尾有点玄乎），我推荐这本书。但简单来说，前几章的要点是：大多数创业或从事自由职业的人其实并非真正的企业家；他们只是技术人员，突然“萌生了创业的念头”，通常是“你们这些笨蛋都做错了，所以我辞职了，我要自己创业，用正确的方式做事。”

就我们今天的目的而言，经理人和创业者并不相关，主要是因为这两种类型都不存在被LLM式商品化的风险。但技术人员——尤其是数字技术人员——则不然。

具体来说，技术人员广义上是指在市场上出售劳动力并创造具体成果或至少提供可计费服务的独立贡献者（IC）。例如软件开发人员、内容撰写人员、平面设计师、会计师等等。

另一种看待技术人员的方式是，他们被视为拥有（数字）技艺的人。他们或许并不推崇（或者说，或许有些迷恋）自己作为工匠的身份，但这通常是他们对自身工作的认知模式。

打破精英主义神话：“更好”只是“更便宜，但步骤更多”

这种思维模式导致了一种普遍存在的、可以理解的误解，即关于他们工作的性质和价值。这种误解如下：

拥有精湛的技艺具有经济价值。

是的，你没看错。我称这种说法为谬论。（多年来，我一直在撰写相关文章，例如这些文章，如果你想深入了解，可以阅读这些文章。）

为了便于说明，与其长篇大论地解释边际收益递减或劳动力可替代性的博弈论，不如举一个更贴近现实的假设对话。如今我的读者大多是营销人员，所以这种方式可能更容易被理解。

客户：我为什么要付钱给你做{博客文章、代码、图片等等}？我在Fiverr上找人做，价格只有你的一半！？

技术员：你看，因为我比他们更擅长！

客户：谁在乎？

技术员：你应该在乎，因为如果他们做得不好，你最终还是得雇我来做好，而且会花更多时间，更贵。

客户：哦，所以剧情反转了，从总拥有成本的角度来看，你实际上是最便宜的选择——成交！

技术员：呃……等等——

客户：友情提示，下次直接说你最便宜就行了。

这种理解对于我接下来要讨论的内容至关重要。这种“等等，等等”式的“便宜”与“优质”的融合，正是你的劳动正接近商品化黑洞事件视界的主要标志之一。而你，亲爱的读者，正在不知不觉中被商品化。

背景：商品化生命周期

你遇到麻烦了，但你身处事件视界的妙处在于，你绝对不会离开（从物理角度，从观察者的角度来看）。所以，在深入探讨你相对于伟大的商品化工具 ChatGPT 的位置问题之前，让我们再补充一些背景信息。

稍微深入探讨一下，这里有一个由人工智能合成的商品化定义，非常适合本文的目的。

[A] 产品或服务变得越来越相似、可互换且受价格驱动，从而失去其独特特性和价值的过程。

我们所说的数字技术人员，特指数字服务和劳动力。这些不会立即商品化。相反，这是一个随着时间的推移而逐渐发生的过程，我称之为商品化生命周期。

以下是该生命周期的各个阶段，与人类所从事的工作性质有关，从而产生劳动和服务。

网站建设：完整生命周期示例

为了真正理解这一过程如何随着时间推移而发展，让我们来考察一下工作从创新到完全自动化的演变历程。在这里，我将以 Wix/Weebly/WordPress（Webflow——为什么这些名字都以“W”开头？）为例进行深入探讨。

1. 上世纪 90 年代末，互联网还处于萌芽阶段，建立商业网站就像狂野西部一样，没有成功的秘诀，而且风险巨大。
2. 到了2000年代中期，建站已经成为像我这样经验丰富的软件工程师的工作。准入门槛很高——我拥有两个计算机科学学位——而且这项工作需要相当的专业知识和判断力。它不适合缺乏技能或意志薄弱的人。
3. 到了 2010 年代，像 Rails 这样的 CRUD 框架和像 WordPress 这样的 DIY 选项大大降低了准入门槛，并允许自助服务选项，使网站建设的劳动日益商品化。
4. 如今，我完全不明白为什么有人会像上世纪90年代和本世纪初那样“建站”，除非他们是怀旧。

