摘要：当谷歌的AI实习生独立编写代码、特斯拉的人形机器人Optimus开始自主规划仓库路径，一个尖锐的问题正浮出水面：人类在智能体狂潮中的角色，究竟是被取代的“旧劳动力”，还是进化为更高维的“规则缔造者”？
当谷歌的AI实习生独立编写代码、特斯拉的人形机器人Optimus开始自主规划仓库路径，一个尖锐的问题正浮出水面：人类在智能体狂潮中的角色，究竟是被取代的“旧劳动力”，还是进化为更高维的“规则缔造者”？
福布斯中国AI影响力人物、中国人工智能领军科学家刘志毅在其新著《智能体时代》一书揭开了这场分工革命的底层逻辑：智能体技术的崛起正在对工作的时间和空间维度进行一场彻底的重构。信息时代延续了这一模式，尽管工作内容从体力劳动转向了脑力劳动。然而，智能体时代正在彻底打破这种时空耦合，使工作从固定的物理空间和规定的时间段中解放出来。
人类与AI的分工边界，正从“执行层”向“定义层”跃迁——当机器接管了“怎么做”，人类必须回答“为什么做”。这场博弈中，谁掌握“价值锚点”，谁将主导未来文明的话语权。
1943 年，IBM的创始人托马斯·沃森曾说过一句广为流传的话：“我认为世界市场上大约需要 5 台计算机。”这句话后来被证明是一个惊人的误判。同样，在 2019 年新冠疫情爆发前，许多公司管理者坚信远程工作是不可能大规模实施的，他们认为面对面的办公环境不可替代。然而，就像沃森对计算机需求的预测一样，这种对工作场所固有模式的认知也被历史迅速颠覆。
智能体技术的崛起正在对工作的时间和空间维度进行一场彻底的重构。这不仅是疫情期间被迫实施的远程办公的延续，而是一场更深层次的工作范式转变。传统的工业时代工作模式是基于时间和空间的高度同步：工人需要在特定时间出现在特定地点，共同操作固定的机器和设备。
信息时代延续了这一模式，尽管工作内容从体力劳动转向了脑力劳动。然而，智能体时代正在彻底打破这种时空耦合，使工作从固定的物理空间和规定的时间段中解放出来。
2023 年，OpenAI的GPT-4 模型问世后，知识工作的本质开始发生转变。最初，人们将这些工具视为高级文本生成器，但随着垂直领域专用智能体的崛起，它们逐渐演变为真正的“知识合作伙伴”。纵观历史，每一次重大技术革命都会重塑工作的基本构成。工业革命将农业劳动者转变为工厂工人，互联网革命创造了大量数字工作岗位。而智能体革命则是对工作本身的重构—它不仅改变了我们做什么，更改变了我们何时何地以何种方式去工作。
当人类与智能体协作时，工作可以分解为多个块，并在一天中的不同时段完成。例如，一位营销专员可能在清晨思路最清晰时构思活动创意和策略，在下午与客户沟通，而将数据分析和内容生成等任务交给智能体在后台处理，随后在晚间审阅成果并进行调整。这种工作方式使得个体可以根据自身能量和创造力周期来安排任务，而不是被迫在规定的8 小时内保持同等的生产力。
然而，这种工作时空的重组并非没有代价。人类社会数千年来形成的工作习惯和社交模式在短短几年内被颠覆，这带来了新的挑战。斯坦福大学的研究团队在2024 年发表的一项研究表明，完全虚拟的工作环境可能导致创新能力下降和社会资本减少。对此，一种混合模式正在兴起：工作者根据任务性质选择最适合的时间和空间模式，某些需要深度协作和创新的活动仍然在物理空间进行，而其他可以异步完成的任务则不受时空限制。谷歌、微软等科技巨头已经采用了这种“选择性出勤”模式，允许员工根据工作需求灵活安排办公地点。
智能体在这一转变中扮演了关键角色，它们不仅是生产力工具，更是时空解构的技术基础。它们能够24 小时不间断运行，跨越时区提供服务，并能将工作内容数字化保存和传递，使得异步协作成为可能。从本质上讲，智能体正在成为连接分散工作者的数字中枢，重新定义我们对“办公室”的理解。
