我们是在为能理解、互动并问责我们的人类群体（上司与同事）贡献劳动，这种关系模式很难移植到算法系统。

　　这并不意味着AI带来的颠覆不够深刻。LinkedIn首席经济机会官Aneesh Raman指出：“数据显示到2030年，普通岗位70%的技能要求将发生改变。”根据世界经济论坛《2025未来就业报告》，未来五年AI等新兴技术将导致900万个岗位“消失”，但同期也将创造约1100万个新岗位，其中许多将是前所未见的新职业。

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　　要预测这些新机会，我们首先需要审视：在AI的超凡能力与人类本质需求之间，哪些领域需要人类架设桥梁？这不仅关乎“人类希望AI做什么”，更在于“AI需要人类做什么”。我认为有三个关键领域人类正变得（或即将变得）不可或缺：信任构建、系统整合与审美决策。

　　纽约大学研究AI经济影响的Robert Seamans教授预见到一类他称之为“AI审计师”的新职业——这些人能深入AI系统理解其运作逻辑，并出于技术解释或责任认定目的，进行记录。他预测五年内，所有大型会计师事务所都将提供“AI审计”服务。

　　他设想的另一相关职业是“AI翻译官”：既懂AI技术又能向企业管理者解释其机器原理的桥梁型人才。“他们要在技术黑箱与管理者的认知之间搭建接口，帮助决策者理解必要信息。”Seamans解释道。

　　从本质看，这两种设想都属于“信任”范畴。作为作者，我们拒绝提交AI生成的文章，既是因不愿辜负编辑信任，也因我们无法完全信任AI ——不确信其真实性，不保证其准确性。由于没有亲历思考过程，我们无从判断机器生成的内容是否公允合理。所有尝试在专业领域使用AI的人，都将面临类似困境：这项技术能瞬间产出惊人内容，但我们该对其交付的内容，抱有多少信任？又该如何验证？

　　随着AI在职场的影响力持续扩大，此类信任问题将呈指数级增长，而解决它们必须依靠人类。

　　在“信任”大旗下，将涌现全新类型的事实核查员与合规官。法律文件、年度报告、产品规格、研究报告、商业合同——这些很快都将由AI起草，也都需要人类带着对AI典型错误的警觉进行复核。这可能催生“信任认证官”或“信任总监”等头衔。这些岗位还需与各类AI伦理专家协作，由后者构建可辩护的逻辑链条，向投资者、管理者、客户乃至法官陪审团解释AI（或人机混合团队）的决策依据。“许多公司都尝试过组建‘伦理委员会’，”Seamans说，“未来这类AI伦理委员会将被赋予更大实权。”

　　信任的核心是问责——这正是人类不可替代的关键。从合同签订到核弹发射系统，我们始终需要明确的人类责任主体。“必须存在最终担责的人类，”斯坦福HAI（Institute for Human-Centered Artificial Intelligence）数字经济实验室主任、AI咨询公司Workhelix创始人Erik Brynjolfsson强调，“就像现在汽车事故要追溯是防抱死系统故障、驾驶员操作失误还是道路问题。AI会让责任链条更复杂，但终究要落实到具体责任人。”

　　在法律、建筑等领域，AI虽能完成客户所需的基础工作（如起草合同、设计房屋），但最终必须有人类（通常是持证专业人士）签字确认。这类新角色可称为“法律担保人”——提供AI无法具备的罪责承担能力。沃顿商学院教授、《人机共生：AI时代的生活与协作》作者Ethan Mollick将此类岗位比作AI的“代罪者”，是责任链条的终极节点。

　　另一新角色可能是“一致性协调员”。AI擅长多线程操作，但保持一致性却是弱项。时装公司如何确保某件连衣裙在数十张AI生成图片中呈现精确一致？制造业的“虚拟孪生经理”如何保证数字模型随实体变更同步更新？当AI出现不一致时，就需要专人负责验证跨系统协调性。

