摘要：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。
翻译：阮文韵
【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。
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来源：人工智能学家
