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近日，廣東深圳福田區政府的工作人員迎來了70位“數智同事”。它們在240個政務場景里，在“監護人”的指揮下，以“公務員助手”的身份重塑政務服務的新圖景。

福田政府在線網站顯示，這批AI數智員工的表現十分出色：公文格式修正準確率超95%，審核時間縮短90%，錯誤率控制在5%以內;民生訴求分撥準確率從70%提升至95%;一些個性化定制生成時間從5天壓縮至分鐘級，安全生產助手生成演練腳本效率提升100倍……實現了AI從“替代人力”到“激活人力”的價值躍升。

中國信息通信研究院2024年12月發布的《人工智能發展報告(2024年)》指出，自2023年起，全球基礎模型數量快速增加，相較2022年增長數量翻倍;2024年以來全球基礎模型新增或迭代近百個。根據預測，到2026年，超過80%的企業將使用生成式人工智能API，或部署生成式人工智能的應用程序。

然而，AI的快速迭代和廣泛應用也讓許多人感到不安。

AI帶來的有就業替代，也有就業創造

95后陳林在接受中青報·中青網記者采訪時表示：“我有一種深深的焦慮，AI的迭代速度似乎比我學習AI的速度還要快。我很擔心，像我這樣沒有經驗、沒有資本、沒有信息優勢的人，會被時代淘汰。”

陳林說，去年3月，他開始學習使用文心一言(百度推出的知識增強大語言模型)編寫代碼，對上千篇文章進行數據分析。然而到了6月，他發現無須編寫代碼語言，只需將數據合并，利用Kimi(北京月之暗面科技有限公司推出的一款智能助手)就可以直接分析這些長文本。10月，他又嘗試通過Ollama(一款本地部署大型語言模型的工具)在本地部署Llama3.1(Meta公司發布的大型語言模型)和通義千問模型(阿里云推出的語言模型)，以保障信息安全。今年2月，國內AI企業深度求索(DeepSeek)的R1讓他意識到，這些推理模型的出現，甚至讓自己之前學習的寫提示詞的訣竅都顯得多余了。

像陳林這樣的焦慮青年并非個例。在嗶哩嗶哩視頻網站的AI教學課程評論區，不少青年表達了對自身職業前景的擔憂。有人感嘆：“GPT寫詞、Suno作曲、Vocaloid演唱，我是不是要失業了?”還有學習者擔心教學內容跟不上技術迭代，留言道：“UP主，2025年了，這些課程還能滿足最新的技術需求嗎?”更有不少青年在眼花繚亂的AI軟件面前感到迷茫，向視頻制作者提問：“UP主，Midjourney和Stable Diffusion(兩款文字生成圖片的工具)到底哪個更好?”

對于這些AI時代的青年焦慮，記者采訪了中央財經大學數字經濟融合創新發展中心主任陳端。她表示，對于AI技術導致失業，其實無需過度擔憂，“AI帶來的首先是就業替代，其次是就業創造。就業替代意味著許多重復性勞動將被自動化取代，但與此同時，就業創造將催生更多新的服務型崗位，這些崗位需要大規模的人機協同。”

陳端進一步指出，盡管AI在很多方面展現出優于人類的效率和優勢，但在人與人之間的合作中，人類依然具有獨特的優勢。例如，個人IP的長期積累所帶來的信任和情感認同、人與人之間溝通的換位思考能力，以及基于人性洞察的決策判斷，這些是AI難以替代的。尤其是在涉及多方主體的復雜平衡和利益協調方面，人類的決策能力更為突出。

此外，陳端還提到AI的非主體性問題。她表示，AI并非一個獨立的法律責任主體，而人類可以憑借自身的獨立法人身份承擔相應的責任，從而獲得更多的授權和信任。AI只能在人類授權的范圍內發揮作用，這一邊界是明確且不可逾越的。

關于創造就業，天云融創數據科技CEO雷濤告訴記者，未來的大模型應用服務市場需要有大量的新興人才去完成交互性操作，現有的人工智能生成技術，比如擴散模型，它具有不可預見性，因此需要大量的人機交互來將“拆盲盒”的過程分解成可控流水線上的人機互動，通過人來控制機器算法生成上的一些細項，將成果分階段提交。

