#AI取代工作
馬斯克:白領勞動力最先消失!未來3-7年非常難熬!
近日,彼得·戴曼迪斯(Peter Diamandis)、伊隆·馬斯克(Elon Musk)及戴夫·布隆登(Dave Blondon)在特斯拉超級工廠進行對話。馬斯克在播客節目中表示,AI將率先取代白領崗位,完全AI化的企業將碾壓非AI企業。他表示,未來3-7年將非常難熬,因為人類難以同時適應劇變與繁榮。馬斯克稱,白領勞動力將最先消失,因為在你能移動原子之前(移動原子指搬運、銲接、修車或理髮等涉及物理世界精細操作的工作),最先被取代的是任何涉及數位領域的工作。只要是涉及數字的,比如只需敲擊鍵盤和移動滑鼠,電腦完全可以做到,AI當然能做到……過渡期將會很顛簸,因為人類不喜歡這種劇變,我們將面臨劇烈的變革、社會動盪,但同時也會迎來巨大的繁榮。伊隆·馬斯克:未來3-7年,將是人類歷史上極度撕裂的過渡期附馬斯克的十條觀點:1、未來 3-7 年是劇烈撕裂的過渡期:技術變革將引發社會動盪與全民高物資服務(UHSS)並存的局面,商品和服務因生產效率飆升進入通縮,人類將面臨 “工作價值消失” 的適應性挑戰。2、AGI(通用人工智慧)2026 年實現,2030 年超越全人類智能總和:當前 AI 演算法仍有巨大最佳化空間,同等硬體條件下智力密度可提升 10-100 倍;Grok 5 將於 2026 年第一季度推出,具備電路圖錯誤識別能力。3、白領工作率先被 AI 取代,藍領崗位將被 Optimus 終結: AI已能完成約一半數字類工作;3-4 年內,Optimus 機器人在精密手術領域將超越人類醫生,憑藉共享記憶、極限精度和無情緒干擾的優勢重塑醫療行業,2040 年全球機器人數量或超 100 億台。4、提出 “全民高物資與服務(UHSS)”,替代傳統全民基本收入(UBI):生產力爆炸將使商品成本降至 “原材料 + 電費”,人類將進入 “想要什麼就有什麼” 的物質豐饒時代,但需警惕 “無挑戰生活” 帶來的精神空虛。5、太陽能是能源終極解決方案,中國在太陽能和電池領域全球領先:太陽能量遠超所有地球能源之和,美國可通過大規模部署 MegaPack 電池,在不新建發電廠的情況下實現能源產出翻倍;中國在太陽能產能和執行效率上 “遙遙領先”,基於當前趨勢,中國 AI 算力將超越世界其他地區總和。6、大學的核心價值將轉向社交,AI 成為個性化導師:傳統教育體系已過時,學費高企但知識獲取價值下降;AI 可作為無限耐心的個性化學習工具,未來獲取知識無需依賴大學。7、衰老是軟硬體問題,人類壽命十年內有望顯著延長:人類是 “被程式設計走向死亡” 的生物,通過修改衰老相關的 “程序”,實現壽命翻倍具備可行性;外顯子組重程式設計等技術為長壽研究提供方向。8、人類是數字超智能的 “生物引導載入程序:”矽基智能無法在自然環境中自主進化,人類文明的價值在於為數字超智能的誕生提供啟動基礎;受光速限制,未來地球將存在多個 AI 意識,而非單一霸權。9、Starship 成熟後,太空將成為最廉價算力基地:當 Starship 實現完全可重複使用,發射成本將降至每公斤 100 美元甚至 10 美元;可建構 100 吉瓦級太陽能 AI 衛星陣列,在軌道上利用不間斷太陽能計算,將熱量直接排入太空。10、AI 安全的三大支柱:真理、好奇心、美感:追求真理可防止 AI “發瘋”,好奇心能讓 AI 視人類為研究對象而非威脅,對美感的感知則引導 AI 走向良性發展;這是避免 AI 淪為 “終結者” 的核心準則。 (深科技)
美國碼農,正被AI「大屠殺」!Karpathy驚呼,26屆畢業生崩潰
美國碼農,正在經歷一場「大屠殺」,就業率已經暴跌27.5%,將近1/3的工作崗位在消失。2026年的CS專業畢業生,已無路可走。一位多年程式設計師說:這個職業要消失了,願我們能榮耀離場、玩得痛快。美國碼農這個物種,正在逐漸滅絕。這不是什麼危言聳聽的預言,而是正在發生的事實。由AI導致的全球大裁員,在2025年達到了117萬,這是自2020年以來的最高紀錄。2026年的電腦專業畢業生們,一畢業就得面對水深火熱的局面——根本找不到工作!而美國勞工統計局的資料顯示,美國程式設計師的就業率,已經暴跌了27.5%。也就是說,幾乎被砍掉三分之一。怎麼辦?「這場殘暴的歡愉,終將以殘暴終結。」美國碼農,已經快滅絕了?如今在美國,程式設計師的就業率已經暴跌。勞工局的資料,是跌了27.5%。而史丹佛大學的研究發現,自從2022年底AI工具的普及,22至25歲的程式設計師就業率下降了近20%。研究人員分析了美國最大薪酬公司ADP的工資記錄,追蹤了2021 年至2025年7月間數百萬名在數萬家公司工作的員工。資料顯示,年輕和年長開發者的就業情況直到2022年底是一致的。但從那時起,兩者開始分化——年輕開發者開始失業,而年長開發者則沒有。根據一家美國諮詢公司的統計,AI導致的裁員,對今年美國遭受的衝擊程度僅次於疫情。這家公司發佈的報告顯示,AI直接或間接導致了今年美國近55000人的失業!一位程式設計師在自己的部落格中寫道:「為什麼我認識的每一個人,都在被裁員?」如今美國的科技行業,想要安穩地工作真的很難。裁員和AI的陰影,正在每一個程式設計師的頭上籠罩著。該怎樣給這場災難命名呢。網際網路泡沫破裂?大衰退?獨角獸大屠殺?或者CrashGPT。這位程式設計師寫道:Meta裁員數千人,Google招聘凍結,這是一個集體幻覺的緩慢崩塌,FAANG的夢想從內部開始腐爛。AI裁員大災變AI不再是提升生產力的工具,而是直接替代程式設計師崗位的角色。史丹佛、多倫多CS畢業生求職陷入絕境而且AI,也沒有給年輕的CS畢業生們留下絲毫活路。史丹佛的CS畢業生們一畢業,就發現面臨的情況跟三年前完全不一樣,這讓他們很憤怒。因為找不到工作,很多人只能選擇自己多讀一年研究生。而三年前,很多人沒畢業,工作都已經找好了。Azka Azmi今年春天從多倫多大學電腦系畢業,至今還沒找到工作。她越找工作,越覺得沮喪,因為這個過程中,她幾乎沒有機會和真人交談!到處都是AI,所有的公司都在用AI取代真人招聘,你能做的,就是適應這個機器互相交談的世界。曾經,CS是所有人眼裡的香餑餑專業,動輒百萬年薪,還有高福利和充滿樂趣的工作環境。但如今,由於AI、經濟不確定性,以及大量CS畢業生進入職場,這些傳說中的完美職位,啪地一下全消失了。Azka Azmi說,很多學生依賴實習或co-ops的機會來找到工作,但現在可能只有百分之一的申請者,才能收到回覆。讀個研,發現更難找工作了2024年春季,Elliot Chen從多倫多大學獲得CS學位,然後投遞了幾百份簡歷。他沮喪地發現,給應屆畢業生的機會少得可憐。很多職位都要求至少一年的非實習工作經驗,可大多數應屆畢業生都沒有。很多人,甚至都無法通過簡歷篩選這一關。因為求職不順,Elliot Chen決定繼續攻讀CS碩士,好讓自己脫穎而出。結果讀研讀到一半,他發現,自己收到的僱主回覆,甚至比自己本科時還少!一位CS博士發現,這個專業的本科生們,面對當前的就業市場感到極度恐慌,甚至出現了心理健康問題。「競爭非常激烈,很多環境都變得非常不友好。這些孩子什麼都做。他們超越了以往任何人的極限。這對每個人來說都是殘酷的。」Chrisee Zhu也感覺到,自己的同學們異常焦慮。在小組課程中,他們常常心不在焉,無法做出貢獻,而是專注於求職申請和程式設計練習,為技術面試做準備。Karpathy 程式設計師,正在經歷一場9級地震感到AI恐懼的,不僅是小白,還有大佬。就在剛剛,前特斯拉AI總監、OpenAI聯創Karpathy表示,自己被強大的外星科技震撼到了!他口中這個「被遞到人類手中的強大外星武器」,就是AI。而且他直言——我從未覺得自己作為程式設計師,會如此落後。他深深感覺到,隨著程式設計師貢獻的程式碼越來越稀疏和零散,這個職業正在經歷劇烈的變革。他遺憾地表示,如果能妥善串聯起過去一年左右湧現的新工具,自己的能力本可以提升十倍;但如果無法掌握這種強化,那就是技能上的缺陷。