AI技术进步的速度之快，愈来愈让人有一日千里、一日三秋的感觉。例如，从1770年“土耳其下棋机器人”的骗局到图灵1950年论文发表，经过了180年；再到1997年“深蓝”战胜卡斯帕罗夫，又经历47年；再到“阿尔法狗”于2017年战胜柯洁，也相隔了约20年。但从ChatGPT问世到Sora的出炉，仅仅相隔一年。
大模型AI的“发展悖论”注定了岗位的大规模损失几乎是必然的。阵营之间、国家之间、企业之间都认识到，能否占据AI技术和产业的制高点关乎生死存亡。
这导致围绕着AI的发展，形成一种类似冷战时期太空竞赛、军备竞赛、核武器竞赛的竞争。而挖掘模型用途、扩大用户群、提高回报率的必然方向和方式，便是提高劳动生产率，从而减少劳动力和人力资本的使用。
然而，只要人类劳动还没有彻底由人工智能替代或者决定，就仍有一些东西不会发生变化。这些没变的事物或方面越发弥足珍贵，可以为我们提供一个时间窗口。最重要的一点就是，人仍然是主导的一方，仍然是“人告诉机器做什么”。这一点既有技术上的含义，也有制度上的含义。也就是说，人类应对岗位替代的两条根本出路，迄今尚未发生根本性的变化，虽然也需要与时俱进，不断校正方向。
强化劳动者社会福利
第一，人力资本依然是抵御AI冲击的底气，但是人类需要把扬长避短作为AI时代人力资本培养的基本策略。至目前今为止，人类智能仍然具有优势的方面在于：1）软技能而非硬技能；2）科学知识以外的能力，而非认知能力；3）情商而非智商；4）人文的理解力和同理心，而非数理化的解题能力，甚至不是编码技能；5）隐性的知识而不仅是显示性的技能。
第二，社会福利体系仍是根本性的讬底制度，而且履行此类功能的物质条件日益增强。北欧在建立福利国家之初，在制度设计中就突出“去商品化”，即弱化劳动力作为纯私人要素的属性，强化劳动者及其家庭的社会权利。在AI的“岗位破坏”日益大于和快于“岗位创造”的条件下，这个理念和做法愈来愈重要。
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