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一年一度，又一个跨年。每逢跨年，有人欢喜有人忧，特别是对当代青年而言，跨一年、老一岁、焦一分，所以跨年喝点鸡汤，便是大补。于是“滋补大厨”罗振宇来啦！2015 年，得到App罗振宇开辟了跨年演讲业态，至今已整整十年。十年的滋补，对个体影响到底几何，不太清楚，但是这汤还是挺浓。中药嘛，见效慢，得长期看，但是门外排队的人还真不少……
闵可锐，上海秘塔科技创始人、CEO。曾担任玻森数据BosonNLP联合创始人、CTO；猎豹移动首席科学家。闵先生拥有复旦大学计算机科学学士及英国牛津大学数学系硕士学位，后于美国伊利诺伊大学香槟分校攻读电子与计算机工程博士学位。其主要研究方向之一是自然语义分析与判断，其基于鲁邦主成分分析的文本分解技术及高维数据检索等成果在CIKM、CVPR等相关国际会议和期刊上发表。闵先生曾在微软亚洲研究院担任过实习研究员，参与了微软搜索引擎、稳健主成分分析方法的理论与应用研究；在美国谷歌参与AdSense基于内容广告建模组点击率预测，改进原有预测模型。闵先生还曾担任过上海科学技术委员会互联网话题识别与跟踪系统设计及实现项目的算法设计师。在此之前，闵先生担任过ACM国际大学生程序设计竞赛科学委员会委员，负责解决技术难题。闵先生在许多国内以及国外的计算机和信息技术专业杂志上发表过多篇学术文章。闵先生获得过牛津大学沃尔夫森中国奖学金，复旦大学人民奖学金，微软明日之星。
闵可锐预测，许多在当下普遍存在的工作未来可能会演变为“小众工作”。从事这些工作的，将是那些能够在特定领域做出独特贡献、在创造力和决策力上仍然胜过AI的人。 如果把时间拨回到2018年，也就是我刚刚萌生在AI领域创业念头的时候，情景与今天截然不同：许多人觉得AI不过是昙花一现的技术潮流。即便有人认可它的潜力，也认为AI的应用仅限于少数特定领域，难以对社会产生深远影响。然而，短短几年间，随着技术的突破性进展，这些怀疑已经被现实击碎。如今，关于AI的讨论已经从“它是否会带来改变”变成“它会以何种速度和规模带来改变”。作为秘塔科技的CEO,我专注于AI搜索、法律咨询翻译、辅助写作等领域，通过具体应用场景探索AI技术的实际价值。在这一过程中，我见证了AI逐步融入人类工作的各个环节，也切身体会到其对行业带来的深远影响。基于这些实践经验和观察，我想在这篇文章里与你分享三个关于未来趋势的预测。第一，企业形态将迎来革命性变化，大量人机混合型的“小而美”的企业会崭露头角。 这一预测来源于我的创业经历。2018年，我发现法律行业存在一个痛点：在涉外业务中，法律文件的多语言转换是一项既繁琐又耗时的工作。这类任务需要极高的专业性和准确性，但本质上它的重复性又很高。许多青年律师不得不将宝贵的时间耗费在这类低效却不得不去做的工作上，严重影响了他们对更高价值的任务的投入。也是在同一年，机器翻译技术迎来了突破性进展。基于RNN模型和Transformer模型的翻译技术不仅显著提升了语言转换的精确度，还在上下文理解和语义连贯性方面取得了飞跃。这些进展不仅为解决法律行业的这一痛点提供了技术可能，也为AI在专业服务领域的深入应用开辟了新路径。借由这一契机，我和我的团队开发了首款产品——“秘塔法律翻译”。自推出以来，该产品已成功服务了3000家律师事务所和跨国公司，将许多年轻律师和法务从繁重的翻译任务中解放出来，使他们能够专注于更有创造性和战略意义的工作。“秘塔法律翻译”的成功，离不开我们对AI化任务筛选逻辑的精准把握，具体体现在以下三方面。·聚焦痛点任务。