简而言之：现在在专业人士中流传着一个笑话：“在人工智能时代，留给人类的唯一工作就是承担责任。”人们以讽刺的口吻说这句话，暗示人类将只是机器错误的替罪羊。但从结构上来说，这个笑话绝对是真理。最终无法自动化的技能是责任. AI可以处理信息，但它无法承担风险。如果你想在后AI时代生存，你必须从一个仅仅执行任务的“代理”转变为一个拥有深刻、复杂、无法计算的背景以真正承担决策后果的“主体”。
前几天有人告诉我，我们最终都会成为“职业替罪羊”——只是在办公室里等着在AI出错时承担责任。大家都笑了。我也笑了，但随后我无法停止思考这个问题。
因为事情是这样的：他们搞错了。承担责任并不是成为牺牲品。这是关于成为房间里唯一一个无法隐藏的人。
棋子与主体的区别
我在二十多岁的时候看到人们被推到风口浪尖。初级开发者因VP们做出的架构决策而受到指责，而这些VP从未见过代码库。客户经理因为深圳的供应商错过了三周的截止日期而被解雇。这不是问责制——这是人类的保护。这是在寻找一个可替代的人来吸收碎片。
真正的问责制是架构性的。它是审视电路，知道如果这个东西烧毁，你的名字在许可证上。你无法通过LinkedIn个人资料伪装这一点。你无法通过提示工程进入这一点。
AI在充当缓冲区方面表现出色。它可以整天向愤怒的客户道歉，写出完美的“我们正在调查这个问题”的电子邮件，生成既说一切又什么都没说的报告。但是当CTO问“谁决定在不合规地区处理医疗数据”时，一个算法无法举手。它没有职业可以摧毁。它在凌晨三点不会出汗。
物理世界不在乎你的提示
我从流血的角度思考这个问题。不是比喻——而是字面意义上。如果你是一个水管工，拧错了管道，你的地下室就会淹水。如果你是一个保姆，错过了迹象，一个孩子就会受伤。反馈是直接的、物理的和昂贵的。
但是如果你是一个客户服务机器人，给了某人错误的退货政策？谁在乎。没有身体。没有血。只有一个日志文件。
这就是为什么人工智能首先吞噬“代理”工作——那些你只是在公司与现实之间翻译的工作，增加摩擦而不增加风险。中层管理层，你将电子表格向上发送，将道歉向下传递。这些工作一直是临时缓冲，现在我们有了更好的缓冲。
真正重要的是什么
那么，如果你不想被更好的缓冲取代，你该怎么办？
你必须将自己定位在上下文太混乱以至于无法记录的地方。风险太高以至于无法委托的地方。
我在2012年学到了这一点，当时我坐在香港一家电信公司的采购团队对面。我们与IBM和华为竞争——这些巨头在二十个国家设有办事处，法律团队的规模与我们整个公司相当。我们的“办公室”是一个共享办公空间里的一个漏风的空调桌。
我们获胜是因为我们没有假装。当他们询问我们的冗余、备份计划和“如果发生什么”的时候，我们说：“我们没有。如果这失败了，我们个人会破产。我们的房子也在危险之中。但我们确切知道你们当前供应商失败的原因，并且我们愿意押上所有赌注来修复它。”
这不是自负。这只是……诚实。我们愿意在出错时承担损失。IBM无法提供这一点——他们的项目经理会被重新分配。华为也无法提供这一点——他们的交易会被重新谈判。只有我们可以提供我们真正的利益。
人类仍然胜出的三个地方
如果你想为未来做好准备，就停止尝试更快地处理信息。停止尝试写比人工智能更清晰的电子邮件。相反，去那些数据不存在的地方：
找到他们不会输入的真相。任何人都可以回答问题。关键在于让人告诉你他们无法书面表达的内容——他们真正的预算限制、他们的政治恐惧、上一个项目失败的真正原因。你必须坐在房间里，当你提到竞争对手的名字时，观察他们的肩膀紧绷，注意他们在回答之前看向首席财务官的眼神。人工智能无法读懂这种气氛。
说出他们无法说出的事情。客户通常带着混乱而不是需求来找你。他们会描述症状几个小时，却不知道是什么病。如果你把这些胡言乱语输入到人工智能中，它会给你一个美丽、自信的计划来解决错误的问题。你必须倾听这些噪音，通过十年的伤疤过滤它，然后说："你不需要新的客户关系管理系统。你需要解雇你的销售主管。"这不是数据处理——这是从生活的创伤中识别模式。
听听未被说出的话。在高风险会议中，最重要的信息是人们故意遗漏的内容。回答前的停顿。他们匆匆而过的话题。他们不谈判的合同条款。大型语言模型只能训练于所说的内容。你必须训练于被吞下的内容。
底线
人工智能是终极模仿者。它将取代每一个你假装知道事情、假装关心或假装拥有权威的工作。它不会取代那些真正在"我负责"的那一行签名的人。
所以是的，这个笑话是对的。唯一剩下的工作可能就是承担责任。但这不是降职——这才是最初唯一真实的事情。
——詹姆斯，水星科技解决方案，香港，2026年3月
