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他預期人類工作會從可驗證的模型開發,轉向較難驗證的 scaffold、評估、監控、提問、概念推進,以及產業中的關係能力、領域知識、審美與規範判斷

中文摘要

Arvind Narayanan 在 ICML 2026 邀請演講〈What will be left for us to work on?〉中主張,AI 應被視為「正常科技」:能力進步到工作自動化之間仍有許多瓶頸,因此更像增強工具而非全面取代工具。他預期人類工作會從可驗證的模型開發,轉向較難驗證的 scaffold、評估、監控、提問、概念推進,以及產業中的關係能力、領域知識、審美與規範判斷。HN 討論延伸到教育與職涯:有人擔心過早把思考交給 AI 會妨礙領域專業養成,也有人認為未來大量工作會變成審查與修補 AI 產出的低品質程式碼。

一龍馬判讀

這提供了比「AI 會不會取代工程師」更細的分工框架:價值可能移往定義問題、驗證結果與承擔責任。限制是頁面只有摘要與講者資訊,沒有完整逐字稿;HN 的悲觀意見是社群觀點,不等同講者主張。

原文節錄

Hacker News · Cloudly

ICML Invited Talk What will be left for us to work on?

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What will be left for us to work on

收錄日期
2026-08-27
來源
Hacker News Firebase API
抓取時間
2026/08/27 05:40(台北)
來源資料
11 分 · 8 則討論