【编者按】
从工业革命引入蒸汽和钢铁替代体力劳动，到当今硅与电子结合逐渐取代脑力劳动，人工智能（AI）正深刻改变全球经济的生产模式。
这一转变带来了巨大的人力资本贬值的潜在风险，人类技能的独特价值在 AI 时代面临前所未有的挑战。
那么，我们该如何在技术浪潮中重新定义自身价值呢？
日前，剑桥大学首任 DeepMind 机器学习教授 Neil Lawrence 在英国《金融时报》上撰文，
探讨了 AI 对人力资本的影响及其人类的正确应对方式。
他在文章中指出，“原子人”是人类注意力和创造力中不可替代的核心，是数字化未来的坚实基础。他呼吁通过建立人力资本指数和深化技术与社会需求的融合，开发兼顾科学与社会的 AI 解决方案，从而释放人类潜能，而非取代人类价值。
学术头条在不改变原文大意的情况下，对发布内容做了简单的编译。内容如下：
哲学之石是一种神奇的材料，可以将便宜金属变成黄金。在现代经济中，自动化具有同样的效果。在工业革命期间，钢铁和蒸汽取代了人类的体力劳动。如今，硅和电子正在结合起来取代人类的脑力劳动。
这种转变带来了效率。但它也贬低了构成人力资本支柱并创造幸福健康社会的技能。
如果炼金术士发现了点金石，使用它就会引发大规模通货膨胀，并使任何黄金储备贬值。同样，在 AI 革命中，我们宝贵的人力资本储备也很容易受到自动化和贬值的影响。我们所学到的技能，无论是体力劳动还是脑力劳动，在机器面前都有可能变得多余。
AI 会完全取代人类吗？或者人类注意力中是否存在某种形式、核心、不可或缺的元素是机器无法取代的？
如果是这样，这将是我们构建数字化未来的坚实基础。
我称这种内核为“原子人”。
不幸的是，当我们寻找它时，却面临着一种不确定性原理。机器依赖于可测量的输出，这意味着人类能力中任何可以量化的方面都面临自动化的风险。但人类最本质的方面是最难衡量的。
作者创造“原子人”这一概念，借用了德谟克利特原子论的思想，用以比喻人类智能在人工智能快速发展的背景下所展现的核心本质。
就像物质分解到原子这一不可切割的极限，人类智能在被人工智能逐步取代体力和脑力劳动的过程中，也逐渐暴露出那些无法被量化、自动化或复制的独特特质。这些特质，如创造力、同理心和深度注意力，构成人类存在的不可分割核心。
我们无法从孩子们在学校取得的 A 级成绩比例或医院的候诊名单的长短中找到“原子人”。“原子人”在这一切的背后。我们可以从“护士多花几分钟确保病人舒适”、“公交车司机停下来让养老金领取者过马路”、“老师表扬学习有困难的学生以建立他们的信心”等行为中看到“原子人”的存在。
因此，
我们面临着一个新的生产力悖论
。传统的经济干预工具无法绘制出难以衡量的优质人类注意力的供需图。那么，我们该如何建设新经济，利用我们在人力资本方面的领先优势，实现我们渴望的数字化未来呢？
答案之一是研究人力资本指数。
该指数通过人口的健康和教育水平来衡量注意力经济的质量和数量。
注意力经济是美国计算机科学家赫伯特·西蒙于 1971 年描述的一种现象。他预见到了即将到来的信息革命，并写道，丰富的信息将造成注意力的贫乏。过多的信息意味着人类的注意力成为稀缺资源，成为瓶颈。它成为注意力经济中的黄金。
我们需要找到一种方法来重新投资人力资本，在考虑 AI 等技术带来的生产力提升时，将人力的价值重新投入到系统中。
这意味着公众的需求与创新经济的成果之间要有更紧密的联系。这意味着要制定更灵活的政策，通过与实际工作者共同创造切实可行的解决方案来回应公众对话。例如，这意味着护士可以利用技术工具腾出时间，让他们把时间花在病人身上。
为实现这一目标，学术机构需要加大努力。
过去，我们常常忽视社会面临的困难。我们太远离日常生活的真正挑战——这些挑战不会登上知名科学杂志的封面。人们理所当然地对 AI 等创新尚未解决他们面临的问题感到愤怒，包括医疗、社会保障和教育方面的问题。
当然，大学无法独自解决这一问题，但学者可以充当诚实的中间人，弥合公共和私人考虑之间的差距，召集不同的群体，理解、赞扬和支持个人的贡献。
这需要人们愿意奉献自己的时间来改善彼此的生活，开发新的最佳实践并与同事和同行分享。
为了保护我们的人力资本并发挥我们的潜力，我们需要 AI 炼金术士为我们提供既能服务于科学又能服务于社会的解决方案。
原文链接：https://www.ft.com/content/6ac0ad1b-29b4-4f43-a4ce-be209649c316
阅读报告全文，请访问欧米伽研究所的“未来知识库”
https://wx.zsxq.com/group/454854145828
未来知识库
是“
欧米伽
未来研究所”建立的在线知识库平台，收藏的资料范围包括人工智能、脑科学、互联网、超级智能，数智大脑、能源、军事、经济、人类风险等等领域的前沿进展与未来趋势。
目前拥有超过8000
篇重要资料。
每周更新不少于100篇世界范围最新研究
资料
