奥特曼承认：高估了AI抢饭碗！黄仁勋：失业论完全搞反了

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

Resumen

2025年10月，OpenAI CEO山姆·奥特曼曾预言可能出现由AI管理的大公司。然而在2026年7月的播客中，他改口称人们“并不真正想要一个AI CEO”，因为公司决策需要明确的责任归属和真人间的信任。他承认自己高估了AI消灭初级白领岗位的速度，“就业末日”大概率不会到来。几乎同时，英伟达CEO黄仁勋在YC创业课上指出，“AI毁掉工作”的叙事完全搞反了。他认为，AI替代的是工作中的具体“任务”，而非整个“工作”。例如放射科医生和软件工程师，虽然AI承担了更多读片和写代码任务，但这些岗位的数量反而在增长，因为效率提升后业务规模扩大，产生了更多对沟通、判断、协调等AI无法替代的人类技能的需求。马里兰大学与LinkUp的数据显示，截至2025年第四季度，美国整体招聘需求未被AI压垮，明确面向应届生的岗位比例甚至有所回升。报告指出，年轻员工可能更受益于AI工具，它能快速提供经验，使其变得“便宜又好用”。然而，挑战依然存在：AI最先接管的正是数据录入、基础分析等标准化入门任务，这使得新人积累初期经验的传统路径变窄，入门台阶正在升高。两位领袖的观点共同揭示了一个趋势：AI越强大，人类工作的核心价值就越向承担责任、建立信任、做出最终判断等层面集中。这些无法被机器替代的部分，构成了个人真正的职业护城河。

如果OpenAI不是第一家由AI CEO管理的大公司,我会感到羞愧。

2025年10月,奥特曼曾撂下这么一句话。

9个月后,他改口了。

7月28日,在播客《Invest Like the Best》里,奥特曼说人们「并不真正想要一个AI CEO」,因为他们想要知道一家公司到底是谁在做决定、出了事该找谁负责。

7月28日,奥特曼(右)做客播客《Invest Like the Best》第484期,表示人们「并不真正想要一个AI CEO」。

不仅如此,他在今年5月还曾承认自己高估了AI消灭初级白领岗位的速度,那种「就业末日」大概不会来。

几乎同一时间,黄仁勋在YC的创业课上抛出一句:「AI毁掉工作的叙事,完全搞反了。」

黄仁勋在YC Startup School 2026上表示,「AI毁掉工作的叙事完全搞反了」。

一个掌管着全球最前沿的模型,一个手握算力。

他们为什么会不约而同为「失业末日」论踩下了刹车?

奥特曼为啥改口?

奥特曼说,人们想知道,是谁在为一家公司的决策负责,出了事该去追究谁。

所以,大家「并不真正想要一个AI CEO」。

他还补充,大多数人到今天,仍然更信任、也更愿意和真人合作。换句话说,就算AI能做决策,人们也未必愿意把公司交给它。

让AI CEO无法上岗的,不是它智商不够,而是它无法被真正问责。

AI可以在一秒钟里算出最优解,却没法在法庭上、在董事会里、在公众面前,为一个决定承担后果。

有个奥特曼亲身经历的小例子,正好印证了这一点。

他曾试过让AI替自己回Slack和邮件,署名「这是Sam的AI」,结果没多久又改为自己回。

理由很简单,他发现人们真的很在乎和人打交道。

其实早在2025年畅想AI CEO那次对话里,奥特曼就分过工:真人管对外,AI管决策。

这次不同的是,他把「AI能决策」和「真人得担责」这两件事划分得更清楚了:

AI可以做决定,但没法被追责。

黄仁勋:「AI毁掉工作」这件事

人们完全搞反了

黄仁勋说大家搞反了「AI毁掉工作」这件事,是因为一直把「任务」和「工作」当成一回事。

他提出了这样一个拆解方法。

一份工作有一个目的,为了这个目的要完成很多项任务;AI能接管其中一部分任务,但接管任务,不等于消灭整份工作。

一份工作里还有沟通、判断、协调、审核、承担后果等,这些不会跟着被AI替代的那部分任务一起消失。

他还举了放射科医生和软件工程师的例子。

读片、写代码这两件事,AI接得越来越多,可这两个岗位的人数反而在涨。

黄仁勋给的数字是:软件工程师岗位同比增长约10%,放射科岗位过去几年涨了约20%。

为什么会增长?因为积压太多了。

医院排队的病人、等着被写出来的软件、堆着没处理的需求,本来就消化不完。

任务一旦提速,企业和医院反而能接更多单、扩更大的摊子,于是要雇更多人,去干剩下那部分AI干不了的活。

奥特曼也提过一个旁证:一年前所有人都说软件工程师要完,结果没有。

真正变的是这份工作本身:你几乎不再一行行敲代码,可它仍然是谁都一眼认得出的软件工程。

任务被换掉了,工作还在。但也不是所有的工作都还在。

黄仁勋也谈到,所有工作都会变,也确实会有一些职业彻底消失。

他的逻辑成立,其实还藏着一个前提:企业要把AI省下来的效率,拿去做更大的生意、招更多人。

如果市场需求就那么大,或者老板把这笔红利直接换成裁员降本,那岗位照样会少。

AI没干掉初级岗位

但入门台阶正被抽掉

马里兰大学和LinkUp做了个项目,统计了2018年以来1.55亿条美国招聘信息。

结果显示:截至2025年第四季度,没有证据显示AI在整体经济层面压垮了招聘需求。

上:美国「AI 岗位强度」(AI 岗位/全部岗位),从 2018Q1 的 0.22% 升至 2025Q4 的 1.13%;下:「应届生岗位强度」,2022Q4 的 11.7% 回升至 2025Q4 的 12.6%,2025Q4 面向应届生的招聘信息达 53.2 万条。