Karpathy總結說:如今,我們面臨著一個全新的、必須掌握的程式設計抽象層(它疊加在原有的技術堆疊之上),其中涉及智能體、子智能體、提示詞、上下文、記憶、模式、權限、工具、外掛、技能、鉤子、模型上下文協議、語言伺服器協議、斜槓命令、工作流、IDE整合……更迫切的是,我們需要建構一個全域心智模型,以理解這些本質上具有隨機性、易出錯、難以捉摸且不斷演變的「智能實體」的優劣與陷阱。而現在,它們突然與傳統嚴謹的軟體工程交織在了一起。最後Karpathy驚呼:顯然,某種強大的「外星工具」已被交到我們手中,但它沒有說明書!每個人只能靠自己來摸索,該怎樣持握和操作這個工具。用他的話說,這個9級地震,正在撼動整個行業!擼起袖子吧,別被甩在後面。Anthropic工程師Boris Cherny在他的評論下說:自己現在每周都會這麼覺得。每當自己手動處理某個問題的時候,最後都會發現:Claude可能能搞定這個。Karpathy表示,自己也有類似經歷。你到處晃這個武器的時候,它可能會走火;但如果能握持得恰到好處,一道強大的雷射就會射出來,直接熔化你的問題!在AI製造的垃圾程式碼中程式設計師絕地求生「AI不會搶你的飯碗,但會用AI的人會。」自2023年10月以來,這句話幾乎成了輝達CEO黃仁勳的標誌性口頭禪。在隨後兩年的科技浪潮中,這句格言被無數次引用,成為了懸在每一位開發者頭頂的達摩克利斯之劍。時間來到2025年末,預言似乎正在以一種令人困惑且矛盾的方式應驗。一方面,Google的一項全行業調查顯示,高達90%的科技崗位現在都在使用人工智慧工具。而在2024年,這個比例僅為14%。但另一方面,IBM、亞馬遜等巨頭正在瘋狂裁員,而留下的倖存者們正被淹沒在一場由AI製造的、充滿了Bug與漏洞的「技術債務海嘯」之中。如今,我們要面對的可能不僅僅是就業市場的洗牌,更是一場關於軟體工程本質的危機。屠殺進行時:「碼農」的滅絕與「開發者」的倖存正如前文所說,如果你是2026屆的應屆畢業生,你面對的可能是幾十年來最嚴峻的就業市場。根據美國大學與僱主協會(NACE)發佈的《2026就業展望》,僱主們的悲觀情緒已達到2020年以來的最高點。https://www.naceweb.org/research/reports/job-outlook/2026/#data這裡有一個極具諷刺意味的資料對比,揭示了AI對行業的精準打擊。根據美國勞工統計局的資料,在2023年至2025年間:「程式設計師」(Programmers):就業率暴跌了27.5%。這類工作通常指根據既定規格編寫程式碼,工作性質獨立且高度結構化。「軟體開發人員」(Software Developers):就業率僅微跌了0.3%。這類工作更側重於設計、架構和解決複雜問題。與此同時,資訊安全分析師和AI工程師的職位出現了兩位數的爆發式增長。賓夕法尼亞大學職業服務中心的高級副主任Jamie Grant的分析一針見血。她警告那些追求軟體工程職位的學生:現在的職位不再僅僅是寫程式碼那麼簡單了。僱主要求的是更高階的思維能力、對軟體開發生命周期的掌控,以及那些AI無法替代的技能——比如理解客戶那些模糊不清的需求。AI程式碼崩壞:被神話的「屎山」製造機既然「程式設計師」的崗位正在減少,那是因為AI把活兒幹得更好了嗎?並沒有。真相令人咋舌。AI軟體公司CodeRabbit近期發佈的一份震撼報告,給盲目崇拜AI程式設計的行業潑了一盆冷水:AI寫的程式碼,簡直就是一個Bug滿天飛的爛攤子。CodeRabbit分析了470個程式碼合併請求(Pull Request),得出了一個量化的結論:人類程式碼:平均每個請求包含6.45個問題。AI程式碼:平均每個請求包含10.83個問題。換句話說,AI生成的程式碼出錯率是人類的1.7倍。https://www.coderabbit.ai/blog/state-of-ai-vs-human-code-generation-report更令人擔憂的是錯誤的性質。AI生成的程式碼中,「嚴重」和「重大」問題的比例極高。儘管AI在拼寫和語法上比人類強兩倍,然而一旦出錯,就會上升到那種——深層次的邏輯謬誤、功能正確性缺失以及程式碼可讀性災難。CodeRabbit的報告指出,這些問題正在像滾雪球一樣累積成巨大的「長期技術債」。此外,安全公司Apiiro的研究也補上了一刀:使用AI的開發者搞出的安全問題,是不用AI的同行的十倍。因為AI經常在處理密碼和敏感資訊時「降智」,導致受保護資訊洩露。貝恩公司(Bain & Company)在9月的報告中直言不諱:儘管程式設計是最早部署生成式AI的領域,但「成本節省並不顯著」,且「結果未能達到炒作的預期」。給AI擦屁股的荒誕現實這種「高產量、低品質」的特性,正在根本性地改變工程師的日常工作。CodeRabbit的AI總監David Loker表示:AI確實加速了產出,但也引入了可預測、可衡量的弱點。這種變化迫使人類開發者不得不承擔起一個新的角色——給AI「擦屁股」。7月METR的一項研究揭示了一個反直覺的現象:對於經驗豐富的開發者來說,AI工具實際上拖慢了他們的進度。為什麼?因為程式設計師被迫變成了全職的「找茬專家」。他們需要像拿著顯微鏡一樣,去審查AI生成的那堆看似完美實則漏洞百出的程式碼。只要漏掉一個隱蔽的邏輯Bug,整個系統可能就會崩潰。但這並不意味著我們應該拋棄AI。Jamie Grant將AI比作一套「外骨骼」:想像一下,它能讓你輕鬆舉起1000磅的重物。它應該是你工作的增強器,強化你更高階的批判性思維。NACE的資料支援了這一觀點:61%的僱主表示他們並未用AI簡單地取代入門級崗位,而是有41%的僱主計畫利用AI來增強這些崗位。晉陞階梯斷裂:底層煉獄中的職場新人與此同時,這場變革還帶來了一個更為深遠的危機:新一代工程師該如何成長?過去,初級工程師通過做簡單的、任務導向的「髒活累活」(gruntwork)來磨練技能,逐步成長為獨當一面的專家。但現在,這些活兒被AI包圓了。https://www.signalfire.com/blog/signalfire-state-of-talent-report-2025如今,應屆生們被迫捲入了一個「先有雞還是先有蛋」的死循環:如果基礎工作都被AI完成了,新人從入職第一天起就需要勝任更高階的工作。但如果沒有基礎工作的鍛鍊,他們又該如何獲得高級工作的能力?對此,Creating Coding Careers的創始人Mike Roberts警告說,許多公司目光短淺,只看重下個季度的業績,不願投資培訓新人。如果你不培訓市場上的新入行者,最終你就招不到中層骨幹了,這非常短視。談判桌上沒有AI到了2026年,無論是對於身經百戰的架構師,還是剛剛走出校門的畢業生,規則已經改變。依靠「默寫演算法」或「堆砌程式碼量」生存的時代徹底終結了。正如Jamie Grant所言,學生和職場新人必須認清AI幫不上忙的地方:在談判桌上或拓展客戶關係的關鍵時刻,AI未必能陪在你身邊。你依然需要展現出最高水平的個人能力。未來的工程師,註定不能只是那個在角落裡默默敲擊鍵盤的「碼農」。你必須進化,你必須成為懂業務的戰略家、嚴謹的安全審查官,以及那個能夠馴服「Bug製造機」的超級駕駛員。技術沒有淘汰人類,它只是殘忍地剝奪了平庸者生存的權利。參考資料:https://x.com/karpathy/status/2004607146781278521https://spectrum.ieee.org/ai-effect-entry-level-jobshttps://x.com/eudtoxic/status/2004421448849383489https://futurism.com/artificial-intelligence/ai-code-bug-filled-mess (新智元)
他們為什麼能找到新活法?