在大约一代人的时间里，“搭建网站”相关的技能和劳动力经历了完整的商品化生命周期。

有趣的是，在这一切发生的过程中，编程本身主要保持在第 (2) 行，偶尔会进入第 (3) 行。但这是因为程序员们通过解决其他截然不同的问题，始终领先于商品化的浪潮。  这种程序员与“面包线”之间的动态关系，在我稍后解释将 ChatGPT 作为代名词的弊端时，将非常重要。

顺便说一句，良好的商业运作才是推动这一循环的根本。如果你经营一家企业或运营团队，你的职责应该始终包括：将工作层级下放、进行创新、制定标准操作流程 (SOP)，然后使你的 SOP 足够可靠和可预测，最终实现自动化。

伟大的商品化者：ChatGPT 的真正含义

现在我们有了直接看待问题的词汇，让我们终于可以谈谈 ChatGPT 了。

回到之前用黑洞作比喻的物理学概念，我们可以把历史上的商品化过程想象成一颗具有引力的恒星。随着某一类工作变得越来越主流化、越来越标准化，这类工作在生命周期中就会从（1）滑落到（4），受到商品化引力的影响。

ChatGPT 将那颗恒星从引力源变成了一个更强大的商品化黑洞，从中逃脱变得更加困难（最终甚至不可能）。

至关重要的是，这种“黑洞”效应可以延伸到技能链的更上游，瞬间将原本需要10到20年才能商品化的知识型工作任务商品化。传统数字技术人员技能的护城河被彻底摧毁，随之消失的还有那些维持在相对舒适的第二阶段（生命周期第二阶段）的传统策略。

ChatGPT 的真正含义是将第二至第四阶段的技术强行拼凑在一起，只保留了第一阶段。  （至少表面上是这样，在目前的公众认知中也是如此。但这忽略了这些技术目前在很多第二阶段的工作中实际上效果不佳这一显而易见的弱点。）

搬起石头砸自己的脚：精通 ChatGPT 的真正意义是什么

那么，让我们思考一下，鉴于 ChatGPT 本质上是一个庞大的、快速的技术商品化引擎，（理论上）允许任何人自助完成以前由你从事的熟练劳动，那么“擅长”操作 ChatGPT 意味着什么。

因此，要想“精通”使用 ChatGPT 来执行你的专业技能，就等于精通将你自己的劳动和技能商品化。你正在成为将自身劳动价值降至零的专家。

而且，如果你真打算这么做，那确实非常残忍，但我并不认为大多数技术人员会从“我想成为一名作家”转变为“我想让作家和写作彻底消失”。为了说明这种搬起石头砸自己的脚，我们不妨再设想一下阿喀琉斯和乌龟之间的对话。

技术员：瞧瞧，我ChatGPT玩得可好了！

客户：我一点儿也 不在意，不过谢谢。

技术员：你应该在意，因为有了新技能，我写博客文章的速度翻了一倍！

客户：太好了！你为什么不早点告诉我你要降价50%？！

技术员：等等，不对——

客户：反正我本来就打算炒你鱿鱼，现在谁还愿意花100美元一小时写博客啊，对吧？不过现在我花100美元请你写一个小时，就能写出两篇50美元的博客文章，那我过段时间再炒你鱿鱼吧。让你的工作价值减半真是个好主意！我是说，对我来说是好事，但不管怎样……

（诚​​然，部分问题源于按小时计费造成的荒谬扭曲的激励机制，但商品化问题依然存在。如果您想深入了解按小时计费，可以访问乔纳森·斯塔克的网站阅读更多相关内容。）

回想一下之前提到的劳动力商品化带来的警示信号，即“优质”和“廉价”的概念已经混淆。对于日益商品化的劳动力（例如参与招标），“优质即廉价”的悖论一直存在。

但如果再加上 ChatGPT 这个强大的商品化工具，那就好比把这股潮流推向了极致，就像用导弹发射器把它发射下山一样。你得意洋洋地炫耀着，任何人只要稍微“动手改造”一下，就能轻松完成你以前做的工作，而这几乎是唯一的门槛。

变得“优秀”也无法“拯救”你。

二十年前，我还是个初出茅庐的软件工程师，在多年的管理咨询工作彻底磨灭我的人性之前，我曾担任一款Workato前身软件的工程负责人，这款软件将邮件分拣计费数据与后台会计系统连接起来。这是一项需要四处奔波的工作，我的职责还包括销售工程方面的工作。

