如果说2024年被视为人工智能（AI）爆发之年，2025年则被不少业内人士形容为人工智能“混乱之年”。在加速部署和应用的过程中，越来越多机构和个人开始将人工智能的输出视作最终成果，而非流程中的一环。业内观点认为，这种用法正在拉低整体产出质量，也削弱了人类自身的能力发挥。

有观点指出，人工智能更适合作为“中间到中间”的工具，而人类才是负责“端到端”的主体。当所有环节都交由人工智能处理时，人类与机器都可能停留在低于潜在上限的水平。

从当前应用看，人工智能生成的内容往往干净、结构完整，但缺乏主观品味和判断力，擅长总结，却难以提供深度。与此同时，它又能以极高速度完成复杂分析、批量生成文本、图像或代码。这种能力组合，使得社会在如何定位人工智能与人类分工方面，处在一个新的十字路口：是被动接受人工智能给出的结果，还是在“新奇感”退去后，重新设计人工智能在工作流程中的角色，进入应用的下一阶段。

就业结构变化与“判断力”需求

在被广泛讨论的“人工智能接管”背景下，劳动力市场的技能需求正在发生变化。

一项针对2023年1月至2025年10月间全球1.8亿个职位发布的最新研究显示，创意类岗位的招聘需求出现明显下滑，其中平面设计师职位发布量下降约33%。美国劳工统计局的相关数据也显示，人类创意岗位的需求增速正在放缓。

研究认为，原因在于人工智能可以更快、更低成本地完成内容等创意产出，随着产量激增，相关内容的边际价格不断接近零。与此同时，人工智能的影响已不再局限于创意行业，而是正在改变几乎所有岗位的工作方式。

在招聘环节，大型语言模型（LLM）的普及也带来新的挑战。达特茅斯学院研究员Anaïs Galdin与普林斯顿大学研究人员Jesse Silbert在一篇最新论文中指出，自从LLM被广泛用于撰写简历和求职材料后，用人单位越来越难以区分最合格的候选人，因为人工智能工具使大量申请者在文字表达上显得同样“能干”。

研究指出，这并不意味着所有候选人都具备相应专业能力，而是凸显了一个新的需求：在信息和产出被人工智能大规模“抬高平均水平”之后，人类在识别真正有价值信息和能力方面的判断力变得更加重要。

“人机对立”还是“人机协作”

世界经济论坛在一份报告中预计，人工智能将取代约9200万个岗位，同时创造约1.7亿个新岗位。报告指出，新岗位的核心要求之一，是能够判断哪些信息值得采取行动，以及如何在人工智能产出的基础上，进一步提升成果的意义和影响力。

有从业者回忆，在韩国服兵役期间，其工作之一是长时间检索视频，以筛选出可用于行动的高度敏感信息。这类工作重要但高度重复。其后，他与同事将职业发展方向转向利用人工智能开发视频搜索和理解技术，以减少人工手动观看大量视频的需求。

在这一过程中，他们发现，人类在“产量”上难以与人工智能竞争，但在人类理解“什么才重要”方面，角色反而更加关键。即便引入人工智能工具，人类仍需明确告知系统要寻找的目标，并决定如何使用这些信息，而这些决策往往涉及人工智能难以评估的因素。

在内容、代码或用户体验设计等领域，人工智能可以承担大量创作和执行工作，但相关观点认为，人类在判断、取舍和专业把关方面的作用更难被替代。

以好莱坞为例，尽管该行业被视为高度依赖创意，但在内容选择和制作决策上，制片方面临的压力不断加大，部分作品在市场表现上不及预期，投资回报率承压。与此同时，制片厂长期积累的大量未使用影像资料，过去并未得到充分利用。

随着人工智能技术发展，系统可以对这些资料进行分析和检索，呈现与新项目相关的片段，为影片开发提供更多选项，既可能带来新的收入来源，也有助于整体控制成本。在法律合规方面，人工智能还可用于审阅版权相关文件，将影像资料与演员合同、拍摄地点协议和音乐许可进行交叉核对，标记潜在问题并提出替代方案，从而减少大量人工审查工作。

在上述流程中，人类仍处于决策核心：由创作者和制片人提出创意方向，明确需要什么样的内容，再从人工智能筛选出的素材中进行选择，并对最终成片进行调整和定稿。相关观点将这一模式概括为：人类提出愿景，人工智能在中间环节执行，人类完成最终把关。

类似的“人机分工”模式，被认为可以在更多行业中找到：人工智能承担高强度、可标准化的中间流程，人类负责端到端的目标设定、价值判断和结果评估。

人工智能使用方式成关键变量

围绕未来人工智能发展的讨论中，有观点认为，风险不在于机器“接管一切”，而在于人类在广泛依赖人工智能后，逐渐接受一种“中等水平”的输出，放弃自身在感知、想象、评估和辨别方面的主动性。

相关看法指出，如果将人工智能视为流程中的工具，而非最终产品，它可以显著放大可能性；在这种用法下，创造力、原创思考和专业知识仍将被需要。关键在于，如何在工作流程中明确人工智能处于“中间环节”的位置，由人类来决定目标、筛选结果并完成最终定稿。

文章作者、TwelveLabs首席执行官兼联合创始人Jae Lee表示，在这一框架下，人类判断力的价值不仅没有被削弱，反而在人工智能广泛应用的环境中更加凸显。