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  • 杨安泽的新赌注:当AI抢走工作,创业者的机会是帮人省钱

    杨安泽的新赌注:当AI抢走工作,创业者的机会是帮人省钱

    Andrew Yang最先被美国人认识,是在2020年总统竞选期间。他开着一辆SUV在全美到处跑,车身上贴着”人性至上”的标语,核心政见只有一条——全民基本收入(UBI)。很多人当时觉得这是个疯子的想法,但现在AI真的开始冲击就业市场了,回头看他的那些警告,突然就没那么荒谬了。

    从UBI候选人到移动运营商创始人

    Yang最近上了TechCrunch的Equity播客,聊的是他事后看来更紧迫的一个问题:AI正在吞噬大量的价值和工作岗位,普通人抬头一看,发现自己最基本的生存需求都快满足不了,这时候怎么办?

    他的答案听起来不像一个典型硅谷投资人的发言:他认为下一波创业机会,不在AI大模型,而在”降低生活成本”这件事上。

    这个想法其实来自Mark Cuban。不是因为Cuban的财富或者名气,而是因为他搞了一个叫Cost Plus Drugs的网站,直接按成本价卖药,把制药中间商的利润链全部砍掉。Yang看了之后列了一个清单:”住房、教育、食物、燃料、交通、媒体、无线通信”,这些都是普通人每个月必须花钱的地方。

    AI时代的生活成本与创业机会
    AI冲击就业的同时,创业者正在寻找新的机会方向

    他选了无线通信这个赛道,在2025年9月推出了Noble Mobile——一家移动虚拟网络运营商,资费比传统运营商低一大截,而且如果你用流量少,公司还会把利润分回给你。

    把利润还给用户,这能行吗

    这个模式挺反常识的。一般创业公司的逻辑是尽可能多收钱、尽可能少做事,但Noble Mobile的逻辑是:每赚一笔钱,就分一部分给客户。

    Yang说:”我们从单个用户来看是单位盈利的,但盈利的一部分会返还给订阅者,目的是让你开心、让你留下来,让你愿意推荐给朋友和家人。”

    Noble Mobile上线到现在,客户已经有”成千上万”,月收入达到”数百万美元”级别。这个规模当然还没到挑战Verizon或者AT&T的程度,但Yang想证明的是:你可以做一个有社会使命的公司,同时活下来,甚至活得不差。

    但这里有个尴尬的问题:投资人买账吗?答案是——看情况。Yang自己说,至少有一个投资人对他说过:”Andrew,我很想跟你合作——但如果你能把这公司做成一家AI公司,我们就投。”

    这句话其实把当下硅谷的资本偏好说得挺直白的:钱都在往AI里砸,而面向消费者、利润薄、还有社会使命的公司,讲起故事来没那么性感。

    财富集中对所有人都没好处

    不过Yang觉得风向可能会变。理由很简单:哪怕是最有钱、最会榨取价值的公司,也需要一个消费者有足够购买力的经济环境。如果AI把大部分人的收入都压垮了,谁还有钱买这些公司生产的东西?

    “价值集中在少数人手里,对所有人都没好处。”他说。他还提到,硅谷有些有钱人其实也意识到这个问题了——原因之一挺荒诞的,他们不想雇私人保安。

    Yang在节目里给创业者的建议其实挺朴素的:去做你真正关心的问题,别跟着群体思维走,外面的机会比你想的多。

    这话听起来有点鸡汤,但考虑到他已经从总统候选人变成了移动虚拟网络运营商的创始人,这种”不按常理出牌”的经历,至少证明他自己在按这个逻辑行事。


    AI会不会真的把UBI推上政策议程?Yang还在推动这件事,但他也承认,政府不一定是最好的再分配工具——钱收上来之后,说不定只是用来”堵一个窟窿”,干了些没什么生产力的事情。所以他更看重市场的作用:政策做不到的事情,市场激励机制也许能做到。

    不管你怎么看Yang的政治立场,他提出的这个问题是实的:当AI把成本压到接近于零、同时把财富往少数人手里集中,普通人要怎么活?创业者能在这件事上做什么?至少Noble Mobile给出了一个答案:你可以把本该属于股东的利润,直接分给你的客户。

