Altman Admits: Overestimated AI Snatching Jobs! Huang Renxun: The Unemployment Narrative Is Completely Backwards

marsbitPublicado a 2026-08-01Actualizado a 2026-08-01

Resumen

Sam Altman has revised his earlier predictions about AI rapidly replacing jobs, admitting he overestimated the speed at which AI would eliminate entry-level white-collar roles. Speaking on the "Invest Like the Best" podcast, he stated that people do not truly want an AI CEO, as accountability and human connection remain critical. He found that individuals prefer interacting with people who can be held responsible for decisions. Similarly, NVIDIA's Jensen Huang argued that the narrative of AI destroying jobs is misguided. He distinguishes between tasks and jobs, noting that while AI can automate specific tasks, entire jobs—encompassing communication, judgment, coordination, and accountability—are not eliminated. He cited examples like radiologists and software engineers, where demand for these roles has increased as AI handles repetitive tasks, allowing for business expansion and the creation of more positions. Data from a University of Maryland and LinkUp study supports this, showing that U.S. job postings for new graduates have actually risen, countering the fear of vanishing entry-level roles. However, a significant shift is occurring: the traditional entry-level tasks that help newcomers gain experience are being automated, making initial career access more challenging. The key insight is that as AI takes over standardized tasks, the enduring value of human work shifts toward areas of responsibility, trust-building, and final decision-making—aspects that AI cannot repli...

I would be ashamed if OpenAI were not the first major company managed by an AI CEO.

In October 2025, Altman made such a statement.

Nine months later, he changed his tune.

On July 28, in the podcast Invest Like the Best, Altman said people "don't really want an AI CEO" because they want to know who is actually making decisions for a company and who to hold accountable when something goes wrong.

On July 28, Altman (right) guest-starred on episode 484 of the podcast Invest Like the Best, stating that people "don't really want an AI CEO."

Not only that, back in May this year, he also admitted that he had overestimated the speed at which AI would eliminate junior white-collar positions, and that kind of "job apocalypse" probably wouldn't happen.

Almost at the same time, Huang Renxun (Jensen Huang) threw out a line during a YC startup class: "The narrative of AI destroying jobs is completely backwards."

Huang Renxun at YC Startup School 2026, stating, "The narrative of AI destroying jobs is completely backwards."

One leads the world's most advanced models, the other holds the computing power.

Why did they both hit the brakes on the "unemployment apocalypse" narrative almost simultaneously?

Why Did Altman Change His Mind?

Altman says people want to know who is accountable for a company's decisions and who to go after when something goes wrong.

Therefore, people "don't really want an AI CEO."

He added that even today, most people still trust and prefer to work with real humans more. In other words, even if AI can make decisions, people might not be willing to hand the company over to it.

What prevents an AI CEO from taking the job isn't its lack of intelligence, but its inability to be truly held accountable.

AI can calculate the optimal solution in one second, but it cannot bear the consequences of a decision in court, in the boardroom, or in front of the public.

A small example from Altman's own experience illustrates this perfectly.

He once tried having an AI reply to his Slack messages and emails, signing off as "This is Sam's AI," but soon switched back to replying himself.

The reason was simple: he realized people really care about interacting with a person.

In fact, in that 2025 conversation envisioning an AI CEO, Altman had already assigned roles: real humans handle external matters, AI handles decision-making.

The difference this time is that he draws a clearer line between "AI can decide" and "humans must be accountable":

AI can make decisions, but it cannot be held responsible.

Huang Renxun: People Have Completely Reversed The Narrative About "AI Destroying Jobs"

Huang says people have reversed the narrative about "AI destroying jobs" because they've been equating "tasks" with "jobs."

He proposes this breakdown method.

A job has a purpose, and to achieve that purpose, many tasks need to be completed; AI can take over some of those tasks, but taking over tasks does not equal eliminating the entire job.

A job also involves communication, judgment, coordination, review, bearing consequences, etc. These aspects won't disappear along with the tasks replaced by AI.

He gave examples of radiologists and software engineers.

AI is increasingly taking over reading scans and writing code, yet the number of positions in these fields is actually growing.

According to Huang's figures: software engineering positions have grown by about 10% year-on-year, and radiology positions have increased by about 20% over the past few years.

Why the growth? Because there's a huge backlog.

The queues of patients in hospitals, the software waiting to be written, the piles of unprocessed demands—they were already overwhelming to begin with.

Once tasks are accelerated, companies and hospitals can instead handle more orders, expand their operations, and thus hire more people to do the remaining work that AI can't handle.

