摘要：人类一直在迁移，不仅是在物理空间上迁移，也在工作方式和思维模式上不断变革。每一次重大的技术革命都要求某种形式的迁移：从乡村到工厂，从体力劳动到机械运作，从模拟习惯到数码反应。这些转变不仅改变了我们的工作方式，更重塑了我们对自我定义以及我们认为自身价值的认知。

人类一直在迁移，不仅是在物理空间上迁移，也在工作方式和思维模式上不断变革。每一次重大的技术革命都要求某种形式的迁移：从乡村到工厂，从体力劳动到机械运作，从模拟习惯到数码反应。这些转变不仅改变了我们的工作方式，更重塑了我们对自我定义以及我们认为自身价值的认知。

一个生动的技术替代案例出自20世纪早期。1890年，美国有超过 13,000 家公司制造马车。而到了1920年，剩余的公司不足 100 家。在短短一代人的时间内，整个产业崩溃了。正如微软博客《马失业的那一天》所叙述的，这不仅仅关系到交通问题，而是涉及数百万工人的失业、传统手艺的消亡、城市生活方式的转向以及大陆范围内大量人员流动的实现。技术进步一旦到来，就不会事先征求许可。

今天，随着 AI 能力不断增强，我们正步入一个认知迁移的时代，在这一时代中，人类必须再次迁移。不过，这次的替代并非体现在物理层面，而更多体现在心理和认知层面：逐步远离机器正在迅速掌握的任务，转向那些仍需人类创造力、伦理判断和情感洞察的领域。

从工业革命到数码办公，历史上充满了由机器引发的迁移。每一次迁移都要求获得新的技能、建立新的制度，并构建新的关于“贡献是什么”的叙事。每一次迁移都造就了新的赢家，同时也让部分人被甩在后面。

思维转变： IBM 的 “Cognitive Era”

2015 年 10 月，在 Gartner 行业大会上，IBM 首席执行官 Ginni Rometty 公开宣布，公司进入了所谓的 Cognitive Era（认知时代）。这不仅仅是一场巧妙的营销活动，而是一种战略方向的重新定义，也可视作对整个科技行业发出的信号——一个全新的计算阶段已经到来。

在之前的几十年中，计算系统主要由人类软件工程师编写的规则控制，而认知时代将由能够学习、适应和不断改进的系统所定义。这些系统依靠机器学习 ( ML ) 和自然语言处理 ( NLP ) 提供动力，它们不再需要明确指令，而是通过推理、综合和互动来运行。

这一愿景的核心是 IBM 的 Watson，该系统早在 2011 年就因在《Jeopardy!》节目中击败人类冠军而成为头条新闻。但 Watson 的真正承诺并不在于赢得智力竞赛，而在于帮助医生在成千上万的临床试验中筛选治疗方案，或帮助律师分析海量案例法典。IBM 推出 Watson 的初衷并非替代专家，而是增强人类智慧，成为首位认知协同伙伴。

这种思维的改变意义重大。与过去着重于自动化和效率的科技时代不同，认知时代强调合作伙伴关系。IBM 提出了“增强智能”而非“人工智能”的概念，把这些新系统定位为合作伙伴，而非竞争对手。

然而，这一愿景中隐含着更深刻的认识：长期以来代表白领职业阶层的认知劳动同样抵挡不了自动化的冲击。正如蒸汽机取代了体力劳动，认知计算也将开始侵蚀那些曾被认为是人类独有的领域——语言、诊断和判断。

IBM 的宣告既充满乐观，又不无警示。它设想了一个未来，在那里人类能够借助机器实现更多成就，同时也暗示了一个新的价值转移时代：人类需要将价值转移到目前机器难以企及的领域——例如意义构建、情感共鸣和伦理推理。

认知时代的宣告在当时被视为重大事件，但很少有人意识到其长期影响。从本质上讲，这实际上是对下一次重大迁移的正式宣告——这次迁移的对象不是肉体，而是思想。它标志着领域的转变，开启了一段全新的旅程，这段旅程不仅考验我们的技能，更挑战我们的身份认同。

第一次重大迁移：从田野到工厂

要理解当前正在进行的重大认知迁移及其在人类历史上的独特性，我们首先需要简单回顾之前的迁移。从工业革命中工厂的兴起到现代工作场所的数字化，每一项重大创新都要求技能、制度以及我们对“贡献”意义认识的转变。

工业革命始于18 世纪末，标志着人类劳动大规模向全新工作模式的第一次重大迁移。蒸汽力量、机械化以及工厂制度的兴起，将数以百万计的人从农村农业生活中拉入了拥挤而工业化的城市。曾经属于地方性、季节性、体力性的劳动变得规范化、专业化且纪律严明，以生产率为驱动力。

这种转变不仅改变了人们的工作地点，还改变了人们的身份。乡村铁匠或鞋匠转型为庞大工业机器中的一颗齿轮。打卡、轮班制度以及效率逻辑重新定义了人类的贡献。整整一代人不得不学习新技能、接受新的作息，并适应新的等级制度。这不仅是劳动的迁移，更是身份的迁移。

