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【央视新闻客户端】
今天，AI已经不再是一项“隐藏在幕后”的技术，特别是生成式AI，它们以普通人工更容易感知到的方式参与到了很多工作当中去。
从写代码到拟合同，从生成图片到写小说，AI们都能胜任，而且在一些领域的表现甚至比人类“新手”还要好。看起来，人类再也不用做那些“基础又枯燥”的事情了。而且有了AI之后，我们似乎也可以把所有的精力都集中到更具创造力的事情上去了。
也有人对此表现出了担忧，既然AI能完成的事情越来越多，人类是不是就越来越不重要了？其实，用机械设备以及计算机帮助人类操作和思考不是今天才有的想法。比如自动化设备早已进入了工厂，很多复杂系统的调度规划和操作也都是计算机完成的。
自动化的反讽
早在1983年，英国认知心理学家莉桑·贝恩布里奇(LisanneBainbridge)就在自动化控制领域的顶级期刊《自动化学》(Automatica)上发表了一篇文章，名为《自动化的反讽》(IroniesofAutomation)。
贝恩布里奇写这篇文章的时候，并没有像今天这样功能强大的生成式AI，但在当时自动化系统已经开始出现了，这与今天的AI化有着一定程度的相似之处。
贝恩布里奇在当时的文章里，就提到了自动化可能会带来的问题，我们也顺着贝恩布里奇的观点来看一看。
首先，贝恩布里奇认为，自动化这件事本身就很有讽刺意味。
“自动化”要做的事情，就是用机械、计算机等不需要人类参与的装置系统替代人类，去执行某些操作或者进行规划决策。但是，即便是高度自动化的系统，比如电力网络、复杂的生产线，仍然需要人类投入大量的时间去监督、调整、维护、改进等。
自动化的经典目标是用自动设备和计算机替代人工控制、规划和问题解决......本文指出，工程师对人因工程日益增长的关注反映了一种讽刺现象：控制系统越先进，操作人员的贡献可能就越关键。
而且，自动化的控制系统越先进，人类在系统中发挥的作用可能更关键。
比如自动化系统的设计者在遇到无法自动化的任务时，会把这些任务留给人类来完成。而这些任务往往是复杂度高、难以形式化和规范化的。系统越先进，留给人类处理的任务复杂度往往也越高，也就更依赖人类的能力。
试图减少人类操作员的设计师，仍然会把不知道如何实现自动化的任务交给人类操作员去完成。
另外，为了确保复杂的系统能够顺利运行，在它们出现异常状况时能够及时被发现、及时作出正确的干预，同样也需要有专业技能过硬、经验丰富的人类提供保障。
所以，自动化本身是要让机器来替代人类，但实际上，为了设计以及确保自动化系统的顺利运行，又极度依赖人类的能力。
这是贝恩布里奇认为，自动化“反讽”的原因之一。
AI时代，人类的能力同样关键
而在AI工具蓬勃发展的今天，情况也是类似。
当我们使用AI去完成任务的时候，能够熟练运用AI工具，并且确保它们生产出的内容能够稳定运行，同样对人类知识和经验有更高的要求。
比如，Fastly(一家美国先进的云服务提供商)在2025年7月进行了一项调查，对比了在IT领域，初级开发者(0~2年工作经验)和资深开发者(10年以上工作经验)使用AI写代码的情况。
结果发现，有30%的资深开发者使用AI编写的代码比例超过50%，而在初级开发者中，只有13%的人会用AI完成这么高比例的代码。
这并不是因为初级开发者不知道这些AI开发工具。
而是AI编写的代码如果存在问题或者不那么完美适配(这个情况很常见)，资深开发者有能力去进行调整，而初级开发者可能无法快速识别出代码中的问题、没法高效率地进行编辑调整，所以会适当减少AI生成代码的比例。
在笔者所在的写作行业，同样?/SPAN>
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