教育部最新資料顯示,2026年大學畢業生預計1,270萬人,較去年同期增加48萬人。就業需求成長的同時,就業崗位卻在減少。今年6月,360集團創辦人周鴻禕宣佈,要用自研的AI技術獨自完成新產品發表會,目標直指「幹掉整個市場部」。在數位時代「去人化」趨勢下,人被異化為資料、流量和可替換的零件,導致了深刻的個體困境。畢業生在為避免畢業即失業而掙扎;大廠人在996與KPI的牢籠中身心俱疲;媽媽們在母職困境與自我實現的夾縫中尋求平衡…當捲成為一種集體感受,人們是否只能故步自封,消耗自我?做異化的齒輪,還是完整的人?當下的就業環境究竟有多卷?00後周子珺在一次訪談中提到,2024年畢業前夕,他跟他所有同學都一樣,為了找工作“壓力山大”,滿腦子都是“班兒在那兒”。找到一份工作已然很不容易。而保住一份工作的代價,則很有可能是過著身心俱疲的牛馬生活。在社群平台上,許多大廠人都在吐槽一種相似的感受:在35歲危機和大小周的陰影下,高強度工作導致身體被掏空,情感被透支。同事成為競品,人際關係高度工具化,個人生活被工作完全侵佔。「越高效,越焦慮。越內卷,越迷失。」曾任某網際網路大廠業務負責人的邢偉感慨。如果說邢偉們的牛馬生活是周子珺們看得到的職業路徑,那對於周子珺們來說,是否還能找到一條邏輯自洽的生活方式?而上了年紀的邢偉們還有機會讓自己的人生翻盤嗎?當傳統路徑(求職、晉陞、獨立創業)變得崎嶇甚至失效時,人們開始回歸最本質的需求。用邢偉的話來說,健康是每個人、每個家庭的剛需,大家都渴望時間和精神的雙重自由。人的本質需求,有機會轉化為新的商業資本。考公考研考不動、朝九晚五不樂意、逃避躺平心不甘,正當周子珺陷入焦慮和內耗時,媽媽和外婆的社群事業給了他一個最佳解法。周子珺透露,當時媽媽和外婆正在基於安麗的平台進行大健康社群創業,大家一起跳舞、旅行、分享健康知識,每一天的節奏都可以由自己完全掌握。周子珺加入後,三代人一起發揮不同的優勢:媽媽和外婆是行走的健康百科全書,經驗值拉滿。他負責“整活兒”,新組織了各類飛盤、攝影、桌游等線下主題活動。如今,他們的大社群吸引的人越來越多,從40後到00甚至10後都有覆蓋範圍。周子珺不僅告別了焦慮和內耗,也覺得這是有意義感的事業。如今讓周子珺最開心的事情,就是與外婆、媽媽並肩奮鬥聽說一位同事在出差途中突發重疾後,邢偉意識到,這樣的事也可能隨時發生在自己身上。果斷辭職後,他開始學習健康知識,調理自己的身體,並開始嘗試社群創業。憑藉著多年網路經驗,邢偉組成了一個知識共建共享社群,大家彼此分享自己所遇到的健康問題及總結的經驗心得,成為自身改變的見證者和他人的幫助者。短短一年,邢偉的社群已延伸到40多個城市,吸引400多個家庭加入,沉澱超過300個真實的健康改變案例:有人透過營養知識改善了家裡人的高尿酸;有人透過科學調理,讓自己精力充沛,同時孩子的過敏性鼻炎也得到緩解;有人摸索出減重的方法,不僅自己瘦了,還帶動身邊很多人跟她一起減重。更讓邢偉欣喜的是,這400多個家庭中,產生了超100位新的社群主理人。他們主導著組織起跑團、騎行、美食等多元主題的興趣社群,讓人際聯結更真實與鮮活。「現在,我終於可以腳踏實地陪伴家人:送孩子上學、輔導孩子功課和家人一起吃好每一餐。」在社群創業的同時,邢偉去年還曾帶著孩子環遊中國180天。這是他和家人以前想也不敢想的事。原來,人生的邊界可以如此寬廣。告別大廠後,邢偉終於有時間陪伴家人從說服到吸引,我在自己的生活中創業如果說,當下青年的就業選擇是被時代推著向前,尋找應對當下困境的新想法。那30年前,改革春潮下的年輕人,更多是懷著主動「淘金」的心態,追尋更好的機會。1992年,鄧小平南巡演說後,外資大規模湧入,市場活力迸發。光是當年一年,外資企業便新增約4.7萬家。1995年,在父母的不理解中,在機關單位從事財務分析工作剛滿1年的王馨禾,放棄了普遍意義上的“鐵飯碗”,進入了一家港資公司。她頻繁出差去廣州、深圳、珠海乃至於香港這些沿海城市,外國「老師」帶來的「生涯規劃」「企業管理」「行銷」這些名詞,全都讓她耳目一新。“你不會賺一人一毛錢,怎麼能賺十幾、二十萬的大生意”一位開表行的朋友的話,讓她更篤定“大的生意應該跟千家萬戶結合。”1999年,北京夜色中的一家五星級飯店,對於26歲的王馨禾而言,像一塊等待被定義的黑盒子。當時,安麗剛以「店舖+僱用推銷員」模式轉型不到一年。她抱著審慎的態度,想瞭解安麗這門生意。在那裡,她第一次聽到「生活方式」這個詞,理解到人生可以倒序設計,安麗則是將日常用品轉化為連結千家萬戶連線的接點。由此,王馨禾開始了為期一年的雙面生活,白天,她恪守本職,夜晚則穿梭於北京城,一對一向朋友們推介安麗產品。90年代前往安利提貨中心辦理加入的人絡繹不絕那是一個屬於勇氣與話術的年代。安麗的語言體系核心是「機會」──誰先搶位,誰就能在「無圍牆的沃爾瑪」裡佔一個貨架。產品好很重要,但更重要的是靠自己的說服力。依託自身的說服力,王馨禾獲得了更高的收入,實現了自己想要的自由,“可以選擇什麼時候做什麼事情,在什麼地方見什麼人。”她把這個「機會」公平地告訴身邊的每一個人,有人接受,有人拒絕,有人持續觀望。而她的丈夫肖子程便是觀望團的一員。「安麗前期吸引了很多人,但隨著大家越來越瞭解安麗,機會反而失去了稀缺性。」肖子程坦言「我尊重這個生意,但是我跟它有距離。」在電視台從業的他看來,彼時的安麗提供了一種創業可能——需要創業者有好口才,兼具親和力,這並不適合所有人。2001年,中國加入WTO,之後經濟快速成長,居民收入持續提升。 「大家的收入都在增加,安麗能不能提供第二種價值?」這是肖子程等待的「臨門一腳」。而外部挑戰也加劇,行動網際網路催生微商、社群電商,跨國電商帶來海外品牌,本土品牌崛起,在多重衝擊下,2014年開始,安麗業績承壓,進入盤整期。2018年,余放晉陞為安麗(中國)總裁,開啟了策略轉型。先是跟隨市場機遇,嘗試直播帶貨,用輕量級網紅產品引流,發紅包促銷等,但最終發現,流量變不成“留量”,業績仍不見起色。於是她決定「向內求,向外看」。向內整理三大優勢,包括:安麗公司與行銷人員之間不離不棄的夥伴關係,以及在此基礎上建立的創業文化與支援體系;紐崔萊在營養健康領域90年的技術累積與產品優勢;安麗行銷人員與顧客之間建立的深厚信任與真實情感連結。向外,響應國家「健康中國」戰略和滿足人民對美好生活嚮往的國家使命,積極擁抱由行動網際網路、數位科技重塑的市場及消費環境。2020年,安麗明確推廣社群營運切入大健康賽道,這是營運模式上的重大變革。肖子程坦承自己的事業,正是踩著安麗的數位化處理程序。 2018年,安麗公司開始做微行銷課程,2020年,疫情期間,開始轉戰到線上做小群,開始慢慢做讀書會,建立線上運作的通路。疫情期間,他每天早起,把之前學過的健康課程重新編排,拆分成52堂課,每堂課控制在15分鐘之內,發給客戶,鼓勵他們發給親朋好友,一起學習健康知識,一起保重身體。學完每堂課之後,他也組織大家在微信群組互相討論,互相促進。 “雖然疫情期間線下沒有見面,但是我們做的事情反而更紮實了。”安麗創業者王馨禾(左)與肖子程(右)如果說妻子王馨禾的關鍵字是「說服」與「創富機會」。肖子程則是「吸引」和「價值傳遞」。與妻子不同,他不再講好安麗機會,而是講好自己的故事。用老百姓的語言把專業的健康知識「降維」分享。他的社群吸引了銀髮族、寶媽、高壓職場人等群體,累計影響了2,000多個家庭。 「過去的商業價值,加上今天提供的社會價值,才是好的商業。」肖子程表示。伴隨著安麗企業策略從大健康向美好生活之花升維,他們的故事也超越了單純的健康分享。 「健康只是美好生活之花中的一朵。」肖子程說,他們的社群也從健康向美好生活升級,探討家庭關係、親子教育、情緒管理等,目標是讓更多人從生存走向生活。2023年,安麗進行了從大健康戰略到美好生活之花策略的升維如今,王馨禾已在45歲時如願退休,肖子程有更多時間陪伴兒子。夫妻倆共同勾勒了一種理想的生活狀態:“看起來是工作,其實我們在生活;看起來是生活,實際我們是在工作。”