你有18個月的時間來搞清楚你的辦公室工作，$1 億CEO說。但這不會消失

硅谷的人工智慧（AI）熱潮引發了對人類勞動未來的廣泛恐慌，這一時刻被AI高管馬特·舒默（Matt Shumer）的一篇病毒式文章所概括，文章將這一白領工作的時刻比作2020年2月，當時疫情尚未肆虐美國生活。

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舒默警告說，白領工人現在必須想出備用計劃，因為類似新冠的滅絕事件即將來臨，針對白領工作的威脅幾乎是同步的。幾乎在同一時間，微軟的AI主管穆斯塔法·蘇萊曼（Mustafa Suleyman）預計，未來18個月內，靠電腦工作的人都可能失業。這在某種程度上是對2025年前半段曾出現的末日預言的復甦，當時預言盛行，後來卻變得陰森沉寂。例如，Anthropic的達里奧·阿莫迪（Dario Amodei）預測，AI將消除一半的入門級白領工作，而福特CEO吉姆·法利（Jim Farley）則直言，AI將徹底消滅一半的白領工作。

坦邁·戈帕爾（Tanmai Gopal）表示，這些可怕的預測是硅谷自我投射甚至自戀的典型例子。PromptQL的聯合創始人兼CEO，這家市值超過10億美元的灣區獨角獸公司，專門幫助企業推動AI採用，他在最近接受《財富》雜誌採訪時表示，這些末日預測確實包含一些真實的成分，但也被大幅誇大了。“這百分之百是因為一群人在炒作熱潮。”戈帕爾說，他在硅谷的社群“感受到這個AI的厲害”，但“我們把這種感受投射到我們其實不理解的領域”。

“就像，哦，這是全世界70億人都面臨的問題，因為我在硅谷，所以我當然知道什麼是最好的，對吧？”戈帕爾還指出，懷疑論者的觀點也有道理，這些末日預測正值許多尚未上市的AI初創公司下一輪數十億美元融資的時候，這為資金提供了明確的理由，但未必會成真。總的來說，他補充說，“科技人……認為這影響到我，所以也會影響到每個人。”

事實上，戈帕爾說，情況並非如此。但當談到程序員，甚至是那些接觸到現有“厲害”AI工具的高級軟體工程師時，他表示這些人正面臨一場範式轉變。

真正的工作顛覆來自硅谷內部

戈帕爾在“軟體即服務崩潰（SaaSpocalypse）”事件造成2萬億美元市值蒸發數週後，對《財富》表示，投資者已意識到，AI是一把“雙刃劍”，並非純粹的利好。它很可能“吞噬”許多企業，比如AI已經足夠先進到能自己寫自己軟體的程度。

經濟學家過去一年左右一直在困惑於非常嘈雜的數據，美國經濟在就業產出方面基本停滯，同時面臨高額的關稅成本和大幅減少的移民進入勞動市場。一些AI思想領袖，尤其是斯坦福的埃里克·布林約爾夫森（Erik Brynjolfsson），仔細研究數據後發現，生產力在2025年開始真正起飛。在《金融時報》的專欄文章中，布林約爾夫森指出，最新的就業報告將2025年的所有就業增長修正為僅181,000人，而他自己計算的生產力則達到2.7%，高於過去十年的平均1.4%。這當然為AI取代理論提供了支持，甚至聯邦儲備委員會理事邁克爾·巴爾（Michael Barr）最近也警告，數百萬人可能在不久的將來“基本上無法就業”。

戈帕爾表示，科技行業無意中已經實現了自動化，進入了“嬰兒AGI（人工通用智能）”的時代，專門用於編程。他說，最新的AI模型具有“普通高級軟體工程師”的判斷力和品味，解釋說，標準軟體工程高度依賴將既定商業背景轉化為技術代碼，而由於AI擅長這種轉換，編程已成為第一個倒下的多米諾骨牌。

“曾經被認為是白領工作的典範……就是高級軟體工程，”戈帕爾指出，“這已經是過去30年的熱潮，我很期待看到它的終結。”他解釋說，他的興奮來自於機器人已經開始執行的工作性質，以及他在公司前線所見的情況，該公司幫助《財富》500強企業實際構建專門為其業務定制的AI工具和代理。

“我們過去一年一直在做的，就是……我們正處於那個交叉點上，”戈帕爾說，他大多數情況下認為“AI並不有用”，因為它需要大量的商業背景才能有效。“人們一直認為這是技術問題，”但實際上，問題在於AI無法訪問存於人腦中的商業背景，這些背景尚未轉化為數據——甚至可能永遠無法轉化。“人們認為，‘哦，這像是一個語義層和數據問題，把你的數據準備好，讓它運作’等等，但真正的問題是，對AI來說最有用的信息不存在數據中。‘沒有人把它寫下來。’如果沒有人寫下來，你就無法用它來訓練AI。”

對於AI高管來說，戈帕爾認為，矛盾的是，許多企業實際上永遠無法用AI來訓練，因為“這是真實的商業運作，會變動”。真正的人在進行對話並不斷更新商業背景，永遠比機器領先一步，他解釋說。“你會為那個個別的對話，為那一天的情況重新訓練嗎？”然後每次商業背景變化時都要重新訓練？

戈帕爾同意，他的採訪者的看法，即新聞業是一個可以抗拒自動化的行業，因為讀者關心人類洞察、深度來源和前瞻性分析，這些是AI難以輕易複製的，甚至永遠無法做到的。他還提到銷售、行銷和運營人員也是如此。在他看來，這些領域需要即時決策的人，天生具有一定的保護。

