为什么说HITL是新的“金领”职业？

People Matters （汇集超过 50 万名人力资源和商业领袖的亚洲领先人才专业平台）于2025年12月29日刊文（作者：Patrick Rowell Quintos）—— 如果你想了解未来工作是什么样的，就不要只盯着机器人，而要关注那些纠正机器人错误的人。

各行各业已经摆脱了“AI将取代人类”这种非黑即白的恐慌。如今，一种更有利可图的模式已成为主流：人机协作（HITL）模式。

不受人工干预的大型语言模型（LLM）就像高速运转、全天候工作的“胡言乱语”机器。如果没有人工监督，去年投入生成式AI的 339 亿美元往往只会产生一些昂贵且看似自信实则毫无意义的内容。

这种转变催生了“金领”阶层——他们负责管理机器人的运行，而不是从事体力劳动。正因如此，到 2026 年，任何公司最有价值的资产都将是那些能够准确判断AI 何时在说谎的人。

670 亿美元的“幻觉”问题

转向“人机协作”（HITL）系统的根本原因是出于成本效益的考虑。最新数据显示，仅在 2024 年，AI 幻觉就给企业造成了高达 674 亿美元的损失。

无论是聊天机器人在制造工厂中建议危险的化学配比，还是法律 AI 引用了并不存在的判例法，“幻觉税”都是真实存在的。

在法律等专业领域，幻觉发生率甚至可高达 18.7%。如此高的错误率使得无人监督的 AI 输出不再是生产力工具，而是潜在负债。

“金领”专家正是在这里发挥作用。在医疗、金融、工程等高需求领域，专业人士提供最终裁决真伪所需的认知能力。这些专家不会被机器取代，因为他们教会机器如何思考。

从创作者到编辑

到 2025 年，近 75% 的劳动者认为 AI 应当与人类才能互补。提升员工技能现在意味着从执行工作转变为成为部门的首席编辑。

所谓的“金领工具箱”包括：

1.情境推理能力：AI 缺乏“情境意识”。它不了解公司的内部文化，也不理解客户关系中的细微差别，而这些关键语境需要由人类专家来提供。

2.对抗式测试：金领员工花费时间尝试找出AI的漏洞。他们在AI 投入使用前，识别出逻辑失效的极端情况。

3.提示词编排：这些员工不再进行基础写作，而是管理多智能体系统，让不同的 AI“人格”协同解决复杂问题。

根据世界经济论坛《2025 年未来就业报告》，AI 与大数据已成为增长最快的技能。但特定领域的批判性思维比单纯的技术素养更重要。如果一个人不了解医学，就无法判断医疗人工智能是否在“胡言乱语”。

为何领域专家成为新的高收入群体

市场已经反映出这种价值转变。自 2022 年底以来，传统入门级白领岗位的青年就业人数下降了 6%，而需要高级监督的资深职位，薪资增长速度是低AI 应用领域职位的两倍。

“金领”这一最初用于形容以专业脑力为核心价值的职业标签，如今已成为 AI 时代的标准称谓。

这些人是 AI 的训练师，他们将原始数据转化为算法理解。正如一位深圳金融专业毕业生所说，他们的任务是教会 AI 如何思考问题。

弥合技能鸿沟

2026 年真正的挑战在于人才培训，而非技术本身。2025 年中期的一份 SHRM 报告指出，技能鸿沟正在扩大，近 51% 的员工将“强化培训”视为首要需求。

尽管 54% 的员工承认 AI 技能对职业安全至关重要，但只有4%的人表示正在接受该领域的正规教育。这种认知与行动之间的落差，使企业暴露在系统性错误风险之中。

弥合这一差距，需要从通用的人工智能素养培训转向高风险的验证性培训。越来越多的组织正在采用“自适应人机协作”（Adaptive HITL）框架：AI 先处理低风险任务（如信用评分分类），而将临界案例标记出来，交由人工信贷员处理。

当前的再培训项目，聚焦于 AI 监督的三大支柱：

·错误归因：训练员工识别错误是源于训练数据质量、提示词问题，还是模型的根本性局限。

·可审计性：制定标准操作程序（SOP），记录每次人工干预人工智能决策的情况。这为监管机构提供了可追溯的记录，并有助于改进未来的模型迭代。

·偏见缓解：培养领域专家识别 AI 推荐中潜藏的细微歧视模式，而这些往往是自动过滤器难以发现的。

成功的企业会将 70% 的 AI 资源投入于人员与流程建设上，仅 30% 用于技术本身。这种投入确保 HITL 协调员能在模型信心过度膨胀导致代价高昂的法律或运营故障之前及时介入。

2026 年展望：监管是制胜法宝

随着行业迈向“代理型 AI”（Agentic AI）——即由机器人代表其他机器人行动的系统——对人类监督的需求日益增长。一个代理中的小错误可能会在整个链条中传播，导致整个业务流程失真。

“AI 取代人类”的叙事只说对了一半。AI 确实取代了任务执行，但却极大地抬高了判断力的价值。

生成报告，已不再是一条稳妥的职业道路；确保这份报告内容准确无误、符合伦理道德且具有战略意义才是“金领”阶层的定义。

2026 年最重要的问题是：“谁在教导 AI？” 那些掌握答案的人，将主导下一个十年的经济走向。

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原文链接：https://sea.peoplemattersglobal.com/article/workforce-planning/who-teaches-ai-why-the-human-in-the-loop-is-the-new-gold-collar-job-47857