人工智能正在深刻改变职场。
媒体报道称，越来越多的公司开始向技术岗位招聘的候选人询问：你是否会使用 AI 呢？大型科技巨头在这么做，新兴初创企业也在这么做，就连传统产业龙头也在这么做，它们都在积极地对 AI 的开发与应用进行投资，想要借助这项前沿技术来提升自身的竞争力。
AI 时代，会有许多人期望成为超级个体。上海交通大学工业创新研究院执行院长王佳梁在日前接受澎湃科技采访时做出了这样的表示。
上海交通大学工业创新研究院执行院长王佳梁。来源：本人提供
上海交大工业创新研究院在 2024 年 10 月 9 日正式开启。它是一家由大学和地方共同建设的孵化器。据悉，该工研院与人工智能学院实行一体化运作，围绕具身智能、人工智能出海以及 AI for Science/Engineering 等方向展开重点突破。
王佳梁的观点有一定程度上属于激进派。他认为，通用人工智能（AGI）很有可能在接下来的五年内得以实现，并且之后会取代大部分的白领工作。在未来的十年里，具身智能技术会逐渐成熟，通用机器人将会大量地取代蓝领工作。
AI 时代或许会存在两类职业。一类是凭借 AI 技术而成为超级个体，持续进行创新与创造，去探寻人类认知的边界。另一类是从事那些 AI 完全无法予以替代的工作，这些工作与娱乐、美学、艺术、哲学相关，能够为人提供情绪价值。
【以下是王佳梁专访内容整理】：
“AI替代”背后的逻辑
澎湃科技：你怎么看AI工具对就业的影响？
王佳梁称，在 GPT 出现之后，他的第一反应是，未来他的孩子必定找不到工作，这对职业以及对社会的影响极为重大。近期的 Manus 也具有重要的里程碑意义，因为他们是首个将 Agent 研发出来的公司。或许再过一两年，随着 Agent 能力的不断迭代，如今白领所从事的工作基本上都能够交给 Agent 去完成，并且 AI 肯定会比普通人做得更好。我预计在接下来的两年时间里，这类 AI 代理具备的能力能够满足大部分白领工作的需求。像社区管理这项任务，AI 的表现或许会比普通人好；文档处理这项任务，AI 的表现或许也会比普通人好；市场营销这项任务，AI 的表现同样或许会比普通人好。
行业对顶尖人才有需求。这两年的人文学科相关领域的大学毕业生，有可能是人类历史上最后一批能够顺利找到传统白领工作的群体。
澎湃科技称：你在公开演讲的场合多次提及，AI 将会取代 90%的白领工作，文科将会逐渐衰落。
王佳梁认为这是一个假设。他觉得按照 AI 现在的发展速度，像文档处理这类工作以及做 PPT 这类工作，都会被 AI 所替代。
回顾技术发展的历程，背后的逻辑其实非常清晰。
工业时代，机器出现了，这极大地提升了生产效率，人类凭借操作机器去完成任务。工业时代的主要劳动群体是技术工人，正因如此，职业技术教育在那时显得特别重要。进入信息时代后，计算机与信息技术迅猛发展，在 20 世纪初，机械工程最为火爆，到 20 世纪 90 年代，计算机开始出现，程序员变得很吃香，许多人需要编写代码。2000 年至 2010 年期间，迎来了移动互联网时代。从事从前端到后端进行研发以及服务器相关工作的这类人，他们的收入逐渐增高。
这类岗位都有一个特点，那就是属于理工科领域。对于他们而言，机器是最为强大的生产工具。
在 AI 时代，AI 作为一种全新的生产工具，其生产力相较于信息时代提升了至少十倍。过去人是机器的主体，然而现在或许并非如此，现在所需要的是能够运用 AI 的人。
工业时代，90%的人在公司从事稳定的工作，其工作模式以中心化为主。然而在 AI 时代，90%的工作可能会以去中心化的形式呈现，并且今后会有越来越多的人期望成为超级个体以及数字游民。
AI时代构建自我意义感和价值感很重要
