编者按

正值毕业季，“年轻人的第一份工作正在消失”成了社交媒体的热议话题；与此同时，各种能赋能于普通人的智能体又层出不穷，正把过去只属于专业团队的能力交到普通人手里。兴奋与焦虑并存，希望与不安同在——这正是走进 AI 时代的真实社会心态。

 

AI到底会导致分化，还是带来普惠？我们是坐等结果，还是积极可为？在播客节目《世界还有办法》第一期里，主持人傅剑锋请来两位常年琢磨这件事的人：清华大学校务委员会副主任、领导力研究中心主任、可持续社会价值研究院院长杨斌教授，腾讯公司副总裁、可持续社会价值事业部（SSV）负责人陈菊红女士。

一位提供“这件事为何如此”的思想框架，一位提供“到底怎么做到”的行动方法。一个半小时聊下来，一条主线逐渐清晰：分化不会自动消失，普惠也不会自然发生——只有人主动去干预、去选择、去创造，AI才可能不是加速分化，而是主动促进普惠。

 

 

 

就业：

要AI平权，就要先“平技”

谈到就业话题时，杨斌提醒人们警惕一个“智商税”式的误区——以为“懂AI的人就比不懂的人更有保障”。“这一次替代，不是在人群里按能力挑拣，”他说，“它是系统性地，让某一些工作完全由AI来做，因为交付质量比人更高更稳定。”这从生产力角度是进步，可原来做这些事的人怎么办？这正是讨论“AI向善”时，绕不过去的核心挑战。

陈菊红认为根源是：这一次技术革命的烈度与时间压缩的集中度，是以往任何一次工业革命都不曾有过的。它的好处还没被全社会感知，普惠感知尚未全面到来，而结构性的就业变化已经近在眼前。国外也有一些经济学家们甚至联名呼吁行动——旧的经济模型，装不下AI时代了，人类社会需要积极应对与行动。

两位嘉宾在讨论中有清醒共识：普惠不会自然发生。要么坐视裂缝扩大，要么主动去做点什么。

杨斌抛出的思考，来自他去年的公开演讲——要AI平权，就先要平技。“平技”，就是人人都能上手的工具，让科技从“重器”成为“众器”。互联网这些年最了不起的贡献之一，就是“把过去如神、罕见的本事，变成寻常百姓家拥有的稀松平常的能力”。

 

就业：

要AI平权，就要先“平技”

谈到就业话题时，杨斌提醒人们警惕一个“智商税”式的误区——以为“懂AI的人就比不懂的人更有保障”。“这一次替代，不是在人群里按能力挑拣，”他说，“它是系统性地，让某一些工作完全由AI来做，因为交付质量比人更高更稳定。”这从生产力角度是进步，可原来做这些事的人怎么办？这正是讨论“AI向善”时，绕不过去的核心挑战。

陈菊红认为根源是：这一次技术革命的烈度与时间压缩的集中度，是以往任何一次工业革命都不曾有过的。它的好处还没被全社会感知，普惠感知尚未全面到来，而结构性的就业变化已经近在眼前。国外也有一些经济学家们甚至联名呼吁行动——旧的经济模型，装不下AI时代了，人类社会需要积极应对与行动。

两位嘉宾在讨论中有清醒共识：普惠不会自然发生。要么坐视裂缝扩大，要么主动去做点什么。

杨斌抛出的思考，来自他去年的公开演讲——要AI平权，就先要平技。“平技”，就是人人都能上手的工具，让科技从“重器”成为“众器”。互联网这些年最了不起的贡献之一，就是“把过去如神、罕见的本事，变成寻常百姓家拥有的稀松平常的能力”。

AI把这件事推到了极致。“它是一个压缩和泛化的过程，”杨斌说，“不是一个水平最高的人在指导你，而是把全人类的智慧压缩起来。”如今AI作为通用平台，竟比每个行业里的顶尖高手还技高一筹。可正因如此，“平技”的另一面，是“失技”：高手在AI面前也会变得平平，甚至失去岗位。

怎么办？答案是让那把“趁手的工具”，真正落到能用的人手里。杨斌笑称他也天天在用一款智能体WorkBuddy（“我帮你”），能帮上不少忙。陈菊红举例腾讯正在做的“教师助手”：识别出教师身份后，配上专门的语料、工具和技能，很多老师“挺喜欢用”。“就像老祖宗把石头磨出一个尖，就能砸开坚果，”她说，“工具趁手了，用起来，个人就比以前更强了。”

