人工智能大模型正在推动各行各业的变革，同时也在改变人们的日常生活和工作方式。在享受智能技术带来的高效与便利的同时，随之而来的各种担忧和疑虑也在增加。人们开始思考：AI是否会取代现有的工作？AI生成的内容是否准确？那些走在前沿的人面对快速变化的科技又该如何应对？对此，专家建议，年轻人要明确选择适合自己的领域，利用AI技术放大自身的能力和经验，再结合个人品牌及人性化的沟通能力，以实现更高效的人机协作，服务于他们的目标受众。

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近期，广东深圳福田区的工作人员迎来了70位AI“同事”。这些智能助手在240个政务场景中，借助“监护人”的指挥，重新定义了政务服务的全新模式。

根据福田政府在线发布的信息，这些AI助理的表现相当出色：公文格式的修正准确率超过95%，审核时间缩短了90%，并且错误率控制在5%以内；民生诉求的处理准确率由70%提升至95%；个性化定制的生成时间从5天缩短至几分钟，安全生产助手生成演练脚本的效率提升了100倍……实现了AI从“替代人力”到“激活人力”的价值转变。

中国信息通信研究院在2024年12月发布的《人工智能发展报告(2024年)》中指出，自2023年以来，全球基础模型的数量迅速增加，其增幅相较于2022年翻了一番；自2024年起，新增或迭代的基础模型已近百个。预测显示，到2026年，超过80%的企业将利用生成式人工智能API，或部署相关应用程序。

然而，AI的迅速发展和广泛应用也让许多人倍感不安。

AI的影响：既有就业替代，也有就业创造

95后的陈林在接受中青报·中青网记者采访时表示：“我感到非常焦虑，AI的更新换代速度似乎超过了我学习的进度。我担心像我这样缺乏经验、资金和信息优势的人，会被时代所淘汰。”

他提到，去年3月开始学习使用文心一言（百度推出的知识增强大语言模型）来编写代码，分析数千篇文章的数据，然而到了6月，他发现其实无需编写代码，只需将数据合并，通过Kimi（北京月之暗面科技有限公司推出的智能助手）就能直接分析这些长文本。到10月，他又尝试使用Ollama（本地部署大型语言模型的工具）在本地运行Llama3.1（Meta公司发布的大型语言模型）和通义千问模型（阿里云推出的语言模型），以确保信息安全。今年2月，他通过深度求索（DeepSeek）公司的R1意识到，这些推理模型的出现，甚至使得自己之前学习的编写提示词的技巧也显得多余。

与陈林有相同感受的年轻人不在少数。在哔哩哔哩网站的AI教学课程评论区，许多年轻人表达了对职业未来的担忧。有些人感叹：“GPT写词、Suno作曲、Vocaloid演唱，我是不是要失业了？”还有学习者担忧教学内容无法跟上技术的变化，留言询问：“UP主，2025年了，这些课程还能满足最新的技术需求吗？”更有一些年轻人在面对各种AI软件时感到迷茫，询问：“UP主，Midjourney和Stable Diffusion（两款文本生成图像的工具）到底哪个更好？”

对于年轻人在AI时代所面临的困惑，记者采访了中央财经大学数字经济融合创新发展中心的主任陈端。她表示，关于AI技术带来的失业问题其实无需过度忧虑，“首先，AI的应用会带来就业的替代，其次也会创造新的就业机会。虽然许多重复性工作将被自动化取代，但与此同时，新的服务型岗位将会涌现，这些岗位需要更多的人机协作。”

陈端进一步指出，尽管AI在许多方面展现了超越人类的效率和优势，但在与人合作时，人类依然有其独特的优势。例如，个人品牌的长期积累所带来的信任与情感认同、人与人之间的换位思考能力，以及基于人性理解的决策判断，这些都是AI难以替代的。尤其是在涉及多方利益协调和复杂关系的决策中，人类的能力更为突出。

此外，她还提到AI的非主体性问题。她表示，AI并不是一个独立的法律责任主体，而是人类凭借自己的身份承担责任，从而获得更多的信任和授权。AI只能在被人类授权的范围内发挥作用，这一界限是明确且不可逾越的。

