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AI智能体能聊天,但不会思考:你的工作安全吗?

AI进步引发关于技能发展和人机协作的辩论

人工智能正在迅速发展,为企业和工人创造了机遇和挑战。最近的发展包括AI代理通信方面的进步、强大的开源AI模型的发布,以及关于AI对技能发展的影响以及人类在AI时代不断变化的角色日益增多的讨论。

思科的Outshift正在应对AI代理之间难以相互理解的挑战,尽管它们能够交换消息。Outshift总经理兼高级副总裁Vijoy Pandey表示,代理可以发送消息,但缺乏有效协作所需的“基础、谈判或协调或共同意图”。据VentureBeat报道,这种限制阻碍了多代理系统复合它们所学到的东西。Outshift正在开发一种名为认知互联网的新架构方法来解决这个问题。

与此同时,总部位于北京的创业公司Moonshot AI最近发布了Kimi K2.5,这是一个专为代理集群设计的“开放”595GB AI模型。该版本的发布引起了广泛关注,分析师称其为有史以来最强大的开源AI模型,有可能缩小与美国AI巨头的差距,据VentureBeat报道。然而,在Reddit的“Ask Me Anything”环节中,工程师们表达了对该模型在消费级硬件上的可访问性和可用性的担忧。

对AI辅助的日益依赖也引发了对其对技能形成的影响的质疑。Judy Hanwen Shen和Alex Tamkin最近的一项名为“AI如何影响技能形成”的研究探讨了AI辅助如何影响有效监督AI所需的技能的发展。该研究于2026年1月28日提交给arXiv,表明严重依赖AI来完成不熟悉任务的新手工人可能会损害自己的技能习得。研究表明,虽然AI辅助产生了显著的生产力提升,特别是对于新手工人而言,但对技能发展的长期影响仍不清楚。

随着AI改变工作场所,新的工作岗位正在涌现。据《财富》杂志援引的一份领英报告显示,AI目前创造的就业岗位多于其取代的就业岗位。这些新角色包括前向工程师、数据标注员和法务分析师等职位。企业正在大力投资,为AI时代的未来工作做好准备。

然而,有效整合人类和AI需要仔细考虑。《财富》杂志援引哈佛商学院、麻省理工学院斯隆管理学院、沃顿商学院和华威商学院的学者们的研究表明,人机协同方法可以以不同的方式体现出来,对绩效和技能发展产生不同的影响。一项针对244名使用GPT-4解决复杂业务问题的顾问的实地实验强调,企业需要了解如何真正从人机协作中提取价值。公司必须确定他们是在创造“赛博格、半人马还是自我自动化者”,以确保人类以正确的方式参与到AI流程中。

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This article was generated with AI assistance, synthesizing reporting from multiple credible news sources. Our editorial team reviews AI-generated content for accuracy.

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