我记得当时我跑遍了美国各地的客户现场，为他们提供安装支持，包括帮助培训客户的数据录入人员使用软件。渐渐地，当我意识到这些人都要被裁员时，我的职业天真也随之破灭。但我记得他们的反应不外乎以下两种：

1. 可能其中 75% 的人完全心不在焉，要么意识到自己即将被解雇，要么对日常发生的事情漠不关心。
2. 剩下的25%的人则全身心投入到学习这项技术中。尽管他们热情高涨，但他们的工作也即将消失，不过直到今天，我仍然希望他们至少能在商店里找到一份有意义的工作。

亲爱的读者，这里要传达的教训是，无论你是奋起反抗，还是主动帮忙拉拢其他人到它的糖矿里干活，这个庞大的商品化机器终究会吞噬你。所以，如果你注定要离开，不如像约翰·亨利那样，死得其所，手里握着锤子。

为什么法学硕士学位表面上看起来像是一项很有市场价值的技能

除了肯特·布罗克曼所体现的那种拟人化的讨好角度之外，还有另一个不那么晦涩的理由认为，精通这款伟大的商品化工具是职业生涯的良好保障。说到这里，我要抛出一个老生常谈，回顾一下我之前说过程序员保持经济稳定、避免入不敷出的重要性。

你脑海中对当今知识工作者和 ChatGPT 的认知模型很可能是程序员。但如果说程序员的画布是“技术细节”，那么如今的“提示工程师”的画布则是他们自身的专业技能，或者更确切地说，是英语语言本身。

如今的“即时响应工程师”很可能将自己与这项技术的关系视为程序员与编程语言的关系。这种可以理解的类比无疑受到了“智能体人工智能”概念兴起的推动，在这种概念下，用户就像是魔法师的学徒，挥舞着手臂施展魔法，将智能体投入到各种工作流程中，共同谱写出一曲……某种交响乐。

因此，按照这种逻辑，今天的LLM操作员就是90年代的程序员。而且，正如90年代是学习软件工程的好时机一样，2020年代是学习提示工程的好时机。

为什么法学硕士学位不是一项（或者至少不应该是一项）市场认可的技能

我用“提示工程师”这个词有点讽刺意味，因为如果还没人意识到的话，那大家很快就会明白，当你真正深入分析之后，这其实是个很糟糕的主意。所以，总的来说，即使你的目的是将别人的技术商品化而不是自己的，熟练掌握 ChatGPT 实际上也并非明智之举。

尽管表面上相似，但“即时工程”或 ChatGPT 的运行方式，实际上与编程完全不同，无论现在还是将来。

人工智能公司不会喜欢这种舆论氛围

首先，人工智能公司本身可能对你把这当成一项技能来吹嘘持消极态度。想想看，这就像你站在星巴克门口，告诉别人你是咖啡订购工程​​师，精通大杯咖啡和双份摩卡之类的内部术语，提供有价值的服务来弥合咖啡师和顾客之间的鸿沟。

在我们讨论这是一个极其薄弱的价值主张之前，难道你认为星巴克不会对此发表一些看法吗？

“是的，那不是问题，我们的咖啡师可以和顾客沟通，谢谢。”

作为一名响应迅速的工程师，你会遇到一个两面派的渠道合作伙伴，他希望你成为高级用户和布道者，但他又会讨厌你的存在所带来的影响：他们的产品需要某种翻译，而该产品是面向最终用户的。

编程是翻译，而提示工程……并非如此。

但我们现在来深入探讨一下，与以往的程序员相比，这种技能组合的价值主张为何如此薄弱。

程序员本质上是翻译者。他们将杂乱的自然语言翻译成精确的一阶语言和布尔/命题逻辑结构，反之亦然。你用英语告诉他们你想让计算机发出“哔哔啵啵”的声音，他们就会将其翻译成产生这些声音的 JavaScript 代码和/或最终的汇编代码。

这种翻译方式无法通过语言学习管理（LLM）操作员的“技能”或提示工程来实现。你只会把英语翻译成……另一种略有不同的英语，反之亦然。如果这里真的存在什么价值主张，那也是最微不足道的。OpenAI 设计 ChatGPT 的目的并非为了让你擅长为他人翻译；而是为了让它自身高效运行。

