人工智能对未来职业发展的“危”与“机”？

人工智能带给人类的意义不是替代人们的工作，而是把人类从一些重复性工作解放出来，进而去真正思考“什么铸就了人类的唯一”。

文 | 魏航 蔡亚华

编辑 | 曹諵

2022年11月30日ChatGPT的火爆出圈，到百度文心一言、阿里的通义千问、Google的Gemini、OpenAI的Sora等等，蜂拥而上的生成式人工智能的形成了大发展。特别地，今年政府工作报告提出，深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。

这是“人工智能+”首次被写入政府工作报告。基于巨大的算力与大数据的红利，生成式人工智能背后的算法学习能力不断迭代，使得生成式人工智能对人类的影响范围越来越大，波及受众也越来越广。而这势不可遏的冲击也亟需我们审视当下的职业与人的价值定位。

一般来说，人类的所有职业的工作内容是“通用性技能+专用性知识+创造性思维+人际沟通能力”的排列组合。

通用性技能是对于所有工作都需要的基本技能，如读写能力等，这些技能是工作能力的基础。专用性知识是一组与某个特定领域相关的知识，如医学、法律、工程等。创造性思维帮助人们提出新颖且有用的新想法。人际沟通能力则代表了通过情感、态度、思想、观点的交流，与他人友好交往、传递信息和解决冲突的能力。

根据不同工作簇的胜任力在这四个基本维度上的分布，可以把从事工作的职业分为三类：“员”型职业、“师”型职业、“家”型职业。它们一起构成了这个时代下劳动市场的金字塔结构，不同于以往技术的横向波及，人工智能的发展则纵向自下而上地触及甚至危及到每一类职业人群。这不是是否的问题，而是早晚与程度的问题。但对不同的职业，当下面临着不同的“危”与“机”。

“员”型职业的“危”与“机”

员构成了最基础最普遍的工作人员。

收银员、服务员、图书管理员等，存在于最细微的生活角落，运用最基础的技能，服务最广泛的人群。

一般来说，“员”型职业具备高通用性技能+低专用性知识+低创造性思维+低人际沟通能力。

“员”型职业面临的“危”：

（1）赖以生存的通用性技能受到威胁

通常而言，他们的工作可能因为薪资水平、社会地位较低等外部因素简单并且竞争较小。当人工智能横冲直撞闯入这个行业，它们是自助收银机，是图书管理系统，它们不考虑薪资与地位，它们只是能一步步取代了这些人所拥有的通用技能，直接威胁了“员”型人的工作本身。

（2）长期低专业性与低创造性形成了思维惰性，加大了跨领域学习成本

长期较为轻松工作内容带给了他们更高的思维惰性，建立了与新知识和技术间的转化壁垒，降低了他们的学习意愿与能力，提高了跨领域学习成本。因而在实现工作转型上有一定难度。

“员”型职业的“机”：

（1）不打“寡情工”，争当“温情人”

在冲击下找准定位，调整心态，拒绝盲目的抵制人工智能。在与人工智能协作的阶段发挥个人的能动性，留心人工智能关注不到的顾客问题，彰显独有的共情能力。正如不断智能化甚至已经打造出无人火锅店的海底捞，实现了点餐、配菜、出菜、上菜环节都由机器人替代，却保留了陪我们聊天的服务人员，让他们更聚焦在以人为核心的服务上。

而在未来，这样的温情服务只会伴随着机器的普及而更弥足珍贵。因此，“员”型人需要提升自己的人际沟通能力，为客户提供更个性化的服务，成为酌有情商的一“员”。

（2）唤醒自我，奋力推动自我转型

思维惰性并非不可扭转，但它需我们走出舒适圈。虽然思维惰性与学习能力降低增加了学习成本，但是科技的进步为人们提供了更多的学习途径，降低了学习的门槛。

比如，在线培训打破了时间和地域限制，为人们提供了更多样化的选择；游戏化的学习模式增加了学习的趣味性和挑战性，激励人们投入到“体验式”学习环境。“员”型人必须学会合理利用这些资源，找到适合自己的学习路径，提高学习能力，推动自我转型。

“师”型职业的“危”与“机”

师，教人的人或者擅长某种技术的人。

教师、律师、咨询师，他们拥有一技之长，并应用于解决相关问题之上，通过一定的脑力劳动与知识实现自我价值。

一般来说，“师”型职业具备中通用性技能+高专用性知识+中创造性思维+高人际沟通能力。

“师”型职业面临的“危”：

（1）专用知识的通用化带来阶层下滑的风险

师往往是某方面的行家，依靠一套独有的知识体系利用已知来解决未知。然而，海量的数据与信息，在算法的加持下被训练成更有序的智能图书馆，众多相关案例与知识不再触不可及。·这种趋势下，更多的专用知识被普及化、通用化，过于依赖曾经的“专用资本”的“师”型人就要面临向“员”型人的降级转变，也会带来阶层下降的风险和焦虑。

