北京
刘 伟
一个名为“同事Skill”的项目，最近在全球技术圈掀起波澜：将离职同事的工作文档、邮件往来、聊天截图等数字痕迹“喂”给人工智能（AI），便可将其“炼化”成可复用的技能包，让前同事的“AI分身”继续“赛博打工”。“肉身离职，赛博留岗”的梗，精准戳中了职场人心底的恐惧。硅谷科技企业一轮又一轮的裁员潮更是放大了这份担忧，成为当前全球AI替代恐慌的一缕缩影。
从好莱坞编剧为抵制AI侵入而罢工，到国际投行预测数亿白领岗位将被重塑，“我的工作还安全吗”的疑问正以前所未有的尺度蔓延。但归根结底，无论是被“炼化”的Skill还是各类生成式AI，本质上仍是复制品，而非数字生命。它们能改造岗位，却无法彻底取代人。
对比职场角色，AI至少有四方面取代不了人。其一，AI难以驾驭复杂情境下的价值权衡。现实工作中，边界模糊、信息残缺乃至伦理考量都时刻存在。被“炼化”的客服Skill可以复刻话术，却听不出客户语气中的情绪与潜台词，无法凭借共情重新定义问题，并给出有温度的回应。而在商业谈判、危机处理中真正起决定作用的，正是人类在模糊地带作出的负责任判断。
其二，AI缺乏突破框架的创造力。现阶段大模型的“创造”，仍是对已知的高阶重组，无法像人类设计师那样从无关的社会议题中汲取灵感，开创全新视觉语言，也无法提出颠覆既有逻辑的战略构想。推动质变的想象力，天然与意识、好奇心和意义感相连。
其三，AI无法承担真正责任，建立深层信任。无论是项目前还是项目后，签字人必须承担法律与道德责任。当面临压力时，团队需要的是有血有肉的领袖，而非一段生成的“鸡汤”。尤其是当AI介入医疗、法律领域，一个可被问责、有职业良知的主体是关键的信任锚点。代价与风险对等的立场，往往是交托信任的前提。
其四，AI依赖的知识与规则也需要人类持续刷新。事实上“同事Skill”并没有想象得那么完美，静态的Skill若不投入人力持续更新，随着有害操作或错误的积累，最终只会沦为“僵尸程序”。任何AI系统的有效运转，都离不开专家定义目标、校准价值、修补盲区。
看清这些不可替代性，恐慌便应转向建设性思考：AI将如何改造工作，我们又该如何重塑自身？这种改变至少在三个层面展开。
一是将岗位侧重点从执行转向定义与编排。AI负责“怎么做”，人类聚焦“做什么、为什么做”。媒体工作者不再简单整理快讯，而是发掘议题、设定框架、审核把关；程序员成为AI的“架构师”，理解需求并纠正报错和bug。只有从执行者转型为掌舵人，才能最大化AI的工具属性。
二是适应催生出的混合型新岗位。如同工业化生产造就了工程师与管理者，AI时代也孕育出模型训练师、提示工程师、算法审计员等新兴岗位。传统岗位也在融入AI协作素养，AI+会计、AI+医生都在走进市场，成为职业交叉的新趋势。
三是组织评价体系必须相应地进化。当技能可以被“炼化”，企业很容易将员工视为可替换的技术零件。但“炼化”员工只能换取财务报表上亮眼一时的数据，一家企业的持久竞争力源于激发跨领域整合的创意、敢于决策的魄力、对需求的细腻感知。因此，考核要相应地适配岗位与产业的变化，从传统工业生产看产出，转向影响力、创新和增值，将人的考核标准与AI加以区分。
长远来看，AI固然强大，但相应的恐慌仍是大于实际威胁的。冰冷的代码可以惟妙惟肖地模仿我们的言语，却永远无法复刻一个人内心的火焰，无法替代在面对未知时，源于生命的激情、良知与创造。（作者是北京邮电大学人机交互与认知工程实验室主任、教授）
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