抛开2010年代的时代精神不谈，世界对程序员的容忍度远高于那些备受赞誉的程序员。

程序员和 ChatGPT 运营者容易混淆，这可以理解，尤其是在编程本身日益商品化的今天。但你需要认识到，从历史上看，世界对程序员的容忍远大于对他们的需要。

他们是书呆子，华尔街的金融精英们会留着书呆子来加快交易速度，因为他们自己不会做交易。

他们会冲他大喊“用英语骂你，书呆子！”，嘲笑他，然后雇佣项目经理来处理他，这样他们就不用亲自应付了。最终，随着这项工作变得不可或缺，一种极客风潮兴起，程序员成为时代精神的引领者，最终成为举足轻重的人物和企业家。但他们的本质，始终都是书呆子。

现在，随着程序员的大规模商品化和“氛围编码”的出现，华尔街的金融精英们摆脱了书呆子，他们可以对书呆子说出他们一代人以来一直想对书呆子说的话：“滚蛋，书呆子。”

我向你保证，没有人会想用你这个远没有波因德克斯特那么重要的波因德克斯特来取代他。

逃离商品化事件视界

不过，也有好消息。精通 ChatGPT 并到 LinkedIn 上炫耀自己的 ChatGPT 技能，并非你唯一的出路。远非如此。你可以做很多其他事情，而无需参与自身技能的商品化，也无需将自己的专业技能拱手让给这头野兽。

与其那样做，不如想想如何与它互补，或者至少是正交的。这正是我将在本文最后一部分重点讨论的内容。

ChatGPT 和它的同类在很多方面都表现出惊人的天赋，令人胆寒。但它们连数数都不会，还老是让人每天吃几块石头，所以它们远称不上是《海伯利安》宇宙中的终极智能。不过，你仍然可以和这些技术员并肩作战，做它们不擅长或帮不上忙的事情。

1. 要有策略

你的第一个选择属于“简单却不易”的那一类。那就是，作为一名顾问，你需要在自己所在的组织或其他组织中，制定出更具战略性的角色。

我这里指的是 真正 有意义地参与组织战略制定。这与LinkedIn上那种自称“战略家”的概念截然不同。

个人贡献者（IC）往往倾向于这样做，而IC的工作也容易因为各种开发头衔和对资历的奖励而朝着这个方向发展。软件架构师就是软件开发人员，只不过更偏向“战略”或其他方面。在内容领域，人们只是懒惰地在后面加上“战略家”两个字，就成了“内容战略家”，而他们似乎不仅能写博客文章，还能为文章想标题。

我这么说有点轻率，但我想借此做个区分。这些东西可不是战略。

如果你想检验自己是否具备战略思维，这里有一个极其简单的启发式方法：

有人付钱给你，或者说有人愿意付钱让你告诉他们该怎么做，而你提供的建议就是他们唯一能交付的成果吗？

如果答案是肯定的（而且你的建议确实很有价值），那么你实际上就是一位策略家。正如我所说，道理很简单，但做起来并不容易。读者可以尝试思考一下，如果你想实现这个目标，该如何一步步来（虽然我的确有两个YouTube频道，里面有很多关于这个主题的建议）。

2. 转变工作重心，不再局限于技术人员的工作

作为一种推论，或许也是成为战略家的一种策略，你可以干脆停止从事技术性工作。与第一点类似，这既是一种自愿的创造性约束，也是一种强制手段。

如果数字技术员的工作容易被商品化，而你不想让工作被商品化，那就停止从事容易被商品化的工作。

很多年前，我曾为一家提供战略咨询服务的公司做分包商，这家公司同时也是一家应用开发外包公司。我当时在一家银行担任管理顾问，帮助他们解答那个由来已久的问题：“为什么我们的敏捷开发不够敏捷？” 此外，还有一个团队…… 软件工程师顾问。

当时我觉得这段对话很轻率（至少在我看来是这样），其中一位软件工程师问我：“我们都是顾问，为什么他们听你的，不听我的？”

