AI依赖加深：人类关键能力是否面临消退风险

人工智能（AI）不仅重塑了我们的工作环境，也正在悄然改变人们的思考习惯。如今，AI已经可以胜任合同撰写、疾病诊断、肿瘤筛查、艺术设计和代码编写等多项复杂任务。

但在技术进步的光环下，也潜藏着一些隐忧。随着AI广泛应用，部分岗位的专业技能逐步弱化，人际沟通能力减退，判断和分析问题的能力亦在减少。加州大学尔湾分校哲学助理教授阿纳斯塔西娅·伯格近期的研究显示，过度依赖AI的员工正在迅速丧失核心工作技能。她指出，企业为追求效率而大量引进AI，实际上可能在蚕食人类专业技能的根基。

AI正悄然取代专业能力

AI在许多领域提升了工作便利性和效率，例如解读医学影像或浓缩复杂文档，在部分任务上甚至表现优于人类。

不过，牛津大学出版社和Springer等权威机构的研究警示，虽然AI能够加速学习进程，但往往以牺牲深层次思考、批判性判断、创造力及专业发展为代价。美国卡内基梅隆大学人机交互研究所教授阿尼凯特·奎特尔表示，AI在改善短期工作效能的同时，有可能让各行业的核心能力逐渐被边缘化。

伯格教授进一步指出，初级员工受影响尤为明显。他们过早依赖AI，从而未能累积分析AI决策所需的基本知识，甚至无法评估或纠正AI的结果。

专业人士同样会遭受冲击。今年10月，《柳叶刀·胃肠病学与肝病学》发布的一项研究发现，习惯于依赖AI辅助的结肠镜检查医生，一旦没有AI支持，预癌病变检出率明显降低：由28.4%降至22.4%。

类似情况也蔓延至法律、教育、新闻及软件开发等领域。例如，美国伊利诺伊法学院的研究者指出，依靠生成式AI工具的学生更易出现重大失误。研究者警告，如果缺乏有效监管，AI可能加剧专业技能的流失，年轻及经验较浅的律师群体尤为脆弱。

伯格还表示，AI依赖已不再局限于职场。许多成年人在情感交流和日常决策中依赖聊天机器人，无形中削弱了独立生活和自主判断的能力。

技能流失背后的原因

微软科学家及卡内基梅隆大学博士生汉克·李在2025年的研究中提到，生成式AI虽让任务变得轻松，却让用户把专业知识和经验拱手让出，转而只关注收集和整理AI回复等机械性操作。与此同时，使用AI的自信心大幅上涨，这使得人们更倾向于降低个人努力。

对此，伯格也表示认同。她认为，AI不仅是在自动化任务，更是在改变个人能力养成的全过程。当工作者变得依赖AI时，他们丧失了提升逻辑、解决问题和决策的机会。如果企业继续盲目追求效率，让AI主导全部流程，未来可能只培养出一批能“生成表面成果”、却缺乏核心能力的员工。实际上，AI或许正在悄然侵蚀劳动力质量，而非提高。

丹麦奥胡斯大学管理系的珍妮特·弗朗西斯·拉夫纳也提出警告，若不规范AI使用，技能流失最终会损害个人专业水平和企业竞争优势。奥胡斯大学混合智能中心主任雅各布·舍森则认为，目前还不能断言人类正处“因AI而效率下降”的边缘，但技能弱化及其影响，往往在事后才被发现。

混合智能或许是新的发展方向

为应对挑战，OpenAI科科塔伊洛团队成员托马斯·谢尔森提出了“混合智能”理念——通过持续学习和提升自身技能，与AI协同创造更丰富的未来。

谢尔森等建议，组织应设立明确的标准，既要监测科技应用，也要关注员工能力培养，比如评估职员对AI的自我效能和心理安全，从而引导人类在价值链中占据主导地位。

美国加州大学圣塔芭芭拉分校副教授马特·比恩认为，AI工具的研发必须围绕促进员工技能增长展开。微软高级研究员阿德维特·萨尔卡则指出，企业应帮助员工积极应对变化，培训时尤其需要强调AI相关的批判思维能力。

雪城大学信息科学教授凯文·克劳斯顿强调，一些涉及他人利益的决策，必须保留人工判断。社会还应坚守基础专业能力底线，例如：数据核查、逻辑表达与信息分析。此外，在关键领域，人类需维持专业素养并对行为负责。

多位专家均表示，AI时代能否取得成功，关键在于认清AI提升效率与削弱专业技能的双面影响，在技术与人力协调中取舍得当。只有合理利用AI优势并守护基本能力，人与AI才能实现真正的共赢。