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破解人机协作密码:工作技能拆成两层,AI执行人类决策成功率狂飙 | ICML 2025

当人类遇上AI:这对职场最佳拍档是怎么炼成的?

听说最近人类和AI在一场“职场相亲”中擦出了火花?耶鲁和南大的科研媒人撮合的这篇论文,用数学红线把这对CP的相处之道讲明白了!

技能拆解:爱情的楼层理论

研究者们把工作技能分成上下两层楼,跟情侣分工差不多:

  • 顶楼(决策层子技能):负责“我们要去哪里吃晚餐?(确立目标)”“为什么不能吃螺蛳粉?(界定问题)”“要奶茶自由还是体重自由?(权衡取舍)”——这是人类的专长,毕竟AI至今还在纠结“香菜算不算反人类设计”。
  • 一楼(执行层子技能):负责“用导航找出所有奶茶店(实施计划)”“计算卡路里并锁死支付(运用工具)”——这简直是AI的老本行,毕竟它们不会因为“手滑”点多一杯全糖。
  • 互补性实验:1+1>2的真相

    研究结果堪称职场版“互补型婚姻”指南:

  • 人类单干:目标明确但手速慢,最后PPT deadline前夜还在问“艺术字怎么加阴影?”
  • AI单干:三秒生成20份方案,但全部是基于“用户可能想毁灭地球”的假设。
  • 联手协作:人类拍板“要做小清新方案”,AI火速排出100种莫兰迪配色,还附赠一句温馨提示:“您上次的审美被同事投票否决了。”
  • 灵魂总结

    这篇论文的本质是:让AI当你的瑞士军刀,你当它的GPS。毕竟,没有方向的工具会拆家(比如把年终总结写成科幻小说),而没有工具的方向……大概只能靠意念写代码了。
    (注:以上结论经AI辅助生成,但人类坚持认为,幽默感是我们最后的倔强。)
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    人类 VS AI:谁才是职场终极赢家?

    科学家们最近发现一个惊天大秘密:人类为什么还没被AI完全取代!
    这份神奇研究像X光一样照出:

  • 人类的隐藏特长:居然是AI不会的那些”没用”技能(比如:写诗写一半跑去收能量)
  • AI的偷懒路线图:专门抢人类不想干的活儿(终于有人帮我回老板的”在吗”了)
  • 最搞笑的是——这论文已经被ICML 2025收留了!(AI会议接收人类研究人类的报告,套娃警告)

  • 人类现状*:”我们的价值找到了!”
  • AI反应*:”收到,这就学习怎么更偷懒”
  • 人工智能时代的工作新视角

    AI与人类:从”谁更牛”到”谁更懂”的职场进化论

    1. 老问题新花样:AI要抢饭碗还是送饭碗?

    这就像问”刀是用来切菜还是砍人”——答案取决于拿刀的是厨师还是海盗。
    公众讨论总爱把AI和人类对立起来:要么AI血洗职场,要么人类笑到最后。但现实可没这么戏剧化:工作的本质正在经历一场”变形记”,而不是简单的”抢位战”。

    2. 解构工作:从”通吃”到”分赃”

    传统视角

  • “工作”层: 像吃汉堡——一口吞下整个岗位(比如程序员、医生)。
  • “任务”层: 像吃汉堡的步骤——先咬面包,再嚼肉饼,最后舔番茄酱。
  • 新研究:再拆一层,就像把番茄酱分成”挤压”和”舔干净”

    最新论文把技能拆成:

  • 决策判断:决定这汉堡要加辣还是不辣(核心价值)。
  • 执行实施:实际往汉堡里挤番茄酱(AI的拿手好戏)。
  • 比如软件工程师张三:

  • 几年前:价值=写的代码行数(连带bug数量)。
  • 现在:GitHub Copilot帮他写代码,他摇身一变成了”代码品鉴师”——主要工作是:
  • 决定写啥(而不是怎么写)。
  • 说服老板这玩意儿能赚钱(而不是亲自做PPT)。
  • 检查AI生成的代码有没有偷偷给自己加薪(比如突然多出一行`salary *= 2`)。
  • 关键结论*:
  • 执行?AI来!(比如写代码、标记肿瘤切片)
  • 判断?人类专享!(比如决定这代码该不该写、这肿瘤该不该切)
  • 3. 职场新规则:AI当司机,人类当导航

    未来工作的赢家不会是”更会写代码的人”,而是”更会决定写什么代码的人”。具体表现如:

  • 医生:AI圈出CT片上的可疑阴影,人类决定”切不切”(以及要不要先收红包)。
  • 分析师:AI生成100页报告,人类负责”说人话”(并把锅甩给AI)。
  • 设计师:AI画出10个LOGO,人类选出最丑的那个让甲方满意。
  • 4. 终极答案:AI是工具,人类是老板(或者背锅侠)