我当时的回答大致是这样的：

因为你为他们写代码。一旦你为他们写代码，你就不是顾问了（即便你奉行“球员兼教练”的理念）。你只是一个有自己见解的开发人员。而他们已经有一整个部门的开发人员了。

就像要变得有策略，简单却不容易。别再搞技术细节了。剩下的边做边想吧。

3. 要真正有趣

接下来稍微换个话题，我要提供的第三点可能对市场营销部门的人最有帮助，但对任何人都能起到提升自身竞争力的作用。（我尤其想对会计们说说。）

创作内容时，你几乎总是试图兼顾两方面：教育和娱乐。有趣的内容往往更侧重于娱乐性，但它也能让教育性内容更具吸引力。

ChatGPT本身并不有趣，至少除非用户乐于让它模仿约翰·韦恩的声音或其他什么。ChatGPT本质上只是互联网上一个合成的、千篇一律的人类，它被剥夺了原有的个性，然后人为地赋予了一个截然不同的个性。它是否有趣完全取决于用户。

你的情况并非如此。你可以在充斥着入门级定义和SEO指南内容的时代，通过保持内容的趣味性来开辟属于自己的一席之地，就像你可以培养一批读者一样。

你无需成为营销人员，也无需专攻内容创作。仅仅拥有个人魅力和独到见解，就能在人际交往中大有裨益。

ChatGPT只会回答你提出的问题。去回答那些人们还没想到要问的问题吧。

4. 务必做到精准细致，尤其是在监管领域

或者，你也可以完全反其道而行之。（现在我真的在说你们了，会计师们。）

法学硕士（LLM）既有趣又有点马虎。当然，他们也有一些怪癖，比如当你运动后消化不良问他们该怎么办时，他们可能会冷不丁地建议你喝漂白剂，但重点在于未来的愿景，而不是眼前的琐事，对吧？！

嗯，我的意思是，除非你从事受监管的领域。我真同情那些问 ChatGPT 如何在客户注册过程中处理 HIPAA 合规性问题，然后就照做的人，或者那种直接在包含个人身份信息的数据库上编写代码的人。

你绝对不能指望 ChatGPT 在无人监督的情况下完成重要任务。所以，你要把自己定位为监督者。找到一个细分领域，让利益相关者依赖你，希望你十次中有十一次都能做对。

5. 培养深度知识，深度是中等水平的十倍。

我之前可能提到过一两次，这些技术的核心在于整合互联网上的中位数知识。这在很多方面都是一项极具潜力的应用（例如家居装修DIY、食谱等等），但在很多领域却褒贬不一，尤其是在充斥着大量伪科学内容（例如搜索引擎优化、健康建议等等）的情况下，而在其他领域（例如前沿核物理）则存在局限性。

可以通过缩小模型规模，并使用更精心筛选的数据进行训练来略微改进。但你最终得到的仍然是他们用于训练的所有数据的中位数。

所以，如果你对某个热门小众领域拥有极其丰富的知识，你的职业生涯就会建立起相当稳固的堡垒。当然，积累和保持这些知识可能很困难。但想必你会从自己已经熟悉的领域入手。

举个简单的例子，这同样适用于我以及内容项目人员配备的方方面面。如果我问 ChatGPT，在每月 1.5 万美元的预算下启动一个内容运营项目需要注意什么，我读完之后可能会想：“嗯，好吧，我想是的，嗯，不，这太蠢了，嗯，嗯……”

这就是你的启发式方法。构建一个知识库，让你有足够的信心去判断 ChatGPT 是否正确，或者它是否在误导你所在领域的专家。

6. 要可靠

这与关于精确性的观点类似，但从授权的角度来看，更侧重于可靠性方面。

就我个人而言，我觉得“智能AI”这个概念有点儿异想天开。倒不是说我不认为它没有未来，但“高效，但自信满满地犯错（10%到20%的时间都出错），缺乏谦逊和自知之明，而且不会从错误中吸取教训”——这绝对是你想委派重要任务时，最不想看到的员工特质之一。说真的，我觉得你不可能设计出一个比这更让我不想雇佣的员工了。

所以，就让它这样吧，但不要弄巧成拙。这或许是与这项技术完美共存的最佳方式之一——利用它提高生产力，并解决那10%到20%的问题。

不过，我想借着这篇文章的主题指出，精通技术其实并非关键，也与你的利益相关者无关。这只是一个实施细节。他们关心的是你是否可靠且高效，至于你用什么方式实现这一点，他们并不在意。

