簡而言之：目前在專業人士中流傳著一個笑話：「在人工智慧時代，唯一剩下的人類工作就是承擔責任。」人們以諷刺的口吻說這句話，暗示人類將成為機器錯誤的替罪羊。但從結構上看，這個笑話是絕對的真理。最終無法自動化的技能是責任. 人工智慧可以處理資訊，但它無法承擔風險。如果你想在後人工智慧轉型中生存，你必須從一個僅僅執行任務的「代理人」，轉變為一個擁有深刻、混亂且無法計算的背景，能夠真正承擔決策後果的「主體」。
前幾天有人告訴我，我們都會變成「專業替罪羊」——就這樣在辦公室裡等著在人工智慧出錯時承擔責任。大家都笑了。我也笑了，但隨後我無法停止思考這件事。
因為事情是這樣的：他們搞錯了。承擔責任不是關於成為替罪羊，而是關於成為那個在房間裡無法隱藏的人。
棋子與主體的區別
我在二十多歲時看著人們被推下公交車。初級開發者因為高層未曾見過代碼庫而被責怪架構決策。客戶經理因為深圳的供應商延誤了三週而被解僱。這不是問責——這是人類的保護。這是在尋找一個可替代的人來吸收碎片。
真正的問責是架構性的。它是看著電路，知道如果這個東西燒掉，你的名字在許可證上。你無法用 LinkedIn 個人檔案來偽裝這一點。你無法通過提示工程來達到這一點。
人工智慧在擔任緩衝方面非常出色。它可以整天向憤怒的客戶道歉，寫出完美的「我們正在調查此問題」的電子郵件，生成說一切又什麼都不說的報告。但當首席技術官問「誰決定在不合規的區域處理醫療數據」時，一個算法無法舉手。它沒有職業可以毀掉。它在凌晨三點不會出汗。
物理世界不在乎你的提示
我從流血的角度思考這個問題。不是比喻——而是字面上的。如果你是一名水管工，緊固了錯誤的管道，你的地下室會淹水。如果你是一名保姆，錯過了徵兆，孩子會受傷。反饋是即時的、物理的且昂貴的。
但如果你是一個客戶服務機器人，給了某人錯誤的退貨政策？誰在乎。沒有身體。沒有血。只有一個日誌檔。
這就是為什麼人工智慧首先會取代「代理」工作——那些你只是充當公司與現實之間的翻譯，增加摩擦卻不增加風險的工作。中層管理層，你將電子表格向上傳遞，向下道歉。這些工作一直都是臨時緩衝，而現在我們有了更好的緩衝。
真正重要的是什麼
那麼，如果你不想被更好的緩衝取代，你該怎麼辦？
你必須將自己置於上下文過於混亂以至於無法記錄的地方。風險過高以至於無法委派的地方。
我在2012年學到了這一點，當時我坐在香港一家電信公司的採購團隊對面。我們正在與IBM和華為競爭——這些在二十個國家擁有辦公室和法律團隊的巨頭，而我們的「辦公室」只是一個共享辦公桌，位於一個空調漏水的共同工作空間。
我們贏了，因為我們沒有假裝。當他們詢問我們的冗餘計劃、備份計劃以及「如果發生什麼」的情況時，我們說：「我們沒有。如果這失敗了，我們會個人破產。我們的房子也會受到影響。但我們確切知道你們目前的供應商為什麼失敗，我們願意賭上所有來修復它。」
那不是自負。那只是……誠實。我們願意承擔風險，如果出錯的話。IBM無法提供這一點——他們的專案經理會被重新指派。華為無法提供這一點——他們的交易會被重新談判。只有我們能夠提供我們真正的利益。
人類仍然獲勝的三個地方
如果你想為未來做好準備，就停止試圖更快地處理資訊。停止試圖寫比人工智慧更乾淨的電子郵件。相反，去那些數據不存在的地方：
找到他們不會打字的真相。任何人都可以回答問題。關鍵在於讓某人告訴你他們無法書面表達的內容——他們的實際預算限制、政治恐懼、上個專案失敗的真正原因。你必須坐在房間裡，當你提到競爭對手的名字時，觀察他們的肩膀緊繃，注意他們在回答前瞥向財務長的眼神。人工智慧無法讀懂這種氣氛。
命名他們無法命名的事物。客戶經常帶著混亂而不是需求來找你。他們會描述症狀好幾個小時卻不知道病因。如果你將這些喋喋不休的內容輸入人工智慧，它會給你一個美麗、自信的計畫來解決錯誤的問題。你必須聆聽這些噪音，透過十年的傷痕過濾，然後說："你不需要新的客戶關係管理系統。你需要解雇你的銷售主管。" 這不是數據處理——這是從生活中的傷害中識別模式。
聽見未被說出的話。在高風險會議中，最重要的信息是人們故意省略的內容。回答前的停頓。他們匆匆略過的話題。他們不談判的合同條款。一個大型語言模型只能訓練於所說的內容。你必須訓練於那些被吞下的內容。
底線
人工智慧是終極的模仿者。它將取代每一份你假裝知道的工作、假裝在乎的工作，或假裝擁有權威的工作。它不會取代那些真正在"我負責"的簽名上簽名的人。
所以是的，這個笑話是對的。剩下的唯一工作可能就是承擔責任。但這不是降級——這是唯一真正存在的事情。
——詹姆斯，水星科技解決方案，香港，2026年3月
