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我經常聽到的一句話是，在人工智慧時代，你不能成為一個「通才」。
例如，我的好朋友奈特-伊利亞森（Nat Eliason）最近就提出了這樣的觀點：
「試圖成為一個通才是你現在可能犯的最嚴重的職業錯誤。世界上每個人都有機會獲得各種白領技能的基本能力。你的『技能組合』將變得非常廉價。」
他說得很有道理。如果我們認為通才是指在各種領域都擁有廣泛基本能力的人，那麼在人工智慧時代，成為通才是一種冒險的職業選擇。一個語言模型隨時都會打敗你淺薄的專業知識。
但我認為，對很多事情都略知一二只是通才的一小部分。而且，如果你看看誰是通才，看看是什麼樣的思維模式驅使一個人對很多事情都知道一些，那麼你就會得出截然不同的結論：在人工智慧時代，通才擁有未來。
什麼是通才？
通才通常都是充滿好奇心的人，他們喜歡在各個領域之間跳來跳去。他們喜歡搞清楚事情，尤其是在不確定或新的領域。他們善於解決領域專家難以解決的問題，因為這些人能夠將不同領域的零散知識整合在一起。
正如奈特所指出的，由於他們傾向於跳領域，所以通才往往擁有一系列廣泛而淺層的技能。但是，如果用基本技能來定義他們，就會忽略這些人真正的優勢：適應新環境的能力，以及適應新環境的願望。
通才的優勢
大衛-愛潑斯坦（David Epstein）在《成長的邊界》（Range: How Generalists Triumph in a Specialized World）一書中指出，通才在他所謂的「惡劣」環境中表現尤為出色：「在這些領域，遊戲規則往往不明確或不完整，可能存在也可能不存在重複的模式，而且這些模式可能並不明顯，回饋往往是延遲的、不準確的，或者兩者兼而有之。」
愛潑斯坦認為，這正是通才發揮作用的地方。他們能夠利用自己的不同經驗，以獨特的方式解決問題，並看到別人看不到的解決方案。
他將「惡劣」的環境與他所謂的「友好」環境進行了對比，在「友好」的環境中，回饋是即時的，而且有明確的、重複的模式可以帶來成功。這些領域往往是專家大顯身手的地方，他們可以運用自己的專業知識反復解決問題，因為以前就以某種形式解決過這些問題。
有趣的是，「友好」的環境也是大型語言模型發揮作用的地方。這些大型語言模型對世界上大多數專業知識領域都相當精通，但不擅長解決全新的問題。
不過，這種看法恰恰與奈特的論點相反：專家有麻煩，通才有機會。大型語言模型在惡劣領域的能力較弱，而在友好領域則表現很強。如果你是專家，正在解決一個新問題，那麼大型語言模型不會為你想像出新的解決方案。但對於通才來說，大型語言模型則是一種天賦，他們可以利用模型更快地掌握新領域的知識，並輕鬆地重現和應用其他領域的知識。通才可以利用自己的適應能力和想像力，解決語言模型自身無法解決的任何難題。
在分配經濟中，你的報酬不是基於你所知道的，而是基於你運用智慧的能力，語言模型對通才來說不是威脅，而是一種有力的武器。
通才的過去與未來。
至少從亞當-史密斯（Adam Smith）時代開始，通才就已經過時了。史密斯在18世紀普及了專業化和勞動分工的概念，將其作為經濟增長的推動力。事實上，我們可能要追溯到古希臘，才能找到通才是社會常態而非例外的例子。
古雅典是一個直接民主的國家，公民通常參與到生活的方方面面，從政治到戰爭。任何公民都可以成為法官、陪審團成員、參議員和士兵。古典主義學者H.D.F.基托（H.D.F. Kitto）在《希臘人》（The Greeks）一書中寫道，雅典社會是由這樣一種理想驅動的，即在雅典，「一個人既要對自己負責，也要對（城市）負責」。基托認為，這種精神意味著 「對生命整體性或統一性的尊重，以及隨之而來的對專業化的排斥」。簡而言之，雅典是一個由全面發展的個人或多面手組成的社會。(當然，必須指出的是，公民權僅限於成年男性。雅典並非烏托邦）。
但隨著時間的推移，雅典的經濟、社會、政治和軍事越來越發達，這個通才社會開始出現裂痕。進步意味著複雜，而複雜需要專業化。正如基托所解釋的，「如果一個人在他的時代要扮演所有角色，那麼這些角色對於普通人來說就不能太難。而這就是城邦崩潰的原因。」
隨著人工智慧越來越能夠勝任專業化的任務，我們可能會看到希臘理想中的全能公民的回歸。不過，這一次我們可以在先進而複雜的經濟背景下做到這一點，因為用人工智慧武裝起來的公民將比以前的公民更有能力扮演多種角色。
作為一個通才，我們擁有語言模型所不具備的東西：快速學習的能力，以及在新領域發現和解決新問題的能力。
在分配經濟中，贏家不是知道問題確切答案的專家，而是知道首先要問哪些問題的人。
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