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撰文｜李珊珊

想到要採訪復旦大學計算與智能創新學院教授張軍平，主要原因之一，是在他的新書《人工智能的邊界》中的一個判斷：“‘斜槓’可能是未來人們主要的生活方式之一”。

爲什麼“斜槓”會成爲AI時代的主要生活方式？

張軍平有一套自己的思考邏輯——這是基於風險規避的考慮。

“從22年底OpenAI推出的 ChatGPT到現在，AI領域的發展極其迅猛，在這種情況下，我們無法做任何長期的預測，也無法精準預測出未來哪個行業AI會首先發力。對於不確定的未來，沒有人能準確地知道你要避開什麼，選擇什麼。這種情況下，如果只在一個單一行業從業，風險比較大，抗風險能力相對較弱。如果能成爲“六邊形戰士”，相對來說抗風險能力會強一些。而且，AI的出現，讓人們可以很方便地進入不同的領域，從新手到專家的過程大大縮短了。”

作爲一名從 90 年代起就開始接觸神經網絡、瞭解AI 從“寒冬”到“大爆發”歷史的人工智能專家，早在這場AI革命到來的早起，張軍平就開始了對技術的邊界將如何模糊人類職業的護城河的思考 。從2018年到現在的七八年間，他已經出版了三本關於AI的科普暢銷書，分別是《愛犯錯的智能體》《人工智能極簡史》和《人工智能的邊界》。目前，他是中國自動化學會普及工作委員會主任，主要負責科普工作。在新書封面上，他直面了三個最核心的拷問：AI 能做什麼？不能做什麼？未來何去？

而今，張軍平看AI，視角更像是一位冷靜的觀察者，樂觀但不狂熱。他不認爲AI會替代一些行業，而是更傾向於說“AI會重構這個領域”；他認爲，人類“情感方面的需求”將是未來最大的產業，創造最多的工作機會，而目前的大學“壓縮人文”針對的是“AI在知識積累方面的明顯佔優勢”的部分。

作爲一名大學教師，他會思考一些實際的細節，比如：該允許學生使用AI到什麼程度？也會思考一些更宏觀的問題，比如：AI會讓人變得更聰明還是更傻？以及，面對AI，人類最後的堡壘會是什麼？

最終，他會冷靜地剖析AI所帶來的衝擊，提出警示，建議大家學會“斜槓”以增強抗風險能力，還會客觀地分析，不用太擔心，因爲“人類認爲簡單的，機器認爲複雜，人類認爲複雜的，機器認爲簡單”。

在過去的一年裏，這位資深AI科學家甚至開始實驗性地去嘗試AI時代的“斜槓”生活方式：他考下了國職五級游泳和單板滑雪社會體育指導員證書；他嘗試做音樂博主，在視頻號“平貓的音樂”裏發佈自己的吉他彈唱視頻；他甚至註冊成了網約車司機，就在上月，去蘇州出差的路上，他順道接單居然掙了一百多塊錢。

（圖片由受訪者本人提供。）

這也是爲什麼，我們決定，與這位AI科學家進行一場不僅僅關於技術的訪談，去試着瞭解一個AI科學家爲普通人撰寫的 AI 協作生存建議——“追不到的夢想，換個夢想就行了。” 在這個無法預測的未來，保持靈活性，成爲“六邊形戰士”，或許是我們對抗不確定性最核心的武器。

01 已經進入了這個時代，打不過就加入吧。

《知識分子》：當AI能在一夜之間讓新手變專家，我們還需要用一生去打磨一項技能嗎？大家之前非常推崇幹一行愛一行，幹一行專一行的工作方式，就不會存在了嗎？

張軍平：這可能會成爲一種普遍現象。

當然，我們的世界與之前不同了。我和許多企業家接觸過，這些企業家、管理者普遍都提到了一個問題，現在的00後，心中已經明顯不再有以企業爲家的想法了。對於較弱的企業或者行業，厲害的人才不太會有強烈的意願在這裏工作，自行跳槽的很多。企業間的競爭非常激烈，互相挖人的情況很多，員工也會更傾向於自由。

除此之外，因爲AI的衝擊，年輕人可能開始無法預測所處行業的未來趨勢。也就是說：雖然我現在從事這個行業，但是我並沒有非常願意持續這樣工作一輩子，他可能會隨時更換一個職業。就像我在書裏還寫的，“追不到夢想，換個夢想就行了”。