优先选择那些人力成本高、效率低但对创造性要求不高的工作领域，确保Al的介入能够带来显著的效率提升和成本节约。·锁定优质客户。目标客户是既有提升效率需求，又具备支付能力的群体，尤其是对精度和可靠性要求较高的专业服务领域。·确保技术可实现。通过机器学习和功能建模技术，将解决方案从概念转化为实用的产品，确保其在实际应用中能够稳定落地并创造价值。在企业中，绝大多数工作岗位的人力成本都呈现缓慢上升的趋势，而与之形成鲜明对比的是算力成本的显著下降。得益于CPU和GPU技术的快速发展，计算能力的单位价格持续下降，使得使用算力来完成任务变得越来越经济、高效。而当人力成本曲线和算力成本曲线出现“黄金交叉”时，就预示着在某些岗位上，依赖算力运行的Al将成为更具成本效益的选择。我将这种现象称为“用算力换人力”。用算力换人力这一趋势会催生全新的企业形态：未来，将有更多仅需几十个人运营的小型团队，以人机协作的方式为数百万甚至上千万用户提供高效服务。在传统模式中，创业公司的成长往往与规模扩张直接挂钩，比如大规模招聘员工或扩大办公面积。然而，在AI驱动下的新时代，企业的增长引擎从人力转向算力，服务的规模化不再依赖增加人手，而是通过技术赋能实现指数级增长。 这样的转变可能会引发一些人的担忧：如果企业对员工的依赖减少，我们的工作岗位将何去何从?这是一个复杂且值得深入探讨的问题，我将在第三个预测中结合其他发现来进行阐述。在此之前，让我们来看看Al对教育模式的影响。第二，AI将重构教育模式，帮助每个人找到属于自己的学习路径。这个预测源于我们在秘塔业务中观察到的一个有趣的现象：尽管我们并未刻意布局教培赛道，却发现越来越多的学生开始将AI搜索当作他们的私人老师——他们利用AI解答课堂疑问、扩展课外知识，甚至寻求在传统教育中难以获得的深度指导。传统教育之所以难以提供深度指导，主要是因为其遵循“推荐”的逻辑：老师根据经验从预设的题库中挑选出最有可能考到的题目，让所有学生重点练习。这种模式的问题在于，它默认所有学生的学习方式、知识储备和能力短板是相同的，就像试图用同一把钥匙去打开不同的锁。而AI不再局限于现有的题库，它能根据每个学生的学习进度和需求，实时生成最适合的练习内容。例如，当AI发现某个学生在几何证明题上遇到困难时，它会进一步分析问题的根源：是空间想象力不足、逻辑推理能力欠缺，还是对基础概念的理解不到位?随后，Al会针对性地生成一系列难度循序渐进的题目，帮助学生逐步克服障碍。这种方式相当于为每个学生配备了一位永不疲倦的专属导师：Al了解学生的学习曲线，清楚他们的强项和弱项，能为其精准匹配最合适的学习节奏和方法。这不仅能提高学生的学习效率，更重要的是能激发学生的学习兴趣和自信心。每个学生都能感受到自己的进步，从而找到专属于自己的学习路径。未来的学生可能都会拥有自己的“AI知识库”。这个知识库记录了他们的认知特点、学习偏好及知识结构。基于这些资料，AI不仅能够生成个性化的练习题，还能动态调整知识的呈现方式、解释深度和示例内容。过去，知识获取主要依赖单向传递，而现在，学生可以通过AI灵活地“超链接”各种所需知识。这一变化让“因材施教”的教育理想变得触手可及，也为学生打开了一条发现自我、理解自我的路径。将教育与个性化发展结合起来看，这个预测的意义便愈加清晰了。它不仅关乎学生学习效率的提升，更关乎每个人在AI时代如何找到自己的定位，发挥自己的特长，并实现真正的自我价值。这一变革也为第三个预测——未来我们的工作形态会发生的转变——做好了铺垫。这个看似天方夜谭的预测，源于我们在开发AI产品时观察到的一个现象：机器的学习能力与人类有着本质的不同。