如今，人工智能不再是“隐藏在幕后”的技术，尤其是一种以普通人类容易识别的方式参与许多任务的生成式人工智能。
从写代码到起草合同、生成图像和写小说，人工智能都能做到，而且在某些领域，它的表现比人类“新手”还要好。人类似乎不再需要做这种“基础而无聊”的事情了。有了人工智能，我们似乎可以把更多的精力放在创造力上。
一些人对此表示担忧。随着人工智能能做的事情越来越多，人类会变得越来越不重要吗？事实上，利用机械设备和计算机来辅助人类操作和思维并不是今天才存在的想法。例如，工厂已经配备了自动化设备，许多复杂的系统也由计算机进行编程、规划和操作。
这些领域发生的事情可能对我们今天有用。
英国认知心理学家 Lizanne Bainbridge 发表1983年，他在自动化控制领域的领先期刊之一《Automatica》上发表了一篇文章，题为《自动化的讽刺》。
在班布里奇撰写本文时，生成式人工智能还没有今天那么强大，但当时自动化系统开始出现，与今天的人工智能有一些相似之处。
班布里奇在当时的一篇文章中解决了自动化可能带来的问题，我们也将看看班布里奇的观点。
首先，班布里奇认为自动化本质上具有讽刺意味。
“自动化”想要做的是用机器、计算机和其他设备系统取代人类，这些设备系统不需要人类参与来执行或计划某些操作。然而，或者说，即使是高度自动化的系统，例如电网或复杂的生产线，仍然需要人类投入大量时间对其进行监控、调整、维护和改进。
自动化的经典目标是取代人类控制、规划以及使用自动化设备和计算机解决问题。文章指出，工程师对人因工程的日益关注反映出一个讽刺，即控制系统越复杂，操作员的贡献可能就越重要。
此外，随着自动化控制系统变得更加复杂，人类在其中扮演的角色变得更加重要。
例如，当自动化系统设计人员遇到无法自动化的任务时，他们会将其委托给人类。这些任务通常非常复杂且难以形式化和标准化。系统越复杂，人类必须执行的任务就越复杂，也就越依赖于人类的能力。
试图减少人工操作员数量的设计人员最终将任务分配给不知道如何实现自动化的人工操作员。此外，为了确保复杂系统顺利运行，尽早发现异常情况，并采取适当的措施要及时进行干预，还需要拥有高度专业技能和丰富经验的人员。
因此，虽然自动化本身就是机器取代人类，但实际上，自动化系统在很大程度上依赖于人类的能力来顺利设计和运行。
班布里奇表示，这就是自动化“具有讽刺意味”的原因之一。
AI时代人的能力同样重要
今天的情况也类似，人工智能工具的发展正在蓬勃发展。
当人工智能用来完成一项任务时，人工智能工具必须使用得当，其生成的内容必须可靠地发挥作用，这也需要人类更先进的知识和经验。
例如，Fastly（美国领先的云服务提供商）于 2025 年 7 月进行了一项研究，比较了初级 IT 开发人员（0-2 年工作经验）和高级开发人员（10 年以上工作经验）使用 AI 进行代码创建的情况。
30% 的高级开发人员使用 AI 技术o 编写超过 50% 的代码，而初级开发人员使用 AI 来完成同样高比例的代码。我们发现只有 13% 的人这样做。
并不是因为年轻的开发者不知道这些开发工具，AI的东西。
但如果AI生成的代码出现问题或者不完美合规（这种情况很常见），高级开发人员有能力进行调整，而初级开发人员可能无法快速识别代码中的问题并高效地进行编辑和调整，从而适当降低AI生成代码的比例。
笔者所在的写作行业也是生成式AI“广泛普及”的领域。而AI写的内容肯定会比很多新手写手的内容更好。
然而，在某些领域，例如撰写一般科学文章，人工智能生成的文章可能包含事实错误。此类错误属于缺陷，如果直接发表，会影响信誉科普内容的能力。
知识内容的验证和修改目前仍然依赖于人类知识和经验的积累。
至少目前来说，AI无法保证内容的可信度或可信度，“AI幻觉”（例如生成不存在的文档或编造一些事件）仍然可能发生。这意味着除非人工智能伪造内容的可能性为零，否则每个信息来源都必须经过手动验证。
另外，AI写的文章结构可能没有那么完美，所以在使用AI之前，作者应该将文章的整体结构、各部分的核心内容以及想要表达的思想进行可视化，这样生成的文章才不会带有“AI味道”。这些也必须经过漫长的起草和审查过程才能确定。
这些例子支持班布里奇的观点，即即使高度自动化的系统仍然依赖于人类的能力。力量。
“场人类能力的“再生”正在消失。
然而，随着许多自动化系统和计算机取代人类，人类实际互动的机会将越来越少。这种实践机会的缺乏对知识和技能的积累产生了非常负面的影响。
班布里奇在她的文章中写道，当时人们已经意识到了这一点，并意识到理论学习和培训，她说，她想通过解决这个问题，但她认为理论学习和培训的作用是有限的，需要利用多学科的知识才能真正理解和掌握。