當然，現在更換職業對比以前而言會更容易，因爲有了人工智能，它可以幫助新手快速成爲專家，我們也不太需要像過去一樣用一輩子去積累經驗，打磨一個單項技能了。

《知識分子》：您在書中提到19世紀蒸汽機車出現之後，英國曾經設立交規專門限制蒸汽機的車速。您認爲未來我們是否會立法限制AI？就像AI剛出現的時候，美國編輯協會集體罷工，反對AI的使用。

張軍平：很多人曾經討論過這個問題，AI一出現，就有很多人將蒸汽機時代與我們現在的時代相比。蒸汽機發布之後，英國出臺了很多法規，例如約束機車每小時行駛速度不能超過10公里，可能比10公里更慢。希望通過這種方式讓原來的馬車伕不至於受到影響，因此失業。

這是一種做法。另一種做法則是，很多人開始學習駕駛汽車，因此產生了一些新的行業——汽車駕駛員。

我們今天面臨的情況跟從前蒸汽機時代開始的時候類似，但又很不一樣，因爲馬車到汽車轉換時代是隻替代了一個行業，但今天的AI在各行業的替代方面表現得都很出色，這是一種全行業的替代，跟幾百年前很不一樣。這個趨勢來的非常快，二十年前，深藍打敗國際象棋冠軍的時候，以及2016年AlphaGO打敗圍棋冠軍李世石的時候，大家可能以爲AI只會停留在娛樂業和競技性項目，但現在看來，AI對各個行業的替代已經開始逐漸生效了。

比如，程序員，就在幾年前，我們曾經都以爲，人工智能發展之後只會剩下程序員和學藝術的人沒有被替代，但目前看來，這兩個領域目前被替代的可能性相當大。因爲AI寫出的程序可以非常好用，甚至只要給它們一點提示，它們都可以把遊戲代碼從頭寫到尾，並且可以實現。這是之前完全沒法想像的。

我們還需要考慮，比如目前在設計大模型的這些科研人員，可能都來自清北復交這類層次的學霸。這些人算高智商精英人羣了，可能很多方面普通人本來就很難超過它們。大模型時代，相當於這樣一羣學霸用來自幾千年，許多代精英們積累的內容訓練出一個人工智能，用來寫程序，生成文本、圖像等等內容，這就相當於成百上千個精英的合力，憑個人力量想超越，的確很難。

所以，如果不是非常準確地選擇一個（避開AI的）非常小衆的方向，在通用行業的編程方面，普通程序員確實無法超越大模型產生的結果，因此他們可能會被取代，或者這類的崗位會遭到擠壓。而對從事藝術方面，目前的很多中低層以下的就業人員，比如，圖書需要插畫，甚至字體設計等等，這些本可以爲一些不那麼有名、不那麼厲害的藝術家提供很多工作機會的工作，將來，AI就可以完成了，因此，相應的從業人員在這方面的人數就會減少。而音樂創作的情況，自從Suno-V5出現後，也會有類似的情況。

不過，除了限制，我們還有一種做法就是：既然已經進入了這個時代，打不過就加入吧。進行AI相關行業的培訓，引進AI技術，用這種辦法，我們就可以形成一個新的行業。這一點，我還是比較樂觀的。

在我們現在的時代，官方應該是已經開始在考慮一些應對措施了。例如國務院在今年8月份推出了一個AI+（職業）指導方案，就是在強調如果未來人工智能可能會深入到全行業，我們該如何應對？

02 AI會讓人更聰明還是更懶？

《知識分子》：您提到了中低層的就業人員，現在大家也都在說AI將替代初級崗位，但它會賦能高級崗位的專家，可以幫助這些“專家”們完成比過去更多的工作。但如果初級崗位被淘汰了，那麼大家怎麼才能成長爲高級崗位的專家呢？如何在一個行業裏開始自己的職業生涯呢？

張軍平：這裏要提到莫拉維克悖論的概念。

這是計算機科學家、人工智能專家漢斯·彼得·莫拉維茨在上世紀80年代提出的一個理論。這個概念簡單地說就是：人類認爲簡單的，機器認爲複雜，人類認爲複雜的，機器認爲簡單。所以，被淘汰的崗位可能是機器認爲簡單的那種簡單重複的崗位，它與我們認爲的“初級崗位”不是完全劃等號。因爲這些簡單重複的工作，可能作爲一個初級員工，你也會覺得“沒有意義”，“學不到東西”，這類東西，纔是AI真正能替代的。

比如：我們剛纔提到的程序員，簡單的Coding工作；藝術方面，基本草圖的工作；音樂的基本曲譜和規則，這些都是人工智能也能夠完成得非常好的。但另一些初級崗位，比如與人相關的，與人的身體機能相關的崗位，雖然也是初級工作的一部分，但在人工智能而言可能就是高級工作了，仍然需要由人類來完成，只是這些崗位職責中，就不再有過去那些特別簡單重複的工作了。事實上，現在的年輕人也普遍不太願意從事特別簡單重複的機械性的工作，就像工廠流水線上的工人那樣，AI替代的正是這類的工作。