所以，要寻找那些工作被委派给你，并且必须正确、及时地完成，不允许出现任何马虎或差错的情况。例如，一些需要高度重视形象、公关宣传的场合就非常适合你。

7. 做人

说到公关，有些情况下，仅仅作为一个人而存在本身就是一种优势。

前段时间，我参与的一个 Slack 社群里有人发了个让人哭笑不得的故事，说有个 CEO 居然用 AI 生成了一份相当敏感的公司内部通知，结果被抓包了。我记不清细节了，但我们姑且假设内容是：“在这个快节奏的世界里，你们都被解雇了，赶紧收拾桌子；你们喜欢这个形象吗？”

仔细想想，为什么这件事会让你如此愤怒。倒不是因为机器人本身做错了什么，而是因为机器人不适合这项工作，就像“有些会议必须当面进行”或者“你不会用短信和交往多年的伴侣分手”一样。

有些情况下使用机器人会产生不好的舆论影响。找到这些情况，并将它们融入你的日常生活中。

8. 建立人脉网络

对于那些重视人际交往的人来说，另一种选择是思考如何利用人脉关系来规划职业生涯。我说的不是投机取巧，而是“善于交际”的那种方式。

例如，我自主创业十余年，其中大部分时间都亲自负责销售，这给我留下了一个有趣的印象：我拥有一个庞大的人脉网络。如果我要为新产品开展市场调研，我的日程表可以排满好几周。

世界上没有任何一个法学硕士项目能做到这一点。而且它具有很高的商业价值，无论是对我自己的创业项目，还是如果我受聘于某个公司担任早期成长型人才、首席运营官或其他职位，它都能派上用场。

所以，想想你自己的人脉关系和职业关系，以及你在其中扮演的角色。展望未来，你可以构建怎样的职业发展道路，才能充分发挥你建立人际关系和善于与人相处的能力？

9. 构建知识产权，加入投资者行列

这是另一条简单却不易做到的建议：创业。

不，各位技术人员，看在上帝的份上，千万别做信息产品。这些东西多年来几乎毫无用处，现在更是雪上加霜，因为如果你 robots.txt 设置错误，机器人就能随时抓取并抄袭你的全部内容。

我指的是创办一家以价值为导向的企业。

技术人员关注的是生产，而企业则是生产资料。说得直白点，当你创办了一家企业，技术人员与GPT（通用转岗）劳动力的差异就从关乎职业存亡的危机变成了服务交付中的一个细节问题。我不想在此涉足政治或哲学领域——我向你保证，我对这些问题的看法并不有趣——但毫无疑问，能够做出决定的人比只能祈祷这一天还没到来要安全得多。

你可以为一家初创企业带来三样东西：资金、劳动力和专业知识。如果你从劳动力入手（例如服务型企业），随着时间的推移，你自然会积累另外两项资源，并能够在职业生涯的剩余时间里，按照自己的意愿自由地进入和退出企业。

10. 不要惊慌，冷静应对

好了，在我要结束这段冗长乏味的讲话之际，我想留给大家最后一条建议：冷静下来。

尽管各种炒作令人窒息，但我们实际上还没有到达奇点，甚至离奇点还很远。

• 人类驾驶汽车的想法已经消亡了 10 年，然而我还是打算开车去取一辆 U-Haul 搬家车。
• SEO已经衰落了20年，但我们仍然拥有一个蓬勃发展的、围绕SEO提供服务的企业。
• 大型计算机已经消亡了 50 年，但我仍然毫不怀疑我可以重返咨询行业，帮助企业应对与大型计算机相关的风险。

如果你的工作以与那些被炒作者和走在时代前沿的追随者宣称已经消亡的事物相同的速度消亡，那么你很可能在你工作因炒作周期而消亡之前就因年老而去世。

别误会我的意思。商品化是真实存在的，而且已经到来，你最好为此做好准备。但是，那些所谓的“下一版本就能解决的10%到20%的细节问题”，往往需要经过数年甚至数十年的版本迭代才能真正解决。

这让你有时间喘口气，整理思绪，放眼长远，并规划一条摆脱商品化的道路。无论如何，这都是个好主意，因为世界本身就是一个强大的商品化机器。在我们当今的世界，这个强大的商品化机器只不过拥有非常显眼（而且形状奇特，像括约肌一样）的品牌标识而已。