新技术正以前所未有的速度改变劳动力市场。为避免落后，教育和培训体系亟需调整，聚焦技术技能、人文精神与伦理意识。

——技术演进速度已突破历史纪录。历次技术变革取代了体力劳动，将人类从繁琐工作中解放并提升效率。像链锯这类机械工具经时间验证既坚固耐用又易于掌握。但如今以数字化为核心的技术正致力于实现智力与创造性工作的自动化，这种变革力度前所未见。哥德堡大学信息学教授乔纳斯·伊瓦尔松指出："这种新发展正在重塑我们对社会任务分工与技术角色的认知。"

具备极强扩展性的技术

乔纳斯·伊瓦尔松的研究聚焦知识发展、新技术与人工智能领域，尤其关注人机交互及人工智能应用的社会影响。

由于新技术具备可复制与可扩展特性，乔纳斯认为其扩展性达到空前水平。一套系统能执行多种任务，还可被复制到不同场景同步运作。这与过去针对特定任务定制技术的模式形成鲜明对比。

乔纳斯预测，未来技术替代的将不仅是体力劳动，智力劳动同样面临挑战。

——过去Excel等软件实现了部分任务自动化，而现在我们讨论的是能高水平完成多样化任务的智能系统。

未来专家的培养至关重要
我们面临的核心挑战在于教育体系的革新。当人工智能承担基础工作后，人类需要转向更具创造性与复杂性的任务训练。我们必须培养运用与监督先进系统的能力，这要求技术专长与伦理根基的深度融合，其中人文视角将发挥核心作用。

——去年秋季推出的"以人为本的人工智能"硕士项目，正是为了探索人机交汇领域。该项目既关注伦理议题，也致力于个体与社会层面的系统设计。这些或许不是人工智能领域最宏大的课题，但其发展态势令人瞩目。

——乔纳斯阐释道："未来要求我们同时理解技术应用的技术维度、人文维度与伦理维度。这意味着教育需要整体性方案，既要涵盖技术知识，也要深入理解人类行为与社会影响。"

超越人类极限的潜能

人机协作能创造强化人类能力的强大力量——这正是人机交互的本质。

——人工智能能完成超越我个人能力的工作。当我在某领域具备丰富知识时，它将成为绝佳的增强工具。我可以让人工智能执行任务并快速验证结果。作为优秀程序员，我通过指令就能获得超乎预期的代码。在专业知识加持下，人工智能能显著提升我们的生产力。

但若缺乏相应知识技能却贸然使用人工智能，就可能出现问题。即便获得辅助，使用者可能丧失对错误迹象的辨别能力。

值得深思的难题

——我可能获得了生成的代码，却不理解其含义，更无法判断是否符合预期。人们容易在失去控制的同时难以评估结果优劣。这里存在一个有趣的挑战：如何限制使用程度以避免过度依赖辅助？通过这种方式，人们可以自主发展更完善的技能来推动进步。我认为许多学习过程和培训项目，甚至专业领域，都会在这方面遇到困难。

新技术带来更多挑战：即使你掌握提升生产力的技能，同事却未必具备。

——令人担忧的是，当基础工作被人工智能取代后，新手将失去从入门到精通的成长路径。如今的专家都是通过执行基础任务逐步进阶的。但我们尚未建立能让人跳过中间阶段直接成为专家的培养体系。我认为这将成为未来的难题：当资深人员离开后，我们该如何招募新人？

日益趋近人类的智能

乔纳斯最近频繁思考一个问题：当人工智能的交互性达到以假乱真程度时，意味着什么？

——当我们发现对话对象是人工智能而非人类时，可能对未来互动产生怀疑。被欺骗感会影响其他交互行为，甚至导致我们将真人误认为人工智能——仅因为察觉到某些不自然的细节。这种情况完全可能发生在真人对话中。

他认为这种潜在的怀疑会让我们过度解读信号，误将真人当作机器。

——当人工智能成为日常交流的组成部分，它会对人际关系与互动模式产生何种影响？这如何改变我们的互动方式与信任能力？

乔纳斯将出席2024年10月8-10日在哥德堡瑞典会展中心举办的Scanautomatic展会——这是北欧工业自动化与数字化转型的顶级盛会。他将在人工智能专题讨论中阐述这些观点，并揭示未来专家招募将面临的严峻挑战。

——我们该如何培养未来专家？当平凡事务与常规工作被取代意味着什么？常规往往是认知的基础，也是发现异常的依据。判断"正常"需要敏锐的洞察力、专业知识和经验积累。如果将常规识别交给机器，经验丰富者仍能发现并理解异常，但新员工将丧失对异常状况的感知力。

切勿错过乔纳斯·伊瓦尔松的演讲及Scanautomatic展会的所有精彩内容。

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