随着工作空间和时间的解构，工作本身也正在经历一场深刻变革—从固定职位到动态任务的转变。20 世纪早期，亨利·福特的流水线生产彻底改变了工业生产方式，将复杂的制造过程分解为简单、标准化的步骤。一个世纪后，我们正在经历知识工作的类似变革—工作正在被“原子化”为离散的任务单元，而不是传统意义上的全职岗位。
传统的就业模式建立在“职位”的概念上：一个人被雇佣来填补一个预定义的角色，承担一系列相关职责。这种模式植根于工业时代的组织需求，当时企业需要稳定的劳动力来操作固定的生产设备。然而，在智能体时代，工作正在从固定职位转向灵活任务的集合，这些任务可以动态组合和分配给最合适的执行者，无论是人类还是智能体。
全球最大的自由职业平台Upwork在 2024 年第一季度的财报中指出，与 2022 年同期相比，平台上以任务为基础的合同增加了 73%，而传统的基于时间的合同则仅增长了 12%。这一趋势反映了劳动力市场正在经历的深刻转变：从长期、全面的雇佣关系向特定、短期的任务合同过渡。
许多专业人士现在同时为多个客户工作，根据项目需求灵活调整自己的工作内容和时间投入。
这种转变的核心是工作的原子化。原子化意味着将复杂的工作流程分解为可以独立完成的最小任务单元。例如，一个市场调研项目可以被分解为数据收集、数据清洗、分析、可视化和报告撰写等多个独立任务。这种分解使得每个任务可以寻找最适合的执行者，无论是专门的人类专家还是特定领域的智能体。
以内容创作为例，传统上需要一个全职作者来构思、研究、写作、编辑和润色整个作品。在智能体时代，这一流程被分解为多个微任务：一个领域专家可能只负责提供核心观点和框架，研究助手智能体负责收集和组织相关资料，写作智能体生成初稿，人类编辑进行质量控制和个性化调整，而最终的格式化和分发则由另一组智能体完成。这种分工不仅提高了效率，还允许每个参与者专注于其最具价值的贡献。
这种工作原子化的一个重要影响是对传统职业身份的挑战。当一个人不再是“市场分析师”或“内容编辑”，而是在不同项目中扮演各种角色时，职业身份变得更加流动和多元。LinkedIn在 2024 年初对平台用户的分析发现，过去三年中，用户更新职业头衔的频率增加了 47%，且越来越多的人使用多个并行的职业描述，如“数据科学家/投资分析师/内容创作者”。
然而，任务分配的革命也带来了新的问题。碎片化的工作模式可能导致工作不稳定性增加、社会保障体系面临挑战，以及对某些工作者（特别是不具备热门技能的人）的系统性排除。这些挑战正推动着劳动法规、社会保障和职业培训体系的变革，以适应这一新兴工作范式。
尽管存在这些挑战，工作原子化的趋势似乎不可逆转。这不仅因为它提高了效率，更因为它允许更精细的人机分工—人类可以专注于需要创造力、判断力和情感智能的任务，而将可预测、重复性强的任务交给智能体完成。从长远来看，这种分工可能会重新定义什么是“人类工作”的本质。
工作的原子化也直接影响了团队协作的方式。如果说19 世纪的工厂和 20 世纪的办公室是工业时代协作的物理空间，那么 21 世纪的智能体则是智能时代协作的数字空间。传统的团队协作通常是同步的、线性的过程：团队成员在同一时间聚集在同一空间，进行实时交流和决策。
智能体作为协作中介的角色还在不断发展。随着技术的进步，未来的智能体可能不仅仅是信息的传递者，还将成为团队成员之间的“翻译者”—理解不同专业背景、思维模式和表达方式的人，帮助他们更有效地沟通和协作。在某种意义上，智能体可能成为组织内部的“文化桥梁”，连接不同团队、部门甚至是不同公司的专业人士。
工作时空的解构、任务的原子化和协作方式的变革共同导致了工作与生活边界的重新定义。“工作与生活平衡”这一概念源于工业时代，当时工作和生活在时间和空间上有明确的分界线。然而，在智能体时代，这些界限正在迅速模糊，我们不再追求“平衡”，而是面临“融合”的现实。
