57%工作时长将被AI自动化！但麦肯锡报告揭示：新职业正诞生！

现在，关于AI会不会替代人类工作，分成了两派。

一派是极度悲观者，认为AI已经在大规模替代人类，尤其是现在的白领文职是最容易被替代的，今后将逐渐蔓延到其他领域，最终取代大部分人类的工作。

还有一派是乐观者，他们认为历次科技革命都有这种担心，认为新技术会导致人类失业，但最终的结果却是更多新的工作诞生了，让人类反而有了更丰富的就业模式。

到底该怎么看？似乎两个答案都有道理。

其实这个问题我觉得需要先换一下视角。我们对于AI工作的理解，是基于现在大语言模型的工作模式，比如最近“龙虾”的火热，导致一些文职看起来的确有彻底被替代的可能。

甚至有一些公司已经在事实上搞替代了，比如有员工离职后被“蒸馏”了一个分身，可以继续按照其风格完成很多任务。

而人工智能和机器人的结合，则让人担忧体力劳动者们的被替代。

这些现象固然让人恐慌，但出发点都只有一个，就是“AI能做和人类类似的工作”，这也是“被替代”的恐慌根源。

但是我们也要想一想，“类人AI”未必就是AI最终或者最主流的形态。

当我们跳出“AI只是为了模仿人类”这个僵化的思维，就会很容易看到一个真正的趋势：AI并不是来直接替代人类的，而是要帮助人类拓展自己的能力。

斯坦福大学的埃里克·布林约尔松教授提出过一个概念，叫“图灵陷阱”。

“图灵陷阱”是说，人工智能领域长期以来都陷入了一种固化的思维，就是一味地追求让机器模仿人类、取代人类，把AI自动化当作唯一的方向，反而边缘化了“人机增强协作”这个更好的理念。

汽车被发明，是为了替代人类吗？不是，是为了让人类作为被运输者，移动速度更快。

电脑被发明是为了替代人类吗？更不是，而是为了帮助人类完成复杂的演算、进行数据的简易操作。

我们会发现，新的技术往往看表面会替代人，但实际上却因为帮助人拓展出了新的能力，而创造了更多的可能性。而新的就业机会就蕴藏在这些可能性之中。

“替代人类，让人类无事可做”，这是以前的思维。

“增强人类，让人类做得更好、做不可能的事。”这是新的思维。

“职业”，并不能等同于“技能”或者“任务”。

职业是一个很复杂的东西。比如你作为一个文职人员——这是最容易被替代的了，依然具有复杂性。

文职人员虽然大部分时间在处理AI可以处理的任务，但他们的工作还包括了与人交流、传达公司精神、融入组织架构，等等。

作为一个职业，就算是你的技能需要很简单、任务也是单调重复的，但职业本身却往往只能由人来承载，因为它是一个复杂的任务集合。

对于规则明晰、流程也很固定的工作，或者那些重复性很强、高度依赖数据整合的任务，确实是AI胜任的重点板块。

以前那些数据录入、基础会计核算、有标准的合同审查……这类任务会由AI完成。但还是那句话，任务完成不代表这个职业要被取代，在这些任务背后依然是职业承载人的存在与指挥。

麦肯锡有一份报告指出，理论上看，大概有57%的工作时长会被自动化。

问题是，岗位会消失吗？工作任务的自动化不代表岗位随之不存在。

对于那些更难以替代的工作，任务就更是只有极少部分被AI自动化了。比如心理咨询师、企业经理人、艺术家，等等。

我们来看看最容易被替代的“医院读片”这个岗位。看表面，读片工作者会直接被替代，因为AI读片成功率早就超过人类了。但任务被取代依然不代表职业消失，也许新的职业反而会诞生：医疗方案整合与患者心理沟通。

我们完全可以在AI胜任那些基础任务之后，让人类去承担更多更细腻、更需要灵活性的工作，而不是简单粗暴砍掉那些工作。

这样，其实是对人类自己生活品质的提升，也正是AI的意义所在——我们不是让AI读片完成就结束了，而是要借助AI让更多的医生从枯燥工作中解放出来，做更有人性化的服务、更细腻的医疗工作。

智能体可以非常高效地帮助人类整合工作、统筹数据、完成流程。跟上文所说的一样，智能体也不是来取代人类的，而是人类的超级助手。

当职业人有一个智能体作为辅助，可以把工作干到更细、更富有弹性和想象力。所以还是那句话，智能体是帮助人类做完那些枯燥的任务，让人类能腾出手做更多更有意义的事情，提升各行各业的服务品质。

比如会计，基础会计科目交给智能体，会计可以把更多精力放在会计方案的设计和咨询上，给客户更精细的服务。

机器人在“三角合作”中是现实物理世界的助手，比如做好体力任务的自动化，辅助人类更轻松地工作和生活。

假如发生人们最担心的——机器人取代了保姆、保洁、司机这类工作，导致底层人大量失业，会发生什么？

其实还是会有很多新的工作机会诞生，比如保姆机器人的辅助管理、自动驾驶的周边管理。可以举个例子：共享自行车诞生后，很多人的就业是收放那些自行车，以及规划自行车的周转。

调度、协调、指挥、统筹、沟通……这些是未来新就业的重点领域

那些只会完成机械操作任务的人，是会事业，但他们在新时代也会逐渐学着进行新的就业。

就像旧时代的马车夫，后来学会开车成了司机。

不用过度担心AI取代人类。其实相比这件事情，人类更关心的应当是财富分配的均衡：如何让AI提升的效率转化为人们的收入增加和幸福感，这才是一个更重要的话题。