
譯者 | 涂承燁
審校 | 重樓
你能想象在瀏覽社交媒體信息流時,看到又一個標題高喊“AI將取代你的工作嗎?”,你的心一沉。你在意嗎?沒人愿意說出來的事實是:AI在大約95%的任務上確實令人難以置信,但實際上,正是剩下的那5%讓你變得不可替代。機器可以學會識別模式、分析數據,并以人類根本無法企及的速度完成重復性任務。但總會有一小部分工作將始終由人類來完成。
這并非一廂情愿或多愁善感。這關乎了解你真正的價值所在。那5%包含了所有混亂、復雜且極具人性化的能力,是任何算法都無法復制的。那就是能夠超越言語的共情能力,能夠挑戰前提的創造力,能夠在道德灰色地帶中航行的判斷力,以及僅僅通過人與人之間的聯系建立信任的能力。問題將不再是AI是否更擅長完成這些任務。劇透的警告AI會的。但是,在AI處理所有其他事務的同時,你是否正在用那些將變得更有價值的資源來建立或投資于自身的這些方面呢?
AI革命已至(但它并非你所想)
老實說,如今大約99%的公司都在投資AI,而且幾乎所有這些公司都認為他們處于早期階段,只有少數公司認為他們已經成熟。我們仍在探索,但隨著我們走向AI革命,我們會意識到我們并不打算用AI取代任何人類技能,尤其是在創造力、領導力或學習方面。
如果你的組織將心態從受到AI威脅轉變為將AI視為世界上最好的實習生。一個精于計算的大師,其模式匹配能力遠勝于人類在重復性任務上的表現。然而,請問問自己:你能依賴AI在激烈的客戶會議中解讀現場氛圍嗎?能與正在掙扎的同事分享想法嗎?能產生一個打破所有規則的全新想法嗎?那就是神奇的5%。
你的人類超能力組合
你能做什么而AI不能?AI最不可能接管的工作任務需要明顯的人類特質,即共情、判斷、道德和希望。讓我們來探討一下你獨特的優勢:
1. 共情:最偉大的競爭優勢
毫無疑問,決策能力、道德、共情能力、建立關系和解決沖突是人類品質,可以被列為一個人在未來AI成為影響因素的世界中生存所需的最重要技能之一。是的,AI可以從一個人的文本或語音中映射出情感模式,但它仍然無法體會沉默對某人來說有多沉重。它無法弄清楚同事何時需要支持,何時又該讓他們獨處。
是的,AI可以衡量感受并根據其測量結果建議下一步行動。然而,它無法深刻理解人類情感,也無法提供真正具有情境意義的干預。如果一名員工在談話中傾訴他們因過度勞累而感到沮喪,AI可能會將該員工歸類為“沮喪”,并可能推薦一個健康應用程序。相反,你記得他們上周提到過關于孩子足球賽的事情,你只是問問比賽進行得怎么樣。那是因為有時候我們都只是想感覺到有人在關注我們!
2. 創造性問題解決:跳出算法的思維
AI擅長在預設的參數范圍內解決問題。但是誰設定了這些參數?是你。有一些人類能力是機器無法等同的;特別是,深度的人類技能,如本能設計、創造性問題解決和同理心意識。
最好的創新并非源于對現有解決方案的優化;它們源于反問自己,我們是否從一開始就在解決正確的問題。AI告訴你“是什么”和“怎么做”,但你提供“為什么”和“如果……會怎樣”。
3. 灰色地帶的道德導航
人工智能在數據結構和概率世界中運行。然而,生活從根本上來說是復雜的,充滿了多重象征意義,有時“正確”的答案會隨著不同的情境、文化或價值信仰體系而變化。我透露這個可以嗎?現在談論這個話題合適嗎?在這種情況下,最有同情心的做法是什么?
這些決策是AI無法協助決策過程的典型情況。人類的歷史和道德考量,以及在當下平衡相互競爭的價值觀的能力,是至關重要的。
4. 建立信任和真誠的關系
展現透明度、責任感和同理心的領導者能夠創建出更高效協作的團隊,即使技術不斷變化。信任無法由機器頒發。真誠的聯系無法被制造。信任源于一致性、脆弱性和承諾,尤其是在最關鍵的時刻。
5. 推動人們采取行動的故事講述
AI可以編寫敘事,但無法寫出能引起我們深刻共鳴的敘事。區別何在?你經歷過失敗,你在意想不到的勝利中感到欣喜若狂,你甚至可能在心里想過要踢你的貓,因為它拒絕了你。你看,當你講述一個關于個人經歷的故事時,你的聽眾不僅僅是在聽你所說的話;他們是在感受你話語中的真實。
偉大的故事講述并不依賴于完美的組織結構或完美優化的關鍵詞。它在于知道哪些細節重要,何時該停頓以讓人感知,以及如何將你生活經歷的真實性編織到與另一個人的生活掙扎中去。AI可以生成你的結構框架,而你的責任是傳遞那種原始、未經雕琢的真實性,邀請某人進入。如此真實,以至于他們會傾身、點頭,甚至整個過程都在想—“那正是我的感受”。任何時候,當你推銷一個想法,在變革過程中引領一個想法,甚至將一個想法帶到會議上以幫助團隊平靜地轉向新方向時,正是你將意義融入敘事的能力,將推動一個人從獲取信息轉向獲得靈感。
技能革命已至
然而,有一個驚喜—隨著對技術的關注,對人類技能的關注也隨之而來。隨著AI接管越來越多的工作場所技術性工作和任務,你的人類技能會怎樣?它們不會變得毫無價值—它們會變得更加寶貴。
