AI研报 | AI时代，普通人必须重建的 3层能力结构

当下的全球劳动力市场正处于一种极度撕裂的状态。一方面，我们看到大型科技公司因全面转型AI而引发的裁员潮，从微软、亚马逊到谷歌，乃至UPS等物流巨头，成千上万的岗位正在消失 。另一方面，雇主却在为掌握新兴技能的人才开出高额溢价，在英美等国，具备AI相关技能的岗位薪资溢价最高可达15% 。

这种“冰火两重天”的景象揭示了一个深刻的本质：AI并不是在简单地“取代”人类，而是在系统性地重构能力的价值坐标系。

在这个坐标系中，曾经作为中产阶级护城河的“中等智力劳动”正在迅速贬值，甚至被视为一种昂贵的冗余。与此同时，那些处于人类特质核心、涉及复杂决策、情感链接和物理常识的能力，正在迎来历史性的溢价时刻。普通人若想在这一轮浪潮中不被“抹除”，就必须彻底放弃对旧有知识体系的路径依赖，从底层的数字编排、中层的系统思维到顶层的核心主体性，重建一套适应AI时代的三层能力结构。

第一章 价值的坍塌：哪些能力正在遭遇“物理性抹除”？

在工业时代，能力的价值往往与积累成本成正比。一个译员需要学习十年外语，一个程序员需要掌握数千行代码逻辑，这些“专业知识”构成了个体的核心竞争力。然而，AI时代的逻辑是“Token化”——智力产出的边际成本正趋于零。

智力产出的“自来水化”与工时的终结

英伟达创始人黄仁勋曾直言不讳地指出，未来的企业本质上是“AI工厂”，其产出不再是人工工时，而是Token 。这一论断对于数千万脑力劳动者来说无异于一份价值“讣告”。在传统模式下，我们通过出卖“时间”和“熟练度”来换取报酬，但当AI能以毫秒级的速度生成文本、代码和分析报告时，这种基于工时的计费逻辑彻底崩塌了。

贬值最剧烈的是那些“可流程化”的认知任务。据统计，到2030年，现有岗位70%的技能要求将发生变革 。这意味着，如果你过去引以为傲的能力仅仅是“熟练地使用某种软件”或“按照固定套路撰写文书”，那么你的能力正在经历一种“物理性抹除”。市场正在系统性地重估那些依赖数据聚合、信息分发盈利的商业模式，软件板块和数字经济主题篮子的跌幅正是这种恐慌的体现 。

中等技能劳动的“团灭”现场：以翻译与初级编程为例

翻译行业的现状是AI转型中最典型的“路演”。曾经养活了大量外语系学生的初级翻译市场（如证件、简单合同、新闻通稿）已经宣告关闭 。现在的行业标准不再是“人工翻译”，而是MTPE（机器翻译+人工审效）。资深译员们发现，虽然AI提高了效率，但单价的跌幅远超效率的升幅，实际时薪大幅塌方。

类似的情况也发生在编程和法律助理领域。AI作为“数字劳动力”，对人类劳动力的降维打击才刚刚开始。这种转型最恐怖的地方在于，它在物理上消灭贫困的可能性之前，先在精神上消灭了人的必要性。

消失的“职业梯子”：入门级岗位的危机

一个深层的问题正在显现：如果初级工作都被AI做了，年轻人该如何起步？研究显示，生成式人工智能的应用正在显著减少入门级岗位的招聘，这对于刚开启职业生涯的年轻人来说是一个严峻挑战 。过去，初级岗位是累积行业常识的“学徒期”，但当这一层级被AI物理性切断后，普通人从“新手”向“专家”进阶的路径断裂了。这不仅是个人的贬值，更是整个社会人才培养结构的系统性失效。

第二章 溢价的逻辑：从“降本增效”转向“价值创造”