最反直觉的,是应届生这一档。

「AI先干掉初级岗位」这话,这两年都听出茧了,可这份数据里,明确面向应届生的岗位占比不降反升,从2022年第四季度的11.7%,涨到2025年第四季度的12.6%。

光是2025年第四季度,这类岗位就有53.2万条,比2018年第一季度高出63%。

就连最该被AI「屠戮」的数学和计算机职业,应届生岗位也比2018年第一季度高出55%。

看到这个数字,「初级岗位正在消失」这个说法,至少在总数量上站不住脚。

报告里还有个反直觉的观察:

年轻、经验浅的员工反而更可能从AI工具里吃到红利,因为AI最擅长的就是把海量经验一键喂到他们面前,这让他们在雇主眼里成了「便宜又好用」的早期采用者。

入口那级台阶

正在变窄

总量没崩,不代表这件事没有代价:有一样东西,是这些漂亮数字盖不住的。

过去一个年轻人怎么成长起来的?

往往从最标准化的入门活干起:数据录入、初级代码、基础分析、整理资料等。

这些活枯燥虽然重复,可正是靠一遍遍干这些活,人才能慢慢攒出经验和判断,磨出那身不可替代的本事。

而这些标准化任务,恰恰是AI最先接管的那批。

通往初级岗位的入口正在收窄,对刚毕业、刚入行的人来说,这才是眼下最真实的压力。

你真正的护城河

把奥特曼和黄仁勋这两段话合在一起,我们会发现:

AI越能干,人类工作的价值反而越往上走,从「把活干完」转向「担责任、建信任、定目标」。

机器可以把任务一件件替代掉,但那个「谁做最后决策、谁在结果上签字」的缺口,它还填补不了。

与其担心「AI会不会抢走我的工作」,不如换个问题:你的工作里,有多少是需要你签字负责的?有多少是必须你出面、别人才买账的?

这些AI替不了的部分,才是你真正的护城河。

参考资料:

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

编辑:元宇

本文来自微信公众号“新智元”,作者:ASI启示录

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Q根据文章，奥特曼对AI担任CEO的态度发生了什么转变？

A奥特曼的态度发生了转变。他最初曾表示如果OpenAI不是第一家由AI CEO管理的大公司，他会感到羞愧，暗示对AI CEO的认可。但后来在播客中改口，指出人们并不真正想要一个AI CEO，因为人们想知道谁在做决定、出了事该找谁负责，并认为人们更信任和愿意与真人合作。

Q黄仁勋如何反驳“AI毁掉工作”的叙事？

A黄仁勋认为“AI毁掉工作”的叙事完全搞反了。他指出人们混淆了“任务”和“工作”。AI可以接管工作中的部分任务，但接管任务不等于消灭整份工作。工作还包含沟通、判断、协调、审核、承担后果等AI无法替代的部分。他以放射科医生和软件工程师岗位数量在AI协助下反而增长为例来支持其观点。

Q马里兰大学和LinkUp的统计数据对于“AI消灭初级岗位”的说法提供了什么反直觉的发现？

A该统计数据显示，截至2025年第四季度，没有证据表明AI在整体经济层面压垮了招聘需求。具体到应届生岗位，明确面向应届生的岗位占比不降反升，从2022年第四季度的11.7%涨到2025年第四季度的12.6%。2025年第四季度这类岗位有53.2万条，比2018年第一季度高出63%。就连数学和计算机职业的应届生岗位也比2018年第一季度高出55%。这表明初级岗位在总数量上并未消失。

Q文章指出，虽然初级岗位总量可能没有减少，但对新人而言存在什么具体挑战？

A对新人的具体挑战是：通往初级岗位的“入口台阶”正在变窄或消失。过去，新人通过从事数据录入、初级代码、基础分析等标准化、重复性的入门任务来积累经验和成长。而这些任务恰恰是AI最先接管的部分。因此，新人获得最初实践机会、锻炼基础能力的途径正在减少，这是他们面临的最真实压力。

Q根据奥特曼和黄仁勋的观点，在AI时代，个人职业的“真正护城河”是什么？

A个人职业的“真正护城河”是那些AI无法替代的部分，即需要人类承担责任、建立信任和做出最终决策的领域。具体包括：为决策和结果签字负责、需要亲自出面才能获得他人信任与合作、以及设定目标和方向等。这些涉及责任感、人际信任和复杂判断的部分，才是人类工作价值上移的核心，也是抵御AI替代的关键。

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El contrato inteligente desplegado en la blockchain de Solana anota 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 aspira a 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 del tesoro. Este modelo se alinea con la ética del empoderamiento comunitario que se encuentra en diversas aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Asociaciones 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 financiamiento de las empresas de tecnología educativa tradicionales. 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. Si bien aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para fusionar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios a través de diversas avenidas 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 de los usuarios, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos de los aprendices, reforzando áreas débiles a través de ejercicios dirigidos. 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 mostrar sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad con tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en las ofertas 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 en 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 red principal 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 equilibrar los costos asociados con el procesamiento de IA y mantener 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 verificadas en blockchain de habilidades lingüísticas. Además, la expansión entre cadenas podría permitir que el proyecto acceda 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. Si bien 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 involucran con la educación lingüística, empoderando comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

496 Vistas totalesPublicado en 2025.04.11Actualizado en 2025.04.11

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