人类的学习遵循遗忘曲线，如果不及时复习，人在学习一天后会遗忘约66.3%的所学内容。AI则截然不同，它只需学习一次，就能永久保存所学知识，而且每次迭代都会在已有基础上实现性能提升，解决更多问题。正是这种显著的效率差异让我相信，如果一项工作既能由人完成，也能由AI完成，那么从长远来看，从事这项工作的人最终必然会被AI取代。这并非因为Al更“聪明”,而是因为它们在执行效率和成本效益上具有无可比拟的优势。随着算力成本的持续下降，重复性的脑力劳动交由Al完成将成为不可避免的趋势。回过头去看我的第二个预测：AI将推动个性化教育普及，让更多人找到自己的独特学习路径，发挥自己的特长，并实现真正的自我价值。这看似与我们现在说的存在矛盾：如果机器在效率上全面胜过人类，培养人的这些能力还有意义吗?实际上，这两个预测并不冲突，反而彼此补充。Al承担重复性工作，能够解放人类，让我们摆脱“为了生计而被迫从事单调劳动”的状态。而个性化教育的普及，将赋予人类更强的创造力和探索能力，使我们能够集中精力从事更具价值的创新活动。 随着AI不断降低工具和资源的使用成本，创造性劳动将变得更加平民化和普及化。我们已经在移动互联网时代体验到了类似的变革：几乎每个人都可以通过发一条短视频、写一篇小红书博文的方式成为内容创作者。在未来的AI社会，这种趋势将进一步延续和深化。想象一下，有了“AI名师”,你可能不需要花大价钱去专业机构学习，也能轻松掌握作曲技能；通过全能AI助手，你可能不用依赖庞大的设计团队，仅花一点月费，就能设计出独具风格的服装、鞋子，甚至是工业产品。当然，很多人会担心：这些创造性劳动听起来很美好，但很现实的问题是，我们的基本生活保障从何而来?如果没有人愿意为我们的创造埋单，那岂不是“吃了上顿没下顿”?这个问题直击要害。事实上，AI的发展必然会推动社会组织形态的变革。这让我想到一个正在被讨论的概念——UBI(Universal BasicIncome,全民基本收入)。这并不是一个空想的乌托邦，而是一项已经在芬兰等国家试点实施过的社会制度。UBI的核心思想是，国家定期、无条件地向所有公民发放足以保障基本生活的现金。它的几个关键特征值得注意。“无条件”意味着不需要审查公民的经济状况或就业状态。“普遍性”强调所有公民都可以获得，而不是针对特定群体。“个体性”指直接发放给个人而不是家庭。最后，是发放“现金”而不是代金券或补贴，保障使用的灵活性和自主性。AI和自动化技术带来的生产力提升，正在让“普遍工作”的概念逐渐失去必要性。这种情况并非第一次发生，回想一下：在农业社会，几乎每个人都需要参与农业生产才能养活整个社会；而到了工业革命时期，机械的出现取代了大量体力劳动，使得仅需少量人口就能生产出足够的食物，满足全社会的需要；如今，我们可能正处在另一个类似的转折点，只不过这次机器取代的是脑力劳动。所以，从某种意义上讲，许多在当下普遍存在的工作未来可能会演变为“小众工作”。从事这些工作的，将是那些能够在特定领域做出独特贡献、在创造力和决策力上仍然胜过AI的人。这些人可能只占行业的前1%。而对大多数人来说，生活的重心将逐渐从“为了生计而从事一份工作”转向“基于个人兴趣进行某种探索与创造”。当然，这种转变不会一蹴而就。在它一点点发生的过程中，我们将面临许多新问题：如何重新定义“有价值的工作”?如何重塑社会的认同感?……这些问题会推动我们思考更包容、更合理的社会制度是什么样子的，并让我们做好准备，以迎接新时代的到来。
声明：本文选自罗振宇2025年跨年演讲推荐书目《预测之书》，作者闵可锐，版权归原作者所有，本文仅作知识分享。
