例行阅读，看到一篇预测性文章。
作者是Bryan Robinson博士，他是美国北卡罗来纳大学夏洛特分校的荣誉退休教授，曾率先开展关于工作狂子女以及工作成瘾对婚姻影响的研究。
Bryan的学术生涯围绕韧性和工作生活平衡的主题展开，并在世界各地就工作成瘾和职场问题进行演讲。
Bryan主持了PBS纪录片《过度劳累：如何放慢脚步，照顾好自己》。
在北卡罗来纳州阿什维尔市，他拥有一家私人心理治疗诊所。
Bryan 出版过至少40种著作，包括《混合世界中的办公桌束缚》（纽约大学出版社，2023年）和《#Chill：放下工作，开启生活》（威廉·莫罗出版社，2019年）。
他的著作被翻译成了全球15种不同的语言。
前几天，在《福布斯》（Forbes）上，Bryan 发表了一篇题为《2026年人工智能10大预测：顶级专家分享新趋势》（10 AI Predictions For 2026: Top Experts Share New Trends）的文章。
读来很有感触，这里夹叙夹议，分享跟您！
1. Owl Labs的首席执行官
Frank Weishaupt观察到，随着公司裁减中层管理人员，人工智能被降级为例行决策和议程设置，导致“人工智能工作垃圾”的增加——通用报告和千篇一律的内容毫无意义。
Frank认为，职场正处于两种极端之间：
一方面是工作被自动化取代，另一方面是工作被自动化简化得平庸。
在自留地君看来，这个趋势还是很鲜明的！包括在教育领域。
2. Iksana Consulting首席执行官
Rita Ramakrishnan预测，人工智能应用能力将成为几乎所有岗位的必备技能，但真正的关键在于判断力——知道何时不应该使用人工智能。
“预计未来会出现专注于人工智能转型的新型高管职位，反之，那些在未培养人类判断能力的情况下部署人工智能的公司，将会遭遇早期失败，”
她指出。“到 2026年，‘良好’的人工智能应用将不再以产出为标准，而是以平衡为标准。”
3. IBM首席人力资源官
Nickle LaMoreaux 认为，人工智能去年帮助 IBM 提高了工作效率，她相信到2026年，人工智能将引领他们走得更远。
“人工智能不仅加速了我们的工作，更放大了人类的潜能，推动了增长，”
她说，“人工智能增强了人才能力，将释放新的创新潜力，使员工能够专注于更高价值的工作，无论是花更多时间与客户交流，还是创造新的解决方案。当人们与人工智能协作时，他们不仅仅是在完成任务，更是在拓展可能性。那些致力于提升员工技能，使其能够利用人工智能实现增长的企业，将引领下一代商业的潮流。”
4. Spring Health首席人力资源官
Karishma Patel Buford预测，人工智能将成为团队成员，而不仅仅是工具。她认为，人力资源领导者应该将人工智能素养和人类判断力融入人才战略。
“人才战略应该同时培养‘与人工智能合作的能力’和‘解读、质疑、应用、决策和领导人工智能输入信息的能力’，”
她强调说。“如果没有融入人类判断力，人工智能就可能被不加批判地使用（导致偏见、错误和信任丧失），或者人类沦为人工智能的仆人，而不是流程的掌控者。”
5. Arthur Digital的创始人兼首席执行官
Christoph Fleischmann不同意人工智能将在未来几年内导致数百万人失业的预测。
他认为（其他人也认同），人工智能不会取代人类，而是会像协作伙伴一样增强人类的技能，而不仅仅是提供创意。
Fleischmann断言：“人工智能不会提供无限的可能性，而是会帮助人们缩小关注范围，引导他们关注真正重要的事情。它还将彻底改变知识共享的方式，实现大规模的个性化简报和沟通。我们将能够同时向100人进行简报，为每个人提供量身定制、简洁明了的摘要，帮助他们快速推进工作。”
6. AIandYou的创始人
Susan Gonzales也持类似观点。她认为人工智能取代了许多工作岗位，但同时也创造了新的就业机会，并提升了各行各业的生产力和协作效率。
她预测，到 2026 年，企业将迫切需要开展全系统范围的人工智能基础培训，这将标志着企业在培养员工适应人工智能时代工作方式方面发生重大转变。
冈萨雷斯解释说：“无论是白领还是蓝领工人，都需要掌握人工智能素养，理解基本概念，才能有效地将新工具融入到日常工作中。
事实证明，孤立地向工人提供人工智能素养培训是无效的，因为人工智能工具集成失败率不断上升。”
7.The Predictive Index预测指数公司
副总裁马特·波普塞尔也坚持认为，人工智能不会取代员工，但它会暴露组织中的每一条漏洞。
他强调，真正的威胁与其说是技术本身，不如说是那些将人工智能的应用视为技术部署而非人性化变革的领导者。
“能够驾驭沟通桥梁而非仅仅管理变革的人力资源领导者，将决定人工智能是会分裂团队还是会激发人的潜能，”
他预测道。“在未来一年，如何以同理心和结构化的方式引导员工完成这一转变，将成为衡量领导力效能的新标准。”
8. Jabra高级副总裁
Holger Reisinger也认同这一观点，他认为生成式人工智能将逐渐成为员工的得力助手，而不仅仅是一个工具。
在办公环境中，语音与生成式人工智能的结合使用将更加普遍。
Reisinger 预测，到 2028年，语音与生成式人工智能的结合将成为主流，届时员工将利用人工智能来辅助完成任务，而无需再像以前那样通过打字与人工智能代理互动。
9. Xplor Technologies全球人才招聘高级副总裁
Kara Ayers预测，软技能将在人工智能时代占据主导地位。
她指出：“情商、适应能力、沟通能力、协作能力和批判性思维等素质比以往任何时候都更有价值。
