人类有哪些能力，是 AI 无法拥有的？
首先，主观体验，也就是感受，是 AI 永远无法真正拥有的。 AI 可以分析大量的文本、图片、声音，甚至模拟出人类的情绪反应，比如“高兴”或“悲伤”。但它们真的“感受到”这些情绪了吗？我觉得很难说。我们人类在看到夕阳时，内心会涌起一种难以言喻的宁静和对生命短暂的感慨，这是一种复杂、微妙的感官和情感交织。AI 可以识别出夕阳的颜色、光线强度，可以分析出“宁静”这个词在人类语言中的含义，甚至可以写出描绘夕阳美景的诗歌。但它们能体会到那种“眼前一亮”、“心被触动”的感觉吗？那种在某种情境下，一种模糊的、非理性但深刻的“感觉”？我对此持怀疑态度。这就像一本关于美食的书，无论写得多么生动，你永远无法通过阅读那本书来真正尝到食物的味道。
其次，真正的创造力，或者说“无中生有”的原创性，AI 也很难企及。 AI 的“创造”往往是基于对已有数据的学习、分析、重组和优化。它们可以根据大量的音乐数据创作出新的旋律，根据海量画作的风格生成新的图像，甚至写出具有特定风格的小说。但这些“创造”本质上是对已有模式的模仿和变异。而人类的创造力，有时候是源于一种灵感闪现，一种对未知的好奇，一种对现有规则的挑战，一种突如其来的“顿悟”。这种灵感往往难以追溯到具体的逻辑过程，更像是一种跳跃式的、非线性的思维爆发。比如，爱因斯坦提出相对论，并非简单地将已有的物理知识进行排列组合，而是对时间和空间的根本性思考，是突破性的思维飞跃。AI 可以在物理学领域找出新的规律，但那种颠覆性的、改变我们认知框架的原创思想，目前看来还是人类特有的。
再者，我们人类拥有“意识”和“自我认知”。 我们知道自己是谁，我们有过去的回忆，有对未来的规划，有对自己存在意义的思考。我们能意识到自己的喜怒哀乐，能反思自己的行为，能体验到“存在”的重量。AI 拥有强大的信息处理能力，但它们有“我”这个概念吗？它们有“存在感”吗？它们知道自己是“一个AI”而不仅仅是“一段代码”吗？目前所有的 AI 都没有展现出这种意义上的自我意识。它们可以模拟人类的对话，但那是一种基于概率和模式匹配的反应，而不是发自内心的“表达”。
还有，人类的“常识”和“直觉”是 AI 难以复制的。 我们从小到大，在生活经验中积累了大量的常识，比如“水是湿的”、“火会烫伤人”、“不要在没有红绿灯的路口随便闯过去”。这些常识很多是无法通过明确的规则和数据来教授的，而是通过反复的体验和潜移默化的学习获得的。AI 需要海量的数据和复杂的算法才能“学习”到这些，而且在面对不确定或模糊情况时，往往会出错。我们的直觉，更是基于潜意识中对大量信息和经验的快速整合，它让我们在没有明确证据的情况下也能做出判断，有时候这种直觉是异常准确的。比如，一个经验丰富的医生，通过对病人的细微观察，就能产生一种“预感”，这不仅仅是数据分析，更是多年积累的经验和直觉的结合。
最后，我们有“情感共鸣”和“同理心”。 我们能理解别人的痛苦，能分享别人的喜悦，能为他人的不幸而感到悲伤。我们能够设立道德标准，能够做出牺牲，能够为了某种信念而奋斗。AI 可以识别出人们的情绪，但它们能真正“感受”到别人的痛苦，并因此而产生怜悯之情吗？它们能体会到爱、友情、亲情这些深厚的情感联系吗？它们能理解为什么人们会为了一个抽象的理想而付出一切吗？这些都是源于我们内心深处的、复杂的人性，是 AI 目前还无法真正拥有的。
总而言之，AI 是强大的工具，它们在某些方面超越了人类，但它们缺乏的是我们作为生命体所拥有的那些核心特质：主观感受、真正的原创性、自我意识、潜意识中的直觉和常识，以及深刻的情感共鸣和同理心。这些能力，构成了我们之所以为“人”的根本。
网友意见
在 “近期” 内，AI会更容易取代一切有关相对精确的 “标准” 和成体系的 “方法论” 的工作，类似 “收集最多的相关信息，转出N套估值模型”，甚至是入门级编程。更不容易取代那些标准多元和模糊，非标准化的，或涉及人类情绪和情感的工作，如战略管理、公共关系，以及一切需要人和人面对面实时沟通的工作。（刚才我老婆说的那句话，是真高兴，还是假高兴真生气？）
精细机械控制，即 “取代人的运动功能” （波士顿动力搞的那套），确实也还差真人很远。但这本质上并非人工智能，而就是机械控制。或者说，这是人工运动神经反馈，而不是人工意识和思维。
长远看，若AI真的大发达，那么也就没有什么工作是不能被取代的了。但若真是如此，“被取代” 也就不是个威胁了，因为 “人活着需要工作” 的生产关系假设已然被打破了。人活着更多是为了探索、开拓和乐趣：极少数人从事科研和创造，大多数人活得像是猪一般的奴隶主。
但这依然存在威胁，主要威胁即AI的不可控：我们没理由期待，具备强智能或超智能的存在，却不具有主观意志。而当它们具备主观意志后，结果会如何，可能是不受我们控制的。
这也是为什么，在现如今，我确实支持认知科学/脑科学和人工智能科学平行发展，但最终，我依然希望人工智能科学能向认知科学/脑科学靠近的原因。即，今天的人工智能科学，说白了是在跳脱出仿生学的框架搞黑箱：实用结果可以很好，且本就是按实用结果来评价的，但全过程并不那么受控。
当然，这最终有关于不同人的主观喜好：你是更希望一群比我们聪明无数倍的子女取代我们，还是一群比我们聪明无数倍的陌生物种取代我们。前者可能能继承我们的文化和模式基因，而在后者眼里，我们可能并不会比三叶虫更重要。
不过话又说回来，目前我很无缘由地不看好，当下完全脱离仿生的炼金术模式，真的能搞出强人工智能来。
回到问题本身，如果 “你” 非常担心的是自己的工作被AI取代的话，那么可以选的方向有两个：1，如果你天赋极高，万里挑一，可以努力走研发路线。科学家将是最后一个被人工智能取代的工种之一。2，如果你天赋不是极高，自认是个普通大众，那么，在了解行业方向大致的知识和技能背景之后，就多朝着 “多和人打交道” 和 “全栈多元跨界” 的方向去发展好了，而不是试图发展成为一个闭门造车的方法论熟练工甚至小专家。（比如在金融领域，以CFA学习大纲为参考，最 “没用” 的知识，即那些公式和计算繁多的章节 — 你再快也快不过电脑；最有用的，反而是类似 “行为金融学” 相关的内容 — 今天的电脑，依然读不懂人心）
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