人工智能与发明家思维的不可替代性
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发布日期：2025年11月9日 / 更新日期：2025年11月9日 – 作者：Konrad Wolfenstein
人工智能与发明家思维不可替代的本质——图片来源：Xpert.Digital
忘掉你的技术专长吧：这就是为什么创造力才是未来最重要的技能。
人工智能会引发就业末日吗？一项技能将最终决定胜负。
人工智能正在彻底改变我们的工作世界，同时也加剧了人们对大规模失业的根深蒂固的恐惧。尽管许多人担忧自己的工作，研究也预测将有数百万人失业，但亚马逊创始人杰夫·贝佐斯却描绘了一幅截然不同的未来图景。他的论点既发人深省又具有开创性：无论技术如何进步，总有一些人永远无法被人工智能完全取代。
贝佐斯指的并非仅仅是高素质的专家或学者。他理念的核心在于一种更为根本的特质：“发明家思维”。这种思维方式并非遵循既定模式，而是创造性地重组现有资源和知识，从而为意想不到的挑战找到创新解决方案。它体现了修补匠的精神、即兴创作的才能以及战略远见，这种精神不仅优化现有模式，更创造全新的模式。
乍听之下像是科技亿万富翁的个人哲学，却有确凿的数据和科学研究支撑。从麦肯锡到世界经济论坛的分析都清晰地揭示了可自动化的日常任务与不可替代的人类技能（例如发散性思维、情商和战略领导力）之间的分界线。本文将探讨为何在人工智能时代，“创造力”正成为就业市场中最宝贵的资源，哪些行业受此变革的影响最大，以及哪些“未来技能”真正决定了谁能在新的工作世界中脱颖而出。
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这篇引人深思的论文探讨了：为什么创造力将成为人工智能时代最有价值的资源。
杰夫·贝佐斯断言某些类型的工人永远无法被人工智能取代，这与人工智能革命在公众中引发的生存焦虑形成了鲜明的对比。尽管数百万人担忧大规模失业的威胁，这位亚马逊创始人却描绘了一幅更为乐观的未来图景。然而，他的这番话与其说是令人安心的安慰，不如说是对当前正在改变全球就业市场的经济和技术现实的现实评估。
关键发现是，并非所有人类工作都能被算法和自动化技术完全取代。的确，有一部分技术工人的核心能力与人类特质紧密相连，因此机器完全取代他们尚不可知。这些技术工人拥有独特的思维模式，远远超越了现有知识的简单组合。
区分可自动化技能和不可替代技能
麦肯锡全球研究院在其对工作自动化进行的全面分析中指出，在各类职业中，约有41%的技能具有通过人工智能实现高度转型的潜力。然而，分析结果揭示了一个关键区别：所有被考察的能力中，只有约0.7%可以完全自动化。实际上，这意味着没有任何一项工作能够完全被机器取代，因为每项人类活动都融合了不同层次的技能。
自动化潜力最高的行业往往是那些以可重复、可预测的任务为特征的行业。制造业的自动化率可达45%，而运输和物流业的自动化率约为40%。零售业的理论自动化潜力为53%，批发业为44%。然而，魔鬼藏在细节中：这些百分比指的是特定岗位职责中的单个任务，而非整个岗位描述。
相比之下，在那些需要高度社交或认知能力的工作中，自动化的局限性就显而易见了。需要员工管理、创造性解决问题或频繁人际互动的任务，其自动化潜力通常低于20%。在这些领域，技术达到了其固有的极限。
贝佐斯范式：以创新为经济策略
贝佐斯并没有抽象地论述这些技能，而是以他自身的职业经历和作为亚马逊创始人的经验为例。他明确地将自己定位为一位发明家，能够在短时间内开发并整合多种不同的想法。这一洞见对于理解面向未来的劳动力市场至关重要：真正具备发明家思维的人不会用预设的方式解决问题，而是会重新组合现有资源和知识，创造出创新的解决方案。
有趣的是，贝佐斯并非主要通过正式的学历或专利来衡量这种能力。相反，在面试中，他会特别关注应聘者实际的发明创造或创新实践。问题不是：你发明了什么并获得专利？而是：你发明了什么来解决问题？这种区别意义重大，它关注的是那些适合成为创造性问题解决者的人，而不是技术工人。
这一战略在亚马逊催生了一种企业文化，持续创新和实验已深深融入其核心基因。公司的领导原则强调好奇心、学习意愿以及勇于试错并从中吸取教训。这种文化并非事后补救，而是经过精心构建的战略投资，旨在打造一支能够跟上技术变革步伐的员工队伍。
人工智能泡沫作为一种生产性现象
贝佐斯对人工智能投资领域可能出现产业泡沫的警告，与他关于创造力不可替代的观点并不矛盾。相反，这两种观点在逻辑上是相辅相成的。围绕人工智能的投机热潮正导致大量资金涌入世界各地的人工智能项目，其中许多项目注定失败。这种情况过去就曾发生过，最显著的例子是上世纪90年代的生物技术繁荣时期。当时的生物技术泡沫也具备所有经典泡沫的特征，但最终却催生了救命药物，并带来了持久的进步。
