当写字楼里的白领们还在讨论大模型能不能写出漂亮的文案时,现实的淘汰赛已经按下了加速键。头一个面临消失的职业,究竟是风里来雨里去的快递员,还是坐在格子间里看似体面的岗位?
这场技术浪潮给出的答案,打破了许多人原有的认知。在这个充满不确定性的时代,职场风向正在经历前所未有的重构。
那些流程高度标准化、依赖信息和语言处理的工作,正首当其冲地面对人工智能的正面冲击。客服、翻译以及日常的财务报表制作,由于输入输出对应关系清晰,天然契合大模型的处理优势,正在被大批量低成本地替代。
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法律行业的案例检索、设计领域的模块化前端制作,也都在几秒钟的指令下被一键压缩。相比之下,需要面对面接触、在真实环境中奔忙的岗位,反而暂时不在风险的最前列。
行业相对安全的边界正在变得模糊。数据成为划分安全与危险的重要标尺,那些涉及隐私、缺乏公开大数据支撑的领域,短期内构成了天然的屏障。
然而,数字化转型带来的网点收缩和形态调整却在持续发生,提醒着人们没有哪个传统行业可以高枕无忧。与实体世界深度交互、需要应对物理环境复杂性的岗位,展现出了极强的韧性。
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面对技术的步步逼近,被动等待从来不是解法,主动理解技术、跨越专业门槛,在交叉领域寻找新的窗口期,才是顺应时代变化的最好选择。
进入2026年10月,全球人工智能产业正从单纯的模型参数竞赛加速迈向具身智能与实体经济的深度融合阶段。
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人形机器人与AI半导体生态在各大经济体的政策与资本推动下迎来爆发式增长,产业链上下游对复合型技术人才的需求达到了空前的高度,这也进一步重塑着全球劳动市场的供需结构。
由挪威和美国的一家初创公司开发的一款配备人工智能的家用人形机器人价格约为300万日元,预计明年发布,上个月开始预订。在人工智能方面,由于业务自动化,美国主要高科技公司的重组正在加速。
亚马逊首席执行官贾西6月份表示,引入生成式人工智能将提高效率,已宣布未来几年员工人数将减少。上月底,该公司宣布将裁员1.4万名,主要裁减全球管理部门。
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Meta上个月还宣布将裁员约600名AI工程师。微软在7月份决定裁员9000人,占总数的4%。
据估计,9月份裁员的13%是由于人工智能造成的。科技公司是制造软件的地方,有很多人从事编程工作,生成式人工智能现在表现出了出色的性能。
自2021年以来,在聊天GPT之类的东西出现之前,根据论文,编程已经非常好。随着基础设施投资在AI中继续进展,数据中心更重要,有一个缩放定律,如果你不断地投入资源,2020年出现了一种理论,即人工智能性能将持续提升,而无需进行细节改进。
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对数据中心的投资多于对人员的投资。基本上,当谈到人工智能时,影响它的是那些人,但也有担任管理职位的人。
简而言之,人工智能正在接管很多工作,虽然不是其他AI的原因,但也是AI借口造成的。这种情况也发生在日本。
基本上,如果你有一个白领工作或者一个工作需要很多脑力工作,使用一个椅子不怎么动的工作,需要你坐着一直做事情的工作, fundamentally 是危险的。约两年前,这个论文在2023年被发表。
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记者和记者也有这个数据和数字,人工智能也可以读取大量信息并写出标准句子,例如应对紧急情况。现实世界中正在发生的事情是,人类从现实世界中收集数据是绝对有必要的。
如果互联网上有数据,你可以轻松获得它。播音员本来就是一个被认为可能被夺走的工作。
将棋骑士拥有压倒性的强大AI,99.9%的概率都能打败藤井苍太。律师,医生,现在有一个人工智能绝对可以在纸面上获胜。
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另一方面,一旦当前浪潮过去,尚未被取代的职业将是安全的。斯坦福大学最近发表的一篇论文关于什么样的人受到人工智能的影响。
由此看来,年轻人的就业增长似乎正在下降,但老年人的数量正在增加。原因是人工智能非常擅长语言,任何可以用语言表达的事情都可以轻松完成,编程也是如此。
寿司厨师制作美味寿司的方法也许不会说这种语言,还有工匠的智慧和感情等。这种隐含价值为无法用言语表达的知识基本上是退伍军人所拥有的技能,是无法被专门研究语言的AI夺走的。
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人工智能相关的重构会继续加速。通用人工智能是一种人工智能,可以做人类能做的任何事情,包括体力劳动,可能还要再过五到十年才能问世。
与Rapidus合作的美国AI半导体推广公司TenTrent正在扩大对AI半导体的需求。与经济产业省合作的人才培养项目明年将从4人增加到60人,是今年结果的五倍多。
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政府开展这个培训项目的目的是为了缓解拉皮德斯的人力资源短缺问题。拉皮德斯刚成立时,曾在国会中作为参考人。
拥有技术能力和能够凭借技术能力接受订单是两件不同的事情,需要那些会说他们想要半导体的人。随着人工智能促使白领工人下岗,体力劳动者变得越来越受欢迎。
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