面對越來越強的模型和崗位消失，我們該做點什么？_人工智能|自動駕駛|文心大模

面對模型越來越強，崗位消失和白領(lǐng)陣痛，個人和企業(yè)該如何應(yīng)對？
文｜王眾
編｜趙艷秋
今天一早，被谷歌Gemini 3的發(fā)布刷屏了。大家都在感嘆這是今年最強大模型。有人甚至直言：我們這一代人，可能剛剛站在了一個非常離譜的起點上。從今天開始，會不會寫前端、會不會調(diào)框架可能沒那么重要了。是的，大模型正在改變我們的運行規(guī)則。
實際上，近一個月以來，全球職場正經(jīng)歷前所未有的“白領(lǐng)淘汰風(fēng)暴” 。這場風(fēng)暴的詭異之處在于，被淘汰者并非傳統(tǒng)認知中的“低技能群體” ，而是以本科及以上學(xué)歷為主，覆蓋開發(fā)、文案策劃、中層管理、人力、財務(wù)、法務(wù)等曾被視作 “職場安全島” 的中產(chǎn)崗位。費城聯(lián)儲的研究顯示，高薪且要求本科學(xué)位的崗位，最容易被AI替代，遠高于藍領(lǐng)崗位平均水平。
而工信部《2025年人工智能就業(yè)白皮書》和麥肯錫《生成式AI的經(jīng)濟潛力》的最新數(shù)據(jù)顯示， AI總體替代率已達23% ，意味著每4個崗位中，就有近1個正被AI技術(shù)重構(gòu) 。這場關(guān)于職業(yè)安全的討論，已從“未來預(yù)判”變?yōu)椤爱斚旅}” 。
AI正在首當其沖沖擊白領(lǐng) ，一些崗位已進入“倒計時” 。站在這樣的節(jié)點上，個人與企業(yè)該如何主動應(yīng)對？
01
“裁舊招新” ，大公司戰(zhàn)略重構(gòu)
2025年10月，硅谷七姊妹開啟了裁員風(fēng)暴。但與以往不同的是，這次巨頭們邊裁員、邊追加AI投資。以往裁員都是偷偷摸摸進行，算是公司“負面” ，這次則大張旗鼓，股市不跌反漲。
【面對越來越強的模型和崗位消失，我們該做點什么？】值得警惕的是，這其中也夾雜一些企業(yè)為了短期盈利和市值拉高而進行的裁員，這種個體行為或?qū)?dǎo)致集體非理性的跟隨。
亞馬遜宣布全球裁員約1.4萬人，沖擊人力資源、廣告，以及AWS云業(yè)務(wù)的非核心團隊，其中人力部門裁員在10%以上，同時將2025年資本支出抬升至1250億美元，其中約七成投向AI與數(shù)據(jù)中心，并在機器學(xué)習(xí)等核心領(lǐng)域高薪擴招。
Meta年初按績效裁減約3600人后， 9月再裁AI基礎(chǔ)設(shè)施部門600人，但仍保留TBD Labs等大模型核心團隊。
微軟5月裁員6000人，受影響最大的是LinkedIn、Xbox及銷售、市場、招聘等非技術(shù)崗和中層管理者；同期追加800億美元投入AI基建， Copilot等生成式AI研發(fā)預(yù)算占比升至40% 。
Salesforce7月裁撤4000個客服崗位， CEO公開確認AI已承擔50%客服工作量，部門成本下降17% ，并擴招提示詞工程師、AI產(chǎn)品經(jīng)理等新興崗位，且薪資溢價約兩倍。
同在今年，福特、摩根大通與埃森哲已將AI升級為運營核心并同步調(diào)整編制與預(yù)算。福特在4月成立了Latitude AI子公司，在采購、物流、財務(wù)流程全面植入生成式AI ，目標在2026年前把整體運營費用率再降1.5% 。摩根大通5月下發(fā)內(nèi)部備忘錄，除AI與數(shù)據(jù)科學(xué)崗位外暫停新增技術(shù)招聘，優(yōu)先用LLM完成合規(guī)審閱和信貸風(fēng)險報告。
