MIT 的一项关于 AI 应用的调研，关于任务分配时，哪些受访者倾向于让 AI 做，哪些请i吸纳高于给初级员工（同事）做 ？
写邮件、归纳摘要、基础分析等，70% 受访者倾向于找 AI 工具，而复杂的 “项目” 类（持续几个兴起的工作、客户管理等）90% 受访者都会倾向于找同事。
AI 对人类工作（尤其是白领类）的替代已经在逐步成为现实。而 AI 时代，个体如何寻求职业发展是热门话题。
有能力胜任有一定复杂度的工作，是区别 AI 的（暂时）有效手段。即便是初级员工，也应考虑这个角度。
MIT 针对企业客户的调研，企业客户管理层从哪些途径来知晓 Gen AI 解决方案。
(1) 现有供应商 20%；
(2) 新的集成商及合作伙伴推荐 15%；
(3) 同行点对点推荐 13%；
(4) 董事会或外部顾问的推荐 10%；
(4) 展会和媒体活动 9%；
(5) 行业刊物或研讨会 6%。
AI 爬虫这种 “无止尽” 的爬取网站 Web 数据，同时带来极少的用户访问流量。绝大部份回答就在对话框解决，极少有人会不辞辛苦跳转链接到企业官网 ——— 这是与 “传统搜索为大家引流量” 截然不同的模式。
越来越多企业的官网都在用 Cloudflare 的服务来判断每次访问是否是“真人”。
“尽量让真人访问官网” 会成为越来越多的付费类的技术需求。
对于大模型公司，最核心的技能之一就是不断升级的超级爬虫，这些东西在 Paper 和媒体采访时基本不会讲。
但在招聘人员的面试笔试中，爬虫技术就是重点了 ……
#什么是面子上的
#什么是里子内的
AI，尤其是生成式人工智能（AGI）的发展，推动更多工作可以被 AI 自动化代替。
Goldman Sachs（高盛）的研究认为，美国各行业平均有 25% 的工作任务可以被 AI 代替。其中，办公室及行政支持、法律、建筑设计位居被替代程度 Top 3，近四五成的工作任务可以 被 AI 代替。
最不容易被 AI 代替的行业为：地面清洁/维护、安装和维护维修、现场施工等。