本文的论点是：正因为大量资金涌入人工智能领域，众多公司都在尝试将人工智能融入到自身流程中，所以迫切需要真正理解这些技术、能够有效运用它们，更重要的是，能够发掘其全新应用领域的人才。人形机器人或人工智能聊天机器人本身并不具有价值。只有当富有创新精神的人们将这些机器人融入生产流程，或将其用于全新的客户交互界面时，它们的价值才会显现出来。
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人工智能在创造性思维方面的局限性
马克斯·普朗克研究所的一项研究以实证方式证实了贝佐斯似乎凭直觉就能理解的观点：人类和人工智能在医疗诊断领域合作最为有效，因为它们犯的错误不同，而且可以相互补充。然而，在创造性地解决问题和说服他人方面，人类的贡献仍然明显更胜一筹。
区别非常明确：人工智能可以识别现有数据中的模式，并基于统计规律进行预测。它还可以重新组合现有的想法，生成乍看之下颇具创新性的文本、图像或代码。但真正的创造力——即创造全新类别或解决没有历史数据可循的问题的能力——仍然是人类的专属领域。
2024年麻省理工学院的一项研究通过发散思维的概念证明了这一点。在为新问题提出非常规解决方案方面，人类始终优于人工智能系统。原因很简单：人工智能系统只能从历史数据中学习。它们可以优化、调整和组合这些数据，但无法创造出全新的事物。
祖父的创新精神：实用创新的隐喻
贝佐斯讲述的关于他祖父的轶事并非感伤的回忆，而是一个具有经济意义的管理隐喻。他的祖父花了5000美元买了一台破旧的推土机，然后花了一整个夏天的时间，自己动手制作起重机将其修好。他是解决问题的典范，不指望现成的解决方案，而是自己创造解决方案。
这与遵循既定原则的传统工程截然不同。我的祖父从事的是实用性创新领域，他依靠主动性和创造性思维来克服专业设备的匮乏。这种能力——适应新的或意想不到的情况并提出切实可行的解决方案的能力——正是目前人工智能无法复制的。
贝佐斯将这一洞察制度化。亚马逊专门寻找拥有这种思维方式的人才。该公司宁愿面试50位候选人最终一人不录，也不愿招错人。这种人才选拔策略并非出于利他主义，而是纯粹的经济理性：具有创造力的人能够创造自动化流程无法产生的公司价值。
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机器人价格低廉——但监控却让它们变得昂贵。
空间论题与自动化经济学
贝佐斯关于人类太空殖民的言论乍看之下似乎有悖常理。既然机器人更便宜，为什么人类还要去太空呢？但这里也存在着超越单纯成本计算的经济逻辑。目前估计造价在1万至6万美元之间的人形机器人，实际上比发达国家的人类工人每小时的成本低25%至30%。
然而，详细的成本分析表明，运营人形机器人的最大成本驱动因素并非硬件，而是人工监管。每个机器人都需要人员进行监控、协调部署、维修和功能升级。每天半小时的监控工作，按每小时100欧元的典型工资计算，每个机器人每年的成本就高达18000欧元。这通常是最大的单项成本。
这揭示了一个更深层次的真理：自动化并非取代所有人类劳动，而是改变其形式。它将工人从直接生产活动中转移出来，却在自动化系统的监控、协调、维护和优化方面创造了新的活动领域。而正是这些新的活动领域，尤其需要贝佐斯所认为的不可替代的人类贡献：解决问题的能力、创造力和创新能力。
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宏观经济情景：哪些行业受影响尤为严重
世界银行和麦肯锡全球研究院已针对人工智能和自动化对就业的影响制定了具体情景。世界经济论坛警告称，全球约有8500万个工作岗位可能被机器取代。但与此同时，约有9700万个新的就业岗位正在涌现，主要集中在数据分析、人工智能、可持续发展和软技能领域。
德国的情况更为紧张。Ifo经济研究所的调查发现，27.1%的受访企业预计人工智能将在未来五年内导致部分工作岗位被淘汰。在工业领域，这一比例更高，达到37.3%。受影响的企业预计平均裁员约8%。
实际案例充分展现了这一趋势的规模：金融科技公司Klarna通过人工智能的应用和自然减员，将其员工人数从5500人减少到约3400人，降幅达40%。该公司的人工智能聊天机器人接管了此前由700名员工完成的工作。大众汽车也通过一项人工智能驱动的优化战略，将其软件部门Cariad的员工人数减少了约1000人。
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未来的职业层级
数据显示，自动化潜力高的职业和活动往往具有可预测的、基于规则的流程。软件开发展现出最高的转型潜力，达到 81%，尤其是在编写标准化代码等常规任务方面。数据分析的转型潜力为 79%，会计为 74%。在所有这些案例中，人工智能都接管了重复性、耗时的工作，而熟练的人员则专注于管理、复杂问题解决和质量保证。
