图片来源：视觉中国
2026世界人工智能大会上，首设的OPC（One Person Company，“一人公司”）专属展区成了全场“含青量”最高的地方，备受关注。在笔者看来，OPC并不只是工商登记意义上的一人公司，也不意味着人人都要创业。它揭示的是一种更普遍的趋势：大模型承担部分认知劳动，数字平台提供交易、传播与协作渠道，过去分散在策划、设计、开发、营销等岗位中的能力，开始向个体集中。“一个人、一台电脑、一组智能体”，正在成为新的生产单元。
当个人能够承担过去由小团队完成的工作，大学面对的已不只是课程中是否加入人工智能，而是人才培养的目标、内容和组织方式如何随之改变。大学既要顺应个体能力扩展，培养独立成事的本领；也要防止把“超级个体”窄化为工具更多、速度更快的个人生产单元。真正值得培养的，应是能够完成任务闭环、驾驭技术，并在社会关系中协同负责的人。
“一人公司”兴起，大学人才培养面临三重冲击
今年暑期，上海师范大学启动“超级个体（OPC）全能社区主理人培养项目”。学生既学习人工智能与智能体应用，也进入社区、园区和企业一线开展调研、驻点实践与案例研究，尝试把需求识别、方案设计、资源整合和成果交付连接成一条完整任务链。
把“超级个体”与“社区主理人”并置，所回应的并非一种新职业的出现，而是人工智能正在重构个人、岗位与组织之间的关系。长期以来，大学教育与现代组织的专业分工相互适应：专业对应相对稳定的职业领域，课程提供岗位所需知识，学生毕业后进入组织，承担工作链条中的一个环节。超级个体的兴起，正在松动这一培养逻辑。
首先，专业与岗位之间的稳定对应受到冲击。人工智能可以协助生产内容、分析数据、编写程序，平台又降低了交易和协作门槛。青年面对的可能不再是一张职责清晰的岗位说明书，而是一个尚未被准确表达的问题。任务从哪里开始、需要哪些工具、如何形成交付，越来越需要个人主动判断。
其次，以知识掌握和单项技能衡量能力的方式受到冲击。学生可以分别完成策划书、数据分析和技术作品，却未必能把这些成果组织成一个有效方案。知识仍然重要，但“知道什么”已不能完整说明一个人“能做成什么”。课程之间的割裂，会直接转化为行动中的断点。
同时，由组织分担判断、风险和责任的成长环境受到冲击。成熟组织依靠团队讨论、专业审核和流程管理纠正个人偏差，也提供信用与风险缓冲。超级个体获得更大行动空间，也可能需要独自面对客户、平台和市场。能力向个人集中，判断、协调与责任也同步向个人集中。
因此，大学需要重新界定人才培养的尺度：不能只看学生能否适应某个岗位，而要看其能否驾驭完整任务；不仅要看掌握多少工具，更要看能否作出可靠判断；不仅要看个人产出，更要看能否与他人共同成事。
重构任务训练，培养人机协同的单兵能力
“一人公司”之所以成为可能，并不是因为一个人突然拥有了所有专业能力，而是人工智能将过去分散在不同岗位中的部分功能，转化为个人可以调用的能力模块。信息检索、内容生产、数据分析、程序开发、视觉设计等工作，可以由不同模型和智能体协助完成。个人由此获得了过去只有小型团队才具备的任务执行能力。
这里的单兵能力不是让学生什么都学一点，也不是要求一个人包办所有工作，而是能够围绕一项目标，组织自己、人工智能和外部协作者共同完成任务的能力。
未来的人才必须既是具体工作的执行者，也是整个任务系统的设计者和调度者。这种能力首先表现为建立人机协同工作流。面对一个完整任务，学生需要将其拆解为相互衔接的环节，配置适合的模型或智能体，安排各环节的先后次序，设计不同输出之间的接口，再将分散成果整合为统一交付。
因此，大学的能力训练不能停留在教授某种工具的操作方法，而应转向完整任务训练。学生不能只学习如何生成一段文案、制作一个页面或分析一组数据，还要经历从需求提出、任务拆解、流程编排到成果整合和交付反馈的全过程。
上海师范大学“超级个体（OPC）全能社区主理人培养项目”的意义，也不只是让学生接触智能体工具。学生需要进入社区、园区和企业一线，围绕真实需求开展调研、驻点实践。学生必须将需求识别、方案设计、原型制作、技术应用和资源连接组织成连续流程，在推进任务的过程中统筹人工智能工具、个人工作与外部协作力量。由此，人工智能不再是一项孤立技能，而成为完整工作链中的生产要素；学生也不再只是工具使用者，而是逐步成长为能够组织任务、协调资源并形成交付的人机协同主理者。
走出工具熟练误区，培养驾驭技术的判断能力
超级个体依靠人工智能放大个人能力，容易带来一个误区：把培养超级个体等同于教授更多模型、平台、提示词和智能体工具。课程追逐最新软件，教学效果则被简化为学生能否生成文案、制作原型、完成部署。
工具训练不可或缺，却不能成为培养目标本身。具体操作迭代极快，今天需要专门训练的技巧，明天可能被模型升级直接完成。更重要的是，工具熟练并不自动导向正确行动。人工智能可以生成材料、拆解流程、提出方案，却不能保证需求真实、信息可靠、目标合理。问题界定一旦错误，技术只会帮助使用者更高效地沿着错误方向前进。
大学要培养的不是“会用人工智能的人”，而是“能够驾驭人工智能的人”：知道哪些任务适合交给机器，哪些判断必须由人完成；能够利用技术提高效率，也能识别其适用边界与可能后果。答案越容易生成，判断什么值得做、应当怎样做，越成为教育不可让渡的责任。
避免独立走向孤立，培养协同成事的关系责任
“一人公司”并不意味着一个人可以脱离组织和社会完成一切。技术放大的是个人生产能力，却没有取消合作、信任和责任。当个体承担从需求识别到成果交付的更多环节，他与客户、伙伴、平台、社区和公共规则的联系反而更加复杂。
一个方案无法推进，未必因为技术不足，也可能因为参与者之间缺少信任；一项服务没有被采用，未必因为功能不强，也可能因为设计者没有理解使用者的处境；一个项目资源不少却迟迟没有进展，往往是不同主体之间尚未形成有效连接。现实中真正稀缺的，常常不是又一个方案，而是能够听懂不同诉求、协调差异并持续推动合作的人。
上海师范大学“超级个体（OPC）全能社区主理人培养项目”将生态网络和共情信任纳入培养内容。社区主理人的价值，不在于掌握全部知识和资源，而在于理解创业者、企业、园区和专业服务机构各自面临的约束，把分散的人、知识和资源组织成可持续的合作。学生既要独立推进任务，也要学会倾听、协商、建立信任并兑现承诺。
这种关系能力不是圆滑的社交技巧，而是理解他人并对他人负责的能力。人工智能可以整理信息、匹配资源、生成沟通文本，却不能替代长期交往中形成的信任，也不能替行动者承担合作失败的后果。责任不是能力之外的附加要求，而是能力能否被正当、持续使用的内在尺度。
真正的超级个体，不是一个人把所有事情做完，而是既能独立判断和行动，也能与他人一起把值得做的事情做成。当一个人也能成为“一家公司”，大学需要培养的，是能够完成任务闭环、以判断驾驭技术、在合作中承担责任的人。技术正在扩大个人的能力半径，教育则要决定这一能力指向何处。
（作者单位：上海师范大学商学院）
大牛时代提示：文章来自网络，不代表本站观点。