我的商業教練和組織培訓團隊最推薦提升的兩項技能是項目管理和用戶體驗設計—這兩項技能都優先考慮技術與人類問題解決者的融合。你看到這個模式了嗎?未來屬于那些能夠掌握技術與人性結合的人。
協作的最佳結合點
當你開始將AI視為合作者而非敵人時,真正的好處就來了。當你回想你最好的合作時,它們之所以成功,是因為每個合作伙伴都為這個等式貢獻了自己的超能力。
利用AI來完成那些枯燥但重要的工作:評估信息、進行初步研究、起草常規郵件、組織日程、發現趨勢。這讓你騰出時間來做那些真正推動進展的事情:戰略性思考、建立關系、創新,或者任何至少需要某種細微差別的活動。
目前表現出色的專業人士并不打算對抗AI,或者不使用AI。他們只是在學習利用AI來增強他們的人類技能。因為他們依靠工具在更短的時間內完成工作,并且運用人類推理以更聰明的方式完成工作。
新領導力手冊:人類管理AI增強團隊
沒人談論這一點:在AI增強的工作場所領導團隊是一種完全不同的領導力。你的團隊不再僅僅是彼此協作。你的團隊正在與人工智能一起工作并進行協作。
在這個領域取得成功的領導者意識到,他們的角色已經從任務經理轉變為意義構建者。當AI在執行任務時,你在進行愿景規劃、維護團隊聯系,并為在與智能系統共事時產生的不確定性提供支持。你將幫助你的團隊理解哪些決策可以由AI做出與哪些決策需要由人來做出之間的區別?;蛘撸瑺I造一種心理安全感氛圍,讓領導者和團隊成員能夠承認他們不理解AI是如何提出某個結論的。你將持續評估人們是否自動轉向AI,并確保獨立思考的發生。
這也意味著要進行關于工作演變的坦誠對話,并幫助個人理解他們自己擁有獨特的5%。領導者正在指導他們的團隊,告訴他們這些獨特的人類技能,同時利用AI來提高效率。領導者正在培育一種文化,在這種文化中,人們可以并且被期望去提出這個問題:“我們應該讓AI處理這個任務,還是這是運用人類判斷的一個機會?”
文化智力:在不同情境下解讀氛圍
許多機器人能說不同的語言,甚至能根據數據改變語調,但沒有一個擁有文化智力。它指的是識別未言明的行為、關注不同的溝通風格,并根據情況運用正確的文化理解的能力。
這里有一個恰當的例子:在一種文化中,“我們會考慮一下”是表示拒絕的委婉說法;在另一種文化中,這表示他們正在認真考慮。AI只會提供字面翻譯,但它能告訴你,你適合紐約的直接溝通方式,在新加坡的辦公室里可能被視為粗魯嗎?
文化智力不僅僅涵蓋全球商業世界。它還包括識別不同代際之間獨特的溝通模式的能力,理解不同行業的潛規則,以及判斷何時需要組織文化來解讀言外之意。它意味著理解在某個特定時刻,何時適合在談話中注入幽默以緩和氣氛,何時又會被認為不合時宜?;蛘撸趫F隊動態變化時,駕馭領導風格的差異,同時保持真實的自我。
這不是簡單地知道或下載就能獲得的能力;這種能力是你從自身經驗中,或通過持續觀察周圍的人建立起來的。它源于與人互動時擺脫文化偏見、不帶批評,并對從不同人的視角看世界的方式抱有自然的興趣。
如何培養你的5%?
不要試圖在AI的自然環境中與它競爭,因為在速度和計算方面你永遠無法跟上。相反,專注于那些讓你之所以為人的諸多方面:
- 練習積極傾聽: 傾聽不僅僅是聽到詞語。它是為了理解言語背后的情緒、關切和未表達的需求而傾聽。
- 適應不確定性: AI需要清晰且可定義的輸入來進行任何計算。你可以容忍并思考如何應對一個變量缺失、不確定的未來。
- 培養你的情商: 自我意識、同理心和社交意識不再僅僅被稱為"軟技能"。它們是生存技能。
- 持續對人保持好奇: 提出更好的問題。學會理解人們行為的原因。學會在框架中連接各個點。
- 進行大膽的創造性飛躍: 最終,重大的創造性決策,比如為觀眾的情感反應尋找空間和把握節奏,需要一種時機感和反應力,這是AI無法提供的。AI可以計算場景;你選擇什么能打動人心。
結論
5%法則不是要確定AI將來能或不能做什么;5%法則是要理解在AI賦能的世界里,什么是獨特的人類特質并能創造實際價值。教授獨特的人類技能和能力,如希望、同理心和創造力,遠比僅僅教授技術技能要困難得多,而這正是你的價值主張。
所以,下次你在信息流中注意到另一篇“AI正在接管”的文章時,請記住,AI可以處理信息,但你可以理解意義。AI可以優化,但你可以激勵。AI可以執行,但你可以夢想。
問題不在于:人工智能會奪走你的工作嗎?問題在于:你是否正在投資那5%的不可替代性—這種能力現在存在,未來也將永遠存在?在一個人人都能使用強大人工智能功能的世界里,你的人性不再是局限,而是你的超能力。
譯者介紹
涂承燁,51CTO社區編輯,具有18年以上的開發、項目管理、咨詢設計等經驗,獲得系統架構設計師、信息系統項目管理師、信息系統監理師、PMP,CSPM-2等認證。
原文標題:The 5% Rule: What can you do That AI Still Can’t?,作者:Riya Bansal
























