清华大学教授柳冠中说：搞无人驾驶汽车，无人商店、无人酒店我不奇怪。饭店里用机器人端盘子，我也不奇怪。就连研发AI写文章，也不奇怪。但是你发现没？现在的智能科技有点跑偏了——放着救火、排雷、高空作业这些能救命的“硬骨头”不啃，反倒扎堆去抢快递员、收银员的饭碗。 这话题从AI怎么兴起说起，早些年人工智能还停在实验室，主要帮科学家算复杂数据，那时候大家觉得它远在天边。 没想到2010年代后，深度学习一火，谷歌脸书这些大厂砸钱搞无人车，目标直指司机和物流岗位。 无人商店像亚马逊的Go店，用传感器取代人工结账，买东西刷脸走人，省事归省事，可多少收银员就此下岗。 酒店机器人递毛巾，餐厅机械手送菜，这些听上去新鲜，实则抢了服务生的饭碗。 AI生成文字更狠，OpenAI的模型一出，写手编辑都发愁，它几秒钟吐出一篇文章，虽然味淡点，但老板爱用，成本低。 这些变化不是天上掉下来的，资本在后头推着，企业看中回报快的地方，低端重复活数据多，算法好训，投钱见效立竿见影。 柳教授戳破的这层窗户纸，其实早有迹象，AI本该先冲向危险地带，可商业一搅和，就歪了楼，为什么？低技能岗位市场大，全球亿万劳动力，换AI能立马省薪水。 高危活呢，场景乱七八糟，救火满是烟尘，高空风吹雨打，排雷随时炸，AI得有超稳适应力，研发贵还慢。 企业一盘算，抢快递小哥的活儿能快速圈钱，救命领域客户少，多是政府买单，赚钱慢吞吞。 结果AI蜂拥超市物流客服，亚马逊仓库机器人分货，沃尔玛无人柜台，优步自动车测试，表面效率飞起，实际底层人失业成堆。 拿美国数据看，2025年AI暴露高的职业失业率涨了0.3个百分点，金曼 Sachs估算整体失业上浮0.5%，中国这边也差不多，北京上海无人配送车上路，外卖骑手订单少，竞争狠。 柳教授就是在敲警钟，这歪路不是技术锅，是导向锅，要是AI先啃硬活，世界准变样。 瞅瞅那些玩命岗位，本是AI英雄救美的机会，消防机器人有雏形，像法国Shark公司的家伙，能钻火场喷水灭焰，减少人伤亡，可全球用得少，为什么？钱投不足，技术关难过。 排雷无人机军方试用，帮清老战场，但民用还靠人工，每年全球死伤上万，高空维修，机器人能爬墙稳住身，可工地多半还是人吊绳子，随时出事。 柳教授一语中的，这些硬活没人爱啃，是因为没油水，企业偏好轻松路，坏处显眼，社会裂痕拉大，低端失业潮涌，心理负担重，家破人散多，中层白领也慌，AI搞报表写合同，会计律师抖。 国际劳工组织说，到2030年AI取代2亿岗位，多是服务零售，这些人再找活难，拉大贫富沟，全球看，PwC报告指出AI冲击女性和少数群体多的行业，如客服零售，再就业苦。 布鲁金斯学会分析，AI省私企时间，但不管控就加不平等。矿业AI亮眼，澳洲自主钻机减事故，但大公司专享，小矿还是人扛，建筑AI分步走，短期帮设计，中期铺砖，长远换重劳，可批评说，为什么不先治高危？ 这歪路的根在市场太野，政府管得松，欧美硅谷大佬吹AI革命，政客补企业，少护工人，中国科技战略猛，但柳教授声音提醒要均衡，坏处不改，失业军闹腾，经济卡壳。 好在有些公司转弯，特斯拉Optimus人形机瞄家务和险活，谷歌DeepMind搞医疗救急，波音AI查飞机高部件，这些头好，但小众，未来政策插手，税优险AI研发，补工人培训，就能翻盘。 柳教授话热议爆，全网吵翻，大家点头，为什么科技不先护命？挖深点，福布斯MIT说AI视觉任务猛，如监收银，但体力险活慢，因需多感融合。 教育这边，中国动真格，教育部通知2030前中小学普AI课，从2025秋起至少8小时一年，北京先带头，大学抢滩，20多985开AI院，清华多招150本科生进通识书院。 复旦生小郭说，课讲全球AI策，关未来活计，盖茨预AI改命，生物能源编程岗位稳，他强调AI五年内变所有人命，全球国推数字教，融AI进课本教法。 参考资料：海峡导报