　　还有“升级处理专员”——作家兼经济学家Daniel Susskind在《AI时代，人类还能做什么？》一文中指出，某些角色就是更倾向由人类担任。他举例即便AI早已碾压人类棋手，职业象棋比赛依然盛行。但当AI显得过于“非人”时，我们必然需要人类介入。比如客服AI陷入死循环时，用户会渴望获得具备共情能力的人类协助。教育领域同样需要这类角色，当学习出现问题时，学生家长都期待人类教师的干预。

　　鉴于AI的复杂性，许多新职业将具有技术属性。市场亟需既深谙AI技术，又能将其映射到商业需求的跨界人才。

　　Seamans称这类人为“AI整合师”：他们确定企业最佳AI应用场景并落地实施。“CEO可能在财报电话会上说‘我们正在投资AI’，”Seamans说，“但具体做什么？是后台的账单支付与收款？招聘筛选？还是优化白领工作流程？”解答这些问题需要既懂技术又懂业务的人才。

　　这包括新型“AI维修工”——与传统IT专家不同，随着AI系统日益复杂且自主（AI agent能独立解决复杂任务），故障排查需要能穿透网络层级、诊断根源的专家，可谓“AI管道工”。

　　工具选择也成专业难题。以可汗学院Khan Academy为例，这家教育机构深度整合AI模型开发虚拟导师，帮助学生从代数到论文写作各领域。仅跟踪这些模型的改进轨迹、幻觉概率、各版本在语言或数学上的优劣势，就是项持续工程。“模型迭代速度惊人，”创始人Sal Khan表示，“你需要持续评估所谓‘改进’是否造成性能倒退。”专门评估最新模型的岗位可称为“AI评估师”。

　　但这只是开始。“当学生问我‘该创立什么公司’时，我常建议他们成为‘连接客户痛点与技术潜力’的人。”Brynjolfsson说。

　　LinkedIn的Raman指出，整合类岗位已在激增。“过去五年‘AI 负责人’职位增长约三倍，AI工程师是美国增速最快岗位，其次是AI顾问。”未来可能出现更细分的“整合专家”等头衔。

　　随着AI发展，这类岗位会进一步专业化。企业已开始使用高度定制化的AI模型——它们基于Claude或ChatGPT等通用工具，但通过公司专有数据训练。这可能催生两种新角色：其一是“AI训练师”，负责筛选最优数据训练AI作出精准响应；其二是“AI人格总监”——由于定制AI会与全体员工（甚至客户）互动，企业需要专人定义其交互风格：是像某些AI模型那样谄媚奉承？还是如ChatGPT的Monday模式般尖酸暴躁？未来，企业AI人格可能像Logo一样成为品牌核心。

　　在医疗等高复杂高风险的领域，整合角色将更为多样。比如“用药合规优化师”开发AI驱动系统确保患者准时正确服药。这类行业还需要“AI/人类评估专家”，判定AI与人类各自优势及最佳协作模式。

　　为说明整合的重要性，Seamans以机器人领域为例（这也是他的研究领域）。与AI类似，机器人本应取代人力，但采用机器人的制造商往往最终雇佣更多员工。原因何在？“尚无定论，”Seamans认为成功整合机器人的企业抢占了未采用者市场份额，从而扩大规模，“关键在于需要既懂机器人技术又懂产线改造的整合专家，而这类人才存在地域分布不均。”

　　当然，告诉AI做什么始终是人类的工作。但在人人都能使用相同生成工具的未来，审美品味将变得空前重要。

　　Rubin回答：“我对自身品味的信心，以及表达感受的能力，对艺术家确有助益。”

　　这或许低估了Rubin的真实贡献，但在AI时代，“以绝对自信的审美立足”确将成为趋势。随着AI普及（无论好坏），我们将见证“无需技艺的创造力”兴起。

　　现在作者们拒绝AI代笔的部分原因关乎信任，但可以想见未来这种顾虑可能消失。如果编辑与作者们都能信任AI，那么撰写文章可能演变为：作者负责选择输入素材，再从Claude、ChatGPT、Gemini等AI生成的语句、段落和论证中筛选组合。我们仍是文章“作者”本身，但或许不再是传统意义上的“写作者”。