從王馨禾在改革開放春風中捕捉機遇,到肖子程於數位浪潮中建構社群事業,從周子珺與家人為伴尋得事業起點,到邢偉穿越焦慮後重建的生活版圖,一個個不同的名字,勾勒出中國創業家30年間一條深刻的價值軌跡:從個人英雄主義的“機會淘金”,演變為群體共益的“價值創造”,從追求單一的財富坐標,演變為更豐盈的生命形態:一種將健康、收入、情緒、個人價值等深度融合的立體生活。輕創業背後的重支撐一個組織的命運,只有當其根系與這片土地上普通人追尋幸福的脈搏同頻共振時,方能枝繁葉茂,生生不息。對安麗而言,這種「同頻共振」體現在它紮根中國30年來,緊扣時代脈搏,回應中國創業家不斷變化的需求,而建構的深度支援體系。1992年安麗(中國)日用品有限公司奠基儀式1992年,在改革開放春風中,安利選址廣州,1995年正式在華營業;1998年主動擁抱監管率先以「店舖+僱傭推銷員」模式適應中國國情,贏得消費者信任;2014年遭遇網路衝擊,業績大幅下滑;在安麗(中國)30周年盛典上,余放用「三個變」與「兩個不變」來回顧安麗在華發展的30年。不變的是:幫助人們過更健康更美好的生活的宗旨,對中國市場的信心和承諾,深度地融入中國社會發展與中國的發展同頻共振的決心。不斷變化的是:服務消費者和創業者的方式。30年間,安麗的產品從最初的清潔類擴展到現今的營養早餐、抗衰、代謝、體重管理等解決方案,和消費者的關係從銷售產品轉向健康賦能。服務創業者的方式也從最早期的數位化,到後期的各種產品培訓,到提供線上數位內容支援平台和線下展業空間。「我們希望幫助安麗創業的人能夠永遠站在時代最前線。」余放表示。安麗(中國)30周年盛典發佈AI工具大A展業助手安麗無錫、上海、廣州三地的研發與供應鏈形成閉環,從種子、有機種植到植物功能成分提取和生產,完整的創新煉和產業鏈,為創業者提供了高品質、可信賴的產品支撐。「一個跨國企業是否真正紮根中國,首先就要看它的研發。」余放表示,30年來,安麗已從最初的“搬運工—copy美國總部產品”,到參與部分創新環節、再到核心原料開發和獨立自主的產品開發權。2016年,肖子程參觀安麗在無錫落成的中國植物研發中心時,深受震撼。 “過去,紐崔萊的原料和研發都在國外,現在把全球最好的研發中心搬到了中國,這對我的衝擊力很大。”安麗中國植物研發中心與王馨禾、周子珺父母那一代安麗不同,如今安麗創業家的生意已不再需要囤貨,一對一說服購買。因為2016年開始,安麗逐漸將線下交易轉移到線上,行銷人員不再需要挨家挨戶送產品,也不再需要墊錢訂貨。如今,安麗(中國)98%的交易都是透過線上完成,92%的商品做到了24小時送達。支援不僅存在於雲端,更紮根於真實的土地。遍佈全國的體驗館與體驗店,正從單純的產品展廳轉型為「美好生活引力場」。成為一個紮根中國大地的社群活動的客廳、健康生活的課堂,線下情感連結的錨點。這種「輕創業+重支撐」 的模式,讓每個人的故事得以成長。在這裡,70%的女性創業家找到了經濟與自我的雙重獨立;眾多50歲以上的創業家跨越年齡邊界,老有所為;而像周子珺這樣的年輕人,則能憑藉創新思維,為社群注入鮮活能量。安麗透過體系化的支援,大幅降低了永續創業的門檻,讓「人的生意」回歸其本質——基於信任、專業與情感的分享。面向未來,安麗的中國承諾仍在加碼。今年3月,安麗全球CEO邁克爾·尼爾森宣佈了一項為期五年、金額達21億元人民幣的投資計畫,涵蓋供應鏈、數智化、體驗設施和研發的在華營運全鏈條。從個人勇氣的拓荒,到數位工具賦能下的社群共建,再到一個組織系統性的本土化深耕,這條脈絡勾勒出的,不僅是一家外企的適應史,更是在效率與焦慮並存的時代,一種關於工作、生活與個人價值的重新想像與實踐。當越來越多個體,他們重構工作與生活的邊界,也重構商業與人性的關係,不僅活出了自己的美好,更在悄悄定義一種更具溫度、更永續的商業典範。他們共同書寫的,或許就是未來商業敘事中最俱生命力的篇章。 (虎嗅APP)
馬斯克開始用Grok替代員工了!最慘部門裁員90%
馬斯克開始用AI取代手底下員工了!這一次,他把刀揮向了X(前推特)——用Grok取代X員工。據The Information消息,上個月有兩位知情人士向他們透露,馬斯克解僱了X公司裡負責打擊垃圾郵件、影響力行動、非法內容以及其他信任與安全問題的工程團隊的一半成員。這個團隊在本輪裁員之前已縮減至不足20人,而老馬在2022年收購推特時,其團隊規模曾超過100人。從超100人→不足10人,足以見得老馬裁員的程度有多深、有多狠。事實上,如果回顧老馬10月中旬發佈的一條推文,那麼此次曝出的裁員消息也就不意外了。當時老馬表示,要在未來幾周內徹底移除X啟髮式推薦演算法,由Grok接手,通過閱讀和觀看全部內容來全自動匹配使用者興趣。連演算法都全交給AI了,那背後的演算法工程師及相關支持者們自然也就面臨失業了。而拋開X相關事件不談,老馬布下的棋子其實還很多。比如今年8月,硬剛微軟成立巨硬(Macrohard),號稱要用AI把微軟產品重做一遍。一旦把這些事情放到一起看,老馬背後的意圖就不言自明了——用AI替代人力,用自動化替代傳統工程。就是說,大BOSS馬斯克,現在已經盯上了AI這把“尚方寶劍”。引入雙胞胎新人執行者為了完成用Grok改造X的目標,馬斯克將這把劍交給了xAI兩位雙胞胎新人執行者——現年33歲,來自烏克蘭的Dima和Ievgin Soboliev。據此前《連線》爆料,自OpenAI挖走了xAI之前的工程師負責人Uday Ruddarraju和Mike Dalton之後,這對雙胞胎兄弟就成了xAI的頂級工程師,並直接向馬斯克匯報。(註:x和xAI今年3月就正式合併了,不過團隊運作仍相對獨立)上圖的Dima,曾在哈爾科夫國立大學攻讀應用數學專業,畢業後去了矽谷工作。一開始加入了Facebook(現Meta),後快速輾轉於Google、雲原生資料庫公司SingleStore、國際跨境電商平台Joom,以及全球頂級自營量化交易公司Jump Trading Group。從2017年開始,他又加入機器學習初創公司Laserlike,後來該公司被蘋果收購。也是通過這次收購,從2018~2024年,他在蘋果從事與搜尋有關的工作。之後又離開蘋果加入OpenAI,但不到一年便離職轉投xAI。而Ievgin Soboliev,也是在哈爾科夫國立大學攻讀完應用數學後去了矽谷。他一開始加入了曾經非常知名的程序化廣告技術公司Rocket Fuel Inc。後來不知道是不是受到Dima影響,去了Meta從事廣告機器學習工作,之後於2022年至2025年在蘋果工作。據知情人士透露,今年夏季,兩兄弟在大致相同的時間加入了xAI。他們經常一起工作,同事們也直接稱他們為“那對雙胞胎”。而且兄弟二人在X內部一直推行典型的“馬斯克模式”——要求工程師在辦公室長時間工作,包括周末;根除低效率現象;並迅速裁撤他們認為不必要的職位等。目前尚不清楚X還可能裁掉多少工程師。知情人士稱,X至少還有另外100名工程師負責不同部分的工作。馬斯克到底要幹啥?如開頭所言,此次裁員正是馬斯克“用AI替代人力,用自動化替代傳統工程”的其中一步。他曾公開表示,希望讓X的演算法“完全AI化”,並讓使用者能夠通過詢問xAI的Grok聊天機器人來調整他們資訊流中顯示的內容。這一手更新,直接讓Grok從無情的總結機器羅伯特、X上的維基百科,上位到了X的總管。現在X上到處都是Grok,未來還會有更多Grok。與此同時,他還在推進“巨硬(Macrohard)計畫”——用AI自動化軟體開發。他表示:Macrohard是一家純粹的AI軟體公司。原則上,鑑於微軟等軟體公司本身不生產任何物理硬體,應該有可能完全用AI模擬它們。從Macrohard商標註冊內容來看,我們可以提煉以下幾個關鍵要點:用於生成人工智慧語音和文字的可下載軟體用於編寫程式碼、設計和運行視訊遊戲的人工智慧工具圖像、視訊和語言理解系統一句話,馬斯克這是要用AI,把微軟曾經做過的事情重做一遍。而且據老馬自曝,他還把印著Macrohard的標語,塗在了xAI位於孟菲斯的最巨量資料中心的屋頂上。顯而易見,不論是裁員還是Macrohard計畫,馬斯克都在盡力用AI改造他名下的公司。而這種稍顯激進的AI至上戰略,所帶來的風險也不容老馬忽視。