摘要：沃顿商学院教授Ethan Mollick基于其长期实践指出，AI正在根本性地重塑工作方式，其影响具有不可逆性。核心观点认为AI应被视为“合作者”而非简单工具，它通过逐步接管具体工作任务而非直接取代整个岗位来改变职业结构。数据显示，深入使用AI可带来显著成效，例如使程序员代码合并量增加39%，或在教育实验中实现相当于多上一学年课的效果。即使未来AI领域出现投资泡沫破裂，已有超过10亿用户的使用习惯、广泛部署的基础设施以及开源模型生态，都意味着工作方式已发生永久性改变。
线索：
* 投资机会：关注能够促进AI深度集成与协作的平台或工具，例如专注于工作流自动化、AI辅助决策或增强特定行业专业能力的解决方案。教育科技领域存在机遇，需开发能弥补“学徒制”断层、在AI环境下有效培养下一代技能的新模式。
* 潜在风险：企业若仅将AI视为浅层的效率工具，而非进行业务流程的深度重构，可能在长期竞争中落后。人才市场面临结构性风险，依赖重复性、可拆解任务的岗位价值被侵蚀，而复合型、战略性与人际协作能力的重要性陡增。需警惕因过度依赖AI导致的核心技能传承中断和人才培养体系危机。
正文：
有观点指出，关于人工智能的讨论已从资本市场延伸至企业管理的各个层面。沃顿商学院教授Ethan Mollick，因其在教学中全年使用AI并研究AI对工作、教育的影响而受到关注。他提出了明确的核心判断：无需纠结于AI会完全替代人类或毫无用处这两种极端看法；即使未来AI领域的投资泡沫破裂，工作方式也无法回到过去。真正的变革在于做事方法的改变，而非特定岗位的消失。
首先，AI不应仅被视为工具，而是一个“合作者”。当前，各类AI对话工具能够处理模糊问题并提供初步方案。例如，在学术写作中，AI可以帮助检查文献并指出推理错误；学生可用其撰写论文草稿以更快发现自身盲点。其价值在于降低了动手门槛，使得生成商业策略草稿、完成科研摘要乃至创建产品初始版本成为可能。当一部分人还在观望时，另一些人已经在利用它交付成果。
其次，AI的影响机制并非直接取代整个职位，而是逐步接管岗位中的具体任务。以医生职业为例，AI已能胜任解读化验结果、撰写病历摘要等工作。AI关注的是任务本身。现代职场中的许多岗位包含沟通、报告撰写、信息搜集、文案润色、数据归纳等多种任务，而AI几乎能单独完成其中每一项。这意味着传统的、基于固定分工的职业身份正在变得不稳定，个人的能力组合变得比岗位名称更为重要。
再者，对AI的使用存在深浅之别。许多人仅停留在用AI处理琐碎任务，如润色句子或修改错别字。然而，深度应用能带来更显著的改变。实例表明：在世界银行于尼日利亚进行的教育实验中，AI辅助教师进行课后辅导，六周后学生成绩的提升效果相当于多接受了一学年的教育；程序员使用AI编程工具后，代码合并数量增加了39%，且错误率并未上升；在沃顿商学院的一项测试中，外部评委从AI和学生各自生成的200个创业点子中选出的前40个里，有35个来自AI。这些案例表明，深度使用意味着让AI参与工作流程的各个环节，提供初稿，使人的工作直接从打磨阶段开始。
最后，即使面临泡沫破裂的可能性，AI带来的改变也已不可逆转。理由包括：目前全球有超过10亿人正在使用相关工具；至少有5家中国公司和1家法国公司在免费发布模型；主要科技公司持续投入。基础设施（如数据中心）、开源模型和用户习惯均已形成。类比互联网泡沫破裂后光纤网络最终被广泛应用的历史，AI的基础将继续存在。更关键的是，工作方式已经发生转变，体验过效率提升的用户很难退回旧模式。一个更深层的风险在于人才培养体系的改变：传统的“学徒制”技能传承方式正在受到冲击，例如，中层管理者可能因AI效率更高而不愿培养实习生，实习生也可能过度依赖AI而失去学习机会。这一循环一旦启动便难以逆转。因此，最危险的态度是忽视或等待AI影响消失，而应积极思考如何减轻其负面影响并放大正面价值。
发布时间：2026-01-04T12:18:10+00:00
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