澎湃科技：怎么理解AI时代的“超级个体”？
王佳梁称：定义存在多种。然而，“超级个体”这一概念与一个公司实体并不等同。和传统职业路径相异之处在于，超级个体的个人价值构建并非借助一个稳定的体系持续向上攀升，也不是持续获取中心化资源，而是能够凭借自身的主观能动性，运用开放资源来构建自己的人脉，并且能够在网络信息中洞察市场需求。
组织方面，可能仅为一人，至多是两三个人的小团队，组织管理形式较为松散。这类模式的优势在于无需过多考虑公司管理或运营方面的事务，能够迅速做出决策。例如，有人注册一个公司实体，却仅有自己一名员工，但可能会聘请 100 个兼职人员来帮忙干活。
我认为，在去中心化的环境当中。在未来的五年时间之内，大公司将会继续进行裁员的动作。
AI 最先替代的是各类工程师，像软件工程师、计算工程师等。所以，我不建议家长让孩子现在读计算机专业，也不建议年轻人在这个时候进入互联网大厂。因为大厂唯一能给予的就是培养严谨的工作职业习惯。在我看来，从职业发展的角度出发，靠谱的创业公司才是更优的选择，能够在个人综合能力方面得到锻炼。
“超级个体”实际上是持续创造自身游戏规则的人。在过去，沿着传统路径，我们依据筛选训练的游戏规则，一步一步朝着既定的人生道路前行。然而，在 AI 时代还有一个关键要点，即竞争的重要性有所降低，更多重要的资源都被大公司所掌控，资源的两极分化现象将会愈发严重。
身处这个环境中，重要的并非是与他人竞争。而是要构建起自己的意义感与价值感，对自身的个人价值创造予以重视。这里的个人价值创造，不仅涵盖商业价值，还可以是自我价值的达成。
“AI时代，想象力比执行力更重要”
澎湃科技询问：如今许多高校都设立了人工智能加相关的专业，对此你持何种看法？
王佳梁认为，很多高校开设人工智能课程存在“凑热闹”的嫌疑。大家都觉得人工智能是最热门的，于是就集体开设了这门课程。然而，业内真正从事人工智能工作的那些人，是不可能通过这样的体系来培养出来的。
AI 现在可以从两个方面来理解，其一为人工智能基础建设（AI Infrastructure），其二为人工智能应用层面。真正从事人工智能基础工作的这部分人，乃是世界上最为顶尖且最为聪明的一群人。
这类人才的培养路径为科学家培养体系，其核心驱动力包括好奇心，以及对人类知识边界的探索。这类人不只是积累专业技能，更在于追求“第一性原理”。人工智能的落地，既要有科学家的探索精神，又要在实际过程中把工程技术结合起来，把前沿理论研究转化为可落地的创新应用，这需要将科学家思维与工程化实践相结合。这类人才的培养机制，光靠学校是很难培养出来的。例如，kimi 的创始人杨植麟，他本质上其实是一位科学家。
澎湃科技询问，AI 时代所需要的人才与过往高校培养人才的教育路径之间最大的差异是什么？
王佳梁：过往我们所经历的教育，其本质实际上是要通过层层筛选，把最聪明的人挑选出来，然后让这些人进入到中心化的工作环境之中。
类比 AI 大模型的训练过程，其中包含预训练、监督微调和强化学习这几个过程。倘若把这个过程与基础教育人才培养体系进行类比，你就会发觉，在理想状态下，一个优秀的人才需要将这三者结合起来，首先通过预训练来构建广度，接着通过监督微调以聚焦专业，最后通过强化学习来培养实践与创新能力。
这个观点看似正确，然而在实践中却存在问题。强化学习的奖励函数只注重物质和商业回报，缺乏自驱力。AI 到来后，人们获取知识变得更加便捷，监督微调以及预训练所带来的边际收益在下降，学习本身的回报率也在降低，那么强化学习是否变得更加重要呢？工业时代对分工的要求较高。在 AI 时代则与之相反，不需要如此多的人去从事执行类的工作。反而需要更多的人善于运用 AI，此时想象力比执行力更为重要。
