在近日于上海黄浦世博园区举办的一场以“AI浪潮下的智能替代与螺旋上升”为主题的见解论坛上，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？》的演讲。该论坛由复旦大学哲学学院与第一财经联合主办，吸引了众多行业专家与学者参与。
张军平在演讲中回顾了人工智能近九十年的发展历程。他指出，从早期人工智能在跳子棋比赛中战胜人类选手，到1997年深蓝计算机击败国际象棋世界冠军，再到2016年AlphaGo在围棋领域战胜顶尖棋手，人工智能不断突破人类传统思维的边界，展现出自主学习和创新的潜力。特别是在过去十多年里，数据、算法和算力的飞跃推动了人工智能技术的快速迭代，Transformer架构的诞生催生了大语言模型，而扩散模型等技术则带动了生成式人工智能的蓬勃发展。
进入2026年，人工智能的应用场景进一步拓展。张军平提到，普通人现在可以通过工具快速构建专属智能体，自然语言编程的普及降低了技术门槛，使得AI能够辅助完成报告撰写、编程等复杂任务。这一趋势不仅提升了工作效率，也为个性化服务提供了可能。
在探讨人工智能与人类能力的差异时，张军平引用了一个经典悖论：人类认为复杂的任务对机器来说往往简单，而人类觉得简单的任务机器却难以完成。他解释说，当任务可以被标准化、程序化或流程化时，人工智能的表现通常优于人类；然而，对于需要直觉、创造力或情感理解的任务，机器仍面临巨大挑战。这种差异源于自然进化的长期积累，人工智能要完全模仿人类的心智仍需时日。
关于人工智能对就业市场的影响，张军平分析认为，标准化、学习类的白领岗位更容易受到冲击，而需要实际操作技能的蓝领工作则相对安全。他还预测，随着人工智能的普及，未来可能会出现“AI解读师”等新兴职业，帮助人们理解和利用人工智能技术。
在演讲的最后部分，张军平强调了人类在人工智能时代需要保持的几种核心能力：批判性思维、个人特色和想象力。他指出，尽管人工智能在数据处理和模式识别方面表现出色，但其输出本质上是基于统计结果的，缺乏真正的个性。因此，在AI时代，个人的独特视角和创造力将变得尤为重要。他还建议，每个人都应努力提升自己的综合能力，以适应快速变化的技术环境。
张军平还对人工智能的未来研究方向提出了看法。他认为，随着技术的进步，许多学科可能会逐步融入人工智能的研究框架中。同时，他指出，人类心智的复杂性不必完全用传统的人类文明规律来解释，人工智能可以通过算力和数据模型学习更复杂的规律，这或许是未来研究的一个重要方向。
