我们说到人工智能对于劳动力市场替代的时候，最容易想到的就是码农与中层白领还有入门级的初级职位，甚至还会谈及医生、律师、财务、咨询等等行业遭遇的冲击，但是最近一个来自数学家陶哲轩的呼吁，揭开了一个不太为人关注但是可能危机更重的领域，那些属于高度知识密集的领域，比如数学家。

回过头来一看，这似乎挺有道理，人工智能有两个特征，一个是高度知识密集，一个是效率极高，替代码农、中层白领以及入门级的初级职位，发挥的是其极高效率的特质，而其高度知识密集的特质，长期以来被认为可以作为那些知识精英的助手，让他们可以发挥更高的效率。

但是这里有个前提假设，就是人工智能再强，也比不上知识精英，所以只能是一个或者一群高效的助手。

问题是，这个假设的前提好像越来越站不住脚。无论是AI自行推进AI的技术发展，还是AI像推土机一样一个个碾过那些数学家们耗尽心力才能解决的甚至不能解决的数学问题，似乎都在预示一个征兆，所有人，无论是普通的入门岗位还是超级的知识精英，似乎最后都会败在人工智能的手下。

而在编程领域以及数学领域率先感受到这种危机也是非常合理的，因为这两个领域都非常容易在数字世界之中得到不断的迭代与验证，这个过程完全无需人类的参与，那些需要人类参与其中的技术，比如药物研发、新材料开发、产品设计，迭代的速度就没有那么快。不是AI不行，而是人类动作太慢。

但是这个护城河是永远无法突破的么？也不一定，先不说具身智能，就算是人工智能的能力加持到各种科学仪器以及设施工具上，也能够极大的提升效率。

这是否意味着人类的智能已经走到了穷途末路，倒是无需那么悲观。因为现在知识精英的知识体系，都是在没有人工智能的时代练成的，其中大量能力集中在知识的学习与获取上，少数能力表现在知识的开拓性之上，甚至一部分传统的知识精英，其核心能力就是来自于对知识的掌握以及凭借过去成就而在学术界积累的资历与不容挑战的地位，当这些在人工智能面前快速贬值的时候，反而可能会出现一批新的知识精英，他们会充分利用人工智能解决知识积累面对的挑战，而他们的核心能力在于不断的开创。

也就是说，这意味着这一代前人工智能时代知识精英的衰败，但是这也可能意味着新一代后人工智能时代知识精英的崛起。唯一的问题是，这一天来得太快，不是一代人，而是几年之间，这超过了个人适应的能力，也超过了社会的适应能力。

但是无论如何看待这种危机以及其带来的冲击，现在已经没有什么人，无论是学者还是企业家，甚至包括那些顶尖人工智能行业的从业者以及政治家，可以阻止其继续高速发展，就好像当年的曼哈顿计划，即便当时的人知道这意味着让人类掌握毁灭自己的能力，能阻止原子弹的诞生么？

电影《侏罗纪公园》中有一句台词，叫做Life finds a way（生命会找到出路），或许我们也可以说，Mankind finds a way（人类会找到出路），不过这里是人类，不是每个人。