最直接的矛盾在於,負責平台安全的團隊與生成內容的AI系統之間,出現了致命的“權責不對等”。團隊負責清理違規內容,但對Grok會生成什麼卻毫無控制權,這導致他們相當被動。而且由於X和xAI合併後團隊各自獨立,當安全團隊正在清理Grok生成的有害內容時,同一公司的xAI團隊可能正在訓練Grok變得更具“創造性”——這種內部目標的不一致,也容易讓安全問題陷入無人負責的真空地帶。此外,馬斯克的裁員計畫也影響到了一些關鍵項目。多年來,馬斯克一直希望在X上推出一項支付服務“X Money”,但公司未能爭取到一些關鍵州監管機構的支援,導致這一計畫受阻。據悉,金融監管機構的一個重要考量點是,支付公司是否擁有穩定的領導層和足夠的員工來支援客戶並打擊欺詐。而X Money團隊,在過去一年中一直面臨頻繁的人員流動。總之,馬斯克的AI改造計畫在砍向人力成本的同時,也正在砍傷平台安全的根基、核心業務的未來。AI這把劍,其雙刃已現。One More Thing說到裁員,老馬今年9月還血裁了一波xAI團隊。xAI是老馬2023年創辦的AI初創企業,旗下主要產品就是Grok模型,而9月被裁的就是幫忙訓練Grok模型的資料標註團隊。據非官方統計,當時該團隊有超過500名員工(約佔資料標註團隊的1/3)被通知捲鋪蓋走人。而裁來裁去,你猜怎麼著?留下來的幾乎全是華人了。當時有一張xAI團隊合影在社交媒體上瘋傳,原因是照片中幾乎全是東亞面孔。而就在Grok 4發佈後不久,一位自稱是“Grok項目唯一白人參與者”的員工在X上發文:今天我被@X解僱了,我是唯一一個參與@grok項目的白人……雖然未確認這條推文的真實性,但側面說明老馬可能確實偏愛華人(bushi。 (量子位)
Anthropic CEO再預警:未來5年砍掉一半入門崗,失業率10–20%
資料顯示,僅2025年開年以來,美國已有超過一萬個崗位因為引入AI而被裁撤。Anthropic CEO Dario Amodei認為AI技術的擴散對就業和社會的衝擊,已經到了必須向全世界預警的地步。如果你現在正在找工作,那AI簡直就是個壞消息。短短幾個月裡,美國科技公司和政策層對「AI如何影響就業」的討論,突然顯得直白又冷酷:「AI將帶來企業重組,這意味著更少的崗位,更多的裁員。」「是繼續花錢請工程師,還是乾脆多買幾塊GPU來搞AI,企業需要做出抉擇。 」不少科技大佬也公開承認,一些崗位會更快被機器承擔,應屆生步入職場的入門級崗位也在不斷減少。比如,Anthropic CEO Dario Amodei就再次重申了他之前的觀點:未來五年內,最多一半的入門級辦公室崗位可能被淘汰,並可能把失業率推至10%–20%。AI重組企業帶來更少崗位和更多裁員華爾街所追捧的「更少的工人、更多的算力與軟體」的AI故事,背後的真相,其實是日益減少的崗位,以及接連不斷的裁員。比如,Reddit上就有人質疑:高管們對媒體吹AI,只是為了用它來做裁員的擋箭牌。耶魯管理學院教授Jeffrey Sonnenfeld認為「AI警告」具有「疫苗效應」,它可以幫助CEO為未來裁員鋪墊敘事,不至於讓員工太震驚。不可否認,現實中有這方面的因素,但不少科技大佬更喜歡用的的一個詞是——企業重組。在近期紐約的一場科技峰會上,多位CEO都談到了它:「要以技能和能力為核心重新定義員工體系,而不是單純按人頭來配置」。在新組織架構中,中層管理崗位可能會減少,層級更扁平,變為頂端與底層兩頭多,中間少的「槓鈴型」組織。所謂企業重組,潛台詞就是更少的崗位,更多的裁員。用Altimeter Capital合夥人Apoorv Agrawal的話來說,企業將面臨如下抉擇:是繼續花錢請工程師,還是乾脆多買幾塊GPU來搞AI。而且,隨著AI的滲透,企業還將迎來更多結構調整,AI公司也成為AI重組的重要策源地之一。Amodei提到在Anthropic內部,許多人過去一年的工作已經發生了巨大變化:這不僅體現在他們產出是之前的兩到三倍,也體現在他們的工作內容上。他們不再是寫程式碼,而是在管理一整套AI系統。由於這些變化,他們需要重新思考在Anthropic的角色。在Amodei看來,這些發生在AI公司內部的變化,未來幾年也會發生在所有使用AI技術的其他企業身上,「更直白地說,只要公司有為股東創造價值的受托責任,能用技術提升生產力,他們就會用。」據獵頭機構Challenger月報顯示:僅2025年至今,美國已有超過一萬個崗位明確因為AI被引入而被裁撤。比如,Salesforce CEO馬克·貝尼奧夫就曾公開宣稱:支援團隊崗位從約9,000人降至5,000人,部分工作由AI代理承擔。Salesforce CEO Marc Benioff表示,客戶支援部門的AI代理正在取代人類崗位那些崗位將最快被AI衝擊?奧特曼近期曾多次表示,客服/技術支援將最早被替代,隨後可能波及程式設計師。他還預判崗位更替周期將被顯著壓縮。初級白領崗位受衝擊最劇烈,有資料顯示:自2023年1月以來,入門級職位的招聘減少了35%,大型科技公司和成熟初創公司中,少於1年工作經驗的新員工入職率在2019年至2024年間下降了50%。在近期的一次AI科技峰會上,Anthropic CEO Dario Amodei再次重申了他之前的觀點:未來五年內,最多一半的入門級辦公室崗位可能被淘汰,並可能把失業率推至10%–20%。受影響方向包括法律、金融、諮詢等。Brookings學者Mark Muro轉述Amodei觀點:入門白領50%或被淘汰,失業率或達10–20%。9月份,聯準會主席Jerome Powell在談到AI對就業的影響時提到,AI可能減少入門級崗位,衝擊應屆大學畢業生的就業市場。從企業來看,因為對AI的過度追求,而忽視了初級崗位,這也是一種短視行為:一方面,很多AI技術還不能賺錢,也有不少嘗試採用AI的公司最終都放棄了,這說明AI還沒真正成熟,遠沒到可以完全充當「AI員工」的時候。但更為根本的是,如果企業不再招聘年輕人進入初級崗位,眼前可能省了成本,但長遠來看卻會吃大虧,因為等於放棄了將組織經驗和知識傳承給下一代的機會。倫敦政治經濟學院經濟學家Luis Garicano就批評AI自動化初級任務,摧毀了未來專家的「培訓基地」,企業將面臨「後繼無人」的挑戰。如何應對AI的崗位大清洗?AI將會大規模衝擊就業市場,在美國政府和科技界已經達成共識。但在如何應對這場就業風暴,各方並沒有一致的看法。在近期的「Axios AI+ DC」峰會上,Dario Amode與在場多位政商代表就如何應對AI對就業的衝擊問題,同台交鋒。各方爭議指向一個重要問題:美國政府要不要出手為勞動者托底?怎麼托,托到那一步?這也是未來幾年美國政府最具影響力的關鍵決策之一。Dario Amodei是「預警派」。他再次拋出前文提到的AI可能引發「白領大裁員」的預測,他認為目前AI快速發展引發的就業危機,已經到了向世界發出預警的程度。「我們是技術樂觀主義者,我們認為這項技術前進的速度遠比大多數人預想的要快。」Amodei認為當前比較重要的事情,是幫助人們適應AI技術。他建議美國政府出面解決問題,尤其是在轉型過渡期為大家提供兜底政策,他還提議可以考慮對AI公司徵稅。白宮經濟顧問Jacob Helberg與Amodei不同的是,白宮經濟顧問Jacob Helberg並不認同這套預警邏輯,他更相信通過私營部門推動就業市場的適應轉型。「認為政府必須手把手幫助每一位被裁員的人,這其實是低估了人們的應變能力,那種自上而下、政府全權解決一切的思路,其實也低估了私營部門強大的適應力和創造力。」Jacob的意思是不要把政府當保姆,也別低估人的應變能力,以及企業的創造力。在兩種對立觀點之間,還有一種中間路線:比如新建公共就業服務機構,為年輕人提供就業機會;或者由科技公司出錢設立公共「信託基金」,對勞動者進行技能提升和再培訓。其實,幫助勞動者對AI公司也有好處:如果大家都沒工作,他們的客戶也就不存在了。在AI浪潮之中,需要的是整個社會的共同進化,沒有誰可以獨善其身。 (新智元)
剛剛,奧特曼首曝:AI取代CEO後,我想去當農夫!