企业正在转变招聘重点，不仅关注候选人掌握的知识，更关注他们如何与人建立联系、如何领导以及如何应对变化。
随着机器处理越来越多的‘做什么’，软技能则定义了推动组织成功的‘如何做’和‘为什么做’。”
10. Genesys的首席人力资源官
Eva Majercsik预测，到 2026 年，技能提升将成为新的人才保留策略，而成功与否将取决于人力资源部门能否从内部建立一支以人工智能为先的员工队伍。
随着2026年的临近，人工智能的预测普遍乐观，且以人为本。
商业专家预测，人工智能将继续产生深远的影响，但他们认为，在未来一年里，人工智能的作用更多在于增强和人性化，而非取代人类。
早上，又读到微软新闻上的一篇文章，也是对2026年的人工智能进行的预测，读来觉得也很有启发，索性将两篇一起联系起来阅读。
这篇文章的作者是 Susanna Ray，文章的题目是 What’s next in AI: 7 trends to watch in 2026。
https://news.microsoft.com/source/features/ai/whats-next-in-ai-7-trends-to-watch-in-2026
1、人工智能将放大人类协作能够达到的成就
微软人工智能体验首席产品官Aparna Chennapragada 认为，2026 年将是技术与人合作的新时代。Chennapragada 表示，如果说过去几年人工智能的发展重点在于回答问题和推理问题，那么下一波浪潮将围绕真正的协作展开。
“未来不是要取代人类，”她说，“而是要增强人类的能力。”
她给专业人士的建议是：不要与人工智能竞争，而要专注于学习如何与它协同工作。
她说，来年“属于那些提升人类作用而非取代人类作用的人”。
2、随着AI 智能体进入劳动力市场，它们将获得新保障措施
微软安全副总裁 Vasu Jakkal 表示，人工智能代理将在2026年得到广泛应用，并在日常工作中扮演更重要的角色，它们更像是团队成员而非工具。
Vasu Jakkal 指出，随着企业越来越依赖这些代理来协助完成任务和决策，建立对它们的信任至关重要——而安全保障正是首要任务。
“每个代理都应该享有与人类类似的安保措施，”
Jakkal 表示，这意味着要为每个代理赋予清晰的身份，限制其可以访问的信息和系统，管理其创建的数据，并保护其免受攻击者和威胁的侵害。
3、人工智能有望缩小全球医疗（健康）差距
微软人工智能健康副总裁Dominic King博士表示，人工智能在医疗保健领域的应用正标志着一个转折点。
“我们将看到人工智能的应用范围超越诊断领域，扩展到症状分诊和治疗方案制定等领域，”
King 说道。“重要的是，这些进展将开始从研究环境走向现实世界，数百万消费者和患者将能够使用新的生成式人工智能产品和服务。”
4、人工智能将成为研究进程的核心
微软研究院院长Peter Lee表示， 人工智能已经加速了气候建模、分子动力学和材料设计等领域的突破。
但下一次飞跃即将到来。
到2026年，人工智能不仅能够总结论文、回答问题和撰写报告，还将积极参与物理、化学和生物学领域的探索发现过程。
李说：“人工智能将生成假设，使用控制科学实验的工具和应用程序，并与人类和人工智能研究同事合作。”
这种转变正在创造一个未来世界：不久的将来，每位科研人员都可能拥有一个人工智能实验室助手，它可以提出新的实验建议，甚至执行部分实验。
这种变革有望加速研究，并改变科学发现的方式。
5、人工智能基础设施将变得更智能、更高效
微软Azure首席技术官、副首席信息安全官兼技术专家Mark Russinovich表示，人工智能的发展不再仅仅是建设更多更大的数据中心。下一波浪潮的关键在于如何充分利用每一分计算能力。 Russinovich表示：“最有效的AI基础设施会将计算能力更密集地分布在分布式网络中。”
他说，明年将出现灵活的全球AI系统——新一代互联的AI“超级工厂”——这将降低成本并提高效率。
6、人工智能正在学习代码语言——以及其背后的语境
软件开发正呈爆炸式增长，GitHub 上的活跃度在 2025 年达到了新的高度。
每月，开发者合并了4300 万个 pull request，比上一年增长了 23%，这是团队提出和审查代码变更的主要方式之一。
跟踪这些变更的提交次数也同比增长了 25%，达到 10 亿次。
这种前所未有的速度预示着行业将发生重大转变，人工智能在软件构建和改进中扮演着越来越重要的角色。
GitHub首席产品官Mario Rodriguez表示，正是由于数据量庞大，2026年将迎来一项新的优势：“代码库智能”。
简单来说，这意味着人工智能不仅能理解代码行，还能理解代码背后的关系和历史。
7、计算领域的下一次飞跃比大多数人想象的更近
微软探索与量子部门执行副总裁Jason Zander表示，研究人员正步入一个“几年而非几十年”的时代，届时量子计算机将开始解决传统计算机无法解决的问题。
Jason Zander说，这项被称为“量子优势”的重大突破有望帮助解决社会面临的最严峻挑战。如今的不同之处在于混合计算的兴起，量子计算与人工智能和超级计算机协同工作。人工智能负责在数据中发现模式，超级计算机负责运行大规模模拟，而量子计算则在此基础上增加了一个新的层面，这将大大提高分子和材料建模的精度。
Zander说，“量子优势将推动材料、医学等领域的突破，”
“人工智能和科学的未来不仅会更快，而且会被从根本上重新定义。”
对此，您怎么看？
Photo by Johnnie Walker