东说念主类和 AI 在责任中若何谐和？耶鲁和南大的辩论东说念主员合作的这篇论文讲了了了。

这篇论文漠视了一个数学框架，通过把责任妙技拆分红两个档次来解释这个问题，具体包括：

决策层子妙技（decision-level subskill）：成就目的、界定问题、量度弃取的贯通责任。

实践层子妙技（action-level subskill）：实施谋略、诳骗器具达成具体效率的操作看成。

效率发现，东说念主类和 AI 在这两个层面各有长处，当不同主体的上风互补时，全体告捷率就会远高于单打独斗。

同期，这种拆分也揭示了东说念主类价值上风方位，以及 AI 重塑东说念主类责任的具体旅途。

面前，该论文已被 ICML 2025 接管。

东说念主工智能期间的责任新视角

对于 AI 与东说念主类责任关系，公众辩论仍困在一个松懈化的问题上：AI 会取代东说念主类也曾匡助东说念主类？

这种说法将责任视为单一集成块。真确的挑战不在于揣测哪些责任会消散，而在于清醒责任价值正若何被根人性重塑。

大批先前辩论已将辩论维度从责任层面鼓吹至任务（task）层面。任务导向经济学（源于 Autor、Levy、Murnane 及 Acemoglu、Restrep 等学者）标明，期间替代或补充的是具体任务而非通盘这个词责任。

Brynjolfsson、Mitchell 和 Rock 等学者则绘图了"安妥机器学习"的任务图谱，而 Frey 和 Osborne 的辩论聚焦于责任层面的自动化影响进度。

然则即等于这种任务中心视角，也时常忽略每种能力里面的要害分野：即构建与考证任务的判断框架，以及骨子实践任务的实施经过。

基于此，这篇论文的作家在 ICML 2025 发表的新辩论漠视改动框架：将责任解构为妙技单位（skill），再将每项妙技拆解为两个中枢构件——决策判断（decision-making）与实践实施（execution）。

以软件工程师张三为例伸开分析。几年前，他的价值由产出掂量：编写的代码、开采的颓势、撰写的文档。

如今，GitHub Copilot 和 GPT 等 AI 器具领受了大部分实践要领，加快甚而自动化了他责任中的"实施"部分。

然则他的价值不降反升——他的变装已从实施转向监督，中枢竞争力不再体现于实践谋略的能力，而在于制定有蓄意的判断力：决定开发内容、论证名堂价值、核验 AI 产出是否安妥复杂且常具隐性的策略目的。

实践可委用，判断不行代劳。

这个案例揭示了当代责任的深层结构。作家的辩论在职务经济学（如 Autor-Levy-Murnane 表面；Acemoglu-Restrep 框架）和"机器学习适配性"评估（Brynjolfsso-Mitchell-Rock 模子）基础上，漠视了更精确的分析器具。

具体来说，论文将每项妙技解组成了发轫提到的两个层级：

决策层子妙技（decision-level subskill）：成就目的、界定问题、量度弃取的贯通责任。

实践层子妙技（action-level subskill）：实施谋略、诳骗器具达成具体效率的操作看成。

这种决策与实践的分离正成为劳能源市集的新分水岭，何况这一趋势在种种娴雅技责任中澄澈可见：

即便 AI 标记出扫描影像中的额外，大夫仍需敲定会诊有蓄意；即便 AI 起草了分析论说，分析师仍需细目叙事框架。

在此新兴范式下，AI 充任着苍劲的实践引擎，而东说念主类则掌控着不行替代的判断目的。

恰是这种分野，最终将决定谁能创造独到价值。

用数学门径看东说念主机谐和

这一数学模子框架不仅施展了新式单干本质，更使其变得可量化、可预计。

通过将岗亭解构为任务与妙技的辘集（每项均包含特定决策难度与实践难度），同期为东说念主类与 AI 建立对应的"能力争谱"（ability profile），该框架能测算轻易劳能源 - 岗亭组合的告捷概率（job success probability）。由此繁衍出些许深刻洞见。

