你所诉诸的这种错觉非常常见，应该有一个名字。我想可以叫做“重复自动机错觉”，我不确定，或者“创造性劳动中思维的异化”。这里有一个粗略的定义：错误地认为生产重复性产品只使用重复性动作（技能等）。一个明显的例子是表演。演员从剧本中朗读，剧本是预先给定的。显然没有什么比这更重复的了：每次排练都是对同样话语的重复。然而安东尼·霍普金斯不是你当地的高中生，前者赚了数百万而后者没有。律师们使用相同的模板合同，并且生成非常相似的合同，这说明了所生产的东西的性质：合同是相似的，使用模板，容易重复等等。这实际上并没有告诉你任何关于工作的信息（只有在我们称之为“零创造力”的假设下）……
源讨论DeepSeek发布了Janus Pro，一个文本到图像生成器 [pdf]原帖 674 条评论 · 导入时统计> 一个「AI代理」取代员工需要有意图的行为：AI必须根据业务目标行事，使用对环境的因果知识可靠地行动，对这些知识进行演绎推理，并以概率方式形成临时信念。 我的意思是，以最不讽刺的方式来说：如今大多数员工并不是这样行事的。 > 我们大部分的工作已经自动化到这样的程度，大多数非体力劳动者都是为问题的制定（与人一起）、解决方案中的社会协调、决策/风险的所有权、在风险下的行动等付费。 这显然不正确。以现在的任何一家律师事务所为例——对于每一个进行社会协调、拥有风险承担的人，都有大量助理在做记录、检索之前的记录和填写标准模板。 这种工作正是AI所针对的。…
完整原文把你的经验，加入这段讨论。
这也是责任的问题。如果出了问题，你可以责怪人类。责怪AI是不可接受的。
完整原文这可能是我见过的对核心问题最好的描述。我知道即使在我的工作中，这只是一个非常狭窄的软件领域，我发现自动化自己也很麻烦。不是因为我写的代码独特或很难，而是因为我开始时的条件依赖于我积累的长期知识，对所处业务的理解，以及对用户在遇到我所构建的东西时行为的理解。 换句话说，我可以形成一个通常能一次解决代码问题的提示。困难的部分不是代码，而是形成这个提示！这个提示通常包括来自经验的建议，对其他做过类似事情的代码的引用等等。我不会停止尝试自动化自己，但这会比人们最初认为的要困难得多，当大语言模型刚出现的时候。
完整原文你是对的，但可以影响的是工人的数量。以演艺事业为例，在过去，每个主要城市都有许多演员和剧院。电影和电视摧毁了这种需求，现在当地演员的工作机会微乎其微。
完整原文这个评论已经传达了我几个月来一直在努力表达的内容，而且表达得更加简洁明了。做得好 :)
完整原文尊重不同观点，分享具体经验。
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