在2026 Inclusion·外滩大会“AI浪潮下的智能替代与螺旋上升”见解论坛上，复旦大学计算与智能创新学院教授张军平发表了题为《人工智能时代:人类如何共存？》的主题演讲。这场由复旦大学哲学学院与第一财经联合主办的论坛在上海黄浦世博园区举行，吸引了众多行业专家和学者参与。
张军平在演讲中系统梳理了人工智能近90年的发展历程。他指出，从早期在跳子棋比赛中战胜人类选手，到1997年击败国际象棋世界冠军，再到2016年AlphaGo在围棋领域展现超越人类传统思维的创新能力，人工智能不断突破人类认知边界。特别是近十余年来，数据、算法和算力的协同发展，推动了AI技术的快速迭代——2017年Transformer架构的诞生催生了大语言模型，扩散模型等技术则带动了AIGC领域的突破性进展。
展望2026年的技术趋势，张军平预测AI智能体应用将加速普及。他特别提到，自然语言编程技术的成熟将大幅降低技术门槛，使普通人能够通过工具快速构建专属智能体。这些智能体将具备辅助完成报告撰写、编程等复杂任务的能力，显著提升工作效率。
针对人工智能与人类能力的差异，张军平援引经典悖论进行阐释：“人类认为复杂的任务，机器往往能轻松完成；而人类觉得简单的任务，机器却可能难以处理。”他解释道，当学习类任务能够被标准化、程序化时，AI的表现将超越人类；但涉及直觉、情感等人类特有的能力时，机器仍存在明显局限。这种差异源于地球40亿年进化形成的复杂心智系统，远非当前AI技术能够完全模拟。
在就业市场影响方面，张军平分析指出，标准化程度高的白领岗位将首先受到冲击，而需要实际操作技能的蓝领工作则相对安全。他特别预测，随着AI技术的普及，将催生“AI解读师”等新兴职业，这类岗位需要人类对机器输出结果进行解释和优化。
关于人类在AI时代的核心竞争力，张军平强调了批判性思维、独特视角和想象力的重要性。他认为，尽管AI能够输出统计意义上的最优解，但无法体现个体差异和人文视角。因此，保持个人特色、培养多维度能力将成为应对技术变革的关键策略。
对于学科发展，张军平提出大胆预测：未来诸多学科可能逐步融入人工智能研究框架。他同时指出，描述人类心智不应局限于传统文明总结的简单规律，借助算力数据模型，AI有望揭示更复杂的认知规律，这将成为技术发展的重要方向。
