我们还剩下什么工作要做？

我们还剩下什么工作要做？我在 ICML 2026 上的主题演讲 Arvind Narayanan Jul 13, 2026 94 8 12 Share 上周我很荣幸在首尔国际机器学习会议上发表主题演讲，题为“我们还剩下什么工作要做？”我谈到了人们普遍担心的问题：随着人工智能能力的增强，我们应该如何适应。我对这次演讲的反响感到非常兴奋，所以我在这里提供了我的幻灯片，并附有经过轻微编辑的文字记录。您还可以在本页下方查看它们，但在线版本有动画、可点击的链接，整体体验要好得多。我提出了三个论点。首先，人工智能作为普通技术框架是一种正确且有用的思考人工智能影响的方法，除非并且直到未来出现一些不连续性，例如通过递归自我改进。其次，尽管我们应该认真对待递归自我改进，但公司在实验室中可能实现的里程碑不会让我们所有人突然失业。第三，也是最后一点，未来的工作将发生根本性的变化，需要进行大量的调整。我分享了我对这可能是什么样子的想法，并以人类/人工智能“协同超级智能”的愿景结束。现在是人工智能非常兴奋的时代，但也是人工智能界非常焦虑的时代。我想正面解决这种焦虑。我们如何为未来做好准备，让人工智能能够完成越来越多我们今天所做的工作？我在普林斯顿大学领导一个团队，试图推进人工智能代理评估的科学发展。我们试图超越通常的说法“看，能力在基准上有所提高！”这些说法往往被广大公众误解为暗示特工很快就会抢走我们所有的工作。也许那会发生。但在我们的工作中，我们试图了解除了能力之外对现实世界部署很重要的因素，并将这种理解纳入评估中。我更为人所知的作品是我与 Sayash Kapoor 合着的文章《AI as Normal Technology》。这是一种思考人工智能的中期未来以及如何适应它的方式，进而思考如何使其适应社会和经济的需求。所以我们一直在写这些关于律师应该如何适应，或者记者应该如何适应的文章。但也许具有讽刺意味的是，如何适应的问题首先困扰着我们的社区。无论是软件工程还是人工智能研究本身，这些领域的人工智能能力当然都在非常迅速地进步。我们对这一时刻的回应超出了这个社区的范围。全世界都在关注。如果我们简单地翻身并接受未来的很多工作将由人工智能完成，而不是设定明确的界限，我认为这将导致对人工智能的政治抵制比我们今天看到的更加强烈。所以我认为这个问题不仅是我们的问题，也是全世界的问题。从人工智能诞生之日起，历史上就一直存在这两种相互争斗的叙事。过去，这种区别是学术和哲学上的，但现在它已成为一个尖锐的实际问题。我们每个人都必须决定我们属于哪个阵营，或者我们属于这个范围的哪个阵营，因为相信一个阵营与相信另一个阵营的实际后果是非常非常不同的。如果你认为这项技术在几年内将能够取代我们今天所做的一切，那么也许正确的反应是在我们的技能变得无关紧要之前尽快积累财富。这就是硅谷许多人选择的道路。您可能听说过“永久的下层阶级”模因。另一方面，如果你像我一样相信这项技术将极大地增强我们的潜力，那么现在就是培养技能的最佳时机——尤其是那些将与人工智能正在做的事情和将能够做的事情相补充的技能——以及围绕它构建所有事物的最佳时机，例如代理、品味和判断力。如果你选择第一条路，而事实证明人工智能实际上最终成为一种放大技术，而不是一种替代技术，那么我认为，在接下来的几年里，你可能已经失去了历史上最好的时间来培养这些赋予我们超能力的技能。这就是为什么我们都需要思考这个问题，即使我们不会都落在同一个地方。人工智能作为常规技术是我今天演讲的知识框架。当我们说人工智能是正常的时，我们并不是说它就像锤子或牙刷一样，是某种平凡的技术。我们在文章中强调，这是一项工业革命规模的变革性技术。我们不是人工智能怀疑论者。这不是口号。这是一个框架——一种人工智能能力如何影响经济和社会的因果模型。这是一篇 15,000 字的文章，我们正在把它写成一本书。我提到这一点是因为人们经常听到“正常”这个词