從遠古時代的狩獵採集，到農耕文明的春耕秋收，再到工業社會的流水線生產，每一次技術革新，都讓“職業”有了新的定義，也引發了人們對人力資源的新的認知。世界銀行發布《2019年世界發展報告：工作性質的變革》，就新科技特別是人工智能對未來就業與經濟發展的影響進行了深入探討。

傳統職業被人工智能替代，早已不是科幻小說的情節。例如無人駕駛就讓卡車司機顧慮重重，不少擁有清晰評估標准、工作業績可衡量的職業也面臨機器換人的可能。一份報告顯示，到2033年，美國將會有47%的工作被人工智能取代，其中比例最高的就是電話營銷、保險業務員、運動裁判等。甚至微軟機器詩人“小冰”還出版了詩集，盡管眾人對其作品所見不一，但說明如寫詩、作曲這類依賴靈感的創造性工作，也正在受到人工智能的挑戰。

人工智能在各領域開花結果，科技進步帶來的系統躍遷和資源重組並不以人的意志為轉移。但隨之而來的問題是：智能時代，怎樣不被機器打敗？馬克思關於機器使工人失業的擔憂是否會成為現實？面對“人類命運之問”，了解是溝通的前提，理念是實踐的先導，更新教育和職業觀念是當務之急。

在基礎教育領域，有人建議在中學開設人工智能課程，讓學生獲得第一手的人機交互操作經驗。其彰顯的教育理念，正是倡導數據讀寫和動手實踐，弱化簡單記憶與復制。事實上，從兒童早教到高等教育，從技能培訓到成人教育，學習人工智能都將成為必備的技能。有人說：要在人類DNA中編入終身學習的代碼，學會與機器人“相處”，正是不斷跟進科技前沿、不斷更新知識體系、時刻准備應對變化的表現。

學習、掌握高級技能就能更好地利用新技術契機，適應工作性質變革。反過來說，新技術也是職業迭代轉型的催化劑。如著名的達芬奇手術系統，讓機器人操作切割、電燒等手術，而醫生憑借抽象感知、運籌決策能力，在遠程控制終端隨時指導和干預。人機協作，取長補短，既釋放了醫生的心理壓力，也提高了手術的精准性與穩定性。歸根結底，機器人無法掌握的技能，其價值持續攀升，人們理應做大做強“優勢項目”﹔另一方面，人與機器人合作的技能愈發重要，機器人做人的千裡眼、順風耳，人做機器人的指揮官、把關者，或許是未來的常態。

把吸納新知當作燃油，將終身學習視為引擎，開掘職業發展新動力需要這樣的堅持。當新一代人工智能在全球范圍內蓬勃興起，隻有搞懂人工智能的底層邏輯，理解數據算法的本質規律，才能在工作中掌握主動，構建跨界融合、共創分享的智能經濟形態，實現人機共舞。

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