　　当创意选择近乎无限时，敢于做出大胆、风格化决策的人才将炙手可热。这不仅适用于写作、影视、广告等创意行业，所有商业领域皆如此。

　　由此看来，“设计师”被列入AI替代职业名单似乎令人费解。确实，平面设计师不再需要手动调整版式或字距——这些AI都能完成。但设计师的本质工作是将创意选择导向预期结果，这需要基于品味做出大量判断：Logo或页面需要传达什么？如何判定成品优劣？怎样衡量其影响力？甚至如何确认作品已完成？未来“设计师”一词可能涵盖更广，特指那些主要职责是引导AI根据其审美创造产品、服务或流程的岗位。

　　现有如“产品设计师”等头衔将被赋予更丰富内涵。未来的产品设计师将拥有对产品从宏观到细节的全面掌控力，其职责不仅是构思愿景，更是通过无数选择将愿景具象化。

　　还可能出现更多设计类细分头衔。比如我们可能不再是“作者”而是“文章设计师”；影视行业或流行“故事设计师”；从市场营销（构建完整虚拟宇宙支撑campAIgn视觉）到电子游戏，“世界设计师”需求将激增。这些角色更侧重风格而非技术执行。

　　在非创意领域，这类岗位可能更有趣。比如“人力资源设计师”能全面掌控从培训材料到详细休假政策的各个环节，从而更直接塑造组织文化；“市政设计师”可能比传统土木工程师更侧重创意而非计算，因而更受青睐。

　　“设计师”未必是最终称谓，但它标志着重要转变：越来越多人将承担创意与审美决策职责，引导AI实现其愿景。而且这些决策者将日益年轻化。当前对AI的主要忧虑是其取代初级岗位（传统上从事AI擅长的重复工作）。Raman在《The Times》专栏中提出了解决方案：AI能帮助新手工作者克服经验不足，使其在写作、研究、设计开发等各方面迅速提升。

　　这意味着新人不必再从撰写备忘录等基础工作起步（这些AI更擅长），而可以直接参与产品创意开发——这类工作传统上保留给资深员工。通过AI赋能，年轻员工能更快展现企业家精神，让组织各个层级（带着多元视角）都能投入创新探索，而非困于事务性工作。“随着这种模式普及，我们将进入以创业精神为核心的‘创新经济’新时代。”Raman预言。

　　创意决策还将成为企业核心竞争力。以金融服务公司为例：当所有竞争者都拥有相同AI能力时，差异化将取决于“品味”类角色——沟通方式、市场呈现、创意哲学。可能出现“差异化设计师”，统筹品牌调性、产品理念、风险偏好与创意执行。

　　当然，传统技艺的衰微令人唏嘘。想象作家不执笔、音乐人不演奏、插画师不绘画的时代确实黯淡。但我们迎来的并非这样的未来——技艺实践永远关乎思维锤炼。Mollick谈及学术写作时表示：“我会用AI辅助研究，但绝不让其代笔。我必须通过写作厘清思路，否则AI会主导我的思考。”

　　现实是人们仍会出于偏好与需求继续创作——这是他们最佳的工作与思考方式。但在创作极度丰裕的时代，我们必将见证更多不依赖传统技艺的创作路径。这既伴随风险，也蕴含机遇。

　　Seamans以Pixar为例说明这种转变的积极面：“以前动画师将大量精力投入逐帧绘制。当电脑自动化这部分工作后，他们能将更多资源投入故事构思与情节开发。”

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　　AI时代预示着一个可能性：终有一天，你不必事必躬亲就能成就事业。“我们都将成为AI agent小分队的CEO，”Brynjolfsson说，“必须更深入地思考：我们真正想要实现什么？目标何在？这要求比以往更本质的思考。”

　　关于AI将把我们带向何方，确实存在诸多合理忧虑。但只要我们足够审慎，对AI的使用保持清醒认知，未来依然光明。换言之，人类正是AI未来的设计师。愿我们拥有足够卓越的品味。

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