Altman also cited supporting evidence: a year ago, everyone said software engineers were doomed, but that didn't happen.

What really changed is the job itself: you almost never write code line by line anymore, yet it's still unmistakably software engineering.

The tasks have been replaced, but the job remains. However, not all jobs will remain.

Huang also acknowledged that all jobs will change, and indeed some professions will disappear entirely.

For his logic to hold, there's a hidden premise: companies must use the efficiency gains from AI to expand their business and hire more people.

If market demand remains static, or if bosses convert those gains directly into layoffs and cost-cutting, then positions will still decrease.

AI Hasn't Eliminated Junior Positions, But The Entry Step Is Being Pulled Away

The University of Maryland and LinkUp conducted a project analyzing 155 million US job postings since 2018.

The results show: as of Q4 2025, there is no evidence that AI has crushed hiring demand at the overall economic level.

Top: US "AI Job Intensity" (AI jobs / all jobs), rising from 0.22% in Q1 2018 to 1.13% in Q4 2025; Bottom: "New Graduate Job Intensity," rebounding from 11.7% in Q4 2022 to 12.6% in Q4 2025. In Q4 2025, there were 532,000 job postings targeting new graduates.

The most counterintuitive data point is for new graduates.

The phrase "AI will eliminate junior positions first" has been repeated ad nauseam for the past two years. Yet, according to this data, the share of job postings explicitly targeting new graduates did not fall but rose, from 11.7% in Q4 2022 to 12.6% in Q4 2025.

In Q4 2025 alone, there were 532,000 such job postings, 63% higher than in Q1 2018.

Even in the math and computer occupations, which should be most vulnerable to AI "slaughter," new graduate job postings were 55% higher than in Q1 2018.

Seeing this number, the claim that "junior positions are disappearing" doesn't hold water, at least in terms of total volume.

The report also contains another counterintuitive observation:

Younger, less experienced employees are actually more likely to benefit from AI tools, because AI excels at instantly delivering vast amounts of experience to them. This makes them "cheap and effective" early adopters in the eyes of employers.

The Entry Step Is Getting Narrower

The total volume hasn't collapsed, but that doesn't mean there's no cost: there's something these nice numbers can't hide.

How did a young person grow in the past?

Often by starting with the most standardized entry-level tasks: data entry, basic coding, fundamental analysis, compiling materials, etc.

These tasks, though repetitive and tedious, were precisely how people slowly accumulated experience and judgment, honing those irreplaceable skills.

And these standardized tasks are exactly the ones AI is taking over first.

The gateway to junior positions is narrowing. For those just graduating or entering the workforce, this is the most immediate pressure they face right now.

Your Real Moat

Putting Altman's and Huang Renxun's statements together, we find:

The more capable AI becomes, the more the value of human work shifts upward, moving from "getting the work done" to "bearing responsibility, building trust, and setting goals."

Machines can replace tasks one by one, but they can't yet fill the gap of "who makes the final decision, who signs off on the results."

Instead of worrying "Will AI take my job?", perhaps ask a different question: How much of your job requires you to sign off and be responsible? How much requires your presence for others to buy in?

These parts that AI cannot replace are your real moat.

References:

https://open.spotify.com/episode/5bFBUf3X8QXaDFrve1Be5s?utm_source=chatgpt.com

https://conversationswithtyler.com/episodes/sam-altman-2/?utm_source=chatgpt.com

https://whbl.com/2026/05/26/openais-altman-says-ai-unlikely-to-lead-to-jobs-apocalypse/?utm_source=chatgpt.com https://youtu.be/I4B37S1dyQQ

Editor: Yuanyu

This article comes from the WeChat public account "AI新智元," author: ASI启示录

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QWhat were Sam Altman's main reasons for changing his stance on AI CEOs?

ASam Altman revised his stance on AI CEOs because people want to know who is making decisions for a company and who can be held accountable when things go wrong. He stated that people do not truly want an AI CEO as AI cannot be held responsible for its decisions, and humans still prefer to trust and work with real people.

QHow does Jensen Huang argue that the narrative about AI destroying jobs is 'completely reversed'?

AJensen Huang argues that the narrative is reversed because people confuse 'tasks' with 'jobs.' AI can take over specific tasks within a job, but it does not eliminate the entire job. The remaining human responsibilities, such as communication, judgment, coordination, and accountability, persist. He cites examples like software engineering and radiology, where job numbers have grown as AI has taken over tasks, allowing industries to expand and handle more demand.

QAccording to the article, what is happening to the entry-level positions that AI was predicted to eliminate first?

