关于人工智能，
人们常有两极化认知：
有人惊叹其“无所不能”，
也有人因“幻觉”问题质疑其可靠性。
事实上，
人工智能的“幻觉”始终存在
——这些看似非理性的输出，
有时能转化为创造性贡献，
有时则需谨慎审视。
从本质看，
人工智能的“智能”具有局限性：
它擅长逐行编码的迭代任务，
能将碎片化“幻觉”整合成可用系统，
却在概念性架构设计上力有不逮。
这与人类工作状态惊人相似——
多数职场人同样依赖有限认知
完成重复的输入输出，而非
深度整合信息、推动创新突破。
过去两年间，大语言模型
在诸多领域的突破性表现，
看似挤压了人类工作空间，
实则隐含转型机遇。
正如蒸汽铲的发明将人力
从体力劳动中解放，
转向更具战略价值的规划决策，
人工智能正推动职场分工的深层变革：
当机器接管标准化任务，
人类得以聚焦于机器暂无法企及
的领域——复杂系统设计、战略
判断、创意迭代与情感交互。
人类的工作，该是人工智能
（目前）还无法完成的工作。