复旦人工智能教授：我们正在亲历“单一职业纪元”的终结

撰文｜李珊珊

想到要采访复旦大学计算与智能创新学院教授张军平，主要原因之一，是在他的新书《人工智能的边界》中的一个判断：“‘斜杠’可能是未来人们主要的生活方式之一”。

为什么“斜杠”会成为AI时代的主要生活方式？

张军平有一套自己的思考逻辑——这是基于风险规避的考虑。

“从22年底OpenAI推出的 ChatGPT到现在，AI领域的发展极其迅猛，在这种情况下，我们无法做任何长期的预测，也无法精准预测出未来哪个行业AI会首先发力。对于不确定的未来，没有人能准确地知道你要避开什么，选择什么。这种情况下，如果只在一个单一行业从业，风险比较大，抗风险能力相对较弱。如果能成为“六边形战士”，相对来说抗风险能力会强一些。而且，AI的出现，让人们可以很方便地进入不同的领域，从新手到专家的过程大大缩短了。”

作为一名从 90 年代起就开始接触神经网络、了解AI 从“寒冬”到“大爆发”历史的人工智能专家，早在这场AI革命到来的早起，张军平就开始了对技术的边界将如何模糊人类职业的护城河的思考 。从2018年到现在的七八年间，他已经出版了三本关于AI的科普畅销书，分别是《爱犯错的智能体》《人工智能极简史》和《人工智能的边界》。目前，他是中国自动化学会普及工作委员会主任，主要负责科普工作。在新书封面上，他直面了三个最核心的拷问：AI 能做什么？不能做什么？未来何去？

而今，张军平看AI，视角更像是一位冷静的观察者，乐观但不狂热。他不认为AI会替代一些行业，而是更倾向于说“AI会重构这个领域”；他认为，人类“情感方面的需求”将是未来最大的产业，创造最多的工作机会，而目前的大学“压缩人文”针对的是“AI在知识积累方面的明显占优势”的部分。

作为一名大学教师，他会思考一些实际的细节，比如：该允许学生使用AI到什么程度？也会思考一些更宏观的问题，比如：AI会让人变得更聪明还是更傻？以及，面对AI，人类最后的堡垒会是什么？

最终，他会冷静地剖析AI所带来的冲击，提出警示，建议大家学会“斜杠”以增强抗风险能力，还会客观地分析，不用太担心，因为“人类认为简单的，机器认为复杂，人类认为复杂的，机器认为简单”。

在过去的一年里，这位资深AI科学家甚至开始实验性地去尝试AI时代的“斜杠”生活方式：他考下了国职五级游泳和单板滑雪社会体育指导员证书；他尝试做音乐博主，在视频号“平猫的音乐”里发布自己的吉他弹唱视频；他甚至注册成了网约车司机，就在上月，去苏州出差的路上，他顺道接单居然挣了一百多块钱。

（图片由受访者本人提供）

这也是为什么，我们决定，与这位AI科学家进行一场不仅仅关于技术的访谈，去试着了解一个AI科学家为普通人撰写的 AI 协作生存建议——“追不到的梦想，换个梦想就行了。” 在这个无法预测的未来，保持灵活性，成为“六边形战士”，或许是我们对抗不确定性最核心的武器。

01 已经进入了这个时代，打不过就加入吧。

《知识分子》：当AI能在一夜之间让新手变专家，我们还需要用一生去打磨一项技能吗？大家之前非常推崇干一行爱一行，干一行专一行的工作方式，就不会存在了吗？

张军平：这可能会成为一种普遍现象。

当然，我们的世界与之前不同了。我和许多企业家接触过，这些企业家、管理者普遍都提到了一个问题，现在的00后，心中已经明显不再有以企业为家的想法了。对于较弱的企业或者行业，厉害的人才不太会有强烈的意愿在这里工作，自行跳槽的很多。企业间的竞争非常激烈，互相挖人的情况很多，员工也会更倾向于自由。

除此之外，因为AI的冲击，年轻人可能开始无法预测所处行业的未来趋势。也就是说：虽然我现在从事这个行业，但是我并没有非常愿意持续这样工作一辈子，他可能会随时更换一个职业。就像我在书里还写的，“追不到梦想，换个梦想就行了”。