（2）长期高专用人力资本投资带来的路径依赖形成了思维惯性，加大了新知识吸收与创造的成本

一方面，对现有知识的长期依赖强化了他们对自我的信任，窄化了他们的视野，甚至带来思维的固化。但是人工智能对标准化内容强的学习能力，使得一切有迹可循的内容都可以被完美复现。

另一方面，显性知识获得的低成本化要求更高的知识深度与广度。对现有知识的依赖使得“师”型人无法更全面的理解人机时代的新情境，出现人工智能抵制的心态。面对这样的情境，如何突破思维惯性，甚至舍弃沉没成本，实现知识的更新与创造都是“师”型人需要深思的问题。

“师”型职业“机”：

（1）夯实基础，做真知的“审查师”

目前鱼龙混杂的信息要求“为人师者”能够辨其真去其伪，身体力行将更恰当的价值判断、更精准的知识内容加以传承，建立更加可靠的信息库。

（2）拥抱并利用人工智能，做人机时代的“新师”

不断更新的技术使得知识的更新迭代更加快速。作为掌握了大量默会知识的“师”型人，应该抓住机会对新知识进行学习吸收，升级自己的知识体系，快速构建自身的“人机”资本。除了信息的准确度，更人性化、情境化的考虑也成为人工智能时代下人们追求的目标。

这些目标也要求“师”型人必须保持更高的人际敏感度和人机敏感度，利用人工智能迅速习得显性知识，并且抽象化成人工智能暂时考虑不到的隐性知识，成为领域内的“新师”。

“家”型职业的 “危”与“机”

家，掌握某种专门学识或有丰富实践经验及从事某种专门活动的人。

科学家、画家、物理学家，他们站在知识的最前沿，参与制定所从事行业的标准，掌握着公众认知其行业的话语权，创造着支撑该行业新技术的基础知识与底层逻辑。

“家”型职业具备中通用性技能+高专用性知识+高创造性思维+中人际沟通能力 。

“家”型职业面对的“危”：

（1）创新门槛增高，伪“家”者宣布退出

创造性思维建立于信息优势上的排列组合式创新和无端联想的颠覆式创新。后者则是判定创新创造型人才的重要标准，而只能利用知识积累优势建立的伪“家”们则会被踢出该行列。

凭借惊人的数据与智能搜索，生成式人工智能可以实现更多样的组合式创新，跻身小“家”之列。它们一步步把创新逼向高潮，让“为大家者”真正创造出对人类有意义的创新。

（2）依靠惊人的学习能力与语言天赋，AI也在争抢公共话语权

基于大语言模型(Large Language Model)的生成式人工智能等技术，虽不能实现缜密的逻辑推理与知识的突破式创造，但它们对先验知识的学习以及令人咋舌的表达能力已经超越了很多人类。

这意味着现有“家”型人在把创造性知识与实践结合或者普及化的过程中已经渐显颓势，传统的唯“家”之言的权力格局也在被重塑。建议“专家不再建议”可能会变为建议“生成式人工智能多说点”。

“家”型职业“机”：

（1）审视自我，促进职业转型

那些以组合式创新为主的大“家”需要重新审视自己的能力与价值。下至妥善运用自己的丰富专业知识，结合自己的经历，解答更专业的问题，促进向“师”型人才转变。上至逼迫自己挑战自我，打开更多新视角与思路，实现更多的颠覆式创新，为行业乃至人类的发展做出更大的贡献。

人工智能的发展无疑把“为大家者”从许多事务性与基础性工作中解放出来，这给予他们更多的精力探索与创造新知识，求真求实，创造了创新的有利条件。

（2）取长补短，在人机协同的背景下讲好话，做好事

一方面，承认人工智能在内容联想与表达上的优势，适时让渡边缘权力，促进人机合作，建构“权威专机”。

另一方面，未来的时代是未知引领的时代，“家”型人应该促进跨学科、跨地域、跨文化交流，特别是基础科学与人文社科学科的交流。在实现技术深度发展的同时，兼顾社会范围的广度。立足于人性的意义，构建更更良性、更亲人化的技术。

总之，科技越发展，人类的两极分化越严重。那些缺乏思考的人会被时代抛弃，另一批拥有高情商、专业知识和创新能力的人才有“人机资本”迎接下一个时代。我们始终相信，人工智能带给人类的意义不是替代人们的工作，而是把人类从一些重复性工作解放出来，进而去真正思考“什么铸就了人类的唯一”。

作者介绍：

上海财经大学商学院讲席教授、党委书记魏航

上海财经大学商学院副教授蔡亚华