技术平权，是当下最急迫、也最能让个人、企业、社会共创的一剂药。但它只是起点。

教育：

从“教”到“育”的系统再造

工具改变了个人的技能，也必然反过来撼动教育。

杨斌把这场变革讲得很透彻。他认为AI第一次让“每个学习者各按步伐、共同前进”成为可能，清华同事研发的MAIC平台（被称为“多智能体课堂，全AI守护课堂”），能用你最熟悉的语汇——你爱武侠就是武侠，爱美食就是美食——生成一个只属于你的、沉浸其中的学习场。而当知识传授可以如此个性化，“五年后，教室这样的东西可能就不存在了”。

 

那大学还剩什么？他的回答是重新发明它：一个年轻人走进校园，先定义“属于你的这一年”，选择要解决的某个社会、经济或技术问题，在创客空间里结成团队，去旁边的科技园做part time，需要补什么课自己去补。而踢一场球、住在一起、面对面地理解人与人的关系、甚至好好谈一次恋爱——这些必须同步发生、无法被AI代替的事，才是校园真正该留下的。

AI变革落到教育上，“育”会成为核心，而“教”（知识传授）可以用更高效、更人性的方式实现。那到底要“育”出什么？杨斌借奈飞那本著名的人力资源手册开篇——“我们这儿只雇成年人”。这个“成年人”无关年龄，而是人格成熟：靠谱、自驱、好奇、充满激情。 这些东西不是靠课程，而是靠一段段“历程”去磨砺、去沉淀成一个人的DNA。

更具颠覆性的，是他对“比较优势转移”的判断：大学曾经相对于高科技创新型企业的一些优势，如今正在消失，甚至转移到了企业一方。 真正有挑战性的创新任务、真实的场景与数据，很多都在业界；大学里的模拟项目，远不如真刀真枪的实践。

他甚至设想：如果创新型企业愿意办产研结合的训练营，请一些真心愿意传授的企业实战导师，其带人效果可能比大学实验室更好——这才是对当下高等教育最好的一种“倒逼改革”的动力。

陈菊红把此比喻为“春江水暖鸭先知”：产业之所以能率先这样变，是因为它看得见由此带来的可能性，有巨大的内在动力。 这股推力会像波浪一样，一层层影响到大学、中学乃至更早的教育。

公益：

当产品经理成为社会创新的主角

除了教育，那么更大范围的AI普惠能不能落地，考验的是另一种能力，就是如何识别问题，解决问题。陈菊红的看法是：“先看本质问题是什么，再看是不是一定要用AI去解决它。”——一句话，就是不要拿着锤子找钉子。

她举了一连串“不fancy却有效”的例子：很多乡村小学有教室大屏和硬件。微信地震预警系统与地震局等政府机构合作，已覆盖数千万人，如今又与学校的电子黑板打通——“因为小学生上课不拿手机，那块大屏才是他一上课就会遇到的东西，（预警）后台一触发，全班全校都能看到”。女性“两癌”筛查里，最普惠的解法不过是“身份证扫一个码”去重，可能就把“每年重复筛、总有人没筛到”的痛点解决了。

 

大家还谈到了微信里悄然上线的“人声增强”无障碍功能：用十万份老人的听力数据训练出模型，对高频、中频、低频声音有听障问题的，分别给出对应的声音补偿，成本极低，可覆盖数千万的听障老年人群，后续也可更多听力受损群体受益。

更妙的是它的“外溢逻辑”：这套能力不追求商业利益，于是被开放给手机厂商——先是荣耀手机，未来还可能延伸到智能电视、音箱、汽车，让听障者身处的整个声音环境都能被理解和补偿。用很低的算力，不必做到一百分的精确，但却能普惠到很多人。

正是这些故事，让杨斌捕捉到一个被反复提及的词——产品经理，并由此给出一个洞察：

过去，企业做公益的人，很多原本来自传媒、政府等背景，习惯的是一种PR思维；而真正让公益出成效的，是转向一种PM（Product Manager）思维——把技术、把未被满足甚至未被表达的需求、把迭代的机制，乃至“如何让受助者不因此感到被歧视、而是得到尊重”，都装进一个完整的设计闭环。“用产品经理的思维来做企业公益，会对成效有很大的提升。”

陈菊红则从组织机理上解释了它“为什么能发生”：腾讯SSV从一开始就是扁平的小组织——“不管你是总经理还是总监，你负责这个领域，你就是负责人”；它天生要回答两个问题——这是不是腾讯所擅长的事？能不能更有创造性地去做？ 加上“技术+连接”这两项擅长，加上“公司向善的发动机”这一使命，产品经理的基因才有了生长的土壤。

而这一切要可持续，还需要一把尺子。陈菊红介绍了SSV内部的衡量模型和方法论SQI——S是Scale（规模），Q是Quality（质量），I是Impact（社会影响进化）。从而既注重“单个做好事的成本与效益”，也有基于终局判断的长期主义。“这就是我们常说的，怎么让‘善’变成一个业务。”