工作和生活的融合首先体现在物理空间的重叠。当厨房餐桌同时也是会议室，卧室一角变成了办公区，工作与生活的物理边界就不复存在了。其次是时间边界的消失。在24/7 全天候运行的智能体支持下，工作可以在任何时候进行，无论是凌晨的灵感记录还是周末的项目推进。第三是心理界限的模糊。当工作内容与个人兴趣高度重合，或者工作关系同时也是社交关系时，工作和生活在心理上的分离变得越来越困难。
这种融合带来了前所未有的灵活性和自主权。“数字游民”的生活方式是这一趋势的极致体现—工作者可以在世界各地旅行，同时保持职业发展。根据Remote Work Association在 2024 年 1 月发布的《全球远程工作趋势报告》，76%的远程工作者表示工作—生活融合提高了他们的整体生活满意度，主要原因是增加了对时间的控制权和减少了通勤压力。
然而，这种融合也带来了显著的挑战。首当其冲的是“永远在线”文化的蔓延。当工作可以随时随地进行时，许多人发现自己难以“下班”，导致工作时间无限延长。Buffer的《2024 年远程工作状态》报告显示，53%的远程工作者表示他们比在办公室工作的时间更长，67%表示难以完全断开与工作的连接。
其次是工作侵入私人空间的问题。当家庭同时也是工作场所时，原本用于休息和家庭活动的空间变成了工作区域，这可能导致家庭关系紧张和恢复能力下降。麻省理工学院组织行为学教授埃兰·特尔在 2024 年发表的研究显示，长期在家工作的人如果没有明确的物理分隔，其工作压力更容易转化为家庭冲突，并且工作满意度随时间推移有下降趋势。
第三是社会隔离风险。尽管智能体可以提供高效的工作支持，但它们无法满足人类的社交需求。远离传统工作场所的社交互动，许多远程工作者报告了孤独感增加和社会联系减少。这一问题在年轻专业人士中尤为突出，他们错过了通过工作场所建立职业网络和友谊的机会。
第四是职业发展的不确定性。在传统组织中，职业晋升路径相对明确，而在分散化的工作环境中，职业发展变得更加个体化和不确定。哈佛商学院的研究表明，没有日常面对面互动，远程工作者的贡献可能不那么明显，导致“视野外”效应——远程工作者获得晋升和重要项目的机会减少了 21%。
这些挑战正推动着一系列应对策略的发展。个人层面，许多工作者正在发展新的自我管理技能：设定明确的“工作时段”和“生活时段”，创建专用的工作空间，以及使用技术工具强制执行数字界限。例如，“Digital Sunset”等应用程序在预设时间后自动限制工作应用的访问，帮助用户实现心理上的“下班”。
组织层面，先进企业正在开发新的政策和文化规范，支持健康的工作—生活融合。例如，Spotify的“Work From Anywhere”政策不仅允许员工选择工作地点，还提供“数字健康”培训和资源，帮助员工管理虚拟工作环境中的压力和期望。销售力（Salesforce）则实施了“核心协作时间”政策，规定所有会议必须在特定时段进行，从而保护员工其余时间的工作自主权。
技术层面，一种新兴趋势是“工作—生活界限管理工具”—这些工具利用AI分析个人的工作模式和生物反馈数据，提供个性化建议以优化工作安排和休息时间。例如，Microsoft Viva平台可以识别加班模式并建议休息时间，而Salesforce的Slack平台允许用户设置“专注时间”，暂时屏蔽通知。
智能体时代的工作转型正在重塑我们的日常体验，从严格划分的工作和生活领域，转向更加流动、个人化但也更加复杂的存在模式。在这个新世界中，技术不仅改变了我们的工作方式，也改变了我们的生活方式和自我认知。最成功的适应者不是那些追求完美平衡的人，而是能够在融合中创造有意义边界、在灵活性中保持结构、在变化中维持核心价值的人。