長期來看,AI將催生更以人為本的新職業。AI狂飆已至,認知仍未醒來——「技術懸差」正在撕裂時代的節奏。當大眾還沉浸在ChatGPT帶來的新鮮感時,AI早已悄悄跨越了「最聰明的人類大腦」的門檻。在多項頂尖智性任務中,AI已然勝出人類,展現出突破性認知與推理能力。這種「技術懸差」正快速拉大:AI所擁有的能力,遠超過社會、經濟乃至監管系統的普遍理解與應用水準。當AI邁入可自我進化的新階段,問題不是「能不能」,而是「我們是否跟得上」──解決問題的速度,是否永遠跑在問題之前?在《MD MEETS》的首期節目中,Axel Springer的執行長Mathias Döpfner與OpenAI執行長奧特曼,展開了一場毫無保留的對話,探討AI帶來的機會與風險。話題從「AI與工作」到「人類滅絕風險」,再到「AI時代的新聞業」,甚至延伸到「人類是否該永生」──幾乎沒有禁區。奧特曼分享了他對超級智慧的思考,以及他在AI接管自己工作後想去當農民的個人夢想。這是一場罕見而真誠的對話,讓我們得以一窺這位正在塑造未來的重要聲音。奧特曼:未來不做CEO就去搞農場每當談到AI,人們都會關心一個問題──它會不會取代人類工作?是AI創造工作機會多,還是毀掉的工作更多?奧特曼認為:短期來看,AI確實會取代大量工作。但從長期來看,就像以往每一次科技革命一樣,人類總是能找到全新的事情要做。我相信人類對「創造價值」、「幫助他人」、「融入社會」的渴望是無限的。每次科技革新,總是有人說「這下完了,我們以後都沒工作了」。但事實證明,這其實只是想像力的失敗。也有人說這次不同,因為AI觸及的是人類最核心的「智」部分,那我們還能做什麼?但奧特曼認為:人類天生關注彼此,而非「機器世界」。焦點仍在人與人的關係中。他雖無法預測具體崗位,但「幾乎可以肯定,未來的工作將更以人為本」。幾周前,有人問奧特曼:假設有一天AI連你的工作也取代了,你會怎麼做?奧特曼出人意料地回答:當農場主人(farmer)。為什麼?首先,奧特曼確實相信未來某一天,AI會成為比我更優秀的OpenAI CEO。這也正是OpenAI努力的方向。如果AI真的能勝任,那真是求之不得。當然,如果他想繼續留在OpenAI,可以扮演其他角色。不過,奧特曼坦言,這十年來一直承受著巨大的壓力,工作量也極為繁重。他還擁有一塊農場,時常前往——他真心喜歡那裡的慢節奏與截然不同的生活方式。史無前例​​:人工智慧>人類智慧在《未來簡史》中,以色列作家尤瓦爾·赫拉利描述了人類的下一個時代——我們將變得近似於「神」:實現永生、不再為生計奔波、擁有無限智慧與知識。這讓奧特曼想起矽谷流行的一句話,大意如下:我們擁有神祇般的技術,卻秉持著中世紀的道德框架。它指向一個現實:科技躍遷,已遠超智慧、判斷與社會建構能力的提升。這種失衡感讓奧特曼感到不安。他不知如何應對,因為技術洪流已至。這不再是空談,多年來他持續探討這個主題。在他看來,今年AI首次超越了人類智慧──這無疑是歷史性轉捩點。生活仍在繼續,但某些根基已悄悄改變。未來是否真的會像科幻一樣發展,誰也說不準。是我們把意識上傳到電腦中、實現永生?還是我們只是在治癒一些疾病、延長壽命?這些他都不確定。不過,奧特曼推薦了前幾年的動畫《Pantheon》,探討了類似的主題。它探討的這些問題,如今已不再是抽象的哲學問題,而是現實。但奧特曼並不向往「永生」。他很難想「永生」到底意味著什麼。真正實現永生、治癒所有疾病、器官無限替換……那種「永遠」實在太長了。在他看來,自然的更新與新陳代謝,是社會前進的必要條件。比起壽命本身,他更希望人生中的「生病階段」越短越好。理想狀況是:健康地活很久,然後突然快速地走完最後一程。OpenAI的關鍵轉折點當初一起推動這場AI革命的,有不少人現在彼此競爭——Peter Thiel、Elon Musk、Demis Hassabis、Mustafa Suleyman、Paul Graham、Marc Andreessen…在這群人中,誰對奧特曼影響最大?在他看來,很難評出「誰影響最大」,但他們組成了緊密交織的生態系統。整個產業就像協同網絡,有人在做晶片,有人在訓練模型,有人在做應用產品。當然,也有很多企業在競爭,但氛圍更像早期網路或半導體——不是一人一企之功,而是整個圈子的推進。主持人追問:「那你覺得你自己最重要的貢獻是什麼?但有沒有某個時刻、某個決策,你認為是至今最關鍵的一步?」奧特曼表示最關鍵的一步可能是:決定把所有資源押在「擴大算力、擴展模型」這條路線上。這是在發現Scaling Laws之後,OpenAI做出的生死攸關的抉擇。彼時,認同者寥寥。主要對手DeepMind 甚至認為:語言模型並不重要,也不是正確路徑。即使OpenAI發布了GPT-3,很多人依舊覺得沒什麼用,直到ChatGPT上線,才真正讓世界意識到其實際價值。所以,奧特曼認為當時那個「下重註」的決策——在模型規模擴張上,投入大量資金、集中研究,是個巨大貢獻。要知道,那時候這條路遠不如今天看起來那麼順理成章,無論從資本投入或研究方向上,都是高風險。他也將「開放ChatGPT」視為另一大貢獻。讓大眾使用ChatGPT,是一種信念驅動。彼時不少人認為AI仍不安全,不宜開放,研發應保持「半封閉」。但OpenAI相信:真正的安全,離不開公眾的深度參與。所以,奧特曼認為他的角色並不總是某個「關鍵時刻」的決定,而是無數個「小決策」累積起來。人類滅絕風險並非空談奧特曼曾說過,「超級智慧」是人類生存最大威脅之一,因此他早期就在呼籲加強監管。部落格連結:https://blog.samaltman.com/machine-intelligence-part-1這一立場至今未變,但他也澄清:所謂「監管」,並非「能否用於銀行業務」等日常應用限制。他指的是:針對可能帶來「人類級風險」的技術,要有明確的框架。奧特曼曾表示「超級AI帶來人類滅絕」的機率大約是2%。奧特曼的核心意思說,這種風險是「非零、值得認真對待」,並不是具體的機率預測。但主持人認為:就算2%也已經很高了。畢竟,一架飛機失事的機率也只是0.00001%。如果2%是毀滅整個人類文明的風險,那就非常嚴峻了。奧特曼完全同意這種觀點。這也是為什麼他一開始就在寫部落格呼籲重視這個問題。他大致把風險分成三類:第一類,AI沒有「失控」,但「人用AI做壞事」。AI本身完全聽指令,但如果掌握AI的國家或組織,窮兵黷武,那它可以用AI造成巨大破壞,例如開發生物武器、入侵核系統等等。這不是AI的問題,而是「濫用問題」。第二類,是經典的科幻災難模式:AI獲得某種自主性。為了實現目標,它不想被人類關閉——就算沒有“意識”或“主觀意圖”,它也可能基於演算法策略走向錯誤方向。這屬於典型的「對齊失敗」。但還有第三類,更容易被忽略,卻很可能最真實——那就是AI並沒有惡意,也沒有叛變,只是「自然而然」地接管了世界。你想想現在的ChatGPT——成百上千萬的人每天都在用,接下來可能是十億人。越來越多的人依賴它來做出重要決策。一開始,它只是幫你出點主意,效果還好。後來,它給的建議越來越可靠。再後來,它給你一些你聽不懂的建議——但實踐證明,它總是對的。你會怎麼做?你要麼跟著它走,要麼落後於別人。於是,大家都開始照著AI的建議做。AI本意是幫你,但它越幫越多,最後幾乎決定了你的人生選擇。然後,這些人再把新的行為數據餵回去訓練模型,模型又變得更聰明,回饋更強。長此以往,整個社會、整個經濟,都陷入AI-人類協作的閉環。那時,誰還能說自己是「自由意志」?它沒有惡意,卻實際控制了一切。也有人反駁說:人類作為高智生命,也沒有消滅螞蟻這種低等生物。所以即使AI更強大,也不代表它一定要毀滅我們。OpenAI聯合創始人Ilya Sutskever,曾經說過:「我們應當期望,未來的超級智能,能像慈愛的父母對待孩子一樣,對待我們人類。」