模式：

协同与涌现

这说明，社会价值的衡量，绝不能只看眼前的数字。

今年六月底，南宁一位不能说话、只有手指能动的女士突发危急，她想起腾讯有一个“无障碍急救”小程序，用手指点开、发出定位。因为系统与南宁120打通，接线员先听到的是一段AI合成语音——“我是一个不能说话的人，现在处于危急状态，请不要挂断电话”——随后，接线员的语音被转成文字回给她，她的需求选项转成语音再发给接线员。一次极简的转换，救了一条命。

四年多以来，通过企鹅急救累计已有八万多起救人案例，其中的无障碍小程序被残障人士使用，还是第一次。在一般商业公司，一款四年没有日活的产品早被砍掉。腾讯SSV凭什么容忍、甚至鼓励它？陈菊红的回答，是社会价值创新里的两种模型：

一种是涌现模型——像资助基础科研，只要你认定这个议题极其重要、基本方法可能是对的，就“用时间的复利一直做下去”，你不知道它何时、以何种方式呈现结果，但你相信自由探索与科学发现之间有紧密的逻辑。

另一种是协同模型——像社会化急救，当120不断接入、视频对话发生、物业保安学会接入、AED从固定部署走向移动部署，“你天然地知道，协同作用一旦发生，将来的结果一定会出现”。在第一年时还没能跑出救人案例时，产品经理“都快哭了，在黑暗里盘旋了很久”，但方向对了，时间会给出答案。

“归根到一条，就是看你到底在解决一个多么重要的事情。”也正因如此，SSV常问一句这个事儿够不够重要、是不是腾讯所擅长、是不是别的公司也能干、你到底提供了什么不一样的东西。敢聚焦、敢做减法，会主动去掉很多“看上去光鲜、人人都在做”的事，让自己真正进入擅长的地带。

而最近企鹅急救与美团、顺丰、滴滴乃至无人机的协同，让杨斌看到一种“美”：“当你做这样一件事的时候，其实没有‘竞争对手’这个概念，都是同道。” 陈菊红认为企业一起做好事确实有了风尚。

陈菊红讲的“数字关爱券”的故事也很动人：几年前，一线同事看到河南水灾的受灾者在11月还穿着一双破凉鞋，才意识到救灾时涌入的捐赠物资与真实需求之间存在供需错配；于是他们用微信支付消费券解决供需匹配，让受灾者自己选择想要的物品。

这次广西水灾时也用上了，进一步迭代成线下的“应急超市”。更微妙的是那份尊严：“去领一笔救济款，和自己用关爱券选择生活用品，或‘以工代赈’建设家园，是完全不一样的，更体面、更自主，更被尊重。”

 

追问：

人之为人，如何保持

对话最后，两人不约而同地把目光投向最深的一层——当越来越多的能力可以外包，人之为人的主体性，如何保持？

杨斌抛出的思考是：“人之本”在AI技术面前的让渡危机。他说，“代劳”一直在发生，替代体力尚不至于让人怀疑“人还是不是人”；但当AI开始代替我们思考、决定、选择、判断，那就动了最要紧的那个“本”了。 他引用1950年维纳的《The Human Use of Human Beings》（人有人本之用），人的那个“本”一旦让渡出去，会是天大的事。而现实是，越来越多人在没有保留地做能力外包，所以他担忧用进废退。

陈菊红认为：过去每一项好发明，都在让人更方便、让效率更高。可这一次不同，“没有任何一个工具，像今天的AI这样让你如此轻易地放弃判断和思考；而且我们并不知道它会怎样发生，因为它每天都在发生”。那这件事到底是帮了我们，还是让“我之为人”变得更弱了？她给不出现成答案，但给出了态度：在AI扩散的每一步，都要“以人为本”。

这也牵出杨斌思考的另一个概念——“本善”。他解释为何用这个字：1956 年达特茅斯会议的提案里，就写着要造一台能“improve themselves（自我改进）”的机器——那个themselves指的是机器自己，即AI的自我递归完善，但人不在这个循环里。他点破了人类在这一AI进程中的困境：竞争的压力让你守不住本可以守住的那颗善心，“觉得我得先赢下来”，或“这诱惑太大，我得先把东西做出来再说”。所以AI的“善”若只靠外部管控，终有一天会被AI超越；真正要紧的，是让善内生在AI机器的设计里。

尽管这并非易事，但杨斌说他相信“办法总比问题多”，办法往往来自大众，精英在想办法时，一定要倾听社会的声音。

（作者系影响力慈善研究院特约研究员，互联网资深从业者）