埃森哲表示持續(xù)的裁員行動將延續(xù)到今年11月底；其AI和數(shù)據(jù)專業(yè)人員則從2023財年的4萬人增長到目前的7.7萬人；77.9萬員工中，超過55 萬人已經(jīng)接受了Gen AI基礎(chǔ)知識的培訓(xùn) 。埃森哲CEO在電話會議上表示，如果員工無法掌握AI技能，等待他們的就是“被優(yōu)化” 。與裁員相對的則是增長的業(yè)務(wù)量，埃森哲財報揭示， 2025財年AI相關(guān)新訂單達59億美元、涵蓋6000多個項目。
02
白領(lǐng)崗位的軟肋
除了“無情的機器人”可以24小時穩(wěn)定工作外，在工信部等白皮書中指出，白領(lǐng)崗位相對AI的弱點，可以歸結(jié)為高度規(guī)則化和替代性成本低。
首先，許多所謂“白領(lǐng)核心工作” ，本質(zhì)上是可結(jié)構(gòu)化的標準流程。比如，在財務(wù)領(lǐng)域，根據(jù)報道財務(wù)機器人三分鐘即可完成月度報表；數(shù)據(jù)錄入員與初級會計的替代率均達90%；四大會計師事務(wù)所已裁減30%基礎(chǔ)審計崗。
法律領(lǐng)域的智能產(chǎn)品處理500頁文件僅需3分鐘，法律文書助理替代率60%、專利檢索員替代率55% ，崗位萎縮。某律所初級律師因不熟悉法律科技工具，被迫轉(zhuǎn)行。
病理分析方面， AI系統(tǒng)的讀片速度和準確率已逐步接近專業(yè)人員，病理切片分析員替代率達到65% 。
在客服領(lǐng)域中，根據(jù)報道，有企業(yè)提到智能客服可用來解決90%售后問題；另一家公司宣傳AI客服系統(tǒng)日均處理200萬通電話，重復(fù)問題自動解決率92%；電話客服替代率已達85% ，在線文字客服替代率達70% 。工信部《2025年人工智能就業(yè)白皮書》的數(shù)據(jù) ，電話客服崗位替代率達 85% 。
其次，成本核算顯示出白領(lǐng)崗位的“性價比崩塌” 。 Salesforce裁撤4000個客服崗位后，年節(jié)省約2000萬美元，而相應(yīng)AI系統(tǒng)的部署成本僅800萬美元， 6-9個月即可回本。
麥肯錫在《生成式AI的經(jīng)濟潛力》報告中預(yù)判：生成式AI每年可為全球經(jīng)濟新增4.4萬億美元價值，但將重塑63個行業(yè)的核心崗位，其中75%的新增價值來自營銷銷售、客戶運營、軟件工程和研發(fā) ，這些正是白領(lǐng)群體最集中的領(lǐng)域。
03
“幸存者”和下一個風(fēng)暴點
目前，仍難被AI完全取代的崗位，集中在強人際交互與高度原創(chuàng)兩類。強人際交互類包括心理咨詢師、高端銷售（客戶關(guān)系維護）、個性化教育工作者與養(yǎng)老護理員——這些崗位依賴情感共鳴與個性化服務(wù) 。
高度原創(chuàng)類則涵蓋原創(chuàng)藝術(shù)家、科研人員、非遺傳承人、戰(zhàn)略顧問等，這些工作需要跨領(lǐng)域思考與原創(chuàng)性突破，超出當前AI的能力邊界。
另有一類“AI協(xié)作”崗位， AI訓(xùn)練師、提示詞工程師、AI倫理審查員等，它們直接服務(wù)于AI生態(tài) ，需求持續(xù)增長。
AI代碼合規(guī)審查員已成為微軟、亞馬遜等公司的新增核心崗位，負責審核AI生成代碼的合規(guī)性與安全性，防止算法歧視。多家企業(yè)包括亞馬遜與埃森哲正在擴招的人機協(xié)作管理員，負責監(jiān)督AI系統(tǒng)運行并處理復(fù)雜異常情況，例如AI客服無法解決的投訴，職位要求“懂行業(yè)且會用AI工具” 。
但是，也有一些現(xiàn)在看似穩(wěn)定的職業(yè)或?qū)⒃庥鎏魬?zhàn) 。隨著能力指數(shù)級提高， AI對創(chuàng)造型人才的替代速度和替代程度可能會超出人們的認知。去年，由Sakana AI、牛津大學(xué)Foerster實驗室、加拿大不列顛哥倫比亞大學(xué)團隊聯(lián)合開發(fā)的AI科學(xué)家系統(tǒng) ，能獨立完成從研究思路生成、代碼編寫、實驗執(zhí)行到論文撰寫的全流程，單篇論文成本僅15 美元（約107.62元人民幣）。