  • 毕业典礼上学生嘘AI演讲,微软写了3100字长文回应:你们是在提醒我们

    这几年科技公司推广AI的方式,和大众对AI的真实感受,中间有一道越来越宽的裂缝。最近美国各地大学毕业典礼上出现了一个有趣的现象:只要演讲嘉宾提到AI,台下就会响起嘘声。相关视频在TikTok和X上疯传,成了某种集体情绪的出口。

    前谷歌CEO埃里克·施密特在亚利桑那大学演讲时遭遇学生大声抗议;另一场佛州毕业典礼上,演讲者刚说AI是「下一个工业革命」,台下的反应也是一片起哄。这些视频看起来是学生在闹,但实际上折射的是一种更广泛的不满——年轻人一边在用AI,一边对它带来的后果感到不安。

    Microsoft
    微软总部 | 来源:The Verge

    微软的3100字回应

    面对这个局面,微软副总裁兼总裁布拉德·史密斯(Brad Smith)没有直接无视,而是写了一篇超过3100字的长文,标题叫《AI、就业与下一代》。文章的态度是温和的,甚至有点反思的意味。

    史密斯在文章里说,那些对AI提及皱眉甚至发出嘘声的毕业生,「其实是在告诉我们该听的信息:是时候再次提高标准了」。他在X平台上也补充了一句:「发出嘘声的毕业生是在提醒我们,AI应该服务人,而不是取代人。」

    「你们处于能发挥积极影响的位置,你们经历过不少挑战。虽然就业市场的不确定性可能让你觉得不公平,但你就是为这个时刻而生的。」

    这封信是写给谁看的?

    The Verge的文章提出了一个挺尖锐的问题:史密斯这篇长文,到底是说给愤怒的毕业生听的,还是说给那些看了嘘声视频却不以为然的企业高管听的?

    如果是后者,那这篇文章的意义就不一样了。那些高管本来就需要被提醒「AI要服务人」,但问题是,他们本身就是推动AI大规模落地的人。指望他们自我约束,这件事本身就有点矛盾。

    更何况,科技圈在这件事上的公信力并不高。OpenAI的CEO山姆·奥特曼之前警告AI会有灾难性影响,后来发现这种说法不受欢迎,又改口了。微软自己的AI CEO Mustafa Suleyman也一直在就业话题上「走钢丝」。大家不信,也是有原因的。


    年轻人的AI愧疚感

    这件事背后还有一个值得注意的细节。最近有调研发现,Z世代其实广泛使用AI,但用的时候会有「愧疚感」。他们知道AI有问题——能耗、版权、对就业的影响——但又离不开它。这种矛盾心理,在毕业典礼那个场合被放大了。

    毕业典礼本来是个展望未来时刻,演讲嘉宾站在台上描绘AI将如何改变世界,台下的学生听到的可能是:「我未来的工作要被这个东西取代了,而你正是推动这件事的人。」嘘声是一种抗议,但也是一种无力感的表达。

    史密斯的长文试图消解这种对立,但他的核心逻辑还是「AI会来,我们要学会适应」。这个叙事框架本身,可能就是学生不信的原因之一。

  • 在线购房平台Opendoor撤出印度,AI真的在吃掉外包饭碗吗

    Opendoor撤出印度
    Opendoor在印度业务仅运营不到两年便宣布撤出 | 图片来源:TechCrunch

    在线购房平台Opendoor撤出印度,AI真的在吃掉外包饭碗吗

    在线购房平台Opendoor本周宣布关停印度业务,距离它在钦奈和班加罗尔开设办公室还不到两年。CEO Kaz Nejatian给出的说法是:要把运营工作迁回客户所在的美国,同时转向规模更小、以AI为核心的团队。

    这则公告在硅谷引发了一轮不小的讨论。创始人、投资者和外包专家都在问同一个问题:AI是不是已经开始改变离岸工作的经济逻辑了?

    印度早已不是只做外包后台工作的地方。它是全球最大的全球能力中心(GCC)市场——跨国企业设立的专属离岸单元,负责处理从IT、财务到研发的所有业务。印度目前有超过2100个这类中心,雇佣约236万人,年营收接近1000亿美元。

    Opendoor在2024年进军印度时,在钦奈和班加罗尔组建了近250人的团队,主要处理分散在各系统中的手动工作流。但过去几年,整个公司一直在收缩。证券文件显示,去年年底Opendoor全球员工总数为1042人,而前一年是1470人;非美国员工数量也从342人缩减到184人。