AThe article states that, contrary to predictions, aggregate data shows the number of entry-level job postings, including for new graduates, has increased, not decreased. However, it notes that while the total number of roles may be stable or growing, the traditional entry-level 'stepping-stone' tasks that help newcomers build experience (like data entry, basic coding) are being automated, making the initial pathway into these careers narrower and more challenging.

QWhat key human qualities does the article suggest will become the 'real moat' in the age of AI?

AThe article suggests that the 'real moat' for human workers in the AI age are qualities and responsibilities that AI cannot replace. These include being the person who makes the final decision, signs off on results, builds trust, sets goals, and is ultimately accountable. The human value shifts from simply 'completing tasks' to 'assuming responsibility, building trust, and defining objectives.'

QWhat was the surprising finding in the data analysis of US job postings regarding recent graduates and AI exposure?

AThe surprising finding from the analysis of US job postings was that the share of job postings explicitly targeting new graduates actually increased from 11.7% in Q4 2022 to 12.6% in Q4 2025. Furthermore, it suggested that younger, less experienced employees might benefit from AI tools, as AI can instantly provide them with vast amounts of knowledge, making them 'cheap and effective' early adopters in the eyes of employers.

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Al aplicar contratos inteligentes, el proyecto pretende automatizar los procesos de verificación de habilidades y asignación de tokens, adhiriéndose a los principios de Web3 que enfatizan la transparencia y la propiedad del usuario. El modelo se aparta de los enfoques tradicionales para la adquisición de idiomas al apoyarse en una estructura de gobernanza impulsada por la comunidad, permitiendo a los poseedores de tokens sugerir mejoras al contenido del curso y a la distribución de recompensas. Algunos de los objetivos notables de DUOLINGO AI incluyen: Aprendizaje Gamificado: El proyecto integra logros en blockchain y tokens no fungibles (NFTs) para representar niveles de competencia lingüística, fomentando la motivación a través de recompensas digitales atractivas. Creación de Contenido Descentralizada: Abre caminos para que educadores y entusiastas de los idiomas contribuyan con sus cursos, facilitando un modelo de reparto de ingresos que beneficia a todos los contribuyentes. Personalización Potenciada por IA: Al emplear modelos avanzados de aprendizaje automático, DUOLINGO AI personaliza las lecciones para adaptarse al progreso de aprendizaje individual, similar a las características adaptativas encontradas en plataformas establecidas. Creadores del Proyecto y Gobernanza A partir de abril de 2025, el equipo detrás de $DUOLINGO AI permanece seudónimo, una práctica frecuente en el paisaje descentralizado de criptomonedas. Esta anonimidad está destinada a promover el crecimiento colectivo y la participación de las partes interesadas en lugar de centrarse en desarrolladores individuales. El contrato inteligente desplegado en la blockchain de Solana señala la dirección de la billetera del desarrollador, lo que significa el compromiso con la transparencia en las transacciones a pesar de que la identidad de los creadores sea desconocida. Según su hoja de ruta, DUOLINGO AI tiene como objetivo evolucionar hacia una Organización Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estructura de gobernanza permite a los poseedores de tokens votar sobre cuestiones críticas como implementaciones de características y asignaciones de tesorería. Este modelo se alinea con la ética de empoderamiento comunitario que se encuentra en varias aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Alianzas Estratégicas Actualmente, no hay inversores institucionales o capitalistas de riesgo identificables públicamente vinculados a $DUOLINGO AI. En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiación de las empresas tradicionales de tecnología educativa. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Aunque aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para combinar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios en diversas vías de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones del usuario, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos del aprendiz, reforzando áreas débiles a través de ejercicios específicos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. Infraestructura Blockchain Construido sobre la blockchain de Solana, $DUOLINGO AI utiliza un marco tecnológico integral que incluye: Contratos Inteligentes de Verificación de Habilidades: Esta característica otorga automáticamente tokens a los usuarios que superan con éxito las pruebas de competencia, reforzando la estructura de incentivos para resultados de aprendizaje genuinos. Insignias NFT: Estos tokens digitales significan varios hitos que los aprendices logran, como completar una sección de su curso o dominar habilidades específicas, permitiéndoles intercambiar o exhibir sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad que poseen tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en la oferta de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances de IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la mainnet con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en el equilibrio de los costos asociados con el procesamiento de IA y el mantenimiento de una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones de habilidades lingüísticas verificadas por blockchain. Además, la expansión entre cadenas podría permitir al proyecto acceder a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Aunque su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se relacionan con la educación lingüística, empoderando a las comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

667 Vistas totalesPublicado en 2025.04.11Actualizado en 2025.04.11

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