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机器人。特点是可以通过大型语言模型进行强化学习训练，对话模式非常接近人类自然对话。
——维基百科
ChatGPT能做什么？
ChatGPT能做的不仅仅是更好的聊天，还可以切实的输出一些我们想要的知识成果。
比如，根据我们的要求写一段代码，写一首歌词，写一个营销方案，甚至写一篇论文。很多朋友反馈，这些知识成果，几乎可以直接使用。
这不免让很多人产生了焦虑，作为知识工作者，会不会因此而失业？我们应该做哪些应对？
什么是知识工作者？
首先呢，ChatGPT给职场带来的威胁，主要是对于知识工作者。这里简单说一下知识工作者的定义，这样有助于后面的交流。
知识工作者一词，最早是管理大师德鲁克在1959年《明天的里程碑》中提出。
知识工作者，是相对于体力工作者而言。知识工作者的含义是，将自己学习到的知识而非体能或体力投入到工作，从而获得工资的人。
不论你是产品经理、项目经理，还是工程师，都是知识工作者。
什么是DIKW知识模型？
聊到了知识工作者，就要说一下DIKW模型了，这样才更好的知道知识工作者是如何分类的。
DIKW模型，是由Rowley.J在2007年提出的。DIKW分别代表Data（数据）、Information（信息）、Knowledge（知识）、Wisdom（智慧）。
简单说一下这几个词的含义：
Data（数据）：最底层的，没有任何意义的数字、文本，是原始素材。
Information（信息）：加工数据后获得的，有一定逻辑，条理清晰。
Knowledge（知识）：对信息进行、提炼、分析、实践而得。
Wisdom（智慧）：知道原因，知道背后的机理，也可以理解为底层逻辑，智慧可以应对还没出现过的、未来的问题。
DIKW对应的岗位
DIKW模型，对应着不同的岗位。
数据层：
对应的岗位就是获取数据的，比如在一些零售店、餐饮店门口统计客户数量，客流量统计员。
信息层：
对应的岗位就是加工数据为信息的，比如人力资源部专员，整理员工的考勤数据，知道员工出勤的情况（信息）。
知识层：
对应的岗位，就是加工信息为知识的，比如一些咨询公司，要基于获得的行业信息生成一份行业报告。
有些知识层的岗位，是使用、运营某些知识达到特定目标的，比如中层管理者使用管理知识，管理团队，管理业务，达成经营目标。
智慧层：
对应的岗位，一般是企业的领导者，要基于智慧来为公司判断未来经营方向，解决未来的发展会遇到或可能遇到的问题。
随着大数据及相关软件越来越普及，数据层和信息层的岗位越来越少，岗位待遇也越来越低。可以说，这部分岗位已经被抢的差不多了。
类似ChatGPT这样AI的出现，已经开始去抢占知识层的工作了，或者说开始逐渐分担知识层的工作。而大部分人，目前都在知识层，这也是为什么很多人担心AI抢自己饭碗的原因。
ChatGPT，虽然无法很快取代很多岗位，但确实已经降低了很多岗位的胜任门槛。比如，有些岗位的初级员工，可以借助ChatGPT来提高的工作效率，那么，公司就有可能减少这类岗位整体的预算，减少中级、高级岗位招聘人员的数量，最终会影响一部分人的收入或就业机会。
如何面对ChatGPT的竞争？
结合以上对ChatGPT、DIKW模型，以及知识类型的理解，我建议从以下7个方面应对未来AI的竞争。
1.建立私有知识库
相比较存储数据和信息的私有云，为自己真正掌握（深刻理解及实践后的经验）的知识，建立私有知识库更有价值。
概念性的知识是不够的……你必须拥有源自亲身体验的确信。
——《世界上最快乐的人》
AI所回答、解决的问题，都是基于线上公开的信息，这给了我们一个启示。如果我们平时。基于自己的工作、学习收获、心得，建立自己的私有知识库，建立知识体系。
我做个人效能培训领域，我的积累方式是，通过阅读、实践、与学员互动获得灵感、想法、素材，通过卡片写作法不断写作，写成一张张卡片，构建自己的卡片库。
卡片库，就是我的私有知识库。
在2022年，写了1500张卡片。从2023年开始，预计每年的卡片数量不少于3000张，这样10年之后，就有了3万张卡片，包含的文字数量将达到300-600万。这将成为我的私有知识库，我可以基于这个知识库思考、输出。而这些，AI是无法做到的。
具体可以参考我之前发的一篇文章 《用Obsidian写作1500张卡片，我总结了 7 个高级技巧》
2.多建立知识点的连接
你要相信在未来的某一刻，你生命中每一段经历会连点成线(connecting the dots)。
——史蒂夫.乔布斯
ChatGPT的优点是回答问题，解决单一的知识点需求，或者解决具体单一的问题。但ChatGTP不会主动去连接知识点，不会去直接产生一些新的东西，也不会有对应的实践经验和体会。