另一方面，从长期记忆中有效检索知识取决于使用该知识的频率。另一方面，这类知识只能通过使用和使用过程中的有效反馈来发展。课堂上只讲理论，很难理解知识。om没有足够的实践练习…
人工智能时代也是如此。
以上面提到的AI编程领域为例。对于刚入行的“年轻开发商”来说，“好时光”似乎已经到来。与10年前相比，今天的AI编程工具更加强大，甚至可以直接通过自然语言对话生成更好的代码。
如今的新开发者似乎能够简单地跳过“编写糟糕的代码→查找错误→调试→理解底层逻辑→修复→改进代码”的繁琐过程。
然而，这个过程对于提高开发人员的技能和理解非常有用。这个成长过程允许高级开发人员成长通过逐字编写代码，您可以更好地控制人工智能工具。
然而，年轻开发商将其付诸实践的机会目前正在减少。
正如我上面提到的，老板们希望用少数经验丰富的人类和人工智能工具。这个想法其实是可能的或者已经实现了。
例如，斯坦福大学研究人员于 2025 年 8 月发表的一篇论文指出，22 至 25 岁的“入门级”职位将受到人工智能的影响最大。这种影响在软件开发领域尤为显着，该领域22岁至25岁的年轻开发人员的就业机会减少了约20%。
于是，年轻的开发者面临着虽然需要实际操作才能成长却没有实践机会的尴尬境地。
因此，如果一个行业过于依赖人工智能，完全将其用于内容创作，那么入门级可能会影响贝尔的专业人士，导致行业新进入者错失越来越多的“训练场”，这不利于这些专业人士发展未来的技能和经验，进而影响未来的发展。重新审视整个行业的人才储备。
AI真的有创造力吗？
当然，这并不是说自动化和人工智能不好。诚然，自动化和人工智能将人们从机械重复的体力活动中解放出来，从简单琐碎的智力活动中解放出来。
例如，人工智能，编写的程序需要人工调试，但对于经验丰富的程序员来说，人工智能肯定可以帮助在编写特定代码或在大型代码库中搜索特定片段时节省时间。
依靠自动化系统和人工智能工具，少数精英个人或小团体可以充分发挥自己的技能，创造更大的价值。
我们毫不怀疑，自动化和人工智能的变革将为社会带来新的就业机会，未来释放的生产力可以投资于更新、更具创造性的事物。
然而，即使发生变化，也并不一定意味着创造力真正得到释放。
下列的在班布里奇看来，她认为在自动化的影响下，人类的工作可能不再是完全闭环的，而是会完成一小部分自动化系统无法完成的任务。这些任务非常复杂但又分散，并不能真正提高一个人的表现。
这意味着委托给操作员的任务可以随意组合，而无需考虑为操作员提供任何帮助。
此外，班布里奇还发现，在自动化过程中，很多人从特定的操作员转变为监管者，而人类本身并不是好的监管者。
对于相对稳定且很少发生故障的系统，人类很难在此类系统中保持高度集中超过30分钟。
因此，人们在长期持续监督的情况下，往往会出现懈怠。在这种情况下，如果发生紧急情况，人类的反应会d 不可能及时。事情就是这样。
此外，处于监视状态的操作人员实际上并不在现场执行操作，因此他们缺乏对系统整体状态的详细了解，并且在紧急情况下并不总是能够做出正确的决策。
这与L3级别的自动驾驶汽车类似。大多数情况下，它可以自主工作。理论上，驾驶员应该始终保持警惕。然而，当长时间轻轻驾驶时，人们的警惕性会下意识地降低。这时，如果自动驾驶汽车遇到无法处理的情况，人类就会紧急接管驾驶。这个时候，人类司机可能就“出状态了”。目前，即使是自动驾驶汽车也必须处理复杂的情况，这些情况无法在短时间内处理，并且容易出错。
因此，当企业开始引入人工智能时，如果人类很难发挥出更大的创造力。你只是充当人工智能的监督者。
既不反对科技，也不冷漠人类。
最后，必须再次强调的是，技术本身并无好坏之分。自动化和人工智能的浪潮也是势不可挡的，事实上，正在产生前所未有的效率提升。
我们需要警惕的是，人类本身在“人工智能驱动”的变革过程中被工具化并被忽视。真正的“降本增效”不应该简单地用人工智能淘汰初级员工，而应该充分利用人工智能带来的效率效益，为人类试错和成长留出空间。
在变革过程中，健康的社会应该承担起支持受影响者的职业转型和支持新进入者的责任。重新设计成长路径，重新定义人类在“人机协作”中的角色。
毕竟，无论一个系统多么强大。智能，只有经验丰富和社交当警告灯亮起时，可以信任负责任的人。
作者丨科普碎片，科普创作者
点评：于洋，腾讯玄武实验室主任
策划丨徐来
（中国科普官方微信号）【编辑：李岩】
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