OpenAI的技術(shù)布局也在重塑科研職場生態(tài) 。奧特曼在直播中展示的下一代模型原型“Omega-3” ，已在數(shù)學(xué)推理、跨模態(tài)理解和自主實驗設(shè)計等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破，標志著AI從科研輔助工具向“準研究者”轉(zhuǎn)型。 OpenAI預(yù)計，到2026年9月， AI將能勝任“實習(xí)研究助理”級別的工作，并在 2028年前發(fā)展成一名完全自動化的“合格AI研究員” 。
由于人工智能帶來的科研新范式，研究領(lǐng)域或?qū)⑹窍乱粋€暴風(fēng)點。
04
工業(yè)革命與AI時代的新工種
實際上，技術(shù)對就業(yè)市場的沖擊從未停歇，從工業(yè)革命時期的機器取代手工勞動，到當下AI吞噬白領(lǐng)的工作，兩次變革本質(zhì)都是生產(chǎn)力躍遷引發(fā)的“創(chuàng)造性破壞” 。
工業(yè)革命的替代核心是解放“重復(fù)性體力勞動” ，集中沖擊了紡織業(yè) 。 1806-1817年間，英國約克郡剪絨工廠從5家增至72家，剪絨機器從100架暴增至1462架， 3378名平絨工人中， 1170人完全失業(yè) 。工廠增加、工人減少的同時，工資也在下降。在英國蘭開斯特郡，一名織布工的周薪從1800年的25先令，暴跌到1811年的14先令。生活困境直接催生了砸毀織布機的盧德運動等。
AI的替代核心是解放“重復(fù)性認知勞動” ，且呈現(xiàn)跨產(chǎn)業(yè)、高速度、高學(xué)歷指向的特點。值得注意的是， AI替代有“局部替代徹底、全面替代有限”的特征。美國Scale AI與Center for AI Safety的聯(lián)合研究顯示，盡管AI在特定任務(wù)中表現(xiàn)亮眼，但真實工作場景中的自動化率不足 3% ，復(fù)雜任務(wù)中因無法驗證交互效果、修正錯誤， AI的交付合格率遠低于人類。
工業(yè)革命在摧毀舊崗位的同時，也催生了全新的就業(yè)生態(tài) 。 19世紀上半葉，英國大規(guī)模城鎮(zhèn)化，工業(yè)就業(yè)占比迅速增長， “技術(shù)依附型”崗位爆發(fā) ，產(chǎn)業(yè)規(guī)模的擴張也催生了管理型崗位。
AI的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)也呈現(xiàn)出“速度快、跨度廣、技能密集”的特點。生成式AI從技術(shù)突破到催生提示詞工程師、AI倫理審計師等新職業(yè)僅用時18個月， OpenAI生態(tài)系統(tǒng)已孵化出超過200種新型職業(yè) ，涵蓋模型微調(diào)師、對齊工程師、AI工具和Agent集成工程師、AI產(chǎn)品項目經(jīng)理、AI體驗和UX設(shè)計師、Agent生態(tài)運營經(jīng)理、AI部署落地工程師、GPT Apps 開發(fā)者等。
中國的就業(yè)結(jié)構(gòu)變化尤為顯著，自2019年以來，人社部會同有關(guān)部門發(fā)布了五批共74個新職業(yè) ，其中包括大數(shù)據(jù)工程技術(shù)人員（2019年發(fā)布）、人工智能訓(xùn)練師（2020年發(fā)布）、智能硬件裝調(diào)員（2021年）等。
05
技能焦慮蔓延，如何破局？
