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重新修改后的内容：
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前年我还说AGI得五到八年，除了能力够还要使用广泛；现在看已经近在咫尺了。今天我在自己的机器上（3090）跑了QwQ，速度和效果完全够我一个人使用，这在以前完全不可想象。
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要不到Manus的邀请码，在自己机器上部署了OpenManus，试了下。正如我之前说，现在大脑已经足够，缺乏的是眼睛、耳朵、鼻子和手脚。
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AI发展的速度，不论是能力还是平民化，都远超AI应用落地及人们对它了解的速度。
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AI现在会取代大量白领工作，接下来有一个先失业再就业的过程——人的技能学习与转换周期为7年，产业AI向新岗位的诞生也需要时间孵化。
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这是最后修改的文字，帮着优化文字的表达，使其更流畅
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前年我还认为AGI还需要五到八年才能实现，并且需要能力和广泛应用兼备。但今年起AI的发展速度远超了我的预期。今天我在自己的机器上（3090）跑了QwQ-32B，在我的一般工作任务上的速度和效果，已经完全可以满足，这在之前是难以想象的，尤其想起前年ChatGLM2刚出来时，兴奋地睡不着，连夜部署起来，然后被它的各种幻觉暴击，幻想破灭。
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AI发展的速度，尤其是在能力和平民化方面，明显快于社会化和人们的理解速度。发展与社会认知之间的不匹配，会带来一系列问题。我前年在面对ChatGPT3.5时，足足花了半年时间消除焦虑，下定决心打不过就加入。
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AI在产业里带动的就是自动化，而AI自动化将对白领就业市场产生显著影响，某些类型（我不点名了）的白领工作面临被自动化取代的处境，特别是重复性、流程化、信息处理型的岗位。
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尽管我说“人的技能学习与转换周期为7年“，可能过于绝对，但技能学习与转换通常需要一定的时间成本，尤其是复杂技能的掌握。考虑到白领工作所需的技能转型通常较为复杂，技能学习与转换周期可能相对较长，例如数年时间，甚至更久。再加上随着还有年龄增长，积累的资历经验反而会带来的沉没成本和路径依赖，这些都是在转型前就必须要做的心理建设。
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叠加上教育一贯缺乏学习能力的培养、创新思维、批判思维和逻辑思维，我觉得说7年都有点少，而人又有多少7年呢。
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产业AI向新岗位的诞生和成熟也需要时间孵化，这样可能会存在时间上的错配，如果应对不当，可能导致结构性失业和社会问题。AI发展必然会催生新的就业机会，未来的就业趋势只会是人与AI的协同工作，所以转不转，打不过就加入，这里没有选择题。
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要不到Manus的邀请码，于是跑了下开源产品OpenManus。正如我之前说，大脑已经足够，缺乏的是眼睛、耳朵、鼻子和手脚。现在缺乏的是各种智能体及信息系统的API，以使得智能体可以真正地连接、影响和改变现实世界。
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## 加入或被取代
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前年，我对通用人工智能（AGI）的看法还停留在“尚需五到八年，且需能力与广泛应用兼备”的阶段。 然而，今年以来，AI的发展速度已远超我的预期。 今天，我甚至能在自己的机器上（3090）流畅运行 QwQ-32B 这样的大模型，并在日常工作中获得令人满意的速度和效果。 这在过去简直难以想象。 回想起前年 ChatGLM2 刚发布时，我曾兴奋得彻夜难眠，连夜部署，结果却被它层出不穷的幻觉打击得体无完肤，幻想瞬间破灭。 今昔对比，恍如隔世。
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如今，人工智能的发展，尤其在能力提升和普及应用层面，已明显超越了社会化进程和大众的认知水平。 这种发展速度与社会认知之间的巨大鸿沟，必然会引发一系列问题。 记得前年，面对横空出世的 ChatGPT 3.5，我曾足足花了半年时间才逐渐消除内心的焦虑，最终下定决心：与其对抗，不如拥抱。
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人工智能在产业领域的驱动力核心在于自动化。 而这种 AI 自动化浪潮，无疑将对白领就业市场带来深远的影响。 某些类型的白领工作（恕我在此不一一列举），特别是那些重复性、流程化、信息处理型的岗位，正面临着被 AI 取代的巨大挑战。
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诚然，我之前所说的 “人的技能学习与转换周期为 7 年” 可能略显绝对。 然而，技能学习与转换本身就需耗费时间成本，对于复杂技能的掌握更是如此。 考虑到白领工作所需的技能转型通常较为复杂和深入，这个学习转换周期确实可能相当漫长，数年乃至更久都并非夸张。 更何况，随着年龄增长，过往积累的资历经验反而可能成为转型的沉没成本和路径依赖，这些都是我们在转型之前必须进行充分心理建设的重要因素。
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更令人担忧的是， 长期以来，我们的教育体系在学习能力、创新思维、批判性思维和逻辑思维等面向未来的关键能力培养方面明显不足。 如此看来， “7 年转换周期” 或许都显得过于乐观。 而人生又有多少个 7 年可以挥霍呢？
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产业 AI 向新岗位的涌现和成熟同样需要时间孵化。 这种技能转换的 “慢” 与新岗位产生的 “缓” 之间，极有可能造成时间上的错配。 应对不当，结构性失业和社会问题恐怕难以避免。 当然， AI 发展也必将催生新的就业机会， 未来就业的大趋势必然是人与 AI 的深度协同。 因此， 转型与否， 早已不是一道选择题， “打不过就加入” 才是唯一的答案。
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由于始终未能获得 Manus 的邀请码， 我转而尝试部署了开源项目 OpenManus。 正如我之前所言， AI 的 “大脑” 已足够强大， 真正匮乏的是 “眼睛、耳朵、鼻子和手脚” —— 是各种智能体及信息系统的 API 接口， 唯有这些接口才能让智能体真正连接、影响并最终改变现实世界。
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