    大规模裁员让人很难单纯从”AI替代外包”这个角度来理解印度业务的关停。在美国房地产市场低迷、在线购房业务整体承压的背景下,Opendoor一直在全业务线削减成本。但Nejatian解释这一举措时的表述,还是让投资者和外包分析师感到共鸣——他们认为AI正在重塑企业组织运营工作的方式。

    投资者怎么看

    部分投资者把Opendoor的决定当作AI对印度庞大外包劳动力影响的信号。Better Tomorrow Ventures联合创始人Sheel Mohnot直接写道:”随着手动工作被AI取代,印度的很多工作岗位都会消失。”

    另一些人看到的则是企业组织方式更大范围的转变。Emergent Ventures风险投资家Keshav Lohia称这是”AI驱动运营的转折点”,认为AI的进步正在开始挑战让印度成为热门离岸目的地的成本套利模式。

    HFS Research首席执行官Phil Fersht对TechCrunch表示,这一进展不应只被看作工作岗位从印度转移到美国,更重要的转变是:AI正在减少企业原本需要的运营人力规模,让企业无论位于何处都能以更精简的组织运营。

    “这不是一次孤立的重组。这是随着企业围绕AI、自动化和更精简的工作流重新设计运营,我们开始看到的更广泛模式的一部分。”

    “服务即软件”时代来了?

    Fersht认为,赢家将是那些把AI、软件和人类专业知识结合起来、在不持续增加人员规模的情况下交付成果的企业。他把这种模式描述为”服务即软件”(service-as-software)。

    他说,虽然Opendoor可能是第一个备受瞩目的案例,但不太可能是最后一个。

    部分投资者的思考已经延伸到单个企业之外。Speedinvest风险投资家Varun Rekhi认为,如果AI降低对劳动密集型服务的需求,最终可能会给印度最重要的出口产业之一带来压力——该产业的核心就是向全球企业供应人才和专业知识。

    目前的Opendoor案例仍然复杂。该公司多年来一直在大幅削减人员规模,其退出印度业务的原因,既关乎自身的困境,也关乎AI和离岸工作的未来。但可以肯定的是,类似的讨论只会越来越多。


  • 微软AI负责人收回’AI取代白领工作’言论:说漏嘴了还是公关补救?

    今年2月,微软AI负责人Mustafa Suleyman放了一句话出来——律师、会计、项目经理这些坐在电脑前的白领工作,12到18个月之内会被AI完全自动化。这话一出,整个科技圈炸了锅。毕竟这话从一个正在大规模押注AI的公司高管嘴里说出来,怎么听都像是在给全行业的裁员找理由。

    “任务”和”工作”不是一回事

    结果到了6月9日,Suleyman上自己的播客节目Decoder,话风全变了。他说自己当时的意思其实是AI会帮这些白领”完成任务”,而不是”取代他们的工作”。原话是这么说的:发邮件、跟同事聊天、做PPT——这些子任务会越来越自动化,但这不代表整个岗位会消失。只是工作能做得更快、更高效而已。

    “我说的是’任务’,不是’工作’。工作和角色是更大的范畴,任务只是其中的组成部分。”Suleyman在Decoder上这样解释自己2月份的言论。

    这个解释听起来很聪明,但细想一下就有问题了。2月份FT的报道里,Suleyman的原话是”most of those tasks will be fully automated by an AI within the next 12 to 18 months”——他用的词确实是tasks,但前面列举的全是”lawyer、accountant、project manager”这种完整的职业。普通读者看到这段话,第一反应肯定是”我的工作要没了”,而不是”我的某个工作环节会被自动化”。

    Mustafa Suleyman 微软AI负责人
    微软AI负责人Mustafa Suleyman(图片来源:The Verge)

    为什么现在改口?

    时机值得玩味。微软最近刚刚调整了跟OpenAI的合作关系,从独家变成非独家,同时还在推自己的MAI系列模型。在这个节骨眼上,如果市场上充斥着”AI要取代你的工作”的恐慌情绪,对微软To B产品的销售可不是什么好事。

    更何况,微软自己的GitHub Copilot刚刚因为改收费模式(从固定费率改成按token收费)被用户骂上了天。如果AI负责人还在外面说”你们的工作马上要被取代了”,那配合起来看就很像是微软在故意制造焦虑然后卖解决方案。这个公关危机,Suleyman不得不出来救。