当然，现在更换职业对比以前而言会更容易，因为有了人工智能，它可以帮助新手快速成为专家，我们也不太需要像过去一样用一辈子去积累经验，打磨一个单项技能了。

《知识分子》：您在书中提到19世纪蒸汽机车出现之后，英国曾经设立交规专门限制蒸汽机的车速。您认为未来我们是否会立法限制AI？就像AI刚出现的时候，美国编辑协会集体罢工，反对AI的使用。

张军平：很多人曾经讨论过这个问题，AI一出现，就有很多人将蒸汽机时代与我们现在的时代相比。蒸汽机发布之后，英国出台了很多法规，例如约束机车每小时行驶速度不能超过10公里，可能比10公里更慢。希望通过这种方式让原来的马车夫不至于受到影响，因此失业。

这是一种做法。另一种做法则是，很多人开始学习驾驶汽车，因此产生了一些新的行业——汽车驾驶员。

我们今天面临的情况跟从前蒸汽机时代开始的时候类似，但又很不一样，因为马车到汽车转换时代是只替代了一个行业，但今天的AI在各行业的替代方面表现得都很出色，这是一种全行业的替代，跟几百年前很不一样。这个趋势来的非常快，二十年前，深蓝打败国际象棋冠军的时候，以及2016年AlphaGO打败围棋冠军李世石的时候，大家可能以为AI只会停留在娱乐业和竞技性项目，但现在看来，AI对各个行业的替代已经开始逐渐生效了。

比如，程序员，就在几年前，我们曾经都以为，人工智能发展之后只会剩下程序员和学艺术的人没有被替代，但目前看来，这两个领域目前被替代的可能性相当大。因为AI写出的程序可以非常好用，甚至只要给它们一点提示，它们都可以把游戏代码从头写到尾，并且可以实现。这是之前完全没法想像的。

我们还需要考虑，比如目前在设计大模型的这些科研人员，可能都来自清北复交这类层次的学霸。这些人算高智商精英人群了，可能很多方面普通人本来就很难超过它们。大模型时代，相当于这样一群学霸用来自几千年，许多代精英们积累的内容训练出一个人工智能，用来写程序，生成文本、图像等等内容，这就相当于成百上千个精英的合力，凭个人力量想超越，的确很难。

所以，如果不是非常准确地选择一个（避开AI的）非常小众的方向，在通用行业的编程方面，普通程序员确实无法超越大模型产生的结果，因此他们可能会被取代，或者这类的岗位会遭到挤压。而对从事艺术方面，目前的很多中低层以下的就业人员，比如，图书需要插画，甚至字体设计等等，这些本可以为一些不那么有名、不那么厉害的艺术家提供很多工作机会的工作，将来，AI就可以完成了，因此，相应的从业人员在这方面的人数就会减少。而音乐创作的情况，自从Suno-V5出现后，也会有类似的情况。

不过，除了限制，我们还有一种做法就是：既然已经进入了这个时代，打不过就加入吧。进行AI相关行业的培训，引进AI技术，用这种办法，我们就可以形成一个新的行业。这一点，我还是比较乐观的。

在我们现在的时代，官方应该是已经开始在考虑一些应对措施了。例如国务院在今年8月份推出了一个AI+（职业）指导方案，就是在强调如果未来人工智能可能会深入到全行业，我们该如何应对？

02 AI会让人更聪明还是更懒？

《知识分子》：您提到了中低层的就业人员，现在大家也都在说AI将替代初级岗位，但它会赋能高级岗位的专家，可以帮助这些“专家”们完成比过去更多的工作。但如果初级岗位被淘汰了，那么大家怎么才能成长为高级岗位的专家呢？如何在一个行业里开始自己的职业生涯呢？

张军平：这里要提到莫拉维克悖论的概念。

这是计算机科学家、人工智能专家汉斯·彼得·莫拉维茨在上世纪80年代提出的一个理论。这个概念简单地说就是：人类认为简单的，机器认为复杂，人类认为复杂的，机器认为简单。所以，被淘汰的岗位可能是机器认为简单的那种简单重复的岗位，它与我们认为的“初级岗位”不是完全划等号。因为这些简单重复的工作，可能作为一个初级员工，你也会觉得“没有意义”，“学不到东西”，这类东西，才是AI真正能替代的。

比如：我们刚才提到的程序员，简单的Coding工作；艺术方面，基本草图的工作；音乐的基本曲谱和规则，这些都是人工智能也能够完成得非常好的。但另一些初级岗位，比如与人相关的，与人的身体机能相关的岗位，虽然也是初级工作的一部分，但在人工智能而言可能就是高级工作了，仍然需要由人类来完成，只是这些岗位职责中，就不再有过去那些特别简单重复的工作了。事实上，现在的年轻人也普遍不太愿意从事特别简单重复的机械性的工作，就像工厂流水线上的工人那样，AI替代的正是这类的工作。

