少关注工作的未来 多关注未来的工作 探寻AI时代阅读、创作与工作的无限可能

2026年央视春晚舞台上，人形机器人惊艳亮相，灵活展现武术空翻、智能交互等硬核技能，直观呈现出AI产业的蓬勃生机，也让人机共存的未来图景愈发清晰可触。本期长安书房聚焦这一时代命题，携手行业大咖、解读前沿著作，一同探寻人机共生背景下，阅读、创作与未来工作的全新可能，解锁技术变革带来的新机遇。

>>大咖观点

AI与数字化深度渗透 重塑出版行业发展格局

当前，“人工智能+”已深度渗透智能制造、智慧金融、城市治理等30余个行业，图书出版领域亦不例外。随着AI浪潮席卷而来，行业发展格局正被深刻重塑，从智能编校系统、数字阅读平台，到虚拟现实图书、AI创作助手，一系列新技术在出版业数字化转型中落地生根，催生出诸多探索成果与实践成效。

中信出版集团董事长陈炜在中信出版2026合作伙伴大会上谈到，我们正身处一个伟大的变革时代，以AI为代表的新技术正在持续消解行业旧秩序、重构发展新规则。正如经济学家熊彼特所言，“创新就是创造性的破坏”，作为伴随人类成长的传统业态之一，出版行业同样面临着这场创造性变革。在他看来，AI带给出版业的，绝非单纯的效率提升或行业内卷，更是一场超越认知边界的产业重构，将为“所有人创作，所有人阅读”新生态的构建注入全新动能。

他认为“AI奇点”正在加速到来，一个尖锐的问题摆在从业者面前：出版人会不会被替代？面对“AI奇点”，出版人要思考的，决不能只停留在产品呈现方式、销售渠道和生产效率的优化上，不能再用做纸质书的思维来做数字产品，用工业时代的逻辑来应对智能时代。新时代的出版人不能只做技术的追随者，更要做内容的引领者。他借中信出版“二次元”板块、米哈游及泡泡玛特等案例指出，内容的边界正在被无限拓宽，AI和新的传播方式让这些小众但极致的内容找到了知音。他说：“关键在于，谁能理解真的内容，谁能理解真的应用场景。”

“我们不仅要做好内容的‘守门人’，更要成为内容的‘运营官’；不仅要适应技术变革，更要主动构建新的内容生态。”陈炜用四组“身份”来定义未来要构建的商业模式。他说要做“内容生态的营造者”，不再满足于出书，要做内容创作的“连接器”，围绕新时代、新读者、新社群，打造覆盖图文、音视频和社群的全链路内容生态，实现优质内容的多元分发；作为“美好体验的营造者”，要让读者在阅读、在学习、在互动的每一个瞬间，都能感受到美好，从而成为更好的自己。要重塑书店业态价值；作为“打破认知闭合的跨界者”，要把物理学的思维用到经济学里，把心理学的洞察用到管理学里，打破学科的壁垒，提供跨界融合的“洞见”。作为“理想和价值的守望者”，无论时代怎么变，出版业从来也不只是单纯的生意，它承载着文化传承的使命，也势必要坚守跨越时代的价值，让好的内容穿越时间，影响一代又一代人。

同时，陈炜也抛出鲜明观点：“AI还不能像我们一样，因为读到一段文字而热泪盈眶，因为一个创意而彻夜难眠。”他认为，无论AI如何强大，都无法替代人类独有的情感共鸣与创意迸发。

>>著作解读

心与芯共生：机器人重构未来工作新图景

麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室主任、《心与芯：我们与机器人的无限未来》的作者之一丹妮拉·鲁斯领着一支由150多名研究人员组成的团队，致力于推动机器人的前沿技术。丹妮拉·鲁斯在书中写到：“我的工作是研制机器人，包括其身体和大脑。当我向人们介绍自己的工作时，通常会引发两种反应。有些人惴惴不安，开起‘天网’的玩笑（‘天网’是电影《终结者》中虚构的计算机系统，它引发了机器革命），他们想知道机器人何时接管世界。另一些人则询问自动驾驶汽车何时能送他们上班。对于第一类人的问题，我的回答是‘永远不会’；对于第二类人的问题，我的回答是‘指日可待’。一场机器人革命正在进行，给我们的社会和生活带来了翻天覆地的变化。更多奇思妙想有待转化为应用，我们正处在这一过渡期。”人类主导着机器人技术的设计与应用，AI与机器人将产生怎样的影响，终究取决于人类自身。

麻省理工学院经济学家的一项分析发现，2018年63%的工作岗位在1940年是不存在的。很多孩子将来可能从事的是尚未发明的工作。作者在书中写到：“多年来，我一直是麻省理工学院未来工作专责小组的成员。小组的名称带来的启发是，我们应该少关注工作的未来，多关注未来的工作，因为工作一直在演变，未来还会继续演变。随着机器人和人工智能的不断发展，工作也许会发生翻天覆地的变化。”

世界经济论坛的一份报告显示，2020年至2025年间，算法和智能机器在工作场所发挥的作用越来越重要，全球26个经济体可能会有8500万个工作岗位被取代，同时9700万个新岗位横空出世。

“我认为，找到人类利用机器人和机器智能的优势提高生产力的方法，是推进工作的最佳途径。人机协作需要更智能的机器，还需要会用机器的人。”在作者看来，人机分工的依据是二者的优势和劣势。机器擅长在大数据集里快速处理和发现模式，移动的精确性比人高，力量也比人大。由于数据量非常大，机器学习引擎可以生成人类难以发现的洞见。这些技术在数字处理、记忆和预测方面都优于人类，但机器无法像人类一样推理、交流或理解世界。它们的知识不够渊博，缺乏随机应变的能力，这恰恰是人类的优势，而且这些优势将继续保持下去。 华商报大风新闻记者 刘慧