文章核心观点 - 生成式AI正以前所未有的方式渗透到各行各业，替代人类执行基础性任务，但同时也带来了关于人类角色重要性的担忧 [1] - 借鉴历史自动化经验，AI系统越先进，人类在监督、维护、处理复杂非常规任务方面的作用可能越关键，这构成了“自动化的反讽” [3][4][6] - AI工具的广泛应用可能减少初级从业者的实践机会，影响其技能成长和行业未来人才储备 [10][14][15] - 在向AI化转型过程中，若仅将人类置于监督者角色，可能无法真正释放创造力，甚至因人类警惕性下降而引入新的风险 [18][19][20] - 技术发展不可阻挡，但社会应关注转型中的人类角色，避免工具化漠视，并承担起对受影响者的支持和新成长路径的设计责任 [20] 自动化与AI的“反讽”现象 - 自动化旨在用机器替代人类，但高度自动化的系统仍需人类投入大量时间进行监督、调整和维护 [4] - 控制系统越先进，操作人员的贡献可能越关键，因为设计师会将无法自动化的高复杂度、非规范化任务留给人类处理 [4][5] - 为确保复杂系统稳定运行并在异常时正确干预，仍需依赖专业技能过硬、经验丰富的人类 [6] - AI时代情况类似，熟练运用AI工具并确保其产出稳定可靠，对人类知识和经验提出了更高要求 [8][9] AI时代人类能力的关键作用 - 在IT领域，资深开发者（10年以上经验）更广泛使用AI编码，30%的人用AI编写超过50%的代码，而初级开发者（0-2年经验）中这一比例仅为13% [9] - 资深开发者有能力识别和调整AI生成代码中的问题或适配不足，而初级开发者可能难以快速识别和高效编辑，因此更少依赖AI [9] - 在写作行业，AI生成的内容可能存在事实性错误（如科普文章），核实和修改仍需依赖人类的知识与经验积累 [9] - AI可能产生“幻觉”（如编造不存在的文献或事件），只要概率不为零，就需要人工检查每一条信源 [10] - 生成高质量文章需要人类作者事先构思整体结构、核心内容和思想，这些能力源于长期的写作与修改实践 [10] AI对初级从业者与人才储备的潜在影响 - 自动化系统替代人类操作，导致人类实际动手机会减少，不利于知识和技能的积累，因为许多知识需在实践中理解和掌握 [10][11] - 对于初级开发者，AI工具可能使其跳过“写烂代码-调试-理解底层逻辑”这一关键的技能成长过程 [12][13] - 企业倾向于用少数经验丰富的人类配合AI工具替代大团队，导致初级职位机会减少 [14] - 在软件开发领域，22至25岁的初级开发者工作机会比之前减少了约20% [14] - 行业过度依赖AI生产内容，可能使新人失去“训练场”，不利于其能力与经验积累，进而影响行业未来人才储备 [15] AI化转型中的创造力与人类角色挑战 - 自动化和AI能将人类从机械重复的体力及简单智力活动中解放出来，帮助精英个体或小团体创造更大价值 [16] - 但在转型当下，不一定能真正释放创造力，人类工作可能被简化为弥补AI无法完成的、复杂且碎片化的任务，这无助于能力提升 [17] - 在自动化过程中，人类从操作者变为监督者，但人类并非优秀的监督者，难以对稳定系统保持长时间高度专注，易懈怠 [18][19] - 缺乏实际操作会使监督者缺少对系统状态的详细认知，在紧急情况下可能无法做出合理决策 [19] - 类似L3级自动驾驶，长时间平稳运行后人类警惕性下降，紧急接管时可能因“不在状态”而处理出错 [19] - 若公司AI化转型仅让人类成为AI监督者，人类将难以发挥更好的创造力 [20] 对技术发展与人类社会的思考 - 自动化与AI化浪潮不可阻挡，带来了前所未有的效率提升 [20] - 应警惕在“AI化”转型过程中对人本身的工具化和漠视 [20] - 真正的“降本增效”不应是简单用AI剔除初级员工，而是利用AI的效率红利，为人类留出更多试错和成长空间 [20] - 健康社会在转型中应承担对受影响者的职业过渡支持、对新人成长路径的重新设计，以及对“人机协作”中人类角色的重新定义 [20] - 无论智能系统多强大，在关键时刻（如警报响起），能信任的仍是经验丰富且具有社会责任感的人类 [20]