关于就业创造的问题，天云融创数据科技的CEO雷涛表示，未来的大模型应用市场需要大量的新兴人才来完成互动操作。现有的人工智能生成技术，例如扩散模型，具有不可预见性，因此需要大量的人机交互来将“拆盲盒”的过程分解为可控的流水线，通过人为控制机器算法生成的细节，并分阶段提交成果。

“因此，需要大量新兴的生成式AI人才，他们必须掌握如何与模型互动，包括提示词设计、复杂思维链的构建及工作流编排、参数调整等。特别是在影视行业，无论是角色塑造、剧本生成、特效制作，还是配音和宣传等不同环节，都对人才的需求各有不同，每一环节都需要人机协作来完成大规模的生产。”雷涛说道。

“对普通年轻人而言，建议选择合适的AI增强领域，以便快速放大自身的技能和经验，同时结合个人品牌及人性化的沟通能力，形成更好的协作，服务于目标受众。”陈端提出了这样的建议。

在不久前举行的2025全球开发者先锋大会上，香港科技大学校董会主席、美国国家工程院外籍院士沈向洋发表了题为《大模型时代的创新与思考》的演讲。他针对人机关系的讨论，认为更应将其定义为“以人为本的人工智能”。智能增强（IA）的核心是通过技术手段扩大人类的能力，帮助人们更高效地完成任务，强调辅助人类而非取代人类的特性。

除了创造就业和智能增强，AI还降低了新兴市场的就业门槛，为普通人提供了新的可能性，从而实现市场的扩容。

“人工智能市场焦虑的本质在于，科技要素的加速使得一切都在变化，而人自身却没有跟上速度，因此产生了焦虑感。但我们应相信，科技带来的变革使普通人有机会去改变自己的路径，这是一个值得期待的时代。”雷涛进一步解释，举例说在短剧市场，普通人可以通过工具快速、低门槛地进入，这对大多数人来说是机会，而不是被淘汰或替代。

“技术迭代内置化”是AI发展的趋势

在AI浪潮下，年长者同样面临挑战。70后教师吴女士在接受采访时表示：“我学了半天软件，结果让它帮我写教案，却出现了不少‘无中生有’的情况；让我做题时，答案也出错。感觉不仅没省心，反而让我更费心。”

吴女士提到，她的手机中已经安装了五六款大模型软件，有的用于翻译，有的用于制作PPT，有的用于写工作总结。这些软件增加了她的学习成本，原本想“偷懒”的她，不仅失去了查找的方便，还增加了学习软件和审核的时间。

吴女士所经历的“AI欺骗”现象，被称为“AI幻觉”。对此，中央民族大学新闻与传播学院的助理教授向安玲在接受采访时给出了两条建议：首先，在使用AI时，尽量让其启动联网搜索或知识库检索。同时，要求AI基于RAG（检索增强生成）模式进行操作，并添加标引，以帮助用户追溯AI所引用观点和数据的来源，这是验证信息可靠性的关键。其次，用户可以采用多模型验证的方式，利用多个AI模型对同一问题的答案进行交叉验证。如果多个模型的输出结果显著不同，则其中某些结果很可能不准确，通过这种交叉验证可以有效识别和避免虚假信息的误导。

对于审核环节，向安玲表示：“审核是必不可少的。如果觉得人工审核耗时，可以采用人机协同审核的方式。”她进一步解释，当前在引入多个大模型后，可以设置一个“最强模型”作为“裁判”，让多个模型之间相互审核、交叉验证。然而，完全不进行人工审核目前仍然很难实现。

“AI技术迭代的未来趋势是‘内置化’，复杂的迭代过程将嵌入后台，最终的操作界面将愈加简化，交互界面也将变得更人性化。AI技术的进步越快，普通人使用起来就越便捷，这样才能在商业上形成更好的闭环。”针对AI软件过多导致学习疲惫的问题，陈端提出了“技术迭代内置化”的发展趋势。她认为，AI技术将像移动互联网一样，渗透到生活的各个方面，不再是深奥难懂的，而是像过去的“三大件”一样，走进每个家庭，变得易于学习和使用。（应受访者要求，陈林为化名）

中青报·中青网见习记者 卢健 记者 贾骥业