在过去的几十年里，技术进步一直是推动经济增长和创造新就业机会的关键因素。然而，在人工智能（AI）尤其是深度学习技术迅速发展并开始渗透到各种行业中时，我们发现了一种新的现象——人工智能就业太难了吧。

首先，AI技术本身就是一种自动化工具，它能够执行复杂任务，比如数据分析、模式识别、决策支持等，这些都是传统工作中常见的职能。在这些领域，AI可以比人类更快，更准确地完成任务。这意味着许多当前由人类从事的工作可能会被替代或重塑，使得一些职业变得过时。

其次，随着AI技术不断进步，它们越来越擅长自我优化和适应性，因此它们不再需要像人类那样依赖于明确指令。这种能力使得AI能够更加灵活地应用于不同的场景，从而进一步扩大了它们取代人类劳动力的可能性。此外，随着机器学习算法的成熟，它们也能通过经验积累来提高性能，这意味着在某些情况下，即便没有明确的人为干预，他们也能独立进行决策和行动。

此外，由于机器学习模型通常基于大量数据进行训练，所以它所需的大量计算资源和高效处理速度往往远超出普通人的能力。这导致了一种现象，即专业人才对这一领域有很大的竞争优势，而对于缺乏相关技能或知识背景的人来说，要进入这个领域将非常困难。例如，对于那些只具备基本编程知识但缺乏深入理解神经网络原理的人来说，要成为一名有效率的人工智能工程师几乎是不可能的事情。

此外，由于全球范围内人才供给与需求之间存在差距，加之教育系统普遍未能及时更新以适应快速变化的人才需求，有很多国家和地区都面临严峻的人才短缺问题。而且，与其他类型的科技创新相比，人工智能似乎特别容易跨越国界，因为算法代码可以轻易地被复制并部署到世界任何地方。这意味着即使某个国家拥有丰富的人力资源，但如果无法吸引足够数量高级别人才，那么该国可能仍然会面临来自其他国家充满顶尖AI专家的竞争压力。

最后，对于那些已经在这一领域取得一定成就的小微企业来说，其成本结构通常较低，他们利用自身优势，如灵活性、高效运作以及适应市场变化的能力，可以更容易地采用新的生产方式，并获得竞争优势。但对于大型企业而言，由于是庞大规模经营，其内部管理体系相对僵硬，一旦遇到巨大的变革，就不那么容易调整过来，这也是为什么小型企业在这场转型中占据有一定优势的一个原因。

总之，无论从哪个角度看，都清晰可见的是，在这个正在快速演变中的全球经济环境中，不同层面的参与者都会面临前所未有的挑战。虽然人工智能带来了无数好处，比如提高生产效率、改善服务质量等，但它同时也要求我们重新审视我们的教育体系、职业培训计划以及整个社会对劳动力的价值观念。只有这样，我们才能真正准备好迎接这个全新世纪带来的各项挑战，并最大限度地利用这项革命性的技术，为所有成员提供更多机会，让每个人都能够享受到人工智能带来的福祉，同时减少由于失去工作而产生的问题。不过，如果我们不能尽快采取措施，那么“人工智能就业太难了吧”将会成为一个令人担忧的事实。