“所以需要有大量新興的人工智能的生成式人才，他們需要掌握如何與模型交互，包括提示詞工程、復雜思維鏈的設計和工作流編排、參數調整等。比如影視，不管是角色塑造、劇本生成、后期特效、扒臺詞、配音還是后期配套宣發，不同環節對人才的需求各有不同，每一環節都需要人機交互的配合來完成工業流水線般的規模化生產。”雷濤說。

“對于普通青年來說，我覺得就是要選準未來的一些AI增強型的領域，即可以快速地用AI放大自己原有的技能和經驗，然后再疊加自身的個人IP以及人性化的這種溝通共情能力，形成更好的一個人機協同，再去服務自己的目標對象。”陳端給出建議。

在近日舉辦的2025全球開發者先鋒大會上，香港科技大學校董會主席、美國國家工程院外籍院士沈向洋發表了題為《大模型時代的創新與思考》的主旨演講。針對近期廣為討論的人與機器的相處關系到底應該是AI(Artificial Intelligence，人工智能)還是IA(Intelligence Augmentation，智能增強)問題，沈向洋表示，他更傾向于將人機關系定義為“以人為本的人工智能”。智能增強(IA)的本質在于通過技術手段拓展人類的能力邊界，幫助人們更高效地完成各種任務，其核心是輔助人類，而非取代人類。

除了就業創造和智能增強，AI也降低了新興市場的就業門檻，為普通人提供了可能性，從而實現市場的擴容。

“人工智能市場焦慮的核心是在慣性決策的路徑中，所有的東西都在被科技要素加速。但人自身沒有加速，就會產生焦慮。但我們要相信，科技帶來的變革是讓普通人擁有了去改變路徑的可能性，因此這是一個令人期待的時代。”雷濤進一步解釋說，比如短劇市場，目前普通人也能通過工具快速、低門檻地進入，這對大多數人來說是機會，而不是被淘汰或替代。

“技術迭代內置化”是AI發展趨勢

AI浪潮下，年長者也面臨著自己的“難處”。70后教師吳女士在接受記者采訪時表示：“學個軟件學了半天，結果讓它幫我寫教案，出現不少‘無中生有’的情況;讓它做題目，答案也有錯誤。感覺不僅沒省心，還讓我多費了精神。”

吳女士告訴記者，她在手機里已經裝了五六款大模型軟件，有的用來翻譯，有的用來做PPT，有的用來寫工作總結。這些軟件加重了她的學習成本，同時也讓本想“偷懶”的她，看似省去了查找的功夫，又增加了學習軟件和審核校對的時間。

吳女士所面臨的“AI欺騙”現象，也被稱作“AI幻覺”。對此，中央民族大學新聞與傳播學院助理教授向安玲在接受中青報·中青網記者采訪時提出了兩條建議：首先，在使用AI的過程中，應盡量讓AI啟動聯網搜索或知識庫搜索。同時，要求AI基于RAG(Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成)模式進行操作，并添加標引。通過標引，用戶可以追溯AI所引用的每個觀點和數據的來源，“這一步驟至關重要，能夠幫助我們驗證信息的可靠性。”其次，用戶可以采用多模型驗證的方式，即利用多個AI模型對同一問題的答案進行交叉驗證。如果多個模型的輸出結果存在顯著差異，那么其中某些結果很可能是不準確的，通過這種交叉驗證，可以有效識別和避免虛假信息的誤導。

對于審校環節，向安玲表示：“審核是必不可少的。如果覺得人工審核耗時費力，可以采用人機協同審核的方式。”她進一步解釋說，目前在引入多個大模型后，可以通過設置一個“最強模型”作為“裁判”，讓多個模型之間相互審核、交叉驗證。然而，要完全省去人工審核環節，目前還難以實現。

“AI技術迭代的未來趨勢是‘內置化’，即復雜的迭代過程將被植入后臺，最終呈現的操作界面將越來越傻瓜化，交互界面越來越人性化。AI技術進步越快，普通人使用起來就越便捷，這樣才能在商業上形成更好的閉環。”關于AI軟件太多以至于令人疲于學習的問題，陳端提出了“技術迭代內置化”的AI發展趨勢。同時，她認為，AI技術會像移動互聯一樣，滲透到生活的方方面面。它不會是高深晦澀的，而是像過去的“三大件”一樣，飛入尋常百姓家，變得易學易用。(應受訪者要求，陳林為化名)

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