    AI淘汰白领?别急着信

    把Suleyman的两次表态放在一起看,一个更真实的逻辑浮现出来:AI确实在快速渗透白领工作的各个环节,但这并不意味着整个岗位会消失。真正发生的是工作方式的重构——有些人会用AI把效率提高10倍,有些人会被会用了AI的人替代。这两者之间的区别,比”AI会不会取代你的工作”这种二元对立的叙事要复杂得多。

    Suleyman这次改口,至少说明一件事:科技公司对AI能力的公开表述,正在从”激进营销”向”谨慎承诺”偏移。背后的压力来自监管、客户反弹,也可能来自他们自己逐渐意识到——把话说太满,最后砸的是自己的脚。

  • 程序员拒绝在没有 AI 的情况下工作——但这可能会反过来坑了他们

    程序员拒绝在没有 AI 的情况下工作——但这可能会反过来坑了他们

    2026 年有个挺有意思的发现:你现在很难让开发者放下 AI 编码工具去干活了。

    AI 确实能帮程序员更快地生成代码,但研究人员警告说,它产出的代码质量未必更好,这可能会给开发者的未来带来麻烦。

    研究者遇到的尴尬

    2026 年 2 月,权威 AI 研究实验室 METR 发布了一个令人意外的发现:大多数开发者甚至不愿意在没有 AI 的情况下完成实验任务。

    METR 原本想更新他们在 2025 年做的一项关于 AI 编码生产力的开创性研究。那项研究里,研究人员测量了开源开发者手动完成任务和使用 AI 完成任务的耗时。结果挺打脸的——开发者自称 AI 提升了生产力,但实际上 AI 拖慢了他们的工作速度。没错,AI 生成代码更快,但之后他们需要额外的时间查找和修复错误、引导 AI 工作、还要等 AI 完成任务。

    当 METR 着手重复这项实验时,他们没能成功。研究人员坦承,开发者不愿意参与实验,”因为他们不想在没有 AI 的情况下工作”,哪怕只是为了做研究。

    最后 METR 在 5 月发布了一份调查,让技术员工自行报告 AI 带来的生产力提升。毫不意外,大家认为自己对公司而言的价值是原来的两倍。

    tokenmaxxing 的代价

    最近关于 “tokenmaxxing”(过度消耗 AI token)的高昂成本的头条新闻,加上一些新研究,让这种自我认知变得可疑。

    Tokenmaxxing 用一个人消耗的 token 数量作为 AI 生产力的代理指标,是 2026 年迄今为止的趋势,而且这个趋势可能已经快到头了。

    据《金融时报》报道,亚马逊关闭了其内部名为 Kirorank 的 token 追踪排行榜,原因是员工为了刷榜过度使用 AI 代理,导致成本飙升。员工的行为证明,AI 的使用并不自动等于生产力的提升。

    据 The Information 报道,Uber 在 2026 年前四个月就用完了全年的 AI 预算。首席运营官 Andrew Macdonald 最近在播客中表示,这类支出并没有带来项目或生产力的可衡量提升。

    代码维护的隐藏成本

    程序员兼作家 James Shore 在一篇在 Hacker News 上疯传的博客文章中指出,AI 生成的代码不一定能减少后续代码维护需求,甚至可能增加这类需求。

    你现在写代码的速度是以前的两倍?最好希望你的维护成本也减半了。不然你就惨了,你是在用短期的速度提升换取永久的债务。

    还有其他证据表明 AI 会增加代码维护的麻烦。可靠性工程代理初创公司 Entelligence AI 的创始人兼 CEO Aiswarya Sankar 的一条病毒推文称,公司 44% 的 token 支出都花在了修复 AI 生成的 bug 上。与此同时,代码审查工具公司 CodeRabbit 表示,他们分析了开源拉取请求,发现 AI 生成的代码出现问题的概率是人工代码的 1.7 倍。

    诚然,这些都是试图销售 AI 代码审查工具的机构的自利统计。但独立研究人员也发现了这类问题。新加坡管理大学的研究人员 4 月发布的一份报告警告称,”AI 生成的代码可能会给真实的软件项目带来长期维护成本”。

    那怎么办

    既然程序员如此热爱他们的 AI 助手,解决方案是什么?