    技术替代的不是工作,而是”工作中能甩锅的部分”。真正的竞争力,从”手快”变成了”脑快”。好消息是——AI暂时还没学会推卸责任,所以人类还能靠这个优势再混几十年。

    用数学方法看人机协作

    当机器人开始和你抢饭碗时,数学家咧嘴笑了

  • 这年头,连分工都开始玩起了数字化*
  • 你以为找工作就是看简历、面试然后撞大运?太天真了!科学家们早就把”谁能胜任什么”这件事做成了一道数学题——而且还是带AI变量的那种。

  • 解构工作岗位:不是切蛋糕,是拆高达*
  • 每个岗位都被分解成了”任务包”和”技能树”
  • 每项任务还贴心标注了”烧脑指数”和”手残指数”
  • 人类和AI各自领到了专属的”能力画像”(就像游戏里的属性面板)
  • 匹配度测试:比星座配对科学100倍*
  • 这套系统最神奇的地方在于,它能量化计算你和工作岗位的”姻缘值”——成功率精确到小数点后几位那种。来看看它带来的反常识发现:

  • 能力评估进入CT扫描时代
  • 传统KPI就像用体温计量智商,这套系统直接给你做全身体检。

  • 公平得像圆周率
  • 把决策能力和执行能力分开称重,终于不用再看老板眼色打绩效了。

  • 人机对战预告片
  • 当你和AI竞争同一岗位时,系统会诚实告诉你:”建议人类选手选择其他赛道”
    破解人机协作密码:工作技能拆成两层,AI执行人类决策成功率狂飙 | ICML 2025

    当你的老板突然开窍:成功概率的”量子跃迁”现象

    科学界最新研究表明,职场成功这件事,居然和物理学家们研究的“相变”类似——就像水突然结冰、铁锅突然炒糊,能力提升到某个临界点时,成功概率会突然”蹦极”跃升。

    关键发现

  • 你不是线性进步的:你以为你每天进步一点点,成功概率就会匀速上升?错!现实是——你直到某天”开窍”,然后业绩突然从“注定扑街”跳到“注定封神”
  • 决策层技能是”蹦极点”:普通技能提升只能帮到一点点,但只要高管领导突然领悟了什么“黑魔法”(比如不再疯狂开会、不再拍脑门定 KPI),整个公司的成功概率就会像火箭一样蹿升。
  • “失败-成功”的切换键:在临界点之前,你可能穷尽办法还是失败得像条咸鱼;但能力稍微进步那么一丁点儿,你突然就开始……躺赢?
  • 现实版应用指南

  • 普通员工不要绝望! 你可能只差一场”茅塞顿开”的瞬间(或者一顿老板突然的良心发现)。
  • 管理层少开点会少瞎指挥,你的决策能力哪怕进步 1%,团队成功率可能直接翻倍。
  • 创业者坚持住! 有时候公司不是没希望,而是你还没踩到那个”成功开关”。
  • 结论:成功不是龟兔赛跑,而是“青蛙变王子”*——前一秒还是职场青蛙,下一秒可能就是行业大佬!
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  • 人类+AI=天才组合?数学说:Yes!*
  • 让我们用一个有趣的公式来理解这个研究:
    △P(成功的概率) = a₁(你拍脑袋的能力) × σ(你手抖的程度) × 惊喜系数

  • 研究发现三个神奇的现象:*
  • 互补效应
  • 人类负责”今晚吃啥?”这种重大决策
  • AI负责”外卖APP的优惠券怎么叠”这种细节问题
  • 结果:你们家的晚餐比米其林大厨做的还省50%
  • 菜鸟翻身记
  • 以前低技能员工可能会:

  • 把PPT做得像恐怖片
  • 把Excel算成随机数生成器
  • 现在有了AI:

  • 转眼变成”数据可视化大师”
  • 能力值biu地一下就追上老员工了
  • 职场变形记
  • 高技能员工看着AI帮新人的样子:
    “这不公平!我以前可是花了三个月才学会VLOOKUP!”
    科学家说这叫”生产力压缩”,我们管它叫”职场平衡补丁”

  • 人机合作的正确打开方式:*
  • 你负责灵光一闪(就算想错了也死不承认)
  • AI负责按你的想法完美执行(顺便背锅)
  • 最后功劳全归你(多么美好的世界)
  • 破解人机协作密码:工作技能拆成两层,AI执行人类决策成功率狂飙 | ICML 2025