戈帕爾並非唯一認識到AI需要人類部署才能運作的高管。Tatyana Mamut，前Salesforce和亞馬遜Web服務的高管，現通過她的創業公司Wayfound.AI提供AI代理監控服務，她告訴《財富》，“我們需要停止把AI當作工具來談論。它不是工具，就像錘子一樣。”她認為，它更像是一個“會自己思考、能設計房子、能比大多數建築行業的人更好建造房子的錘子。”但它仍然需要看到建築計劃。

關於商業背景，Mamut表示，她認為“真正理解如何用AI實現這一點的人很少”。“你需要真正的工具和機制來捕捉這些背景知識。”不同品牌、不同系統和不同流程的公司都擁有不同的背景，這些都需要由AI來捕捉，她預測，聰明的SaaS公司將轉向這一領域。她說，取代軟體即服務的將是通過代理人提供的專家服務，這些代理人能夠正確捕捉背景。

戈帕爾對於能捕捉到多少背景持悲觀態度，估計使AI變得有用的努力中有70%完全依賴於只存在於人腦中的未寫下的商業背景。“你根本無法用這種流動的日常現實來訓練系統，”戈帕爾解釋，指出現實商業不斷根據個人對話和人際互動而變化。雖然AI可以自動化最頂端（編程）和最底端（物理機器人）的任務，但中間的知識工作大部分仍需人類背景。

埃德·梅耶科德（Ed Meyercord）在Extreme Networks公司已經部署機器學習流程超過十年，該公司為職業足球和棒球場提供網絡服務，營收超過10億美元。他在最近的《財富》採訪中表示，他在運營層面看到與戈帕爾類似的動態。他的團隊已經使用代理人設計網絡、預測故障、甚至與像ServiceNow這樣的系統中的其他代理人通信，但他堅持在關鍵基礎設施的情況下，總是有人類在環中審查工作。

“網絡是關鍵基礎設施，所以我們必須準確無誤，”梅耶科德說。他補充說，Extreme在其平台中建立了代理核心，“這使我們能夠非常高精度。”他表示，因為準確性至關重要，“我們總是希望有人類在環中，展示我們所有的工作。”

像戈帕爾一樣，梅耶科德認為，AI不可能直接“取代我們的工作”；人類的角色正從手動完成每一個任務轉變為協調代理人、收集正確的背景信息，並決定將問題指向哪個機器。他說，作為CEO，他的很多工作是讓自己周圍都是“比我聰明得多的專家”，並將AI作為另一個超高速的隊友，而非取代者。

另一方面，任何可以自動化的事情已經對AI構成威脅，戈帕爾點頭表示，這也反映了“軟體即服務崩潰”在市場上的殘酷打擊，影響到軟體即服務、保險、財富管理和客戶服務等行業。他說，到年底，這在公司估值中會變得更加明顯，因為機器人會吞噬所有不需要商業背景的工作。他補充說，令人振奮的是，這對工作的未來意味著什麼。

白領工人角色的轉變

戈帕爾認為，這種人類工人（擁有商業背景）與AI（能更快、更聰明工作但缺乏輸入）之間的共生關係，將決定舒默所警告的白領工作的未來。“你必須選擇並持續捕捉背景，這才是轉變的核心。”他說，“這也是普通白領工人需要理解的事情。”

他分享了一個來自團隊的趣聞，表達對有了AI編碼工具後，對一個平庸軟體工程師的失望。“我們就想，‘哥，跟你說話比自己動手做還貴。解釋我需要在產品上做什麼，比我自己用AI快速搞定還花時間。’”他補充說，與平庸工程師溝通的時間，完全可以用來管理AI的輸出。他比喻說，這就像每個員工都能隨時擁有一個個人技術合夥人，可能讓他們產出多達20倍的工作量。

梅耶科德也表示贊同，他說，計算機科學畢業生不再需要以前那種技能，但他們“需要不同的技能”。他已經開始看到新技能的出現，不一定都是深度訓練批判性思維的文科畢業生，而更多是“幫助我們開發的人”。他需要能夠將工作委派給AI代理、與代理交流、審核其工作、監督工作流程的人。這與戈帕爾的預測非常相似。

戈帕爾預測，人類的工作職責必須演變，為將推動業務的AI代理提供正確的輸入，他甚至給這個角色取了個名字。“我們作為人類和人員的工作，就是成為背景收集者，而不僅僅是工人。”他說，大多數人一直認為理所當然，直到現在，因為他們沒有AI代理陪伴。“我們之所以擅長工作，能獲得晉升，變得更有影響力，實際上就是因為我們能收集背景的能力。這才是我們的優勢。”

戈帕爾警告，真正需要擔心失業的人，是那些“拒絕成長”、否認這一新現實的人。如果普通工人不採用這些工具，他們就有可能將所有經濟權力交給那些懂得技術的少數人，可能造成一個反烏托邦式的財富差距。但對於願意適應的人來說，未來是非常光明的。“我不認為AI會直接來搶我們的工作，”戈帕爾說，“這根本不可能。”

梅耶科德表示，他的公司仍在成長，他認為，AI導致的失業故事忽略了整體局勢。“一方面，你可以用更少的人做更多事，”他說，“或者用相同的人數做更多事。或者用多一點點資源做更多事。”他補充說，如果你聘請合適的背景收集者，你真的可以擴大業務。“你要思考你想達成什麼目標？我們想做得更多。”

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