AI 会抢走你的工作吗？答案远比你想象的更复杂

当每个团队都能利用人工智能交出一份漂亮的提案时，我们该如何决定谁的想法更值得支持？

这一问题正是《纽约客》（The New Yorker）于10月2日发表的由Joshua Rothman撰写的文章《Will A.I. Still Take Our Jobs?》（AI会抢走我们的工作吗？）所探讨的核心。该文大量引用了伦敦政治经济学院（LSE）Luis Garicano教授与香港大学经管学院李晋教授、吴延晖教授合著的新书《Messy Jobs: The Work That AI Cannot Reach》。文章指出，AI技术非但没有解决，反而让职场中一个熟悉的考验变得更加复杂：组织究竟该如何识别优秀的判断力。

作者在书中写道：“如果每个团队都能用更好的、基于AI的分析来支持他们的论点，那么对冲突调解和权威决策的需求将大幅上升。”正如罗斯曼所观察到的，职场中的许多选择并不仅仅是评估一份书面方案，它们还涉及决定“谁的意见能最终胜出”——而这个问题是由经验、默会知识（tacit knowledge）、人际关系和责任共同塑造的。

《Messy Jobs》由 Upriver Press 出版。该书挑战了一种简单的观点，即随着AI能完成越来越多的独立任务，所有工作都会随之消失。书中的核心主张是：工作是一个个“任务组合”。有些属于“弱组合”（weak bundles），即常规任务可以被剥离，且几乎不会对该职位的其他部分造成损失。而另一些则是“强组合”（strong bundles），在这些工作中，研究、解释、协调和问责之间相互依存，一旦剥离其中任何一个环节，都会破坏整体的价值。

这种区分对如何评估员工表现产生了深远影响。罗斯曼特别提到了作者提出的“90/10生产函数”：AI可以让人更快地获得“足够好”的结果，但迈向卓越的最后一段距离，却很难单从产出结果中看出来。作者问道：“你如何区分那些努力做到98分的员工，和那些在91分就停下脚步的员工？它们的表面看起来一模一样。”

《纽约客》并非唯一探讨《Messy Jobs》的媒体。在《大西洋月刊》（The Atlantic）今年6月的一篇文章中，Rogé Karma 借用了书中“弱组合”与“强组合”的框架，分析了为什么自动化对不同工作的改变方式会有所不同，这取决于其技术元素和人际关系元素是否可以被分离。8月份《城市杂志》（City Journal）的一篇书评则认为，这本书的贡献“与其说是一种预测，不如说提供了一个框架”，同时也提出了进一步的问题：即使某个职业能够存活下来，AI带来的收益将如何在从业者之间进行分配？

对于李晋教授——张永宏基金教授（经济与策略）、港大人工智能、管理与组织研究中心（CAMO）总监及港大经管学院教授（管理及商业策略、经济学）——这一主题与其对组织、激励机制和信任的研究紧密相连。吴延晖教授（经济学与管理及策略学教授）的研究领域则涵盖组织经济学、数字平台、媒体经济学与人工智能。

CAMO 致力于研究人工智能如何重塑组织、管理实践以及工作的本质。

本书的官方网站进一步阐述了其理论框架，包括作者序言以及一份由三部分组成的指南，探讨了面临风险的工作、人类价值的来源，以及当工作变成“人机协同组合”时所需的制度重构。网站开篇的例子直截了当地指出了这一点：信息或许很丰富，但让人接受一项决定并将其贯彻执行，完全是另一种维度的“工作”。

对于管理者和毕业生而言，这或许是本书最实用的一项主张。我们要问的，不仅是AI能做什么，更是当任何提示词（prompt）都无法解决问题时，组织能否识别、培养并奖励不可或缺的人类判断力。