人工智能正在深刻改变职场。
据媒体报道，已经有越来越多的公司开始询问那些技术岗位招聘的候选人：你会使用AI吗？从大型科技巨头到新兴初创企业，甚至传统产业龙头，都在积极投资AI的开发与应用，试图通过这项前沿技术提升自身竞争力。
“AI时代，会有越来越多的人想成为超级个体”，上海交通大学工业创新研究院执行院长王佳梁日前在接受澎湃科技采访时表示。
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于2024年10月9日正式启动，是一家由大学与地方共建的孵化器。据了解，工研院与人工智能学院一体化运行，围绕具身智能、人工智能出海以及AI for Science/Engineering方向重点突破。
王佳梁的观点在某种程度上属于激进派，在他看来，通用人工智能（AGI）很可能在未来五年内实现，此后将取代绝大部分白领工作。未来十年内，具身智能技术成熟，通用机器人将大量取代蓝领工作。
AI时代可能会有两类职业：一类是利用AI技术成为超级个体，不断创新创造，探索人类认知的边界；另一类是从事AI完全无法替代的，和娱乐、美学、艺术、哲学相关的工作，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：之前ChatGPT出现后，我第一反应是未来我的孩子肯定找不到工作，这对职业和对社会的影响太大了。最近的Manus也有重要的里程碑意义，他们是第一个把Agent做出来的公司，可能再过一两年Agent经过能力的迭代，现在白领做的工作基本上都可以交给Agent来做，AI肯定比普通人做得好。我预计在未来两年内，这类AI代理的能力将足以胜任大部分白领工作，比如无论是社区管理、文档处理、市场营销等任务，AI的表现都可能优于普通人。
尽管行业对顶尖人才仍有需求，但对于这两年的人文学科相关领域的大学毕业生来说，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：你之前在公开演讲的场合中曾多次提到，AI将会替代90%的白领工作，文科会逐渐式微。
王佳梁：这是一个假设，我觉得照AI现在的速度发展，比如文档处理、做PPT等这类工作都会被AI替代。
回顾技术发展的历程，背后的逻辑其实非常清晰。
在工业时代，机器的出现极大提升了生产效率，人类通过操作机器来完成任务。工业时代的主要劳动群体是技术工人，所以职业技术教育在当时特别重要。进入信息时代后，计算机与信息技术迅速发展，20世纪初最火的是机械工程，20世纪90年代，开始出现计算机，程序员变得吃香，很多人需要写代码。到了2000年至2010年，是移动互联网时代，这类从前端到后端做研发、服务器的这些人收入越来越高。
这类岗位都有一个特点，都是理工科，对于他们来说，机器是最强的生产工具。
但AI时代，AI作为全新的生产工具，它的生产力要比信息时代提升了至少十倍。过往人是机器的主体，现在可能并不是，现在需要的是会用AI的人。
此外，工业时代，90%的人都在公司做稳定的工作，以中心化为主。但在AI时代，90%的工作可能会以去中心化为主，今后会有越来越多的人想成为超级个体、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：定义有很多种，但“超级个体”的概念并不等同于一个公司实体。与传统职业路径不同，超级个体的个人价值构建并非依靠一个稳定的体系不断往上走，不断地获取中心化资源，而是能够依靠自身主观能动性，利用开放资源建立自己的人脉，能够在网络信息里洞察市场需求。
组织上，往往可能是一个人，最多是两三个人的小团队，组织管理形式也是松散的，但这类模式的好处是不需要考虑太多公司管理或运营上的工作，能够快速地做决策。比如，一个人注册一个公司实体，但只有自己一个员工，但可能会聘请100个兼职帮忙干活。
我认为，如果是在去中心化的环境下，在未来五年之内，大公司还会继续裁员。
因为，AI最先替代的就是各类工程师，比如软件工程师、计算工程师。因此，我不建议家长现在还让孩子去读计算机专业。也不建议年轻人在这个时间点再去互联网大厂，大厂唯一能带来的就是培养严谨的工作职业习惯。我个人认为，从职业发展角度来讲，靠谱的创业公司才是更好的选择，能在个人综合能力上得到锻炼。
“超级个体”其实是在不断地创造自己游戏规则的人。过往，传统路径下，我们按照筛选训练的游戏规则，一步步往既定的人生道路走，但AI时代还有一个核心点，竞争变得没那么重要，更多重要的资源都垄断在大公司手里，资源的两极分化会变得越来越严重。
所以身处这个环境里，重要的不是和别人竞争，而是构建自己的意义感和价值感，重视自己的个人价值创造。不仅是指商业价值，也可以是自我价值的实现。
“AI时代，想象力比执行力更重要”
澎湃科技：现在很多高校都开设了人工智能+相关的专业，你怎么看？
王佳梁：在我看来，很多高校开设人工智能课程有“凑热闹”的嫌疑。大家都认为人工智能最热，所以集体开设这门课程。但业内真正在做人工智能的这批人，是不可能通过这样的体系培养出来的。
现在的AI可以从两个维度来理解，一是人工智能基础建设（AI Infrastructure），一是人工智能应用层面。真正在做人工智能基础这批人，是世界上最顶尖、最聪明的一批人。
这类人才的培养路径是科学家培养体系，核心驱动力是好奇心，以及对人类知识边界的探索。这类人不仅仅是专业技能的积累，还在于追求“第一性原理”。而人工智能的落地，不仅要具备科学家的探索精神，还要在实际过程中结合工程技术，将前沿理论研究转化为可落地的创新应用，这需要科学家思维和工程化实践相结合。这类人才的培养机制，很难光从学校培养出来，比如kimi创始人杨植麟本质还是科学家。
澎湃科技：AI时代所需要的人才和过往高校培养人才的教育路径最大的不同是什么？
王佳梁：过往我们经历的教育本质其实是通过层层筛选出最聪明的人，进入到中心化的工作环境里。
类比AI大模型的训练过程，包括预训练、监督微调和强化学习过程。如果将这个过程类比基础教育人才培养体系相比，你会发现，理想状态是一个优秀的人才需要三者结合——先通过预训练建立广度，再通过监督微调聚焦专业，最后再通过强化学习培养实践与创新能力。
这个观点看上去是对的，但在实践中也存在问题：强化学习的奖励函数完全重视物质和商业回报，缺少自驱力。AI到来之后，人们可以更方便地获取知识，监督微调和预训练带来的边际收益下降，学习本身的回报率在下降，强化学习是不是变得更重要？工业时代，对分工要求很高，而AI时代相反，不需要那么多人做执行类的工作，反而需要更多人善用AI，想象力比执行力更重要。
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