    当AI开始抢饭碗:一场数据大战的真实写照

    你以为人工智能只会写诗画画?不,它正在悄咪咪研究怎么取代人类的工作!这项研究可不是纸上谈兵,而是直接抓取了O*NET数据库里的“岗位说明书”——堪比AI版的《职业招聘大全》。
    同时,研究者们还搬出了Big-bench Lite这个“人类vs AI”的终极擂台赛数据,想知道到底是人类的智慧更胜一筹,还是机器已经偷偷练成了职场大师……
    最后,他们又召唤了大语言模型当“翻译官”,把一堆看不懂的数据变成了人类能理解的结论:
    理论成立 —— AI确实在用算盘(不是)规划怎么抢我们的饭碗!
    现实指导意义 —— 打工人该小心了,你的老板可能正在用这套模型衡量你到底值不值得留……
    总之,这项研究不仅告诉了我们AI的能力边界,还可能悄悄揭示了未来职场的生存法则——要么升级技能,要么……学会和AI做朋友?
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    新型工作体系实用指南

    打工人自救手册:如何在AI浪潮中不当”淘汰郎”

    第一章:别卷”工具人”,要当”决策王”

    现在市面上那些”Excel速成班”、”PPT大师课”,将来可能比BP机维修手册还惨——因为你学得越溜,AI淘汰你越干脆。本研究发现,真正的铁饭碗不是技能本身,而是决定”什么时候用锤子、什么时候用螺丝刀”的脑回路

  • 人类的核心竞争力:不是比AI会做表,而是比AI会拍板(虽然有时候拍完发现拍反了)。
  • Upskill的正确姿势:从”怎么画PPT”升级到”怎么说服老板这页PPT根本不用画”。
  • 打个比方:你和AI玩象棋,它走一步算八百种可能,你走一步想”中午吃啥”——但最后赢家是你,因为你可以直接掀棋盘。

    第二章:招聘界的”拼多多哲学”

    过去HR招人要”文能写代码武能修打印机”,现在终于悟了:找对象都不能十全十美,招员工何必强求?

  • 传统招聘:要求候选人”像瑞士军刀一样全能”,结果招来个”开瓶器很锋利但剪指甲刀是摆设”。
  • 新策略:专门找”战略上诸葛亮,执行上张飞”的人才,再配个AI当赵云——完美互补,还能省五险一金。
  • 第三章:人类最后的尊严之战

    当AI连年终总结都能帮你写的时候,我们得死死守住最后阵地:背锅

  • AI的弱点:它分析数据时不会偷偷刷短视频,但它也永远不会说”这个月KPI没完成主要是因为星座运势”。
  • 未来职场潜规则:执行层失误甩锅给AI,决策层失误… 当然是开会时忽然发现的”系统性风险”。
  • 本框架最大价值*:终于让人类理直气壮地说——
  • “我可能不如AI靠谱,但我比AI贵啊!”(要想不被取代,先让自己贵得有理有据)

    作者简介

    学术巨星的传奇人生:黄棱潇教授的科学冒险之旅

    1. 论文的神秘创造者

    这篇意义深远的论文诞生于南京大学黄棱潇教授与国际友人耶鲁大学的L. Elisa CelisNisheeth K. Vishnoi的共同智慧结晶。什么?你不知道黄教授是谁?那你可错过了一场精彩的学术版“超级英雄”故事!

    2. 黄棱潇教授的“求学打怪升级”之路

  • 新手村:清华大学
  • 他在这所顶级学府完成了本科与博士学位,不愧是来自中国计算机学科的“霍格沃茨”——交叉信息研究院!

  • 欧洲历险记:瑞士洛桑联邦理工(EPFL)
  • 博士后阶段的黄教授在欧洲开启了“算法战士”的修炼之路。

  • 北美副本:耶鲁大学
  • 没错,他又横跨大西洋,进军常春藤联盟进行智力探险。

  • 产业界实战:上海华为
  • 你以为他只是理论家?不不不,他还曾在华为理论计算机实验室担任高级研究员,实战证明了学术也能“接地气”!

    3. 研究领域:堪比“科学界的复仇者联盟”

    黄教授的研究范围就像是超级英雄的技能组合

  • 数据压缩:把海量信息塞进“魔法口袋”(硬盘)的艺术。
  • 计算社会学:用数字和模型分析人类行为,堪称“社交媒体的预言家”。
  • 机器学习理论:AI背后的“魔法公式制定者”。
  • 难怪他能入选国家青年高层次人才,这哪是学者?分明是科学界的007

    4. 论文发表:高端局玩家的日常

    他的论文可不是随便找个地方发表的,而是现身于理论计算机和AI领域的顶级会议

  • STOC/FOCS/SODA(理论计算机的“奥斯卡”)
  • ICML/NeurIPS/ICLR(人工智能界的“电影节红毯”)
  • 这哪里是发论文?分明是学术圈的“好莱坞巨星”嘛!

    5. 额外花絮:论文VS博客

    尽管我们不能贴出链接,但你可以想象:

  • 论文地址:类似于“黄教授的科学秘籍宝典”。
  • 相关博客:大概是Nisheeth K. Vishnoi教授热情洋溢地写了一篇《数字时代的工作解剖日记》。
  • 至于文章的原始来源?当然是中国科技圈的“八卦”大本营之一——“量子位”!

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