第二種情況是：AI可能會讓人類變懶或者變得不聰明。我在書中最後一句話，就強調要小心“因爲過分依賴人工智能而變得更低能”。這種情況現在已經可以看到一些端倪，現在大學裏，我們作爲老師對這一點看得尤其清楚。比如：老師讓學生交一個課程報告，或者讓他們編寫一段程序，他可能直接讓AI生成報告，這樣，交完報告後，如果讓學生修改程序做進一步的改進，他可能無從下手，因爲整個程序都是AI生成的，他自己對細節和子程序都沒有進行深入地閱讀。最終的結果就是：雖然這篇文章和實驗報告寫得也很好，但是學生並沒有利用這種方式提升自己的能力，反而導致低能的情況出現。

所以，AI時代，人變得更聰明或者更低能，兩種可能性都存在。本身能力強的人，就可以藉助AI幫助自己變得更強。

例如，有些作家，雖然他們寫作能力很強，但是有時無法想到一些內容，就可以藉助AI來豐富他文章的內容、細節以及瞭解他之前不知道的知識點。

但一定要注意，拿到AI給的東西之後，你仍然需要自己思考，因爲如果完全依賴這些內容，那麼，這個人可能便會陷入AI提供的知識構成的信息繭房裏0，而不能建立自己對這些內容的理解和看法。

AI時代，愛思考的人會變得比原來更強，而不愛思考的人會變得比原來更低能，這可能是需要我們注意的問題。

《知識分子》：這種情況是否會加劇不平等的現象？

張軍平：我認爲，AI時代的早期可能會出現這種情況。我在書中寫過一個例子，比如：我碰見過一位網約車司機，他的車上掛了5臺手機。那個司機就是對平臺應用比較熟練，可以利用這些平臺空間，將自己的訂單時間更大地延長。如果一個完全沒有這種手機使用經驗且只依賴於傳統方式進行運營的司機，在這方面肯定是無法與他競爭。所以，在AI時代的早期，學與不學的分化會變得越來越明顯。

03 什麼行業最先會被替代？

《知識分子》：未來3到5年內哪些行業會最先被替代？

張軍平：如果一定要講替代，我認爲可能不用這麼說，只能說：AI會擠壓很多行業的空間。至於哪些行業，目前看來，雖然不太好確定，但我們可以看出一些端倪來。

例如我剛纔提到的音樂，目前可以看到一個現象，音樂生成的AI工具Suno V5已經跟很多音樂平臺達成了協議，只要使用它們的專業版，版權就歸作者個人所有。這意味着更多非專業的音樂愛好者也可以進入音樂行業了。如果這些人與原來專業從事歌曲創作的人員競爭，那麼會對這個行業產生較大影響，藝術方面也是如此。

從這個角度來看，如果一定要預測，我們預測未來可能會出現兩種情況，如果對AI不太熟悉，那麼很可能會被那些會用AI的人擠壓生存空間，而另一些人，則可能會在AI的幫助下迅速進入一個領域。通過這個方式，AI會重構很多領域。

《知識分子》：如果不用替代這個詞，哪些行業會最先被AI重構？哪些行業的價值反而會被放大？

張軍平： 藝術創作、音樂、繪畫、工業設計、文學創作，甚至醫療輔助，這些領域都會被深度重構。

《知識分子》： 未來職場中，“人機協作”的最佳模式是什麼？AI會扮演工具助手、競爭者，還是管理者的角色？

張軍平： 這取決於具體行業。更多情況下是協同合作關係。以自動駕駛爲例，當AI無法處理複雜危險情況時，需要人類即時接管。

《知識分子》：那麼，將來的時代什麼產業會是主要的產業？ 以前大家想象中是文化產業爲主，目前認爲像護工、跟人打交道、跟物理生活相關的東西 ，可能會是一個更重要或更昂貴的產業 。您覺得將來會以什麼類的職業爲主？

張軍平： 我感覺將來的主要產業還是服務業，但跟現在金融、法律這類剛需服務業不一樣，將來，與情感相關的服務業，會變得更重要。即便AI出現，它們仍然會保持下來 。人活着是需要情感交流的，AI很難做到情感交流。即使是情感陪伴，一旦你覺得它不是一個真正的人，就沒有太多興趣繼續了。人類需要靠情感維繫朋友、親人，維繫整個人生，而這些是AI沒辦法提供的。