第二种情况是：AI可能会让人类变懒或者变得不聪明。我在书中最后一句话，就强调要小心“因为过分依赖人工智能而变得更低能”。这种情况现在已经可以看到一些端倪，现在大学里，我们作为老师对这一点看得尤其清楚。比如：老师让学生交一个课程报告，或者让他们编写一段程序，他可能直接让AI生成报告，这样，交完报告后，如果让学生修改程序做进一步的改进，他可能无从下手，因为整个程序都是AI生成的，他自己对细节和子程序都没有进行深入地阅读。最终的结果就是：虽然这篇文章和实验报告写得也很好，但是学生并没有利用这种方式提升自己的能力，反而导致低能的情况出现。

所以，AI时代，人变得更聪明或者更低能，两种可能性都存在。本身能力强的人，就可以借助AI帮助自己变得更强。

例如，有些作家，虽然他们写作能力很强，但是有时无法想到一些内容，就可以借助AI来丰富他文章的内容、细节以及了解他之前不知道的知识点。

但一定要注意，拿到AI给的东西之后，你仍然需要自己思考，因为如果完全依赖这些内容，那么，这个人可能便会陷入AI提供的知识构成的信息茧房里0，而不能建立自己对这些内容的理解和看法。

AI时代，爱思考的人会变得比原来更强，而不爱思考的人会变得比原来更低能，这可能是需要我们注意的问题。

《知识分子》：这种情况是否会加剧不平等的现象？

张军平：我认为，AI时代的早期可能会出现这种情况。我在书中写过一个例子，比如：我碰见过一位网约车司机，他的车上挂了5台手机。那个司机就是对平台应用比较熟练，可以利用这些平台空间，将自己的订单时间更大地延长。如果一个完全没有这种手机使用经验且只依赖于传统方式进行运营的司机，在这方面肯定是无法与他竞争。所以，在AI时代的早期，学与不学的分化会变得越来越明显。

03 什么行业最先会被替代？

《知识分子》：未来3到5年内哪些行业会最先被替代？

张军平：如果一定要讲替代，我认为可能不用这么说，只能说：AI会挤压很多行业的空间。至于哪些行业，目前看来，虽然不太好确定，但我们可以看出一些端倪来。

例如我刚才提到的音乐，目前可以看到一个现象，音乐生成的AI工具Suno V5已经跟很多音乐平台达成了协议，只要使用它们的专业版，版权就归作者个人所有。这意味着更多非专业的音乐爱好者也可以进入音乐行业了。如果这些人与原来专业从事歌曲创作的人员竞争，那么会对这个行业产生较大影响，艺术方面也是如此。

从这个角度来看，如果一定要预测，我们预测未来可能会出现两种情况，如果对AI不太熟悉，那么很可能会被那些会用AI的人挤压生存空间，而另一些人，则可能会在AI的帮助下迅速进入一个领域。通过这个方式，AI会重构很多领域。

《知识分子》：如果不用替代这个词，哪些行业会最先被AI重构？哪些行业的价值反而会被放大？

张军平：艺术创作、音乐、绘画、工业设计、文学创作，甚至医疗辅助，这些领域都会被深度重构。

《知识分子》： 未来职场中，“人机协作”的最佳模式是什么？AI会扮演工具助手、竞争者，还是管理者的角色？

张军平：这取决于具体行业。更多情况下是协同合作关系。以自动驾驶为例，当AI无法处理复杂危险情况时，需要人类即时接管。

《知识分子》：那么，将来的时代什么产业会是主要的产业？ 以前大家想象中是文化产业为主，目前认为像护工、跟人打交道、跟物理生活相关的东西 ，可能会是一个更重要或更昂贵的产业 。您觉得将来会以什么类的职业为主？

张军平：我感觉将来的主要产业还是服务业，但跟现在金融、法律这类刚需服务业不一样，将来，与情感相关的服务业，会变得更重要。即便AI出现，它们仍然会保持下来 。人活着是需要情感交流的，AI很难做到情感交流。即使是情感陪伴，一旦你觉得它不是一个真正的人，就没有太多兴趣继续了。人类需要靠情感维系朋友、亲人，维系整个人生，而这些是AI没办法提供的。