正如历次工业革命不仅改变了经济结构，也重塑了社会结构和个人生活，智能体革命同样如此。从某种意义上说，我们正在经历的不仅是工作方式的变革，还是一场生活方式的革命—它要求我们重新思考时间、空间、职业和个人身份的基本概念。未来的挑战不仅是技术适应，更是心理和社会适应—在高度数字化和分散化的世界中重新定义什么是有意义的工作和丰富的生活。
在计算机技术发展历程中，我们已经多次见证技术革命如何彻底改变人类工作的核心逻辑。20 世纪 50 年代，当第一批大型计算机被引入企业时，打孔卡编程成为一项炙手可热的专业技能；20 世纪 80 年代个人计算机普及后，电子表格和文字处理能力成为办公人员的必备技能；进入 21 世纪，互联网的爆发又使数字营销、网页设计和社交媒体管理成为就业市场的热门需求。
每一次技术变革不仅创造了全新的工作类别，更重要的是重新定义了几乎所有既有工作所需的核心能力组合。智能体时代的到来正在引发新一轮的技能重构，其深度和广度可能超过之前任何一次技术变革。
与之前的技术革命不同，智能体技术不仅仅是自动化简单的重复性任务，而是开始渗透到需要分析、判断、创造和沟通等高级认知能力的领域。这意味着，与智能体协作的技能组合既包括了技术性的操作能力，也涵盖了更深层次的认知策略和元技能。
最具前瞻性的教育机构和企业已经开始重新评估他们的人才培养和招聘标准，将“与智能体协作的能力”作为评价标准之一。哈佛商学院在2024 年春季开设的“AI商业应用”课程中，教授迈克尔·洛卡将“AI协作能力”定义为“21 世纪专业人士最关键的元能力之一”。
人类在智能体时代的价值定位正在发生根本性转变，从执行者转向指导者、评估者和决策者。那些能够有效驾驭智能体能力、明确自身独特贡献价值并发展互补性专业技能的人将在新经济中占据优势地位。正如吴军在《浪潮之巅》中所言：“每一次技术革命都创造了新的赢家，但赢家的诞生不仅仅依赖于对新技术的掌握，更依赖于对新环境的理解和适应能力。”智能体时代的技能金字塔正在重构，塔尖不再是特定领域的专业知识，而是一系列跨领域的元技能，这些技能使人类能够有效指挥智能工具并做出明智判断。
在铁路时代，工程师需要理解蒸汽机；在电气时代，技术人员需要掌握电路原理；在计算机时代，程序员需要学习编程语言。而在智能体时代，几乎所有知识工作者都需要掌握一系列新型元技能，这些技能将成为与智能体高效协作的基础。元技能不同于具体的操作技能，它们是关于思考方式、判断标准和工作策略的高阶能力，这些能力使人类能够设定方向、评估结果并在复杂情境中做出有效决策。
系统思维是智能体时代最重要的元技能之一。系统思维不是关注孤立的事实或现象，而是理解各要素之间的相互关系和动态交互。在一个信息爆炸且高度复杂的世界中，识别模式、理解因果关系和预测系统行为的能力变得尤为重要。智能体擅长处理大量数据和执行预定义的任务，但它们往往难以理解更广泛的社会、经济和伦理背景。具备系统思维能力的人可以弥补这一不足，帮助定义问题的边界、识别关键变量并理解不同行动的潜在后果。
判断力在信息过载的时代变得尤为珍贵。随着智能体能够生成海量的内容和分析，区分有价值信息与噪音的能力成为稀缺资源。优秀的判断力建立在丰富的领域知识、实践经验和对复杂权衡的理解之上。它使人类能够评估智能体输出的质量、识别潜在偏见和漏洞，并在不确定条件下做出合理决策。
决策能力在不确定性增加的环境中变得更加关键。虽然智能体可以提供各种选项和预测，但最终的决策责任仍然落在人类肩上。高质量的决策不仅基于逻辑分析，还需要考虑伦理影响、长期后果和利益相关者的需求。在智能体提供数据和初步分析的支持下，人类决策者需要整合这些输入，同时考虑更广泛的组织目标和价值观。
提示工程（Prompt Engineering）是智能体时代出现的全新技能领域，它正从一项专业技术能力逐渐演变为几乎所有知识工作者都需要掌握的基本素养。提示工程是指设计、优化和管理输入指令的能力，使智能体能够产生最有用、最准确的输出。这一技能的兴起反映了人机交互的根本转变：从使用预设界面和命令到通过自然语言“对话”来引导复杂系统的行为。
