我们近日发布了《AI时代的中国劳动力市场》报告，其核心发现指向经济学的重要理论：分工。现代经济体系赖以运转的底层基石，并非特定职业类别的简单物理集合，而是生产要素的组织形式——劳动分工。过去250年间，受制于人类个体的生理机制与认知局限，劳动分工始终在“自然人与自然人”之间展开。资本与组织形态围绕着“如何让不同的人更高效地协同”这一命题不断演化。
当前，这一维系了两个多世纪的稳态结构正面临根本性的转变。大语言模型（LLM）等生成式人工智能的普及，远不止于生产工具层面的渐进式迭代，经济活动的底层组织形态正在不可逆转地向“人与智能系统的分工”演进，它实质上触发了劳动分工边界的结构性、断裂式转移。要理解这种演进的深层逻辑，有必要剥离技术发展的表象，回到经济学与分工理论的起点，系统剖析传统人际协作的经济学基座是如何被打破的，以及这种打破将如何系统性地重塑微观组织架构、宏观劳动力市场与人力资本的价值锚点。
古典分工体系的约束条件与演进逻辑
理解人工智能具备何种分工重塑力，必须先厘清传统分工体系建立的三大底层逻辑与天然约束。
首要是认知切换成本的规避与“斯密效率原则”。
1776年，亚当·斯密在《国富论》中描述的大头针作坊，构成了现代分工理论的经典叙事起点。他将制针流程拆分为18道独立工序，并交由不同个体分别执行，使人均产量获得了数百倍提升。亚当·斯密将这种效率跃升归因于熟练度的积累、专用工具的发明及任务切换时间的节约。
现代认知心理学与神经科学进一步揭示了其背后的微观生理机制：人脑在处理异构认知任务时，存在极其显著的“心理切换成本”。从一项任务转移至另一项截然不同的任务，神经回路的重构必然伴随物理延迟。同时，注意力残渣会持续拖累新任务效能。由于人脑处理多线程复杂任务的效能极低，将工作拆解为高度单一的模块，使劳动者保持单向度专注，便成为克服认知缺陷的必然选择。泰勒的科学管理与福特流水线，本质皆为规避高昂的认知切换成本，以换取宏观效率极大化。
其次是技能层级的精准剥离与“巴贝奇定价原理”。
数学家查尔斯·巴贝奇将分工理论延展至资本定价维度，揭示了分工更冷酷的经济学本质。他观察到，若雇用掌握全部工序的“全能型工匠”，企业必须按其最高技能溢价支付全部工时的薪酬。相反，通过精细流程分工，雇主可针对每道工序的最低技能门槛，精准采购不同薪酬标准的廉价劳动力。
这一机制彻底消解了“通才”的溢价空间，促使劳动技能按工序切片计价。现代知识密集型企业同样高度遵循此原理：大型律所或咨询机构将高附加值服务拆解为基础检索、数据录入、初稿撰写与最终定夺。企业据此梯度定岗，以初级员工的规模化基础劳动支撑高级合伙人的高溢价输出，实现人力成本最小化。
最后是协调成本内部化与科层制“知识层级”的诞生。
随着分工无限细化，工序间的信息传递与流程衔接摩擦成本呈指数级上升。经济学家罗纳德·科斯指出，企业作为一种科层制组织，其存在本质即为内部化并降低高昂的市场交易与协调成本。
经济学家路易斯·加里卡诺进一步将其抽象为“知识层级”模型。在细化的人际分工网络中，常规信息在底层被处理，异常问题逐级上报。现代企业庞大的中层管理者群体，实质是应对分工摩擦设立的“专家知识缓存”。其核心功能并非一线产出，而是存储隐性经验，对下级产出的碎片进行逻辑审核与业务缝合。同时，组织底层高度标准化的常规任务，构成了新人的学徒期阶梯。这种基于认知约束、成本优化与科层协调的三位一体模型，构成了过去两个多世纪全球经济运转的稳态基础。
