2026年4月，Anthropic发布的大模型Claude Mythos在网络安全领域实现突破性进展，成功挖掘出被全球安全专家遗漏27年的OpenBSD底层漏洞与16年的FFmpeg漏洞，其问题发现能力首次超越人类顶尖专家水平，引发全球对AI技术边界与人类未来发展的广泛讨论。
分领域AI奇点是否已经到来？AI将如何重构社会能力体系、就业结构与运行规则？人与AI分身的协作边界该如何划定？
当前正在成长的00后、10后、20后即将进入AI世代，他们的认知底层、情感结构、价值判断、社会关系都与算法共生。
为此，教育重心须从"知道什么”转向“能用知识做什么、成为什么样的人”，重点培养AI难以替代的省察自觉、同理共情、复杂问题解决、情感协作等高阶能力。
《瞭望》新闻周刊特邀北京大学新闻与传播学院教授胡泳展开深度对话，探索技术演进的底层逻辑，解析AI对就业结构、职业能力、社会关系与伦理框架的多重影响，以下是专访内容。
01
分领域AI显现“超人级”能力
《瞭望》：Claude Mythos等是否意味着分领域AI奇点已经抵达？
胡泳：Claude Mythos代表AI从语言生成向自主代理跃迁的里程碑，更本质的是代表前沿大模型正在逼近结构性能力跃迁——从信息处理走向关系建模与知识重组。
从分领域的角度来看，Claude Mythos的核心优势在于在想法和知识之间建立深层连接，然而这种连接能力本质上仍属于结构层面的关系建模，而非真正的经验性理解。它可以生成大量可能成立的知识关联，却并不天然具备判断这些关联在现实中何者更具意义的能力。因此，它更像是一种被极度放大的“元能力工具”，在加速知识生成与问题重构方面具有近似“奇点式”的效应，但其最终价值仍依赖于人类主体对意义、方向与重要性的裁定。
在青岛职业技术学院具身智能机器人实训基地，人形机器人在课堂上进行动作编程效果演示 （2026 年 3 月 26 日摄） 李紫恒摄 / 新华社《瞭望》
02
重构底层逻辑
《瞭望》：现有就业结构和职业能力体系是工业社会规则显性化的产物，AI时代的规则显性化逻辑与此有何不同？
胡泳：工业社会的规则显性化逻辑是“通过学习规则来模仿自然”，其显性化对象是自然界隐含的因果规律与能量转化机制。人类将经验、手工技艺或自然过程中的不可控规律，转化为可测量、可计算、可工程化的明确规则，比如牛顿力学将运动规律抽象为数学公式、热力学将热与能量转化过程转化为工程原理，最终目标是构建对物理世界的可控系统。
AI的规则显性化逻辑是“在表征与决策层重写规则”，其显性化对象是语言、行为、认知中的统计性模式与隐含结构，例如语义关系、决策倾向、复杂系统弱关联网络等，核心是从规则发现走向关系建模与生成。它不直接探索基础自然规律，而是对分散在数据、语言与行为中的隐含结构进行提取与重组，将分散的隐性知识转化为可生成、可迁移的通用表征，最终重写人类理解与组织世界的“认知代码”。
在 2025 世界人工智能大会拍摄的时的科技电动垂直起降飞行器。据工作人员介绍，该产品具备智能驾驶功能（2025 年 7 月 26 日摄） 陈浩明摄 / 新华社《瞭望》
03
“与AI共同进化的一代”
《瞭望》：会否出现“AI世代”，其有哪些特征？
胡泳：如果从技术－认知－社会结构共同塑形的人类存在形态来看，AI很可能正在参与塑造新型人类。
人类已经历从“农业人”到“工业人”的转变，也在向“算法人”演进：农业人阶段，人类社会较多受制于自然环境，认知依赖直接经验；工业人阶段，随着现代科学体系确立，世界被转化为可计算与可工程化的对象，人类通过机器与制度外化体力与组织能力，作为技术系统的中心操控者存在；算法人阶段，AI深度介入认知过程本身，人类的思维方式更多与算法系统耦合。
“AI世代”是人类认知与智能系统深度耦合后形成的新主体形态，其特征包括认知外包常态化、知识获取与创造模式从积累型转向调用型、个体更倾向于将自身视为可被数据化、建模与优化的动态系统。
04
“元能力”不可替代
《瞭望》：什么是AI环境下的人类“元能力”？这些能力的共性是什么？
胡泳：元能力是人选择、生成、重构乃至放弃的底层能力。当前大模型在模式识别、概率生成、知识压缩上效率极高，但其目标由外部设定，意义为模拟生成，经验无法沉淀为连续的存在状态。AI擅长在既定问题空间内优化“如何做”的答案，却无法触及“为何做”“是否要做”的核心层面，这正是人类的不可替代性所在。具体可分为五个维度：
一是问题生成能力。历史上的思想突破大多源于对问题本身的重构而非答案累积，AI主要在既定框架内优化，没有质疑问题前提、重划现实边界的内生动力。
二是价值设定能力。AI能通过对齐机制模仿既有价值体系，但无需承担选择后果，也无真实的情感体验，无法真正生成价值。价值确立始终与有限性、责任、风险绑定，是算法无法内化的维度。
三是意义建构能力。人类会将经验纳入自我叙事，赋予失败、情感、痛苦等体验深层意义；AI的意义表达只是技巧，既没有“爱”的动机，也没有“恐惧”的根源，无需通过叙事维系自身存在。
四是自我重构能力。人可通过重述经历动态塑造自我，让自我成为开放的过程而非固定实体；AI不会在时间中形成“另一个自己”，也没有对自身身份的持续性反思。
五是存在性承担能力。人类在有限性与不确定性中做选择，每个决定都伴随风险与责任，是“用生命下注”的存在承诺；AI既不会真正“犯错”，也不会为选择付出代价。
总而言之，AI正在快速替代人类的操作层能力，但提问、赋值、意义建构、自我重塑、存在承担等能力，始终是不可替代的。
05
从知识传授转向元能力开发
《瞭望》：人工智能技术正在快速重构知识获取方式、社会生产模式甚至人才评价标准，教育需要如何调整以适应这些根本性变化？
胡泳：在人工智能不断覆盖人类操作性能力边界的背景下，人才需求结构正在发生系统性变革，教育的核心发生结构性转变。现有教育体系所传授的大量既定知识，很可能在这代人进入劳动力市场时失去实用价值，传统“知识储备型”的培养逻辑无法适配高度不确定的未来就业市场。
当前全球多数层次的教育系统，仍然沿用20世纪工业化时代形成的培养模式，一方面培训内容高度孤立、学科边界固化，知识的整体性考虑不足，难以应对复杂问题的综合能力；另一方面评价导向强调对既定教育内容的记忆与掌握，而非面向真实场景的问题解决能力培养。
AI时代，写作、编程、数据分析等显性技能越来越容易被模型化、自动化，拉开人与人差距的是难以被设计、预测、标准化，也无法被AI复制的附带学习成果，包括情境直觉、社会感知、情绪韧性、价值结构、叙事自我等非认知能力。
此时课堂不应被简化为信息交换空间，而应被重构为高密度社会情境系统，在这些难以标准化的空间中，元能力得以生成，构成人类在智能时代不可替代的核心优势。
（《瞭望》2026年第20、21期）
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