最近,斯坦福大学的一项研究引发了不少关注。这篇题为《Future of Work with AI Agents》的论文,由斯坦福人工智能实验室(SALT Lab)联合麻省理工(MIT)数字经济研究中心的专家共同完成,对AI正在如何改变我们的工作做了非常系统的分析。
简单说,他们干了一件挺有价值的事,他们不仅研究了AI能做什么,更重要的是,研究了:
论文调研了1500名在职员工的真实想法,还请了52位AI技术专家做能力评估,梳理出了一个完整的、可量化的图景:哪些工作适合被AI自动化?哪些工作该继续由人来做?哪些工作人和AI可以配合完成?
数据里显示,有46% 的任务,大家是欢迎AI来接手的,比如,打杂、做表格、排时间、处理重复文件……这些事,打工人纷纷表示:“AI你快来吧,我再也不想干了!”
常见的理由是:
——太无聊、太重复了
——影响心情、占用时间
——想把精力放在更有价值的事上
但也有些事,打工人死活不想让AI插手!比如:
——写文章、做设计、剪视频、做PPT
——和客户沟通、谈合作、做决定
尤其是艺术、媒体、内容创作类的朋友最反感AI来“抢活”,他们说:“我不希望AI代替我们表达人的想法”。
为了更好地理解人与AI的合作模式,研究提出了人类参与度(Human Agency Scale, HAS)的概念,将人与AI的合作分为五个等级。
H1:AI全权处理(比如整理Excel数据)
H2:AI主导,人类辅助(比如AI写文案,人来改语气)
H3:平等协作(比如一起写报告、做决策)
H4:人类主导,AI辅助(比如查资料、提建议)
H5:人类全程掌控(比如教学、谈判、创作)
需要强调的是:更高的HAS等级并不代表“更好”,而是反映了不同任务所需的人机协作程度,H1-H2 更适合自动化策略;H3-H5 则更适合人机协作的方式。
值得关注的是,目前的AI研发和人的期待不匹配。
这份研究绘制了一张特别重要的图,叫
“AI自动化愿望 vs 技术能力的四象限”
|
自动化 红灯区 低愿望 高能力 |
AI能做,但打工人抵触AI参与
研究硬件或软件产品、准备会议议程、联系潜在供应商以确定材料可用性 |
研发 机会区 高愿望 低能力 |
AI不太能做,但打工人很想AI帮忙
商业分析、财务预测、项目优先级判断,这些“真正”有用的智能体 |
研发 低优先 低愿望 低能力 |
AI不太能做,打工人也没啥需求
向客户展示最终结果,追踪客户的丢失/延误或在中途的行李 |
大部分AI投资和创业项目都扎堆在“低愿望”的区域,“大家真想要的AI工具”反而被忽视了。
理解每个任务“理想的人类参与程度”不仅有助于员工提升自身技能方向,也能帮助开发者设计出真正契合场景的AI Agent系统。
研究团队使用美国劳工统计局的数据计算了每项技能的平均工资,将其作为该技能当前经济价值的一个参考指标,与该项技能所需人类参与度的排序进行了一个映射关系对比。
*绿色:该技能在人类参与方面的价值正在上升
*红色:说明这些技能更容易被AI替代
通过比较技能的平均工资排名与所需人类参与度排名,分析发现了三大趋势:
1
对信息处理类技能的需求正在下降
诸如“分析数据”“更新知识”等技能,虽然在当前高薪职业中很常见(图左侧红色部分),但在那些需要高人类参与度的任务中却不那么突出。
2
人际沟通与组织协调类技能越来越重要
涉及人与人互动、协调、资源管理等方面的技能,虽然现在在薪资评价中未必占优势(图左侧绿色部分),但在高HAS(人类参与度)任务中出现频率很高。
3
高参与度技能涵盖广泛领域
在所有技能中,平均人类参与度最高的前十项,既包括人际与组织能力,也涉及决策判断与质量评估等核心工作内容。
这些发现都为我们提供了一个重要信号:AI 智能体的融入将重塑核心职业技能结构。随着AI智能体不断演进,如果能持续追踪任务层面的变化,将更深入地洞察人类角色与关键技能的未来走向。
其实,AI已经悄悄开始“上班”了。像我们熟悉的RPA(机器人流程自动化),早就在后台帮忙跑流程、填报表、处理重复性任务。而现在,随着智能体(AI Agents)的加入,RPA也正在升级为“更聪明、会思考”的搭档——能理解业务逻辑、会自主决策,甚至能跨系统完成复杂任务。
AI时代,打工人的应对策略或许可以从以下角度出发,
强化高阶能力:聚焦于AI难以复制的创意策划、人际沟通、批判性思维等高阶能力,提升个人在职场的不可替代性。
学会与AI合作:掌握与AI共事的技巧,如如何向AI系统清晰地描述任务、如何监控AI的工作进度和质量等。这将使打工人能够更好地利用AI提高工作效率。
保持学习和适应能力:随着AI技术的不断发展,新的工作模式和任务将不断涌现。打工人需要保持学习和适应能力,以应对职场的不断变化。
作为企业,则应将重点放在流程优化与文化重塑,
流程优化:利用RPA(机器人流程自动化)等技术,将重复性高、价值低的任务系统化,释放员工潜力。
文化重塑:建立完善的员工培训体系,支持员工技能升级与职业发展,增强员工对AI的认知与接受度,营造积极的人机协作氛围,确保团队整体竞争力的提升。
可以想象,不久的将来,你的“同事”里就有这样的AI助手:它不加班不抱怨,帮你处理繁琐事务,你只需要专注在人类最擅长的那部分——判断、创意、沟通和价值创造。
而你,准备好和它一起上班了吗?