当AI承担了60-70分的基础工作后，价值的制高点发生了偏移。真正的溢价不再来自于“做得更快”，而来自于“想得更深”和“做得不同”。

想象力：AI时代最稀缺的燃料

在AI工具不再稀缺的今天，获取工具的门槛大幅降低，这意味着传统模式下通过掌握特定工具获得的溢价能力必然受到冲击 。当人人都能用ChatGPT写出一份合格的方案时，真正的溢价在于你是否拥有打破传统思维禁锢的“想象力”。

想象力的溢价体现为“人人都是总司令”。过去，开展一项业务需要庞大的团队和资源，现在个人可以借助AI智能体尝试以往难以涉足的领域，开展更多创新性工作 。这种能动性的提升，让个人的价值从“执行者”跃升为“价值定义者”。在未来的竞争中，企业不再是员工数量的竞争，而是创造独特价值能力的竞争。

复合型素养：AI+专业技能的“1+1>2”

溢价能力最直接的表现是“薪酬溢价”。IMF的研究指出，要求掌握新技能（尤其是AI相关）的岗位薪资明显更高，在英国，掌握四项或更多新技能的岗位薪酬可高出15% 。

这种溢价并非来自对AI底层的算法理解，而是来自“AI+技能”的复合素养。例如，在医疗领域，AI已成为医生的“超级眼睛”，辅助诊断病灶，让医生能将更多精力投入到个性化治疗方案的制定上 。这种既具备深厚专业背景，又懂得操作AI工具进行配合的复合型人才，正成为市场的宠儿。

情绪价值：那些无法被算法穷举的“人味儿”

随着消费理念从“功能型”向“享受型、治愈型”延伸，情绪价值正成为提升品牌黏性和溢价的关键 。在高度数字化的世界里，人们对“真实性”和“情感链接”的需求反而激增。

在职场中，AI无法替代人与人之间的情感交流。例如，虽然AI可以处理退货，但在涉及人事决策（如辞职或解雇）或医疗等重要生命决定权时，人类的主体性参与能提供不可替代的安慰感 。这种“情绪商品”的火热——从工位上的“薪水番番”水培番茄到虚拟的“树洞倾听”服务，本质上都是人类在算法时代对情感补偿的消费，也预示着能够提供这种价值的人才将获得长期的审美溢价 。

第三章 重建第一层结构：底层数字编排力

这是普通人在AI时代立足的基石。如果把AI比作一个交响乐团，数字编排力就是指挥家的能力。

建立“AI外挂”心态与流程再造

在这个层次，普通人必须明确：AI本质上是一种助力工具，是人类能力的延伸 。重建的第一步是打破对旧有工作流的执着。

以PPT制作为例，传统模式下，从选题、收集数据到排版可能需要16小时。在AI赋能下，通过ChatGPT选题、Kimi扩展内容、专业软件一键生成框架，这一基础过程可缩短至1小时以内 。真正的编排力体现在，如何利用省下来的15小时进行深度打磨。AI完成了60分的基础工作，人类通过投入更多精力进行策略性优化，使最终成果质量提升一倍以上。这种从“手工生产”到“指挥AI生产”的转变，是底层能力的第一次飞跃。

掌握AI力的可塑性与持续迭代

研究发现，AI力不仅是可塑的，而且可以通过短时间的培训显著提升 。这意味着，普通人不需要去自学复杂的编程，而应该关注：

1. 提示词工程（Prompt Engineering）：如何精准定义问题。
2. 工具边界认知：明确每款AI工具的优势所在及局限性 。
3. 反馈循环（Feedback Loop）：在实践中不断调整AI方案，形成“行动-反思-迭代”的闭环 。

案例分析：IBM的AskHR数字助理

IBM从2017年开始的全面数字转型提供了一个范本。通过引入24×7在线的AI聊天机器人AskHR，员工可以在数秒内得到政策答案。更关键的是，管理人员通过这个数字助理发起了季度晋升流程，将繁琐的行政事务变成了高效的数字流 。这种能力重塑要求员工从“回答者”转变为“系统的管理者”。

