圆桌对话：AI 进入产业前线，哪些人才稀缺、工作易被替代？

开场聚焦AI产业前线稀缺人才郑王宇提出当前AI从模型能力竞赛进入产业场景落地环节其价值更取决于能否进入真实业务流程。在此背景下探讨未来最稀缺的AI人才是谁以及人与机器、专家与工具、组织与个体之间的分工变化。他邀请各位嘉宾用一句话亮相并参与后续讨论。龚毅表示从数据洞察行业出发参与讨论罗飞称所在研究院主要赋能传统行业的AI转型分享传统老板升级的痛点林海卓介绍自己所在的卓源亚洲是聚焦人工智能、半导体、机器人的投资机构投了轻舟智能、江行智能、沐曦集成电路、小马智行等硬科技项目。问题一哪些工作易被AI重构哪些落地难郑王宇提出问题林海卓认为知识高度密集型领域如会计师、律师、程序员等工作较易被新技术替代但好的问题提出仍需人的引导。而围绕体验、情感、感性层面的工作如心理学家、旅游体验师等AI替代还有很长距离AI更多是赋能而非职业替换。罗飞总结出易被AI替代的工作特征重复、标准、熟练且在电脑前工作的更容易被替代与人打交道的工作则较难被替代。他认为人的能力应往市场、客户方向转移。龚毅将服务领域化为矩阵从频率和决策重要性两个轴分析高频且数据多的工作易被AI替代低频且重要性高的工作如打造高端化品牌等AI很难解决。问题二企业AI能力落地阻力来自哪里龚毅认为基础是数据企业流程中有很多专业点需解决AI赋能流程有诸多要求若数据不具代表性、未嵌入具体数据等会导致企业对AI的可信度存疑。罗飞认为阻力更多来自组织企业存在粗阶卡点想不到应用场景和高阶卡点应用场景落地不见成效大部分企业处于粗阶卡点原因是对AI认知不足、未深入业务分析或有惯性思维。企业AI转型实则是人才转型需从数字化思维转变为AI思维。林海卓指出当前人工智能利润大头在基础设施层应用端ROI未完全释放。大模型在多数网民眼中更多是搜索引擎平替真正接入业务流还需时间智能体投喂和培养需要过程但拐点会比预想来得快。问题三AI会让头部企业更强还是给新进入者机会林海卓提到《科技共和国》描述的超级科技巨头垄断场景担忧人工智能替代工作数量可能呈指数级增长如客服、网约车司机等岗位。国家通过提高高等教育普及人群、调整学科配比、提高理工科比重等方式应对未来会有更多创意工作者和交叉学科方向产生以解决垄断对就业人群的影响。问题四AI时代如何培养和评估人才罗飞认为AI应从教育入手先让乡村小学老师具备AI技能、思维和能力再由老师引导孩子探索AI新世界。未来对人才的判断应考虑其背后AI班底的能力。问题五未来最稀缺的人才是哪种龚毅认为懂AI的能力会逐渐不稀缺因其可工程化、可复制化。而能在关键低频且重要性大的点上具备综合能力的人如打造爆品、成功品牌的人是最稀缺的且这些人需至少懂一点AI并能利用它。问题六企业主如何判断决策交给AI还是人林海卓认为相对无需担责的领域可用AI严肃场景如重大城市安全决策中短期难以完全交给AIAI当前最好的角色是提建议。像美团、滴滴的匹配问题可抽象为数学问题AI可承担全部职责人类做辅助工作或综合判断。无人驾驶在权责划分上存在法律、人性和科技效率层面的博弈。罗飞认为人脑思考的工作可先让AI干AI能力强时人应在AI遇到卡点时解决问题。未来工作方式会改变人类可能进入新时代。龚毅认为AI目前是概念模型在理解因果效应方面不擅长人在理解底层逻辑上更擅长可借助AI辅助理解。郑王宇总结AI进入产业前线需人才培养和组织效率迭代重构嘉宾们的讨论带来很多灵感和思考。