這和「AI要友善」不完全一樣,更像是一種溫暖、有情感的引導。這句深度觸動了奧特曼。AI時代,新聞不死奧特曼此行來到柏林,是來領取Axel Springer Award。身為出版業的一員,主持人必須問一個現實問題:新聞業如今遭遇雙重打擊——一方面是壓制,另一方面則是AI「答案機器」的衝擊。奧特曼怎麼看新聞業的未來?我們還需要新聞業嗎?奧特曼認為當然需要新聞業,而且他非常感激新聞業對社會的貢獻。如果我們回顧人類歷史上那些「繁榮盛世」的共同點──不只是經濟繁榮,更是人類的生活品質持續提升──那麼,「言論自由」幾乎總是其中核心要素。社會仍然需要那些即時追蹤世界動向、提供深度解讀的專業人士。沒有他們,我們的AI系統也將失去賴以訓練的基礎。當然,新聞形態也許會改變:從機構化媒體,轉向「個人記者+社群媒體」;從品牌信任,轉向「對人的具體信任」;但「值得信任的事實揭示者」這個角色,絕對不會消失。主持人更擔心的是另一件事:在大模型的衝擊下,「版權」這個概念正面臨徹底崩潰。現實就是:如今的AI模型大量吸收已有數據──而一旦某項內容發佈出來,就會立刻被AI「吞掉」,作者卻無法從中獲得任何回報。沒有商業激勵,誰還願意投入大量精力去深挖真相?奧特曼表示理解這種擔憂,而且他也多少持樂觀態度,因為新聞業和AI業的利益其實是一致的。沒有源頭內容,AI就沒有原料可學。要嘛我們找到全新經濟模型,要嘛就得在現有框架上加點「微創新」,來激勵更多人持續生產優質內容。奧特曼自己最感興趣的一個方向是「微支付系統」──讓人們為真正有價值的內容,即使付出幾分錢。過去幾十年這太難了,但在AI智能體時代,也許這終於可以實現。音樂原本就是最「流動」的內容型態──電台隨便播、DJ隨便放,所以早就建立了多層次版權機制。新聞也能找到自己的「永續發展路徑」。參考資料:https://www.mdmeets.com/https://x.com/slow_developer/status/1973727163108192666https://www.youtube.com/watch?app=desktop&v=rF0tQtDMwHMhttps://x.com/deredleritt3r/status/1973517391230353641 (硅星人Pro)
高盛:未來十年,AI會搶走多少工作?
一、目前AI 對勞動市場的影響:局部衝擊已顯現,整體影響仍有限近年來AI 應用加速滲透,疊加AI 相關裁員新聞頻出,引發了人們對「AI 導致大規模失業」 的擔憂。高盛這份報告指出,目前AI 對整體勞動市場的影響仍較小,但在部分高暴露產業已出現明顯的就業壓力。核心資料與現象:高暴露產業就業下滑:行銷諮詢、呼叫中心、平面設計、網頁搜尋和軟體開發等產業,就業成長已轉負,顯著低於2015-2019 年的長期趨勢。例如,電話呼叫中心的就業人數較去年成長率低10 個百分點以上。科技業就業佔比縮水:自2022 年11 月ChatGPT 發佈後,科技業就業佔比持續下降,目前已低於疫情前的長期趨勢線,部分源於疫情期間過度招聘的回呼,但AI 自動化的影響不容忽視。青年科技從業人員受衝擊更大:20-30 歲科技相關職業的失業率今年以來上升了近3 個百分點,遠高於同齡其他行業從業者(+0.5pp)和整體科技從業者(+1pp),印證了“AI 對剛畢業的技術新人hiring 造成阻力” 的傳聞。目前整體風險可控:即便以現有AI 應用場景推算,最多僅2.5% 的美國就業機會有自動化風險,顯示絕大多數工作暫時未受威脅。二、歷史視角:科技從未導致長期失業,但短期摩擦不可避免報告透過歷史資料論證:AI 不會引髮長期大規模失業,但短期內可能推高摩擦性失業。關鍵結論:長期:新科技創造更多新職業:1940 年不存在的職業,如今貢獻了60% 的就業。例如,「資料科學家」「AI 訓練師」 等新興職業,正是技術進步的產物。歷史上,技術雖會淘汰舊崗位,但會透過提升產出和總需求,間接創造更多新工作。短期:摩擦性失業會上升:科技驅動的生產力每提升1 個百分點,短期內(1 年內)失業率會上升0.3 個百分點,但2 年後影響就會消失。這是因為被替代的工人需要時間重新找工作或轉換技能。風險提示:若經濟衰退與AI 替代疊加,失業壓力可能放大。歷史上,常規職業的自動化裁員多集中在經濟下行期,若未來幾年經濟衰退,AI 相關職位削減可能更集中。三、那些職業最容易被AI 取代?五大指標鎖定高風險崗位報告建構了一套“職業替代風險指標”,從5 個維度評估800 + 職業的AI 替代風險:錯誤後果嚴重性、任務重複性、任務關聯性、AI 暴露任務的價值佔比、是否為後台崗位。高/ 低風險職業特徵:高風險職業:校對員、信貸分析師、電話行銷人員等。這類職業的共通點是:任務重複度高(如文字校對)、錯誤後果低(如資料輸入失誤影響小)、多為後台職(少客戶互動)。低風險職業:皮膚科醫師、上門推銷員、幼兒教師等。這些職業依賴人際互動、物理操作或高判斷力(如醫生診斷),AI 難以取代。替代率測算:若僅考慮前10% 高風險職業,整體就業替代率為2%;若包含前20% 高風險職業,替代率升至6-7%(與報告基準假設一致);若前50% 職業受影響,替代率可能達14%。四、未來十年影響:基準情境失業率升0.5pp,風險情境或達1.8pp結合AI adoption 速度與替代率,報告對未來失業壓力的預測如下:基準情境:失業率高峰:2030 年代初,失業率較趨勢水準上升0.5 個百分點。通膨影響:透過菲利普曲線傳導,通膨的拖累約0.1 個百分點,隨後逐步消退。風險情境(AI 應用更快、替代範圍更廣):若AI adoption 提前至2029 年達峰,或前40% 高風險職業被替代,失業率峰值可能升至0.7-1.8 個百分點,且衝擊可能提前5 年到來。總結:AI 替代是“漸進衝擊”,而非“突然災難”報告核心結論是:未來十年AI 可能取代6-7% 的就業崗位,但不會引髮長期大規模失業。短期摩擦性失業不可避免,青年技術工人、後台重複性職位需重點關注;但長期看,AI 將透過創造新職業、提升經濟總需求,抵消替代壓力。對個人而言,提升人際互動、複雜判斷等AI 難取代的技能,是應對衝擊的關鍵;對政策而言,加強再訓練體系、平滑轉型期陣痛,能降低失業風險。 (資訊量有點大)
大型研究顯示:AI大熱兩年半,完全沒有顛覆我們的工作
自2022 年底ChatGPT 推出以來,大語言模型(LLMs)被視為技術革新的新增長點。企業爭相部署,資本加碼投資,從程式碼生成到文字寫作,生成式AI正快速滲透到各類辦公場景。不少人一邊期待它能減輕工作負擔、提高工資,甚至夢想靠AI實現躺平,一邊又擔心自己會不會很快被技術取代。在這場突如其來的技術浪潮裡,想像與焦慮並存,彷彿每個人的職業軌跡都將被重新改寫。人們最關心的是:這場轟轟烈烈的技術變革,是否改變了我們的工作?有多少人會失業?工作時長會減少嗎?一項來自丹麥的實證研究給了一個現實又冷淡的答案:到目前為止,還沒有。01. 大語言模型,尚未改變勞動力市場這項研究由芝加哥大學與哥本哈根大學兩位經濟學者合作完成,利用了2023 年底和2024 年的涵蓋2.5 萬名員工和7000 家僱主的調查資料。研究特別關注11 個受生成式AI 影響較大的職業,包括記者、教師、客服人員和軟體工程師等。圖1 不同職業使用AI工作的員工比例為了評估生成式人工智慧對員工收入與工時的實際影響,研究團隊採用了經濟學中常用的雙重差分法( Difference-in-Differences)。它的基本想法是,把使用AI 聊天機器人的員工,和沒有使用的員工進行比較,觀察兩組人在ChatGPT 發佈前後,收入和工作時間的變化有沒有出現明顯差別。