随着智能体的能力不断发展，与之协作的技能组合也将不断演变。然而，某些基本原则可能会保持相对稳定：理解复杂系统的能力、做出明智判断的能力、有效沟通需求的能力，以及对自身思维过程的认识，这些能力将继续定义人类在人机协作环境中的独特价值。
历史反复告诉我们，在技术变革浪潮中，真正具有持久价值的不是特定技术的操作技能，而是对技术本质的理解和利用技术解决问题的能力。在智能体时代，最具价值的能力不再是与机器竞争执行标准化任务，而是有效引导机器、评估其输出并将其整合到更广泛的人类目标和价值体系中。那些能够掌握这一新技能组合的人将在快速变化的经济中保持相关性和竞争力，不是通过与机器竞争，而是通过与机器共同创造超越任何一方单独能力的价值。当我们回望历史，每一次技术革命都会筛选出能够驾驭新工具的人才，而智能体革命也不例外—区别在于，这次革命不仅仅要求我们学习使用新工具，更要求我们重新思考人类独特贡献的本质。
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图书简介
智能体作为当前人工智能的一个重要分支，推动了AI技术的深化和发展。通过模拟生物智能的机制，智能体能够在复杂环境中进行自主决策和行动，提升了AI的应用能力和智能化水平。智能体的发展促进了多模态智能的融合，使得AI能够同时处理视觉、听觉、触觉等多种信息，增强了AI的理解和交互能力。
《智能体时代》作为一部融合生物智能演化机制与人工智能技术突破的科普作品，通过对从单一神经元到复杂智能体系统的跨学科分析，不仅揭示了智能涌现的本质规律，还为读者构建了一个从微观到宏观的智能进化全景图。
这部横跨生物学、计算机科学和认知科学等多个领域的作品，以其独特的“智能体视角”，系统性地阐释了从 Claude 和 Gemini Ultra 等大语言模型，到 AutoGPT 和 Microsoft AutoGen 等自主智能体，再到脑机接口与元宇宙等未来科技的演进路径，展现了一个正在加速到来的智能体文明图景。
在这个智能技术加速演进的时代，本书立足当下科技前沿，以其宏大而系统的视角，不仅帮助读者理解了从神经元到智能体的演化历程，还展现了一个人类与人工智能共同进化的未来图景。
本书适合人工智能、计算机科学、认知科学等领域的研究者，也将为关注技术前沿的产业界人士和决策者提供重要参考。它是理解智能体革命、把握AI技术变革方向的重要理论指南，也是探索人机共生未来的思想资源。
作者简介
刘志毅
* 中国人工智能领军科学家
* 上海市人工智能社会治理协同创新中心研究员
* 上海交大清源研究院研究员
* 入选2024年福布斯中国“十大人工智能影响力人物”
* 2024年度“华为云最有价值专家”（Huawei Cloud Developer Experts）
十余年来，刘志毅一直在AI领域进行深入研究和实践，主要研究智能计算、空间智能以及超级人工智能对齐等方向。同时，他还担任中国人工智能学会AI伦理工作委员会委员及具身智能专委会委员，上海交大计算法学与人工智能伦理研究中心执行主任，上海交大安泰AI与营销研究中心特聘研究员，上海开源技术信息协会AI伦理专委会主任。国际电工委员会IEC生物数字融合系上海交大清源研究院兼职研究员，统评估组（IEC/SMB/SEG12）伦理专家，2024年第四届IEEE计算机通信与人工智能国际会议（CCAI 2024）技术委员会委员，国家人工智能标准总体组专家，AIIA联盟可信AI 专家委员会委员，上海人工智能技术协会专家委员。
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来源：人工智能学家
