如果人工智能能完成工作，那我们究竟是为什么而获得报酬？

我思考这个问题时，并不把它视为“人工智能会取代工作”的问题，而更多是“什么真正让一个人在工作中变得有价值？”的问题。对于许多白领工作，我们的价值传统上与执行力挂钩。我们撰写报告、清理电子表格、提取数据、制作幻灯片、进行研究、发送电子邮件，并将所有内容转化为下一个人可以使用的东西。即使这些任务需要知识，大部分价值仍然在于能够完成它们。但如果人工智能在执行力方面不断提升，这种模式似乎就显得奇怪了。一个人工智能系统已经可以总结数百份文档、分析数据集、生成演示文稿、编写代码、研究某个主题，并且越来越多地将这些部分连接成更长的工作流程。下一步不仅仅是“人工智能帮我写这份报告”。更像是：“这是我需要的。弄清楚需要做什么，完成工作，并给我一些我可以采取行动的东西。”所以，我一直在尝试通过一个我称之为：目标 → 执行 → 交付的工作流程来实践这个想法。人工智能代理处理更多的执行和协调工作。我的角色变成定义我真正想要什么，给予它正确的约束/背景，然后决定结果是否足够好以及如何处理它。人工智能可能逐渐接管更多的“如何做”，而人类则更多地负责“做什么”和“为什么做”。但有一个问题，我不确定我们是否讨论得足够多。许多人是通过先执行来发展那些高级技能的。初级分析师通过制作电子表格来学习判断。初级市场营销人员通过实际运行营销活动来学习策略。初级开发人员通过编写大量代码来学习架构。如果人工智能夺走了太多的执行层面，人们从哪里获得发展判断力所需的经验？这可能是人工智能代理更有趣的结果之一。不仅仅是工作减少，而是构建专业知识的不同方式。如果人工智能最终处理你工作中大部分的执行部分，你认为你当前的技能组合中哪一部分实际上会保持价值？也许更重要的是：人们现在应该开始发展哪些新技能？