《知识分子》：从这个意义上而言，对于人文科学的需求仍然是存在的，那目前高等教育压缩人文学科的情况会不会偏了呢？还是像电影Her里面一样，由一个大模型面向很多人提供情感服务，从而又不需要人来一对一了呢？

张军平：压缩人文应该针对的是AI在知识积累这方面的明显占优势；而情感相关的需求，主要会在服务业存在，（跟目前的人文社科的差距还是比较大）。

当然，在情感方面，情感陪伴类AI，一直有人在研究，也有可能会做成的，因为有一个伊莉沙效应，指的是人类在与看似智能的机器（尤其是聊天机器人）互动时，过度投射人类情感、意识或理解力到机器上的心理现象。这时候，即使明知对方是机器，人们仍会下意识地将其视为有思想、有情感的实体。

从这个意义上，确实，将来也许会有模型收集每个人的一些点点滴滴。就像相册可以收集相片，未来也许会有一个类似于“Life”的东西，把你的所有东西都收集进来，从而实现定制化的情感模型。但那都是很久之后的事情了。

04 我不建议青少年过早地使用AI

《知识分子》： AI对教育体系的重塑，尤其是您作为大学教师，觉得我们的教育体系要怎么样调整，才能适应下一代AI时代的需求？

张军平：这需要分层次来看。对于青少年，上大学之前的K12教育，我不建议过早使用AI。在孩子们缺乏明辨是非能力时，他们可能会误将AI提供的错误信息视为真理。更重要的是，过分依赖AI会阻碍个人学习能力的提升。因此，孩子应优先独立锻炼学习能力，可以接触AI，但不能沉溺其中。 对于成年人，在具备了较强的知识储备和判断力后，完全可以用AI来协助工作、扩展知识面及提升个人能力。至于老年人，我建议也要适当学习AI知识，主要是为了增强防骗意识。

《知识分子》：那么，AI时代，人类需要培养哪些非AI驱动的核心能力来保持竞争力，比如：批判性思维、跨学科创新、情商等，您觉得重要性的排序是怎样的？

张军平：情商排在第一位。

情商这块目前AI做得不是特别好，它所有做的都是用程序推理出来的一种“感觉”，只有统计没有因果，跟人类的这种切身感受不同。批判性思维如果是做研究是需要的，但在非研究层面不一定好。比如，伴侣询问衣服好不好看时，说“好难看”就不受欢迎，这就考验情商了，此时，批判性思维可以往后排一点。这种与感知相关的技能 ，因为人工智能做不好，就变得更重要了。

情商、想象力和个性化，这些优势人类都需要保持。

《知识分子》： 现在很多人认为AI几乎是无所不能的，这种想法是否存在风险？

张军平：危险在于它会引发普遍的职业焦虑。实际上，AI远非全能。人类智能包含感知、认知、决策、执行四个维度，目前AI主要在“认知”层面表现出色，而在“感知”和“执行”层面依然存在巨大短板。

《知识分子》：那么，普通大众应该具备哪些基本的AI素养，以避免被技术误导或滥用？

张军平：最简单的办法就是多阅读。比如我写的《人工智能极简史》和《人工智能的边界》，通过这类科普书籍可以了解AI的局限性。此外，关注前沿新闻也很重要。比如Sora 2出来后，我们要意识到视频生成已达到真假难辨的程度。看到那些异常完美的照片或视频时，第一反应应该是审视它是否由AI生成。

《知识分子》：您书中也提到AI带来的信息茧房问题，这个问题如何解决？

张军平：信息茧房在未来可能会是普遍存在的现象 ，我们现在的生活已经很明显处于这个现象中 。比如看新闻，你看多了，后面推送的都是你以前看过的相关内容 。AI算法了解你的兴趣并推送相关内容 ，让你不知不觉陷进信息茧房 。你阅读的都是让你觉得舒服、想看的内容 。但实际上这导致你无法跳出舒适圈，知识很难得到新的增长点 。怎么办？作为人类，你得时不时改一下自己的阅读习惯 。可以重建账号，或者用多台手机看不同内容 ，或者偶尔去看看不同类型的实体书籍 ，这样可以帮助你了解到不同的内容，并且时常更换，为自己打下基础。

换媒介可以有主动和被动。主动来换会好一点 。像年轻人反向训练AI，故意去看一些跟自己原来看的不一样的东西，也会有点用，但总体而言，换媒介更有用一些。