AI 可能先自动化培养专家的流程，再自动化专家本身
imjustnewatai · x · 2026-07-27
我把 3 场 Dario 采访、几个月后的实际进展，以及我们做的 1,171 个职业地图放在一起看，得出的核心判断是：AI 可能会先自动化“培养专家的过程”，再自动化专家本身。
- 线程引用 Anthropic 的数据：人类仍负责约 70% 的规划决策，而 Claude 已经承担约 80% 的执行决策。
- 经验丰富的用户，验证成功率据称是新手的 两倍以上。
- 但问题在于：很多能力恰恰是在执行中学出来的。写第一版、调试烂问题、对账、审合同、处理边界情况，这些工作也是新人变成专家的路径。
作者进一步认为，如果 agent 开始接管这些执行环节，公司短期内可能不再需要那么多初级岗位，社会长期也可能减少专家供给。Dario 所说的 “90% hump”，就是人类只负责剩下 10% 但极关键的工作。
更激进的一步是：一旦 agent 补齐记忆、工具、电脑访问、反馈、验证和权限，人类不再是“用 AI 的工人”，而会变成“监督一整个 AI 组织的专家”。
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