《知識分子》：從這個意義上而言，對於人文科學的需求仍然是存在的，那目前高等教育壓縮人文學科的情況會不會偏了呢？還是像電影Her裏面一樣，由一個大模型面向很多人提供情感服務，從而又不需要人來一對一了呢？

張軍平：壓縮人文應該針對的是AI在知識積累這方面的明顯佔優勢；而情感相關的需求，主要會在服務業存在，（跟目前的人文社科的差距還是比較大）。

當然，在情感方面，情感陪伴類AI，一直有人在研究，也有可能會做成的，因爲有一個伊莉沙效應，指的是人類在與看似智能的機器（尤其是聊天機器人）互動時，過度投射人類情感、意識或理解力到機器上的心理現象。這時候，即使明知對方是機器，人們仍會下意識地將其視爲有思想、有情感的實體。

從這個意義上，確實，將來也許會有模型收集每個人的一些點點滴滴。就像相冊可以收集相片，未來也許會有一個類似於“Life”的東西，把你的所有東西都收集進來，從而實現定製化的情感模型。但那都是很久之後的事情了。

04 我不建議青少年過早地使用AI

《知識分子》： AI對教育體系的重塑，尤其是您作爲大學教師，覺得我們的教育體系要怎麼樣調整，才能適應下一代AI時代的需求？

張軍平： 這需要分層次來看。對於青少年，上大學之前的K12教育，我不建議過早使用AI。在孩子們缺乏明辨是非能力時，他們可能會誤將AI提供的錯誤信息視爲真理。更重要的是，過分依賴AI會阻礙個人學習能力的提升。因此，孩子應優先獨立鍛鍊學習能力，可以接觸AI，但不能沉溺其中。 對於成年人，在具備了較強的知識儲備和判斷力後，完全可以用AI來協助工作、擴展知識面及提升個人能力。至於老年人，我建議也要適當學習AI知識，主要是爲了增強防騙意識。

《知識分子》：那麼，AI時代，人類需要培養哪些非AI驅動的核心能力來保持競爭力，比如：批判性思維、跨學科創新、情商等，您覺得重要性的排序是怎樣的？

張軍平： 情商排在第一位。

情商這塊目前AI做得不是特別好，它所有做的都是用程序推理出來的一種“感覺”，只有統計沒有因果，跟人類的這種切身感受不同。批判性思維如果是做研究是需要的，但在非研究層面不一定好。比如，伴侶詢問衣服好不好看時，說“好難看”就不受歡迎，這就考驗情商了，此時，批判性思維可以往後排一點。這種與感知相關的技能 ，因爲人工智能做不好，就變得更重要了。

情商、想象力和個性化，這些優勢人類都需要保持。

《知識分子》： 現在很多人認爲AI幾乎是無所不能的，這種想法是否存在風險？

張軍平： 危險在於它會引發普遍的職業焦慮。實際上，AI遠非全能。人類智能包含感知、認知、決策、執行四個維度，目前AI主要在“認知”層面表現出色，而在“感知”和“執行”層面依然存在巨大短板。

《知識分子》：那麼，普通大衆應該具備哪些基本的AI素養，以避免被技術誤導或濫用？

張軍平：最簡單的辦法就是多閱讀。比如我寫的《人工智能極簡史》和《人工智能的邊界》，通過這類科普書籍可以瞭解AI的侷限性。此外，關注前沿新聞也很重要。比如Sora 2出來後，我們要意識到視頻生成已達到真假難辨的程度。看到那些異常完美的照片或視頻時，第一反應應該是審視它是否由AI生成。

《知識分子》：您書中也提到AI帶來的信息繭房問題，這個問題如何解決？

張軍平：信息繭房在未來可能會是普遍存在的現象 ，我們現在的生活已經很明顯處於這個現象中 。比如看新聞，你看多了，後面推送的都是你以前看過的相關內容 。AI算法瞭解你的興趣並推送相關內容 ，讓你不知不覺陷進信息繭房 。你閱讀的都是讓你覺得舒服、想看的內容 。但實際上這導致你無法跳出舒適圈，知識很難得到新的增長點 。怎麼辦？作爲人類，你得時不時改一下自己的閱讀習慣 。可以重建賬號，或者用多臺手機看不同內容 ，或者偶爾去看看不同類型的實體書籍 ，這樣可以幫助你瞭解到不同的內容，並且時常更換，爲自己打下基礎。

換媒介可以有主動和被動。主動來換會好一點 。像年輕人反向訓練AI，故意去看一些跟自己原來看的不一樣的東西，也會有點用，但總體而言，換媒介更有用一些。