同样重要的是，制度也经历了迁移。公共教育体系得以扩展，以培养具备识字能力的工业劳动力。政府调整劳动法以适应新的经济环境。工会纷纷出现。城市迅速扩张，但基础设施常常跟不上发展的步伐。这一切既混乱又不平稳，甚至充满创伤。同时，这也标志着一个由机器塑造且越来越以机器为中心的现代世界的开始。

这次迁移形成了一个重复的模式：现代技术总是带来替代，社会和人们必须做出适应。这种适应可能逐步进行，也可能伴随着激烈的变革，直到新的平衡最终建立。但每一波迁移都对我们提出了更高要求。工业革命依赖于我们的体力，而下一次则要求我们的智慧。

数字迁移：从工具到符号

如果工业革命要求我们动用体力，那么数字革命则要求我们运用全新的思维。自20 世纪中叶开始，并在80、90 年代加速发展的计算技术，再次变革了人类的工作方式。这一次，重复性的机械任务逐渐被信息处理和符号操作所取代。

在有时被称为信息时代的时期，文员转变为数据分析师，设计师变成数字架构师。行政人员、工程师甚至艺术家开始使用像素和代码取代纸笔。工作场所从工厂车间转移到了办公楼，最终进入了我们口袋中的屏幕。知识工作不仅成为主要形式，也成为一种理想状态。计算机和电子表格成为了新经济秩序中的“镐和锹”。

早期我在惠普担任软件工程师期间就亲历了这种转变。那时，几位刚毕业的 MBA 学生带着印有 HP 品牌的 Vectra PC 和 Lotus 1-2-3 电子表格软件出现。似乎正是在这一刻，数据分析师开始提出成本效益分析，推动了企业运营效率的变革。

这场迁移虽然没有从农田到工厂那样明显的剧痛，但其意义丝毫不逊色。它在认知层面重新定义了生产率：记忆力、组织能力、抽象能力。与此同时，也在那些能够掌握数字系统与被甩在后面的人之间形成了新的不平等。各大机构同样急于追上时代步伐。学校开始重新设计课程以培养“21 世纪技能”，企业通过“业务流程再造”等技术手段重新组织信息流。身份也再次发生变化，这一次，从体力劳动者转变为知识工作者。

如今，步入21 世纪第三个十年中期，即使是知识工作也正逐步实现自动化，白领阶层感受到环境正在改变。下一次迁移已经悄然开始。

迄今最深刻的迁移

我们曾将劳动从田野转移到工厂，再到光纤通信。每一次，我们都做出了适应。虽然这一过程往往不平衡且充满痛苦，但我们始终过渡到了一种新的常态、一个新的平衡状态。然而，如今正在进行的认知迁移不同于以往。它不仅改变了我们的工作方式，更挑战了我们长期以来认为使我们不可替代的根本——我们的理性思维。

随着 AI 能力的不断扩展，我们必须再次转变方向。这一次，不是转向更“硬”的技能，而是发展那些依然是人类优势的更深层技能，包括创造力、伦理、共情、意义构建甚至精神追求。这是迄今为止最深刻的迁移，因为这一次，它不仅关乎如何在转变中生存，而在于发现我们在超越产出之后真正的自我、理解我们价值的本质。

加速变化，压缩适应周期

每一次技术迁移的时间线都显著加速。工业革命的发展跨越了一个世纪，允许一代代人逐步适应。而数字革命则将这一时间压缩到了几十年内。有的工人从使用纸质档案开始职业生涯，退休时却管理着云数据库。如今，下一次迁移仅在数年内就实现了。例如，大语言模型 ( LLMs ) 从学术项目到工作场所工具的转变，不足五年时间便完成。

William Bridges 在2003年修订的《Managing Transitions》中指出：“过去几十年来变化节奏的加快使我们难以适应，从而将我们推入过渡期。” 如今的变化速度远远超过2003年，使这一转型更为紧迫。

这种加速不仅体现在 AI 软件上，也体现在其底层硬件上。在数字革命时期，占主导地位的是由CPU 驱动的串行执行指令的计算单元，这些指令基于软件工程师明确编码的规则。而如今，主导的计算单元是 GPU，它能够并行执行指令，并依靠数据而非规则进行学习。任务的并行执行隐性地加速了计算。Nvidia 作为 GPU 领域的领先开发商，称之为“加速计算”，绝非巧合。

存在性迁移

曾经几代人才能完成的转变，如今则可能在一个职业生涯乃至一个十年内完成。这一特殊转变要求的不仅仅是新技能，还需要我们根本性地重新审视何为人类。与以往的技术变革不同，我们不能仅仅学习新工具或调整新常规。我们必须转向那些使我们具备独特人类特质的领域——创造力、伦理判断和意义构建，这些正成为我们最重要的优势。摆在我们面前的挑战不仅是技术层面的适应，更是存在性上的重新定义。

随着 AI 系统掌握了我们曾认为仅属于人类的任务，我们正走在一条加速探寻之路上，试图发现自动化之外的真正内涵：在一个智能不再是我们唯一专属领域的时代，什么才构成了真正的人性。

来源：至顶网