第四章 重建第二层结构：中层系统思维与系统决策力

当AI提供了海量的选项和预测时，决定“走哪条路”的能力变得价值连城。

批判性思维：对抗“AI幻觉”的唯一防线

AI由于其概率预测的本质，经常会“一本正经地胡说八道”。在法律、医疗等零失误容忍行业，如果完全依赖AI，可能会导致职业生涯的终结 。

系统思维的溢价体现在“去伪存真”。人类必须具备底层的逻辑判断力，对AI输出的内容负责。查理·芒格式的“逆向思考”和黄仁勋式的“不断追问”，本质上都是运用批判性思考来探索AI可能遗漏的盲区 。这种不被惯性思维蒙蔽的能力，是防止企业掉入算法偏见陷阱的关键。

跨学科整合与复杂问题解决

未来就业市场对创造性思维的需求日益凸显，特别是在突破性创新和跨界合作方面 。AI擅长处理单一领域的深度计算，但人类擅长整合。

价值观驱动的决策：以滴滴为例

滴滴的算法从单纯追求效率转变为效率与安全并重，这一变革源于企业价值观的重新定位 。在AI时代，当技术承担了越来越多的信息筛选功能时，最后留给人类的，是那些涉及价值判断的关键问题。你选择效率还是公平？选择短期收益还是长期主义？这些没有标准答案的问题，正是人类智慧的最高体现。

第五章 重建第三层结构：顶层人本主体性

这是能力结构中最具“人味儿”的部分，也是对抗算法异化的终极堡垒。

回归人文关怀与主体性

埃森哲在其2025年的研究中强调，企业唯有将人的需求、尊严和主体性置于核心位置，才能实现可持续发展 。对于普通人而言，这意味着你要从“工具理性”回归到“人文关怀”。

这种能力体现在对他人的深刻理解。正如大脑中的镜像神经元让人类能够直接反射他人的行为意图 ，AI虽然能模拟对话，却无法拥有真实的生理共情。在团队协作中，识别、管理自身及他人的情绪，通过沟通建立信任，是团队不可替代的粘合剂 。

终身学习与适应性的本质

AI时代，成功的教育不再是获取答案，而是培养创新和持续学习的自驱力 。这不仅仅是知识的更新，更是一种心理韧性。面对“到2030年70%岗位技能要求变革”的现实，拥有积极正确的价值观和全球视野，能够平衡全球化布局与本土化落地，将成为应对时代变革的基础 。

莫拉维克悖论的启示：身体的最后疆域

我们不能忽视物理世界带来的溢价。莫拉维克悖论告诉我们，让机器人感知环境、处理脏乱差的现实场景，比让它下棋难得多 。这意味着，那些需要精细动作、环境常识和人类习惯深度理解的物理劳动（如高级家政、复杂环境下的物理交互），在很长一段时间内比初级白领工作更具有溢价安全性。

这种对“常识”的依赖，是物理AI要跨越的最后一道门槛。而在家庭场景中，所有的决策几乎都需要常识支撑。人类对真实世界的交互经验，是AI在数字世界中难以完全重建的宝藏 。

结论：在数字洪流中找回人的尊严

AI时代的能力重构，本质上是一次“价值回归”。那些曾经把人变成机器的技能正在贬值，而那些让我们更像人的能力正在溢价。

普通人重建三层能力结构的过程，实际上是从“被动执行者”向“主动创造者”的转型。我们必须学会在底层的数字流中指挥若定，在中层的系统博弈中审时度势，在顶层的人本价值中守住底线。这不再是一个关于“取代”的故事，而是一个关于“增强”的故事。

正如埃森哲所言，技术本身并不会带来进步，关键在于如何让技术增强人的能力 。在Token变得像自来水一样廉价的未来，那些拥有想象力、批判性思维和深厚同理心的灵魂，将成为这个星球上最昂贵的溢价资产。我们不应该在算法的阴影下战栗，而应该在重塑自我的过程中，找回那份唯有人类才拥有的、对复杂世界的洞察与创造。