随着人工智能的发展，未来经济中任何可以被精确定义的任务都将由AI完成。人类的工作将转向处理那些定义模糊、需要探索下一步行动方案、甚至从未有过的“间隙性任务”。经济价值的核心将从AI能够无限复制的工作，转移到那些因人类劳动稀缺而产生的领域。这意味着，相较于可被AI替代的语言和知识工作，那些需要动手操作和解决现实世界复杂问题的技能，其重要性可能会日益凸显。
人类工作的新领域：间隙性任务
计算机科学家阿尔温德·纳拉亚南（Arvind Narayanan）认为，未来人类工作的核心将是经济学家所称的 “间隙性任务” (interstitial tasks)。
- 任务定义模糊： 这类工作的核心内容之一就是去弄清楚“接下来该做什么”。
- 处理全新问题： 任务可能涉及从未有过的挑战，需要创造性的解决方案。
- 应对“未知中的未知”： 人类之所以适合这些任务，是因为我们能处理意料之外的意外情况。将一个全新的、高风险的任务交给AI是不可靠的，因为无法保证它能做出合理的反应。
大多数富裕社会中95%的工作并非为了满足基本生存需求，而是我们为彼此创造的活动。未来，这个比例可能会上升到99%，甚至100%。
工作的价值：稀缺性决定一切
纳拉亚南挑战了一个普遍观点，即AI系统将创造未来大部分的价值。他认为，价值的来源将发生根本性转变。
- AI完成工作，但不创造价值： AI可以完成大部分工作，但任何AI能做的工作都可以被无限复制。当供给变得无限时，其市场价格会趋近于零，因此不具备很高的经济价值。
- 价值在于稀缺性： 真正的价值将转移到那些稀缺的事物上。在历史上，像光和衣服这样的基本物品曾因生产困难而稀缺和昂贵。今天，许多工作的价值正是因为人类劳动力的稀缺性。
- 未来价值的来源： 随着AI接管可复制的任务，那些只有人类才能提供的、独特的、不可复制的技能和服务将变得更有价值。
从原型到产品的鸿沟
许多人高估了AI对商业的短期影响，因为他们忽视了从一个技术演示到真正可用产品之间的巨大差距。
一位CEO可能会对AI在20分钟内构建出一个原型感到惊叹，而这个原型过去需要一个两人团队花费两周时间。但CEO没有看到的是将这个原型变成一个功能完善、可维护产品的 “最后99%” 的工作。
这些“最后99%”的工作正是基层员工每天在处理的现实难题，而这些信息往往无法有效地传达到决策层。
AI与软件开发：“三明治”模型
即便AI在编程竞赛中超越了顶尖人类选手，也并不意味着它能完全取代软件开发者的工作。软件开发是一个“三明治”结构：
- 上层（需求）： 通过焦点小组了解用户真实需求，与同事协商确定方向。
- 中层（执行）： 编写代码以解决一个明确定义的问题。
- 下层（部署）： 与团队协商最佳的软件部署方式。
目前，AI主要在 中间的执行层 表现出色，这正是编程竞赛所考察的。但它们还无法胜任“三明治”两端那些需要沟通、协商和理解真实世界需求的复杂任务。
技能的转变：从“语言高手”到“形状旋转者”
历史上，口头和书面表达能力因其稀缺性而备受推崇。但现在，大型语言模型正在让这种能力变得普及。这可能导致社会对技能的评价标准发生变化。
- 语言能力的贬值： 过去，能言善辩的人（wordcels）因其稀缺而占据优势。现在，AI可以辅助甚至替代大部分写作和沟通工作。
- 动手能力的升值： 那些能够与物理世界互动、解决实际问题的人，即所谓的 “形状旋转者” (shape rotators)，其价值可能会上升。
- 新的教育观念： 或许应该鼓励学生在大学学习英国文学，毕业后去做一名水管工。一个人的智识追求和他的体力劳动职业并不冲突。
我们不应预设那些用双手工作的人在公民美德上的高低。我对知识经济持悲观态度，但对“旋转形状”的未来充满信心。