AI浪潮下,自动化、数字化、智能化生产方式和流程的进化加速狂奔,各种AI工具令人目不暇接:借助Claude Code,程序员们已经习惯了Vibe Coding(氛围编码)的新编程范式,只需要用自然语言将希望实现的功能表达出来,AI就能自驱动地将程序编写出来;Open-Evidence、“氢离子”APP、Baichuan-M3等医学AI应用正在成为医生的“第二大脑”,动态更新辅助临床决策……图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 “AI一天,人间一年”,AI大模型企业月之暗面创始人、CEO杨植麟如此评价AI的迭代速度。由AI驱动生产力大幅跃迁令人惊喜,但同时另一个挑战也正加速浮现:AI技术以月、周甚至日为单位迭代,而人的能力升级、制度适配却难以跟随。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 当AI狂奔进入产业深水区,如何避免“人”的缺席?“人机共生”的愿景是不是简单的“机器换人”?图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 AI深度赋能行业 复合型人才稀缺 人工智能产业蓬勃发展。根据工业和信息化部公布的数据,2025年我国人工智能企业数量超6000家,核心产业规模预计突破1.2万亿元。AI手机、AI电脑、AI眼镜等人工智能终端产品加快走进千家万户,人工智能应用已覆盖钢铁、有色、电力、通信等重点行业,逐渐深入到产品研发、质量检测、客户服务等重点环节。 随着“人工智能+”不断深入,对AI人才的需求已经从传统的信息技术产业扩展到制造、医疗、教育、金融、物流等多个领域。据智联招聘发布的《2025年人工智能产业人才发展报告》,算法工程师等核心技术岗位招聘需求同比增长80%,AI产品经理职位数同比增长178%。这表明,AI技术正在加速与各行业深度融合,推动全行业技术架构升级与业务模式创新。 同时,既懂产业又懂AI的复合型人才缺口不断扩大,企业急需能将AI大模型、Agent嵌入电网调度、纺织印染、医疗服务、物流优化等具体场景的“翻译者”“工程师”。而这对现有的人才培养体系和就业支持提出了挑战。 “教育慢变量与科技创新的快节奏之间存在明显的‘剪刀差’。人工智能技术迭代周期以月为单位,而教育体系更新需5到10年。”同济大学党委书记、中国工程院院士郑庆华表示,当前存在供需对接、转化机制与人才流动等方面的堵点,制约了人工智能领域的创新发展。 对此,郑庆华认为应当建立多元需求导向的考核机制,建立高校、企业、第三方专业机构甚至学生共同参与的多维“出题”机制,综合运用揭榜挂帅、定向委托、稳定支持与适度竞争等方式,提升科研项目的针对性与实用性。 对AI产生依赖 引发“思维萎缩”担忧 一方面是学生、从业者对AI与产业的深度融合能力有待加强;另一方面是对AI技术产生依赖,引发社会对领域专业能力建设的担忧。 国家传染病医学中心、复旦大学附属华山医院感染科主任张文宏近期公开表示,AI初筛病历并做辅助诊断的前提,是医生的专业诊断能力强过AI。年轻医生直接利用AI诊断,缺乏系统性临床诊断训练和病例分析经验,最终无法判定AI诊断结果的正误。 简而言之,张文宏的观点反映了对“认知外包”可能导致医生“思维萎缩”的担忧。针对医疗、司法等专业性强、类型差别大、需要长期经验积累的领域,AI提高效率与培养专业根基之间的最优解仍在探索。 而在计算机领域,“思维萎缩”的担忧正在体现。 2025年9月,全球知名AI企业Anthropic遭遇了一次短暂但全面的服务中断,其AI基础设施完全瘫痪约半小时。该公司开发的Claude Code是Vibe Coding的代表性产品,其服务中断的消息瞬间冲上开发者社区的热榜,有开发者戏称:“不!我又要开始用大脑思考,像2024年12月的原始人一样编写100%的代码了。” 虽然只是一个玩笑,但这充分反映了当前基于AI的编程开发方式影响之广、之深。有开发者坦言,由于依赖自然语言对话的开发方式,已经近半年没有手敲键盘编写过代码。 而Vibe Coding可能只是AI服务的初始状态。随着Agent能力的跨越式发展,Skills、Clawdbot(现已改名Moltbot)等能力更全面、系统操作权限更高的AI应用正在涌现。这也提醒人们,随着各行业对AI依赖性的增长,即使是轻微的服务中断也可能成为影响整个行业的重大事件。 同时,AI Coding能力提升也对它们背后的开发者形成直接冲击。早在2025年4月,微软CEO纳德拉便透露了一个惊人的数字:微软30%的代码现在由AI编写。而这个数字的背后,是超过15000名微软员工被裁员。据美国媒体报道,其中软件工程师的比例接近四成。 而AI并没有为这些工程师留足转型窗口期。各行业高端岗位和基层岗位之间的“温度断层”正在不断拉大。 从“技术优先”转向“以人为本” 在近期举办的达沃斯论坛上,Anth...