大语言模型对分工底层约束的彻底穿透
生成式人工智能的经济学破坏力，在于它精准地击穿了维系经典分工法则的底层约束条件。
首要变量是认知切换边际成本的彻底消除。与人脑存在神经突触重构的物理延迟不同，大语言模型在跨领域任务切换时——例如从编写Python数据清洗脚本，瞬时转向生成特定语种商业合同，再提炼宏观财报核心风险——无需经历上下文重构，不产生注意力残耗。更重要的是，硅基智能系统处理第一百次跨领域切换的效能与计算成本，与第一次完全等同。当认知切换的边际成本无限趋近于零时，人类为规避认知损耗而将完整价值创造过程“强行拆解”的经济学前提，便失去了逻辑支撑。
在这一技术条件下，“巴贝奇原理”开始反向运作。这是当前劳动力市场面临的最深刻转变。经典框架下，组织通过拆解通才采购廉价专才以赚取级差红利；而AI时代，大模型以极低边际成本，将各细分领域的专家级技能进行了高度模块化的封装。
具备全局业务视野与系统统合能力的复合型人才，可随时通过API或自然语言，按需调用文案、数据分析、视觉渲染或基础编程等高门槛单项工序。由于调用成本极低，仅掌握单一常规工序的底层专才，因技能面狭窄且缺乏整合能力，市场议价权受到显著削弱。相反，过去两百年被工业分工无情拆散的“通才溢价”，正向能统筹智能工具链、完成全流程闭环的个体重新聚拢。过去是企业购买多个单项专才拼凑业务链；现在，变成了一个通才租赁多个AI代理拼凑成微型的超级业务闭环。
科层制中作为协调中枢的冗余结构面临被整体跨越的压力。
当大模型本身具备处理海量并行非结构化信息、输出高质量方案的能力时，它实质成为了全行业通用的“硅基知识缓存”。在此背景下，仅承担信息路由、格式对齐与初步逻辑审核的纯协调型中间层，其经济学合理性遭到彻底动摇。企业内部协同机制逐渐从低效的层层汇报转变为一线操作员直接调用算法生成底层逻辑并快速核验。组织的扁平化不再是管理学理念，而成为底层成本结构倒逼下的必然趋势。
劳动力市场的微观重构与结构性断裂
分工边界从“人际网络”向“人机接口”的转移，直接推动了微观组织形态与宏观劳动力市场的结构性演变，并留下了刺眼的微观断裂痕迹。
微观层面的首要特征是工作任务“闭环交付”的常态化与岗位复合化。
在传统经济学中，包揽全流程通常被视为缺乏专业化红利的低效表现。但在人机分工范式下，依靠统合智能工具实现全栈式生产重新具备了压倒性的成本优势。在真实雇佣市场中，单一职能岗位的边界正在融化，取而代之的是被密集打包的复合职能包。原本分属底层执行者与项目管理者的任务，被硬性合并进同一工作流。雇主要求技术人员利用AI完成基础代码后，自行承担跨部门沟通与交付落地。雇主不再单纯评估单点技能熟练度，而是严苛考察能否独立贯通从需求接收到最终验证的全任务闭环。
这种分工重组不可避免地引发了“基础学徒期”的结构性断裂。在传统科层制中，低风险、标准化的初级任务构成了职场新人熟悉业务的试错空间。然而，初稿撰写、资料检索、样板代码等例行任务，正是大模型接管成本最低的绝对优势领域。
劳动力市场的底部因此呈现明显的收缩特征，初级岗位的门槛被大幅垫高，演变为要求独立交付的“复合入门岗”。这一断裂打破了人力资本积累的平滑阶梯，导致一个严峻悖论：获取经验需驾驭复杂智能系统，而缺乏基础岗位则无法积累初始经验。失去这一缓冲地带，大量仅受过单点训练的毕业生直接面临被自动化拦截的风险。企业不再愿扮演教育兜底者角色，而是直接索要“即插即用”的复合生产力。