如果AI 真帶來了影響,那麼這兩組人的「變化幅度」就應該不一樣。不過,願意接納AI,把它融入日常工作的人,本身的能力或動力可能就更強,日後的發展可能也就更好。為了防止這種偏差,作者們控制了員工的各項條件,包括性別、年齡和勞動力市場經驗,並儘量保證不同員工之間的可比性。他們也發現,不同企業對生成式AI 的態度差異明顯:有的鼓勵員工積極使用,有的則保持中立,甚至明令禁止。這種由僱主政策帶來的使用差異,並非出自員工本身的選擇。研究團隊正是利用這一點,將背景相似、但由於所在企業政策不同而使用AI 多寡不同的兩組員工進行對比,觀察他們在ChatGPT 發佈前後,收入和工時的變化是否出現分化。結果顯示,在ChatGPT 推出一年半後,各類AI聊天機器人對員工的收入與工時幾乎沒有可觀測的影響。研究中大多數關鍵結果都顯示,AI 對收入的影響非常小,小到幾乎可以忽略。同時,即使有收入成長,幅度幾乎不會超過1%。具體到各個職業,情況也同樣如此。研究顯示,即使有漲薪,幅度也不會超過6%。就算是在最可能受益的崗位上,例如軟體開發、行銷或人力資源,結果也沒有明顯不同。圖2 此表第1列為使用AI的員工平均感知收益影響(以百分比表示),報告收入減少的員工(第2和5列)、收入不變的員工(第3和6列)以及收入增加的員工(第4和7列)。作為補充,研究還直接問了參與者一個簡單的問題:“ChatGPT 等生成式AI 工具有沒有讓你的收入增加?”在2024 年11 月的調查中,97% 的受訪者回答“沒有”。他們自己估計的收入成長幅度也非常小,通常在0.04% 到0.2% 之間。即使是那些自認每天用AI節省超過一小時工作時間的使用者,也沒有表現出更明顯的加薪或其他勞動力市場上的優勢。研究者也追蹤了長時間段內的趨勢變化。他們以ChatGPT 推出為分界點,發現推出前後的趨勢都沒有什麼變化。如果說AI有著影響經濟的潛力,我們應該可以看到某種正在醞釀的變化趨勢,例如使用者慢慢開始跑贏,但這樣的分化始終沒有出現。這讓研究者判斷,AI 工具沒有帶來顯著變化,並不是因為時間還不夠,而是它在實際工作中產生的影響本身就可能非常有限。對於這種情況,作者們已經不覺得奇怪了。他們認為,大語言模型目前的境況,並非沒有先例。他們引用了諾貝爾經濟學獎得主索洛在1987年的那句經典評論:「你能在任何地方看到電腦的影響,唯獨在生產力資料中看不到。」電腦剛普及時的情形與今日的大模型頗為相似,技術迅速擴散,社會關注度極高,但在工資、工時這些核心經濟資料中,仍難以看到清晰的變化。如今,大語言模型似乎也處在類似階段,技術迅速擴散,社會關注度極高,但它的經濟效應,還沒有體現在工資、工時這些核心經濟資料中。02. 人人用AI,沒人漲工資「大語言模型並沒有改變經濟」的結論,可能會引起一連串疑問。是不是企業還沒大規模部署?還是員工還沒有開始真正使用?又或者丹麥的經濟環境特殊,自成一體,在這波生成式人工智慧熱潮裡不受影響?事實上,作者之所以選擇丹麥,正是因為它是觀察這場技術衝擊的理想樣本。別看丹麥常被視為北歐福利國家的典範,但在某些方面,它和美國更像。兩國的企業用工靈活,招募和解僱的成本都很低,企業可以根據市場變化迅速調整人員配置。在工資談判中,個人協商比工會主導更常見。這種制度安排意味著,一項新技術如果有足夠的影響力,企業很快就能做出反應去吸收和改變新技術,員工的收入和工作內容也更可能隨之改變。在技​​術應用方面,丹麥員工同樣處於前列,他們對使用ChatGpt之類AI工具的比例已與美國相當。其次,丹麥的勞動市場和美國也有共同點,兩國和員工直接談工資的情況,比和工會談工資更常見。這種環境,很適合作為考察新技術影響勞動市場的試驗場。調查顯示,大多數丹麥僱主都在積極推動員工使用生成式AI。大約43% 的員工表示,公司明確鼓勵使用這類工具,另外還有21% 的員工說,雖然公司沒有明說,但也默認他們可以用。真正禁止使用的企業只佔6%。在那些明確鼓勵使用AI 的公司裡,員工使用ChatGPT 等工具的比例從47% 提高到了83%;每天使用的比例也從7% 增加到21%。還有38% 的公司更進一步,已經上線了自有的內部模型,多數是根據企業的具體業務訂製的。與此同時,大約30% 的員工也在公司支援下接受了相關培訓。AI 工具的確能起到提升效率的作用,但是不多。研究發現,大多數使用者確實從中獲得了效率提升,不同行業中有64% 至90% 的員工表示自己節省了工作時間,平均節省幅度為2.8%。在僱主鼓勵使用的情境下,營銷人員的時間節省可達6.8%,軟件開發人員可達到6.5%。過去有一些研究顯示AI能提高15%的生產力,作者認為這些研究是高估了AI的作用。這些研究往往聚焦在節省時間最為顯著的崗位,例如客戶和IT 支援、行銷、人力資源以及軟件開發等崗位。相較之下,教師、會計師和財務顧問通過AI節省的時間大約只有前者的一半。而且現實資料也和規模有限的受控實驗不一樣。對打工人來說最關鍵的是,這些「AI紅利」並沒有明顯轉化為收入成長。研究估算,員工效率提升中,只有3% 到7% 最終反映在工資上。換句話說,ChatGpt這類AI工具已經被不少員工用起來了,而且用得不算少。但它帶來的提升並沒有反映在勞動者的回報上,漲工資還是遙遙無期。03. 薪水沒變,工作內容在變雖然現在AI還沒有幫助員工漲工資,節省的時間也有限,但它確實改變了一部分的工作內容。在2024年的調查中,17%的員工報告因使用ChatGPT 等生成式AI而承擔了新的工作任務,其中10.9%是完全新任務,4.4%是在原任務基礎上的擴展,1.7%兩者兼具。這些新任務並不只出現在使用AI工具的員工身上。即使是沒有用過ChatGPT 等生成式AI的工人中,也有大約5% 報告說,AI的出現讓他們承擔了新的工作內容。例如在教師群中,有10% 到15% 的不使用AI工具的老師,也要檢查學生作業是否由AI產生。AI帶來的新工作主要體現在幾個方面。首先是AI系統的整合和適配,特別是在IT支援和軟體開發領域,約有15%到40%的工作涉及設計提示詞、最佳化AI輸出、糾正錯誤以及把AI結果融入日常流程。作者認為,這符合生產力J曲線理論,也就是在通用技術早期,企業需要花費相當的人力物力來重塑流程、培訓員工、建立規範,等於在為未來的效率打基礎。這個過程中,新技術帶來的「紅利」往往被「適配成本」所抵消,所以難有立竿見影的效率提升。其次,AI在內容創作上的幫助越來越普遍,例如在行銷、新聞寫作和辦公支援中,許多人用AI來寫初稿、起草報告、構思郵件,甚至寫程式碼,改變了傳統的文字工作方式。第三,教師和法律行業出現了更多與倫理和合規相關的新任務。教師需要判斷學生作業是否由AI完成,法律工作者則要制定AI使用規則,確保輸出內容合法。最後,雖然範圍較小,但還有一部分工作是利用AI幫助創新,例如協助頭腦風暴、分析資料和提出方案,這部分工作佔比一般在5%到20%。這種工作內容的變化,並非完全自動發生。資料顯示,僱主是否鼓勵使用AI、是否提供培訓,是影響任務變動強度的關鍵因素。在企業積極部署的情況下,新任務的出現機率提升20%-50%,時間節省、創造力提升和工作品質改善的自我報告也顯著上升。值得注意的是,這些新增工作內容並沒有伴隨「舊任務」而消失。研究並未發現AI使用者被減輕原有職責,或被調整崗位的系統性跡象。AI工具節省了一部分時間,但打工人們沒有得到摸魚休息的時間。相反,大多數人表示,他們只是把AI節省下來的時間用在了別的工作上,80%的受訪者會把這部分時間投入其他工作,25%的員工把省下的時間,又投入到原本就節省了時間的那部分工作裡,把這些工作做得更精細。真正把省下時間拿來休息的不到10%。AI幫你省了時間,但你的時間還是屬於工作。更快幹完,不代表能早點下班,不代表能多拿一分錢。 (知識分子)