盡管有新的工種出現(xiàn) ，但勞動者的技能焦慮正在加速蔓延。 2024年蓋洛普調(diào)查顯示，近25%的勞動者擔憂工作被AI取代（2021年僅為15%）；與此同時，市場對AI技能的學(xué)習(xí)需求激增，多家在線教育平臺披露AI課程注冊量與學(xué)習(xí)時長高速增長，個別平臺增幅達三位數(shù)以上。
埃森哲2025年披露已為55萬名員工開展生成式AI基礎(chǔ)培訓(xùn) 。企業(yè)提供在崗培訓(xùn)與轉(zhuǎn)型本應(yīng)成為核心解法，但實際進展仍遠滯后于需求。
美國培訓(xùn)行業(yè)報告顯示， 2024年美國企業(yè)在員工培訓(xùn)上的總支出約980億美元，人均培訓(xùn)支出774美元——這一數(shù)字雖不算低，卻難以追上技能需求的快速迭代，技能缺口依然嚴峻。
破解困局需要三方發(fā)力：其一，構(gòu)建“全社會短訓(xùn)網(wǎng)絡(luò)” ，以需求為導(dǎo)向推出“AI+行業(yè)”速成班，快速輸出復(fù)合型技能人才，尤其鼓勵企業(yè)提供在崗培訓(xùn) 。
人們可以關(guān)注國家相關(guān)部門的政策和動作，例如， 2025年起人社部推動全體專業(yè)技術(shù)人才的人工智能通識繼續(xù)教育，地方層面也有配套動作，比如河南出臺計劃， 2025~2027年年均開展 AI應(yīng)用培訓(xùn)超5萬人，并將AIGC應(yīng)用培訓(xùn)納入職業(yè)培訓(xùn)補貼范圍。此外，各地涌現(xiàn)出一批培訓(xùn)主體，且大多與企業(yè)合作提供實習(xí)就業(yè)通道，就業(yè)比例較好。
其二，推動企業(yè)“轉(zhuǎn)型即孵化” 。與其簡單裁員，不如將老員工轉(zhuǎn)化為轉(zhuǎn)型“種子” 。
例如，有安全技術(shù)公司發(fā)起“智能體合伙人計劃” ，鼓勵一線員工就地轉(zhuǎn)型，學(xué)習(xí)AI技能，把經(jīng)驗構(gòu)建為智能體，輔助崗位工作。有企業(yè)將質(zhì)檢員工，培養(yǎng)為質(zhì)檢數(shù)據(jù)標注員，并篩選有潛力的員工定向培養(yǎng)為“行業(yè)垂直標注師” ，專攻細分場景；在企業(yè)AI轉(zhuǎn)型的同時，將這批員工獨立組建為專業(yè)標注服務(wù)公司，既承接母企業(yè)需求，又對外輸出技術(shù)服務(wù) ，形成“內(nèi)部造血+外部賦能”的良性循環(huán) 。有企業(yè)本身有人才學(xué)院，面向下一代數(shù)字經(jīng)濟培養(yǎng)相關(guān)AI人才。
其三，個人層面錨定 “AI+專業(yè)” ，強化不可替代性。中國勞動和社會保障科學(xué)研究院大數(shù)據(jù)和政策仿真研究室主任張一名，在分析人工智能變革勞動力市場時指出，技術(shù)與業(yè)務(wù)深度融合的復(fù)合型人才正在成為市場主流，這一趨勢未來只會更強。
在此背景下，個人既要把主流AI工具真正嵌入本職工作，讓專業(yè)能力在效率與產(chǎn)出上形成可量化優(yōu)勢；又要在關(guān)鍵環(huán)節(jié)提升AI難以替代的能力，例如法律從業(yè)者加強AI生成文書的復(fù)核與倫理判斷能力；同時可通過跨領(lǐng)域培訓(xùn)打造復(fù)合技能標簽，如“財務(wù)＋數(shù)據(jù)分析”或“運營＋Prompt 工程” 。把“不可替代性”變成職業(yè)壁壘，在崗位重構(gòu)的周期中保持更強的流動性和上升空間。
這些路徑未必能立竿見影消弭焦慮，卻為“人機協(xié)同”時代的技能轉(zhuǎn)型提供了更務(wù)實的注腳。

面對越來越強的模型和崗位消失，我們該做點什么？

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