更深远的影响在于，依靠赚取“协调差价”的知识型服务业面临价值链的剧烈压缩。若企业的核心商业模式仅是将底层执行者的产出进行简单的信息汇总与包装，其生存空间将被算法击穿。市场对专业服务的采购逻辑，正从购买“初级知识组装”，全面转向购买“对极端复杂情境的终极判断与责任背书”。
重新锚定人类绝对比较优势
在标准化的认知执行与常规数据处理被AI规模化接管之后，人类在生产链路中的绝对优势必须被重新定位。大模型作为概率统计系统，缺乏物理实体在场能力，亦不具备承担社会契约与法律后果的主体资格。基于此，人机分工架构下人类劳动的核心疆域必然向四大高阶维度收敛。
一是物理现场的锚定与具身干预。波兰尼悖论指出，人类无意识的感知与运动控制对计算机而言极其困难。商业与工业活动的最终价值闭环必须在物理世界中完成。非结构化的物理情境充满系统噪音与动态干扰，那些需真实感官介入、实时物理反馈与精确具身操作的现场环节（如设备异常调试、床畔突发应对、实地地质勘察）构成了极深的技术壁垒。脱离物理现实的纯符号劳动极易被替代，而能结合数字洞察在物理现场实质操作的复合劳动者将获价值重估。劳动场所正发生一次从“屏幕前”向“物理现场”的回归。
二是最终错误后果的承担与社会契约主体性。现代经济建立在明晰的产权与契约之上。AI可高效生成并购草案，但无法在审计报告上签字，无法为商业亏损承担经济赔偿，更不能承受声誉破产的社会代价。在具有实质容错成本的环节，必须由拥有社会身份的自然人或法人最终背书。人类的功能从“方案起草者”跃升为凭借经验对机器草案进行严格审查并以职业信誉承担终极风险的“责任主体”。这是任何算法都无法跨越的制度鸿沟。
三是全局目标的一致性维护与高维统合注意力。长周期、多维博弈的复杂经济活动要求高度的战略连贯。受限于上下文窗口与长期记忆缺陷，AI难以在漫长流程中保持目标绝对聚焦。人类必须充当协作的统合中枢：界定初始边界、设定验收标准、将高维战略拆解为精准子指令，并在多轮交互中纠正偏差。系统越庞大，这种对分散知识组件的调度与全局把控能力就越稀缺。
四是模糊规则下的价值排序与伦理裁量。公共治理、商业竞争与医疗救治常面临利益冲突的两难，不存在纯数学的最优解。基于语料训练的模型本质是概率拟合，无法推导符合当下复杂语境的道德决断。在灰度地带进行价值取舍，处理涉及隐性知识、信任构建与社会伦理底线的任务，要求深度的同理心与社会常识，这决定了人类在复杂价值定义环节的绝对主导权。
回顾漫长的人类经济发展史，从早期的手工作坊到高度复杂交织的现代全球产业链，人类为了获取生产力的跃升，长期将自身嵌入庞大的分工机器中。个体出让了劳动的整体性，甘愿成为执行单一职能的专用组件。如今，底层算法的突破与生成式人工智能的崛起，彻底改变了这一单向演进轨迹。
在全新的分工法则下，劳动者不再是被动依附于流水线上的执行节点，而是被倒逼着重新成为统筹全局的系统控制者与责任承担者。这场变革宣告了单纯依靠出卖机械执行时间与掌握单一标准知识获取溢价的时代正式终结。机器全面接管结构化认知流水线，实质上在逼迫人类劳动向更具系统全局观、更需具身实践与更强责任担当的高阶维度回归。认清分工边界的底层转移，厘清人机协同的内生机制，并在制度层面彻底重塑组织架构与教育体系，是我们跨越技术周期、重新确立人类劳动尊严与价值的核心所在。
（杨燕青系上科大教育、创新和可持续发展研究中心主任，安叙系AI观察者）
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