。
欢迎扫描二维码或访问
https://wx.zsxq.com/group/454854145828
进入。
截止到11月25日 ”未来知识库”精选的100部前沿科技趋势报告
-
Air Street Capital《2024 年人工智能现状报告》
-
未来今日研究所：2024 技术趋势报告 - 广义计算篇
-
科睿唯安中国科学院 2024 研究前沿热度指数报告
-
文本到图像合成：十年回顾
-
《以人为中心的大型语言模型（LLM）研究综述》
-
经合组织 2024 年数字经济展望报告加强连通性创新与信任第二版
-
波士顿咨询 2024 全球经济体 AI 成熟度矩阵报告
-
理解世界还是预测未来？世界模型的综合综述
-
Google Cloud CSA2024 AI 与安全状况调研报告
-
英国制造商组织 MakeUK2024 英国工业战略愿景报告从概念到实施
-
花旗银行 CitiGPS2024 自然环境可持续发展新前沿研究报告
-
国际原子能机构 2024 聚变关键要素报告 - 聚变能发展的共同愿景
-
国际可再生能源署 IRENA2024 年全球气候行动报告
-
Cell: 物理学和化学 、人工智能知识领域的融合
-
智次方 2025 中国 5G 产业全景图谱报告
-
未来今日研究所：2024 技术趋势报告 - 移动性，机器人与无人机篇
-
Deepmind：AI 加速科学创新发现的黄金时代报告
-
PitchBookNVCA2024 年第三季度全球风险投资监测报告
-
德科 2024 年未来全球劳动力报告
-
高工咨询 2024 年协作机器人产业发展蓝皮书
-
国际能源署 IEA2024 年全球能源效率报告
-
基因慧基因行业蓝皮书 2024 - 2025
-
普华永道 PwC2024 全球经济犯罪调查英国报告 - 智对风险直面挑战
-
中国互联网协会 2024 面向未来网络的数字孪生城市场景应用白皮书
-
中移智库 2024 先进感知新技术及新应用白皮书
-
智次方研究院 2025 中国 AIoT 产业全景图谱报告
-
未来今日研究所：2024 技术趋势报告 - 人工智能篇
-
国际电联：迈向衡量数字经济的通用框架的路线图
-
联合国粮食与农业组织：2024 年世界粮食安全和营养状况
-
大语言模型综述
-
李飞飞等，AI 智能体：探索多模式交互的前景综述
-
哈尔滨工业大学 - ChatGPT 调研报告
-
2024《美国核部署战略报告》最新文件
-
清华大学：AIGC 发展研究 3.0 发布版 b 版
-
OpenAI：2024 年 OpenAI o1 大模型技术报告
-
Verizon2024 年世界支付安全报告
-
皇家学会哲学学报 从复杂系统角度评估人工智能风险
-
复旦大学 大模型 AI 代理的兴起和潜力：综述
-
经合组织 OECD2024 年气候行动监测报告
-
Wevolver2024 年边缘人工智能现状报告 - 探索各行业边缘 AI 应用动态
-
2024 全球人形机器人产品数据库报告 - 人形机器人洞察研究 BTIResearch
-
《全球金融稳定报告》 把舵定航 不确定性、人工智能与金融稳定
-
瑞士洛桑联邦理工学院 《人工智能中的 - 创造力：进展与挑战》
-
《你所需要知道的理 - 论：人工智能、人类认知与决策》牛津大学最新 53 页报告
-
世界经济论坛 新兴技术时代的网络弹性导航：应对复杂挑战的协作解决方案 2024
-
ADL 理特咨询 2024 汽车出行未来展望报告
-
2024 中国硬科技创新发展白皮书 - 开辟未来产业新赛道
-
科学时代的大语言模型中的人工智能
-
Gartner2025 年重要战略技术趋势报告
-
CBInsights2024 年第三季度全球人工智能投融资状况报告
-
TrendHunter2025 年全球趋势报告 - 全行业顶级创新和变革趋势前瞻
-
天津大学 2024 大模型轻量化技术研究报告
-
欧洲海洋局 2024 导航未来报告将海洋置于更广泛的地球系统中第六版
-
美国安全与新兴技术中心 2024 AI 生成代码的网络安全风险研究报告
-
国际原子能机构 2024 年世界聚变展望报告
-
复旦大学 2024 大语言模型的能力边界与发展思考报告
-
安盛 AXA2024 年气候与生物多样性报告气候过渡计划路线图
-
YouGov2024 美国公众对人工智能 AI 的态度调研报告
-
麦肯锡中国报告：《中国与世界》完整版
-
麦肯锡全球研究所 2024 下一代竞技场报告 - 重塑全球经济的 18 个新兴行业领域
-
Project Sid，一个旨在模拟多智能体交互以研究 AI 文明的项目
-
德国研究与创新专家委员会 德国研究创新与科技成果报告
-
2024 年欧洲关键产业的科技重塑研究报告
-
智能体专题报告之二 - 智能体时代来临具身智能有望成为最佳载体