    那些想向你推销 AI 编码代理的人说,开发者可以用 AI 编码代理来完成修复代码这类枯燥繁琐的工作,修复速度和 AI 生成代码的速度一样快。这是 Cognition(AI 编码代理 Devin 的开发商)的创始人兼 CEO Scott Wu 的建议。

    但就连他也承认,虽然 Devin 可以独立工作,但目前它的技能水平在初级和中级程序员之间,具体取决于任务类型。这不是一个可以交办后就不管的解决方案。

    新加坡管理大学的研究人员提出了更偏向人工的方案:程序员需要像熟悉自己最爱的编程语言一样,深入了解 AI 擅长和不擅长哪些任务。他们需要为 AI 设计强大的质量保障体系,并且必须像对待初级开发者一样,仔细审查 AI 的工作成果。

    同时,研究人员和 Wu 都表示,人类仍然应该负责软件架构、安全设计这类大局层面的工作。


  • OpenAI基金会砸2.5亿美元,帮劳动者应对AI冲击

    前几天OpenAI基金会扔出一个重磅消息:拿出2.5亿美元,专门帮那些被AI波及的劳动者和社区做转型。这笔钱是去年OpenAI重组后,那个控制OpenAI的非营利组织拿到1300亿美元股权之后的第一次大动作。

    1300亿美元的非营利巨头

    去年OpenAI重组的时候,很多人没注意到一个细节——非营利组织保留了OpenAI营利性业务26%的股权,按当时估值大约是1300亿美元。一夜之间,这个原本只是小打小闹的赠款机构,直接变成了科技圈最富有的慈善组织之一。

    今年3月,OpenAI公开承诺未来12个月通过基金会至少投入10亿美元,重点盯住生命科学研究、AI素养、公民建设和经济机会这几个方向。而这次的2.5亿美元,就是这10亿美元承诺里第一批真正拨出去的钱。

    OpenAI基金会在声明里说得很直白:”当前的变化速度意味着我们正确应对的窗口比习惯的要短,而错误应对的代价是巨大的。”这句话背后,是对AI冲击劳动力市场紧迫性的真实认知。

    钱到底花在哪

    基金会把这2.5亿美元拆成了三块,跟传统慈善机构很不一样——他们不仅要给钱,还要自己下场做项目。

    第一块是研究基础设施。他们觉得目前缺的是独立、严谨的劳动力市场影响分析,太多炒作和恐慌,太少实打实的数据。基金会要自己建团队,做中立的预测和研究。

    第二块是直接劳动者支持。目标群体很明确:客服、金融后台运营、入门级软件岗位——这些已经被AI工具大量替代的领域。基金会会资助那些给失业劳动者提供转型培训的组织。

    第三块是AI驱动的经济模拟。说白了就是用计算建模,画出区域经济在国家层面随着AI能力扩展可能发生的变化图谱。产出这些数据,是给政策制定者、教育者和雇主用来规划培训和转型路径的。

    Sam Altman的态度转变

    有个细节挺有意思。Sam Altman今年早些时候还跟伴侣Oliver Mulherin一起签了”捐赠誓言”,但他最近几个月公开表态软化了不少。他承认:”我很高兴我错了——我曾以为到这个时候,入门级白领工作的消失会比实际发生的影响更大。”

    这种软化,跟基金会一边说”失业担忧真实存在”、一边又强调”主动干预窗口正在缩小”的谨慎态度形成了微妙的对照。Altman的个人态度在变,但基金会的行动逻辑没变:先把钱和资源到位,不管AI到底会不会真的消灭大量工作岗位,提前布局总没错。

    现实已经发生了

    基金会这个动作不是凭空来的。最近几个月,已经有一堆公司把裁员和效率措施直接跟AI采用挂钩了。Block和Standard Chartered在近期的裁员公告里明确提到了AI带来的效率提升,说明”AI导致失业”已经不是什么遥远的理论风险,而是正在发生的事。

    这场辩论的核心其实是:AI带来的经济收益,到底会广泛惠及普通劳动者和社区,还是主要归股东和高技能技术人员所有?OpenAI基金会砸这2.5亿美元,等于是在用真金白银表态:他们想成为塑造这个答案的积极参与者,而不只是旁观者。

    接下来的看点就是:这个拥有1300亿美元股权的基金会,能不能真的把规模转化成那些正在经历技术转型的劳动者手上可感知的帮助。首批具体项目公告和合作组织,预计在今年下半年公布。


  • AI真的在抢走白领工作吗?数据说不

    你肯定也听过这种说法:AI正在吞噬白领工作,软件开发、金融分析、科技公司文案,通通不保。Coinbase、Meta、思科最近一波裁员,更让这种焦虑发酵到了新高度。