相比之下，那些需要人际互动、战略思维或真正创造力的职业则更难被自动化取代。这些职业包括：员工管理、心理咨询、艺术活动、研发、战略业务规划和创新管理。
未来技能：不可或缺性概况
世界经济论坛在其报告《2025年未来就业》中，以及各国高等教育协会在其未来技能分析中，一致认为以下能力是未来工作世界的核心：
分析思维和系统理解——能够深入理解复杂的关系，而不仅仅是识别表面模式。创造性思维和发散性思维——能够针对前所未有的问题提出非常规解决方案。情商和人际交往能力——能够与他人互动、理解他人、激励他人并领导他人。韧性、灵活性和敏捷性——应对变化并快速适应新需求的心理素质。终身学习和好奇心——持续学习新技能并不断提升自身专业能力的内在意愿。
这些技能的结合，恰恰定义了贝佐斯所说的“不可替代的创造力”所需的人才画像。具备这些素质的人既能与人工智能系统协作，将其作为工具加以利用，也能认识到它们的局限性，并围绕这些局限性开发创新性的解决方案。
企业文化在选拔技术工人中的作用
亚马逊的策略颇具启发性。该公司将许多其他公司寄予厚望的环节——识别和招募真正具有创新思维的人才——系统化了。所谓的“高标准筛选流程”——即由独立面试官有权否决任何不符合公司高标准的候选人——将“招错人会给公司造成永久性损害”的理念制度化。
这并非单纯的激进招聘政策，而是一项理性的经济战略。想要在人工智能主导的未来取得成功的公司，绝不能容忍平庸。他们需要能够独立发现问题并找到创新解决方案的人才。
研发：战略关键
创新的重要性在德国的经济政策辩论中尤为突出。2025年全球创新指数显示，德国的排名已从第9位下滑至第11位——这对一个历史上以创新实力著称的经济体来说是一个警示信号。德国的传统优势在于经典技术产品和卓越的科研水平，而其劣势则体现在数字化和创业文化方面。
这将直接影响德国需要何种技能型人才的问题。与主要优化现有技术的国家不同，创新型经济体需要的是能够创造新技术和新商业模式的人才。研发投资的有效性（目前约占GDP的3%）取决于这些领域所聘用技能型人才的素质。
自动化与保障技术工人短缺之间的悖论
当前劳动力市场动态中存在一个微妙却重要的悖论。一方面，人工智能驱动的自动化导致常规工作岗位流失。另一方面，加速自动化的经济压力——尤其是技术工人短缺——却不断催生了对理解、设计和优化这些自动化系统的人才的迫切需求。
德国伊福经济研究所已明确记录了这一影响：尽管27%的公司预计人工智能会导致裁员，但各行各业的公司都在大力投资员工培训。德国对继续教育和再培训的需求将大幅增长。
世界经济论坛预测，到2025年，约有50%的劳动者需要接受再培训。这个数字或许看似夸张，但它凸显了当前结构性转型的深刻程度。那些希望未来保持就业能力的人不能再依赖现有的技能。
极化问题
然而，这里却出现了一个严重的社会政治问题。自动化并未带来技能水平的统一提升，反而加剧了劳动力市场的两极分化。高技能、富有创造力和学习能力的人才可以从人工智能革命中获益——他们摆脱了日常琐事，可以将精力集中在战略性问题上。而那些技能水平低、进修机会有限的人则处于劣势。
德国政府已意识到这个问题，并正着力推动教育、创新和研究。此前的战略已在微电子领域催生了约500项专利，并创造了约2500个新的就业岗位。然而，这些努力是否足以应对这一转型带来的挑战，仍有待观察。
创造力的经济学
贝佐斯关于人工智能无法取代创造力的论点，归根结底是基于经验的，是对当前人工智能技术局限性和创新过程经济现实的陈述。这并非意在安慰人心——对于那些缺乏创造力和终身学习意愿的人来说，这当然令人担忧。但这却是现实的。
未来的工作世界不会完全由机器主导。相反，一种深刻的不对称性将会出现：一方面，越来越多的自动化流程将由机器处理；另一方面，对能够理解、设计、优化和进一步开发这些流程的人才的需求将十分迫切。这些人必须是真正的创新者——他们不是精通狭窄技术领域的专家，而是具备认知灵活性、创造力和从更广阔视角看待问题的能力的人。
经济逻辑很简单：一个大多数人被机器取代的社会在经济上是不可行的。它需要人来开拓新市场、开发新产品、创造新的商业模式。这并非关于劳动价值的道德论证，而是一个冷静的经济必然要求。
对个人而言，这意味着传统的职业道路——旨在获得稳定的工作和深厚的专业知识——已经变得充满风险。那些希望在未来保持就业竞争力的人，必须培养贝佐斯所说的“创造力”——即创造性地解决问题、快速适应新环境以及不断学习新技能的能力。这要求很高，但也是在机器能够以比人类更低的成本完成所有任务的就业市场中，唯一现实的成功机会。
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