比如，学习过时间管理的朋友都知道，GTD和番茄工作法，那么这两个方法连接之后，可以如何实践呢？再比如，团队晨会是一个知识点，SOP（标准操作流程）是一个知识点，这两个知识点如何结合，可以提高效率呢？
这些知识点的连接，是需要主动思考，主动尝试的，想到了之后，还需要实践来检验。实践之后，获得的知识，是自己独有的知识。所以，在未来，建立更多的知识连接，并进行实践，将建立我们在知识管理中的优势。
下图是我在建立卡片库一段时间之后，建立的知识连接。
3.构建知识体系
我认为，仅仅建立知识点之间的连接还不足够，还要建立自己的知识体系。
那么什么是知识体系呢？
知识体系，可以理解为立体的知识系统。立体的知识系统，代表着跨越了多个领域、行业、学科的知识，是多个层面的认知。
比如，项目管理中，懂得把项目拆解为3个阶段，每个阶段一个月，这是在使用进度管理知识。但如果也考虑到公司的人员、资金预算、客户的质量要求，其实就是在考虑资源、预算、质量这三个领域的知识，接下来，基于进度、资源、预算、质量四个方面进行权衡和分析，重新调整了这个计划，那就是在运用项目管理知识体系来管理项目。
我的实践方法是，在建立卡片库的过程中，注意相关学科的学习，建立多个学科知识的连接。
一般来说，依靠单一技能的工作容易被取代，但是依靠知识体系的工作不容易被替代。构建自己的知识体系，有助于我们在未来职业发展中获得优势。
4.培养“组合”的能力
在《德鲁克最后的忠告》一书中，有这样一段话：
企业将由各种积木组建而成:人员、产品、理念和建筑。积木的设计组合至少和其供给一样重要。……对于一切程序、应用软件以及附件来说，重要的是掌握将已有的软件模块组合的能力，而不是单纯开发新软件的能力。
在规划自己职业道路时，你可以选择成为一个好的模块（组块），也可以选择成为去组合模块的人。
但我更建议，在职场中后期，朝着后一个方向努力。这是因为，随着AI的发展，模块容易被替代，但组合模块的人，不容易被替代。
5.培养提问的能力
德鲁克曾经说过这样一句话：
一个领导者如果只有一个能力的话，那就是提问的能力——提正确问题的能力，是让我们避免掉进陷阱的一个很重要的前提条件。
关于提问，苏格拉底说过：
人类最高级的智慧就是向自己或向别人提问。
——苏格拉底
可见提问的能力，是至关重要的。在使用ChatGPT的过程中，有些人懂得提问，不断提升了和AI的互动，得到的结果会更好。
AI可以给你越来越好的答案，关键是，你有越来越好的问题吗？
提问的能力，也是可以培养的。目前看，通过ChatGPT的聊天，就是一个不错的提问能力训练方法。当然，更建议大家多观察工作、生活中，多提问，多听别人的提问。
我在每日的晨间工作流程中，有一个环节就是向自己提问，通过每天不断的提问，训练自己提问的能力。
6.提升沟通力
交流沟通的方式包括线上的，也包括面对面的，这里重点说的是面对面沟通。
与人交谈一次，往往比多年闭门劳作更能启发心智。思想必定是在与人交往中产生，而在孤独中进行加工和表达。
——列夫·托尔斯泰
在学习过程中，我们要安排时间进行深度思考、钻研，同时也要主动的和他人交流。交流过程中，可以快速学习别人的优点，也可以给自己带来启发，开启心智，产生灵感。
如果沟通能力不好，那就要多进行刻意练习，不断提升自己的沟通能力。沟通能力的提升，不仅对个人成长有帮助，对于未来职业发展也有帮助。
知识可以分为显性知识和隐性知识
——迈克尔·波拉尼（英国物理化学家、哲学家）
面对面的交流和沟通的能力，更像是隐性知识，而隐性知识是不容易被AI学习和掌握的。
AI再怎么厉害，也很难代替人和人的当面沟通。当领导把你叫到办公室，你到领导脸色不太好，从微表情里能感到有些生气，你可以反思一下哪件工作做的不好，然后尽快调整，但AI做不到这些。
此外，对于团队的管理，不仅要懂得工作的分解和分配，还要和团队成员进行沟通，这些都涉及人和人的微秒互动，这些也是AI无法做到的。
7.建立知识影响力
AI的发展，会加剧知识工作者之间的竞争。如果我们想保持自己的优势，好的方法之一，就是建立自己的知识影响力，建立自己的知识品牌。
有一个朋友，在工作之余，把工作上的经验、收获写成文章，发到一些上平台上交流，文章访问量超过了一百万，还积累了几千个粉丝。后来，他换工作去面试，介绍了自己发布的文章和粉丝情况。老板和HR都认为他有扎实的能力积累，具有很好的学习能力，对他评价很好。最终，他顺利拿到心仪的岗位，待遇也比预期高了20%。
我想，面对AI的汹涌洪流，这句话给了我们对未来方向最好的指引：
stay foolish stay hungry（求知若饥，虚心若愚）
——《The Whole Earth Catalog》（乔布斯引用）
