“AI是否會取代人類工作” 諾獎得主這樣說-雨燕體育

“AI是否會取代人類工作” 諾獎得主這樣說

時間：2026-07-14 11:57:21 來源：雨燕體育

　　世界周刊丨“AI是取代否會取代人類工作” 諾獎得主這樣說

　　過去一年，“AI是人類否會取代人類工作”的討論持續升溫，相關研究報告、工作行業預判和真實案例不斷刷屏，諾獎讓職場人士人心生憂慮。得主但其實，樣說傳來的取代也不全是壞消息。

　　AI模型訓練帶來新的人類工作機會

　　馬達加斯加位列全球最貧困國家之一，全國約3100萬人口裏，工作超七成民眾身處貧困線以下，諾獎而AI浪潮的得主興起，為這個國家帶來了全新的樣說發展契機。

　　25歲的取代埃莉娜就是抓住時代紅利的一員。埃莉娜就職的人類AI公司，是工作當地頭部數字企業，位於馬達加斯加安布西特拉市中心商務區的一棟現代化大樓內。

　　公司有80名員工，日常工作是數據標注工作。工作人員通過貼標簽、做標記、區分顏色、劃定重點等方式，對數據的差異特征、相似特征及所屬類別進行規整標注，為AI模型提供訓練與學習所需的基礎素材。

　　埃莉娜這份工作月薪120歐元，比當地80歐元的平均薪資高出50%。盡管工作強度大，在崗期間幾乎沒有空閑時間，但這份不薄的收入，依舊吸引著馬達加斯加大批年輕人投身人工智能行業。

　　據馬達加斯加官方統計，截至2025年底，已有約10萬人從事人工智能相關行業，行業人才需求也在持續迭代變化。為此，馬達加斯加數字發展、郵政與電信部計劃加大投入，大力開展數字領域職業人才培養。

　　人形機器人發展催生“機器人訓練師”

　　今年4月，一段來自印度服裝廠的視頻在國內外社交媒體上瘋傳。畫麵裏，流水線上的工人正在低頭縫紉，和普通的工廠場景沒什麽兩樣，除了一件事——每個人頭上都戴著一個攝像頭。

　　這種不同尋常的工作狀態引起了人們的關注，隨著視頻的傳播，各種猜測也愈演愈烈。其中流傳最廣的一種說法是，工廠通過頭戴設備錄製熟練工人的第一視角操作畫麵，以此采集精準的作業數據，用於訓練人工智能係統與人形機器人。

　　人形機器人發展到今天，早已不再是單純的算法博弈，而是實打實的場景落地能力。而研發訓練機器人過程中所必需的真實場景動作數據，也隨之變得緊缺。

　　采集海量動作視頻用於訓練機器人，有點像是讓機器人上網課。相較而言，在機器人產業日益蓬勃的中國，機器人的學習條件更為優越，已經有了自己的“職業技校”，技校裏的老師被稱為“機器人訓練師”。

　　這是位於廣西柳州的一所機器人訓練學校，120台人形機器人圍繞汽車製造、工程機械等柳州特色產業需求實訓。要讓機器人掌握更精密、更複雜的工業作業，就要啟動進階訓練，通過外骨骼裝置複刻人類精細化動作。

　　人工智能和勞動者的關係賦能還是替代

　　AI正加速“新領”職業的崛起，據世界經濟論壇統計，過去兩年內，全球新增了約130萬個AI相關崗位。到2030年，人工智能有望創造出1.7億個全新就業崗位。

　　人工智能與勞動者的關係，是賦能還是替代？在斯坦福大學數字經濟實驗室主任埃裏克·布林約爾鬆看來，答案應該是前者。

　　2022年，布林約爾鬆提出“圖靈陷阱”一說。他指出，人工智能行業長期存在一種固化的發展思路：一味追求讓機器模仿人類、取代人類，把自動化當作發展的默認方向，反倒將人機增強協作的理念邊緣化。

　　布林約爾鬆主張，科技研發應當主動調轉方向，不再局限於“讓機器替代人的工作”，而是轉向借助技術拓展人的能力邊界，讓人完成從前無法實現的事。

　　關鍵：製度環境能否承接結構性變革

　　詹姆斯·黑爾，原本是歐洲知名在線旅遊平台eDreams聯合創始人。一次就診經曆，促成了他的事業轉型：毫無醫學背景的他成功跨界入局AI醫療領域。

　　黑爾決定和身為心髒病專家的妻子一起研發超聲影像智能解析技術。借助超聲影像智能解析技術，AI已實現超聲心動圖檢查自動化。和傳統的人工閱片相比，優勢很明顯。

　　心髒病專家卡羅琳·林：像我一樣的心髒病專家，此前解讀一份影像要花上30分鍾，而且人與人之間有診斷差異。現在AI隻需兩分鍾就能完成全部流程，一鍵操作，結果零偏差。同一份檢查影像，係統給出的報告永遠一致，因為它會完整讀取所有數據。

　　麵對人工智能可能給人類社會帶來的衝擊，2025年諾貝爾經濟學獎得主、法國經濟學家菲利普·阿吉翁認為，人工智能固然會衝擊並淘汰大量現有崗位，但隻要社會能保持充足的創新活力、具備足夠的製度彈性，技術變革本身就能催生出新興產業與全新就業機會。

　　他強調，關鍵不在於技術本身有多強大，而在於製度環境能否承接這種結構性變革：市場競爭是否充分、教育體係能否適時調整適配、社會保障體係是否牢固完善。

　　麻豆人妻性爱不必畏懼技術迭代，更應主動擁抱變化、精進自身能力。唯有以智慧駕馭科技，才能在新時代勞動浪潮中，收獲更多機遇與成長。

　　(央視新聞客戶端)