    但在你递交辞职信去学水管工之前,值得看看数据到底在说什么。

    简短的答案:目前还没有。尽管到处都是”就业末日”的警告,但几乎没有证据表明AI已经对美国劳动力市场产生了大规模影响。

    失业率数据打脸恐慌论

    美国劳工统计局(BLS)的数据清清楚楚:那些被认为”最容易被AI影响”的职业,失业率反而比受AI影响较小的职业更低。而且,没有任何迹象显示大量劳动者正从”危险职业”涌向”安全职业”(比如体力劳动)。

    前BLS局长埃里卡·麦肯塔弗(Erika McEntarfer)说得很直白:”迄今为止所有可用证据都表明,AI对当前劳动力市场状况的影响目前可能很小。我们从历史中知道,创新需要时间才能渗透到行业变化和职业变化中。AI不太可能在首先改变企业之前就改变劳动力市场。”

    AI与就业市场关系示意图
    MIT Technology Review 配图 | Stephanie Arnett

    年轻人确实在受苦,但原因很复杂

    公平地说,美国就业市场现在对很多人来说都很糟糕,尤其是年轻求职者。最近大学毕业生的失业率约为5.6%,远高于全体工人的失业率水平,这个数字是疫情以来、2008年经济衰退以来都没见过的。

    有迹象表明AI正在加剧22至25岁、寻求软件开发等受AI影响较大职业的年轻人的痛苦。但把这些职业的困境全算在AI头上,目前还缺乏足够证据。

    • AI应该为就业困境承担多少责任?不确定
    • 受AI影响职业中入门级工作的减少,是即将到来的其他职业的预兆,还是仅仅是”低解雇、低招聘”劳动力市场的孤立症状?也不知道

    斯坦福的研究发现了一个关键细节

    斯坦福数字经济实验室的研究人员分析了950个职业,按”AI暴露度”分为五档。他们用了ADP的庞大数据集(比BLS的数据大得多),发现了一个有意思的现象:

    在ChatGPT首次公开发布的2022年底之后,受AI暴露度最高的职业(如软件开发和客户服务)中,22至25岁的员工人数开始下降。到2025年,受AI暴露的职业的入门级工作岗位下降了16%。

    但研究同时发现了一个经常被忽略的关键细节:影响取决于AI的使用方式。那些任务可以”最少人类参与”自动化的工作(比如入门级编码),就业人数减少了;而在AI主要用于增强人类工作的工作岗位,入门级工人的就业人数增长反而快于平均水平。

    “编码知识” vs “隐性知识”

    这项研究提出了一个有趣的解释:入门级工作更多依赖于人们通过教育获得的”编码知识”——这类知识容易被AI模仿。而年长工人有更多的”隐性知识”,即基于经验的那种直觉和判断力,这类智慧目前还很难被AI取代。

    这意味着”边赚边学”的传统职业模式,至少在某些职业里,可能真的被打破了。年轻毕业生的技能可以与AI匹敌,所以他们找不到工作了。


    这次会不一样吗?

    对AI取代工人潜力的焦虑并不是什么新鲜事。2013年就有大量报道描述包括AI在内的一系列新数字技术如何开始威胁白领工作。2016年底,奥巴马总统任期的最后几天,他发布了一份由顶级经济和科学顾问撰写的报告,警告AI正在威胁工人。

    当时AI先驱杰弗里·辛顿说:”人们应该停止培训放射科医生”,因为该职业很快就会被AI取代。当然,这个预测没有成真。AI确实已经成为筛查放射学图像的工具,但放射科医生的数量比以往任何时候都多。

    事实证明,人类放射科医生执行大量有价值的任务,包括解释结果和与患者互动,这些任务目前还无法用AI完成。

    也许这次会不同。AI确实已经获得了做类人任务的难以想象的能力。但之前的AI就业焦虑有一个先见之明的教训:我们真正的关注点应该少放在反乌托邦的恐惧上,更多放在可能影响到数百万人的工作场所的真正过渡上。

    我们需要更好的数据

    哈佛大学经济学教授大卫·戴明说:”我们基本上是在盲目飞行。”目前的数据收集工具并不能充分解释AI如何影响庞大而多样的美国劳动力市场。

    斯坦福数字经济实验室即将启动一个定期更新的项目,提供关于AI如何改变经济的数据。在花费数千亿美元推出AI技术的时候,我们在了解这种过渡上投入的资金甚至不到1%。