郑强教授这番话，真是一针见血，直击痛点！现在满大街都在鼓吹人工智能多厉害，可咱们这就不是那个缺人的地儿啊！哪怕技术再牛，要是把底层饭碗都砸了，那才是大麻烦。 郑教授这个“冷水”泼得及时。现在打开手机，到处是AI又要替代哪个行业、生产效率要提升多少倍的新闻，看得人眼花缭乱，甚至有点心慌。技术神话被描绘得光芒万丈，可神话照进现实的影子有多长，却很少有人坐下来掰扯清楚。郑教授的担忧，恰恰是这影子最浓重、最现实的一部分——就业。 我们必须承认，他的质疑有坚实的现实土壤。中国拥有世界上最庞大的劳动力群体，从生产线上的工人，到写字楼里的普通文员，再到穿梭于大街小巷的快递员、网约车司机。他们的工作，构成了社会运转最基础的齿轮。 很多AI应用的目标，恰恰是让这些齿轮转得更“省力”，甚至直接替换掉其中一部分。如果技术变革的列车开得太猛，而社会缓冲与接应的系统没跟上，确实会有一大批人被甩下车。 这不是危言耸听，全球范围内的产业自动化历史，已经上演过不止一次类似的“阵痛”。郑教授提醒我们别光顾着仰望星空，更要看清脚下的路会不会塌，这声音非常宝贵。 但是，咱们也得琢磨一下这话的另一面。把AI发展和“保底层饭碗”完全对立起来，会不会把问题看得简单了点？技术革命这东西，有点像大江奔流，你没法因为它可能冲毁几处旧河岸，就硬把它给堵回去。 历史告诉我们，堵是堵不住的。马车夫当年也恨汽车，电报员当年也怕电话，可社会终究还是向前走了。关键不在于“要不要AI”，而在于“怎么要”。 AI砸掉一些饭碗的同时，也在创造一些前所未有的新饭碗。数据分析师、人工智能训练师、算法伦理顾问……这些岗位十年前听都没听过。 麻烦在于，这些新饭碗和将被砸掉的旧饭碗，往往不是同一批人能端的。一个被智能系统优化的中年生产线工人，很难转身就去写代码、调参数。这中间的“技能沟壑”，才是真正的挑战，也是郑教授痛点中的“痛点”。我们怕的不是技术本身，而是没有给普通人准备好渡过沟壑的“桥”和“船”。 所以，真正的矛盾或许不是“AI”与“人”争饭碗，而是“飞速迭代的技术”与“相对缓慢的人力资源转化体系”之间的矛盾。 只强调保护旧岗位，可能会拖慢整个产业升级的步伐，最终在全球化竞争里吃亏；可如果只顾技术狂奔，不管跑丢的人，那引发的社会问题，反过来也会吞噬技术带来的红利。这不是一个二选一的是非题，而是一道如何平衡、如何衔接的复杂应用题。 郑教授的话，价值在于拉响了警报，让我们从技术的狂欢中冷静下来，去关注那部分最容易受伤的群体。 而接下来的问题，就需要更系统性的思考了：我们的职业教育体系，能不能更快地转身，培养出适应新经济的人？我们的社会保障网络，能不能更有力地托住转型期中暂时跌落的人？企业推进技术应用时，能不能承担更多的社会责任，提供内部转岗培训，而不是简单地“优化”掉？ 说到底，技术应当是工具，目的是让人活得更好，而不是让人无所适从。衡量一项技术是不是“真厉害”，不能只看它打败了多少人类棋手，写了多少篇文章，更要看它最终是否让更广大的人群受益，是否促进了更公平的机会。 AI这趟车，我们肯定得搭，但得想办法让尽可能多的人买上票、坐稳当，而不是眼睁睁看着它成为少数人的特快专列，把更多人抛在站台上。 各位读者你们怎么看？欢迎在评论区讨论。