该框架提供了量化器具，可精确评估就业者能力与岗亭需求的匹配度。通过剥离决策孝顺度与实践孝顺度，它杰出了传统绩效目的，构建出更精确公说念的评估机制。

该模子最显贵的发现，是揭示了责任告捷中存在相变格式（phase transition）。

辩论标明，告捷概率并非随能力进步而线性增长。当就业者能力——尤其是决策层妙技——出现渺小逾越时，可能触发告捷概率的非线性跃升，使其从几近势必失败转向几近势必告捷。

△P：告捷概率，a_1：决策层能力参数，σ：能力方差

同期，该框架表面证明，妙技互补的就业者组合——或东说念主类与 AI 的谐和——能显贵进步岗亭告捷率。

当强于决策的东说念主类与擅于实践的 AI 配对时，其协同效劳将杰出个体能力。这为想象高效东说念主机团队提供了数学基础。

辩论同期阐释了近期不雅测到的"坐褥力压缩"效应：生成式 AI 通过补足低妙技就业者的实践短板，使其告捷概率得回高大的进步，从而松开与娴雅技就业者的能力差值。

此外，本辩论还通过应用果然寰宇数据考证了框架的实用性，从 O*NET 详细数据库提真金不怕火岗亭结构，通过评估东说念主类与 AI 发达的基准测试 Big-bench Lite 获取就业者能力数据。

借助大谈话模子构建数据桥梁，辩论证明表面预计成立，该模子对清醒现在劳能源市集具有本质携带道理。

新式责任体系实用指南

本辩论蕴含了深切而遑急的本质道理，为机构适当新式责任体系提供了实用指南：

一是重塑妙技升级旅途。

面前多数妙技培训聚焦器具使用——这类实践层妙技极易因 AI 进化而淘汰。

本框架揭示，最抓久的竞争力源于进步决策层能力：精确界说问题、量度打破目的、在不细目性中调度策略。

妙技再造（upskilling）应推动就业者转向东说念主类判断不行替代的岗亭，因为目的不是杰出 AI 的编码能力，而是完了决策制胜。

二是招聘互补者，而非万能者。

传统招聘依赖学历等轻视目的，将东说念主才压缩为单一参数，迫使机构雇佣"详细万能者"。

通过分辩决策层与实践层能力，本框架可识别互补上风：企业可发掘"高决策力但实践欠佳"的东说念主才，辅以器具巩固其产出，开释面前被埋没的潜能。

招聘不再需要押宝万能型东说念主才，而是精确配置能力拼图。

临了，要为东说念主类判断而想象。

AI 波涛正将实践与决策剥离，迫使咱们再行界说东说念主类独到价值。

若无间基于实践层产出培训、招聘和评估东说念主才，咱们将误判后劲、错配资源，最终将将来的责任拱手相让——并非因 AI 更强，而是咱们遗失了掂量东说念主类独到孝顺的标尺。

本框架为机构提供实用器具，构建能识别决策层不凡能力（判断力、考证力、策略推演）的体系。问题不再是东说念主类在责任中的定位，要害在于咱们是否为此而想象。

作家简介

本论文由南京大学黄棱潇与耶鲁大学的 L. Elisa Celis 和 Nisheeth K. Vishnoi 合作完成。

黄棱潇，现任南京大学副证明、博士生导师。

他本科与博士毕业于清华大学交叉信息辩论院，并先后在瑞士洛桑联邦理工（EPFL）、耶鲁大学担任从事博士后辩论，以及在上海华为表面狡计机实验室担任高级辩论员。

他的辩论鸿沟为表面狡计机科学，主要辩论有趣有趣包括：数据压缩、狡计社会学与机器学习表面，入选国度后生高级次东说念主才。

其论文无间发表于表面狡计机科学海外一流会议（STOC/FOCS/SODA）和东说念主工智能海外一流会议（ICML/NeurIPS/ICLR）。

论文地址：

https://arxiv.org/abs/2505.23432

磋磨博客：

https://nisheethvishnoi.substack.com/p/the-anatomy-of-work-in-the-age-of

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