AI 无法替代的工作们

在当今智能化浪潮的冲击下，许多传统职业正面临前所未有的挑战。随着人工智能的发展和应用，越来越多的工作被自动化和高效化。然而，依然有一些职业领域无法被AI取代。这些职业不仅需要深厚的专业知识，更需要独特的人类情感与创造力。本文将探讨这些无法被AI取代的工作，以及如何在智能时代保持竞争力和发挥自身价值。 2025 年春节，全国最猛烈持久的话题，必然是 DeepSeek R1。　 人们一方面惊叹 AI 的进化速度——它能编写代码、批量创作诗歌、化身最贴心的聊天伙伴，甚至还能帮科学家预测蛋白质结构，拿下诺贝尔奖。　 另一方面也陷入了更深的迷茫——对保住工作、自我价值的群体性焦虑中。　 *尤其近年来失业人数递增，25 年依然有 1222 万名毕业生被继续输送到“求职”战场。（以及往年的失业、毕业大军尚未被消化干净……）　 ——当 AGI（能帮助人类完成一切任务的通用强人工智能）越来越近，人类还有什么安稳的工作，是无法被 AI 取代的？ 逻辑论证的碎碎念比较多，答案在后面 3 小节中（跳还是不跳，你说了算～）　 01 不得不承认，AI 已经具备超越人类的潜力 前两天写的《非技术人 10 分钟读懂 DeepSeek R1》中，大致提到过，人类终于找到了AI 真正超越人类的希望。　 就连 Sam · Altman（OpenAI CEO） 这周新发的博客《Three Observations》中，也再次预测： 1. Technically speaking, the road in front of us looks fairly clear. （从技术上讲，我们面前的（AGI 到来）道路看起来相当清晰） 2. AI will seep into all areas of the economy and society.（AI 将渗透到经济和社会的所有领域） 3. Anyone in 2035 should be able to marshall the intellectual capacity equivalent to everyone in 2025.（2035 年的任何人都应该能够（通过 AI）使用与 2025 年所有人类相当的智力） 虽难免有过分乐观的嫌疑，但即使仅从今天的 DeepSeek R1 身上，我们也能发觉 AI 终于开始掌握解决复杂人类任务的“元方法”：　 通过自主学习、试错，学习解决问题的可迁移原则（例如：类比与启发法、归纳演绎法），试着推理从未见过的问题，一步步尝试解决方案直至达成目标。　 ——AI 虽然没有诞生真正的自我思考，但在一言一行中，已然如同不通世事的天才一样聪明、富有洞察力与成长潜力。　 02 在 AI 冲击下，必将转型的“脑力”劳动 这两天和几位朋友聊天，他们有身处传统岗位想要学习 AI 使用技巧的，也有在直接投身建设 AI infra 平台的。　 朋友带着好奇，想听听我对 AI 对人类职业会产生什么影响的看法。　 我当时分享了几个现阶段的想法：　 1. 把 AI 当做与人平等的劳动力单元，具备和我们人类一样的独立思考、行事能力。 仅把 AI 当作提效用的自动化 Workflow，是短期的片面认识。　 2. 未来 AI 与机器、AI 间的信息效率会比人类高很多（网络接口可比人类口述、码字吞吐性能强劲了），带来更高的信息获取、规划决策、共识、执行的效率。（比如 AI 接通扫描仪对纸质合同审核，分析法律风险，再跨系统与对方组织的 AI 交换意见，对合同做出调整，达成初步共识结果） 3. 虽然当前 Agent 落地的重心还在 AI 编程领域，专门针对“写作”、“商业分析”、“入门教育”等其他场景的 Agent 开发似乎没啥动静。 