斯坦福大学埃里克·布林约尔松提出的“图灵陷阱”概念，讲的是人工智能领域长期都在追求让机器模仿和取代人类，把人机增强协作给边缘化了。在这种大环境下，AI工具已经能轻松搞定不少文书任务，比如会计算账和文档生成这类活儿，它们的自动化能力越来越强。
说实话，麦肯锡的报告都说了，理论上大约百分之五十七的工作时长能被自动化替代。比如有些公司，把离职员工的数据“蒸馏”一下，弄出个风格分身来继续干活儿。现在呢，大型语言模型工具，像那个叫“龙虾”的文档生成软件，已经开始替代不少文职工作了。也难怪，有AI读片的公司，读片成功率都超过人类了，这可真是让人又惊又怕。
AI这个工具，说白了就是给人干活儿添把力的，不是光想着模仿或替代谁。这年头，借助大型语言模型这些技术，在医疗和文职领域，基础任务已经被AI干得风生水起，同时也在取代一些简单活儿。而同行与企业争相跟风，抢着拿AI做项目，从此大家都觉得，谁再用人工就是落伍了。可实际上，与其这么瞎折腾，不如想想怎么把AI当成帮手，让人做更拿手的事。
职业呢，从来都不是一个简单的任务，而是复杂任务集合和组织角色构成的整体。任务被自动化了，不等于岗位就彻底没了。若没有人的协调统筹，AI根本不可能与人类配合得那么好，更没有机会灵活应对变化。
可是，咱们人的价值又是怎样被低估的呢？表面上，企业都在拼命推AI技术，用智能体省成本，抢着搞自动化。可实际上，大家伙儿都忘了，AI只适合干规则明晰、重复性强、依赖数据整合的活儿，而人擅长的是更细腻、有人味儿的工作。
于是企业开始搞大规模裁员，把对财务、文案等基础任务的活儿全塞给智能体，把数据整合等重复性工作全都放在自动化流水线上。这样一来，人就被架空了。
人这一辈子，总得有点盼头，要把自己的价值尽可能延伸到工作以外。看来AI是注定要学着当主力了，而人也得学着当主角。别看文职自动化发展了这么多年，其实人类的统筹能力一直是稀缺的。
仔细想想，AI系统就是给基础任务当个助手，就足以让人腾出手来，去干更有创意的事儿，还能帮人节约精力，提升效率。把AI放在比人更高的位置，忘了究竟是谁给了技术吃饭的市场和需求，这可就本末倒置了。
有一家企业就是这样，这些年它在深度学习领域没少下血本搞机器人，现在就有越来越多的智能体在接管仓库工作，给企业的运营带来巨大效率提升。但人呢？只能不断调整工作内容，去学新技能，才能勉强缓过来。
可过往的教训历历在目，谁也没法保证人类不会再被AI取代。人一旦没跟上节奏，随时都会丢掉自己的饭碗份额，把更多的工作机会交给机器和智能体这类东西。
企业虽然是行业里最大的那几家，却并不靠谱，只要政策一个转向，这些公司在大环境的结构下就有可能被颠覆。所以人得清醒地掂量自己的优势，去协调、统筹各类工作，把自己从被动的位置拉回来，既能保住工作，也是对企业用人机制的一种提醒。
那么人真的能在人机协作的未来市场站稳脚跟吗？恐怕没那么简单。虽然这两个领域的参与者众多，但是其调度与沟通能力，跟传统的职业技能存在很大的差别。
同时，这些转型过程中也暴露了很多协调和人性化缺失的问题，例如离职员工分身、客户投诉、管理混乱等。就像老旧行业，时不时就传出对AI的不合理评价问题，不是被投诉就是被解约，企业就在这件事件上耗费大量的时间，十年老本儿白干了。
将来人与AI在职场里共存，万一管理方式对人不友好，不知道大家扛不扛得住。人想要在竞争激烈的新环境里站稳，必须学会沟通、统筹，掌握协调和领导技能，并且学会用数据、用工具、用情感来解决问题。
同时，还要不断强化自己的同理心等人类优势，掌握协调和沟通，抓住用户的心理。说起来简单，可做起来就难了。
别的不说，人不学习这件事，就够要命了，AI可以在网络上找到海量的数据，却未必能理解真实需求，需要的技能还得从实践中摸索，慢慢来才行。
既然人想活下去，恐怕谁也不能例外，与其焦虑人将来的饭碗，不如想想怎么让自己变得更值钱。那么，现实中到底该如何提升人的价值呢？
首先可以加强自主学习，深耕专业领域，积累实战经验，这将帮助人跟上技术变革的步伐。
其次要重视对人际沟通的方法和心理的把握，提升自己的团队合作能力，以满足人在复杂环境中的配合与工作。另外还要设计并鼓励人机协同工作模式，推动人发挥协调和创造能力，以此取代简单的重复劳动，拓宽个人的前景。
人不会因AI的进步或替代而彻底消失，更何况现实是充满不确定性的，人的潜力尚在，相信人一定可以找到与AI共生的新路径，活得更有价值。
