问题——技术加速渗透，传统能力结构面临重估 随着人工智能技术在政务、产业、教育等领域加快落地，岗位形态与能力需求正在发生结构性变化。3月27日，以“AI赋能产业变革、治理创新”为主题的第四届“粤有数”数字化治理交流会在华南农业大学举行。会议期间，中国科学院院士、广州南方学院校长汤涛在接受采访时指出，社会最关心的问题之一，是哪些行业将受到更大冲击，以及个人应如何构建在新周期中的核心竞争力。 原因——重复性劳动可被规模化替代，稀缺的是“原理”与“整合” 汤涛分析，从技术特征看，凡是高度依赖记忆、规则明确、流程可标准化、需要大量重复操作工作，更容易被技术工具替代或重塑。例如部分软件开发、税务申报、法律检索与文书处理等环节，具有“知识密集但创造性不足、工作量大但可模板化”的共性，在新工具的加持下，单位产出所需的人力将明显减少。 与之相对，真正难以被替代的能力，集中在两端：一端是揭示规律、构建方法的基础性能力；另一端是将技术、场景与人的需求进行系统性连接的整合能力。汤涛认为，人工智能越向前发展，对“底层逻辑”的依赖越强，而这恰恰需要长期训练与严谨思维支撑。 影响——人才竞争力呈现“两极”：底层学科与跨界融合更具优势 围绕“什么样的人在人工智能时代更具竞争力”，汤涛给出两类判断。 第一类是从事基础性工作的“底层能力”人才。他指出，数学、统计学、理论物理等学科提供的是解释世界与构建模型的方法，是诸多技术路线背后的根基。技术应用可以迭代，但原理性的东西具有更强的迁移性与生命力。越是技术迅猛演进，越需要理解原理、能够提出新问题、建立新框架的人才。 第二类是跨界复合型人才。汤涛表示，未来的价值创造往往发生在学科交叉地带：文科与理工科、艺术与工程、传播与算法、管理与数据之间的融合，将释放更大想象空间。机器擅长完成单一环节的高效率任务，但把分散工具“串联”为可落地的产品、服务与治理方案，仍需要人对目标、审美、伦理、市场与组织的综合判断。跨界能力越强，越能把工具转化为解决方案。 对策——以教育体系重构回应技术浪潮，培养“原创力+整合力” 面向人才结构变化，汤涛认为，高校将迎来一场必须直面的教学变革。他指出，传统以知识点记忆和应试为主的教材体系与课堂形态，正在被快速更新的工具能力所冲击——“能被一问即得的内容”，不应再占据课堂的中心位置。高校应在教材更新、培养方案调整、课程组织方式与评价体系上作系统改革，更多强化原理训练、问题导向、项目实践与跨学科协作，让学生学会提出问题、验证假设、组织资源并形成可复用的方法。 在创业议题上，汤涛认为，技术进步确实降低了部分环节的门槛，提高了个体获得能力与扩大服务规模的可能性，但“创业能否成功，关键仍在想法与判断”。他以艺术教育等领域为例指出，社会需求变化叠加技术工具，可能让更多个人以更低成本连接更广泛人群，形成新的服务模式。但要把事情做成、做大，仍需要对内容、管理、市场与传播的综合把控，这同样依赖跨界学习与长期积累。 前景——从“会用工具”走向“定义问题”，竞争焦点回归人的创造 与会人士认为，人工智能带来的不是简单的岗位消失，而是能力结构的再分配：低门槛重复性工作将被压缩，高质量创造与系统整合将更受重视。汤涛的观点提示，未来人才竞争的关键不在于与机器比“记得多、做得快”，而在于能否掌握原理、理解复杂系统并提出有价值的问题；能否跨越学科与行业边界，把技术转化为现实生产力与公共治理效能。高校与社会培训体系若能及时转向，以更开放的课程体系与更真实的实践场景塑造学生能力，将有望在新一轮科技变革中赢得主动。
技术浪潮改变的不是“人是否需要努力”，而是“努力投向哪里”。当重复性劳动被重新分配，社会更需要理解原理、敢于创新、善于融合的人才。面向人工智能时代，教育改革的关键在于把课堂从“传递答案”转向“训练能力”，把培养从“单科熟练”转向“复合胜任”，以更开放、更系统的方式，为不确定的未来积累更确定的竞争力。