但这反而意味着，若这些领域出现 Agent 后，工作流程会较现在 Chat/Copilot 式的使用方式有大变化。　 4. 传统组织架构中，有大量人员负责着纯信息收集/联想总结/操作执行类的工作，像是按照某种可预测的逻辑，完成“脑力”劳动。 此类“脑力”劳动，既不负责“创新”，也不做出“决策”。　 正如蒸汽机替代马车，自动纺织机取代纺织工人。AI 只不过终于在部分“脑力”劳动领域，为社会提供了效率更高、成本更低的结构化转型选择。　 注：本文不讨论体力劳动场景（而且我也缺乏相关从业经验，讲来也是纸上谈兵）： 一方面，在大陆，体力劳动人力比具身智能机器人便宜多了。 另一方面，早在工业化进程中，许多重复性体力劳动已被自动化设备所取代（如自动织布机取代纺织工人），被释放的劳动力或主动或被动地都转型到了新岗位（如跨行业流动到了物流、电商行业）。 这里说的 AI Agent，指的是能自主规划方案、自主选择/制造工具、独立解决任务的 AI 劳动力单元（也可能是 AI 高级管理者）。 即便 AI 暂时还无法像人类一样持续获取现实世界信息，验证并更新自己的信念（没有“手脚眼睛”，只能通过人类转述的信息切片来“认识”世界，如互联网语料、历史文献、图像等）。　 但它依然对虚构创作（写网文小说、编段子、绘画）、基础教育（入门学科辅导）、翻译（语言翻译、计算机语言编程）等不需要从现实世界持续获取原始信息的岗位——甚至商业分析、战略咨询这类高端智力工作，带来了人人可预见的转型风波。 补充 1：有时候会想，各大商分、战略之所以只录用顶尖学府的优秀毕业生，是不是因为这类初级岗就需要信息吞吐、关联总结能力强大的处理模型？　 而在 AGI 时代之前，聪明的大脑就是最佳的信息处理模型。 补充 2：人类分析、战略岗仍有其价值。一纸分析报告从来不是终点，而是资源分配行为的起点。　 人的资源，在以人为主体的社会中，终究需要人来拍板分配。而人的决策不完全理性，往往是理性与感性、逻辑与自我社会关系的自我考量。　 03 世界本就是流动的，别怕 一切皆流，无物常驻。　 人类对稳定的追求，本质上是对心理安全感的渴望。水滴尚可穿石，你不可能苛求所有的一切，都如金字塔一样稳固不变。　 联合耕作机出来了，务农的人数变少了；　 预制菜出来了，商场里的厨师需求量变少了；　 省直事业事业编制，都能被精简、调整到基层（详见2024 年河南事业单位改革）。　 流动意味着变化、新机会。　 机械化耕作后，被释放的农村劳动力进城务工，从事物流、建筑等行业（应该大部分人都不想回老家锄禾日当午吧）；　 预制菜在商城普及后，有特色、能炒出锅气的小馆子更受青睐；　 智能手机让每个人都能摄影后，催生了短视频创作变现的时代机会；　 就连人人焦虑的 AI，都让更多小白有能力写爆文、编程（甚至转身卖起 AI 课。我看这些朋友其实一点都不焦虑 AI）。　 你看，机会一直都在，虽然有转型的阵痛，但日子也可能变好。　 真正的失业潮不是岗位的消失，而是认知停滞在过去时代的遗骸里。　 Btw：过去的农民不会在网上诉苦。人人担心 AI 的社会氛围，也是因为 AI 刚好威胁到了习惯在网上发声的我们而已。　 04 撇去浮躁，多关注如何用 AI 拓展人类主体性的边界 只焦虑，不作为，何尝不是一种“鸵鸟”心态。它会使我们看不清变化带来的真正影响，失去适应与抓住新机遇的机会。　 即使出圈如 DeepSeek ，也依然有让人无奈的戏码在重复上演。　 过年间，主动来和我聊 DS 的人（亲戚、朋友、同事）很多，大多数对话都停留在这样的对话：　 问：“你知道 DS 多厉害吗”　我：“你用过了吗？没用过的话，似乎也没啥好聊的

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