你有18个月的时间搞清楚你的办公室工作，$1 亿万富翁CEO说。但这不会消失

硅谷的人工智能（AI）繁荣引发了对人类劳动未来的广泛担忧，这一时刻被AI高管马特·舒默（Matt Shumer）的一篇病毒式文章总结，他将白领工作的这一瞬间比作2020年2月——疫情肆虐美国生活之前的时刻。

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舒默警告说，白领工人现在必须制定备选方案，因为类似新冠的灭绝事件即将降临白领工作。几乎在同时，微软的AI负责人穆斯塔法·苏莱曼（Mustafa Suleyman）预测，在未来18个月内，靠电脑谋生的人都将失业。这在某种程度上是对2025年前半段曾出现的末日预言的复苏，后来变得阴森沉寂。例如，Anthropic的达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）预测，AI将消除一半的入门级白领工作，而福特CEO吉姆·法利（Jim Farley）则直言，AI将彻底消灭一半的白领岗位。

坦迈·戈帕尔（Tanmai Gopal）表示，这些可怕的预测实际上是硅谷自我投射甚至自恋的典型例子。PromptQL的联合创始人兼CEO，这家市值超过10亿美元、帮助企业采用AI的湾区独角兽公司，最近在接受《财富》采访时表示，AI末日预言确实包含一些事实，但也被大大夸大了。“这百分之百是因为一些……人正处于炒作周期中。”戈帕尔说，他在硅谷的社区“感受到AI的精彩”，但“我们把这种感觉投射到我们实际上不理解的领域”。

“就像，哦，这是全人类的难题，因为我在硅谷，所以我显然知道什么是最好的，对吧？”戈帕尔还指出，怀疑论者的观点也有道理，这些末日预言正值许多尚未上市的AI创业公司下一轮数十亿美元融资的时期，这为融资提供了明显的理由，但可能并不成立。总体而言，他补充说，“科技人士……认为这影响到我，所以也会影响到每个人。”

实际上，戈帕尔表示，情况并非如此。但当涉及到编码人员，甚至是那些暴露在现有AI工具“精彩”中的高级软件工程师时，他说这些人正面临范式转变。

真正的岗位颠覆来自硅谷内部

戈帕尔在“软件即服务（SaaSpocalypse）”事件造成2万亿美元市值蒸发数周后对《财富》表示，投资者逐渐意识到，AI是一把“双刃剑”，并非纯粹的利好。正如美国银行研究（Bank of America Research）最近指出的，AI很可能“蚕食”许多企业，比如那些AI已经足够先进到可以自己编写代码的软件。

过去一年左右，经济学家们一直在困惑于噪声很大的数据，美国经济在就业产出方面基本停滞，同时面临关税成本上升和移民大幅减少的局面。一些AI思想领袖，尤其是斯坦福的埃里克·布林约尔夫森（Erik Brynjolfsson），仔细研究数据后发现，生产率实际上在2025年开始显著提升。在《金融时报》的专栏中，布林约尔夫森指出，最新的就业报告将2025年的所有就业增长修正为仅181,000个岗位，而他自己计算的生产率为2.7%，高于过去十年的平均1.4%。当然，这也为AI取代人类的理论提供了依据，甚至联邦储备委员会理事迈克尔·巴尔（Michael Barr）最近也警告称，数百万人在不久的将来可能“基本上无法就业”。

戈帕尔表示，科技行业无意中实现了自动化，进入了“婴儿通用人工智能（Baby AGI）”的时代，特别是在编码方面。最新的AI模型具有“普通高级软件工程师”的判断力和品味，戈帕尔解释说，标准的软件工程高度依赖将既定的商业背景转化为技术代码，而AI在这种转化中表现出色，因此编码成为第一个倒下的多米诺骨牌。

“曾经被认为……白领工作的典范是高端软件工程，”戈帕尔指出，“这在过去30年一直是热门，我很期待看到它的消退。”他解释说，他的兴奋源于机器人已经开始执行的工作的机械化，以及他在公司前线所看到的情况——这家公司帮助《财富》500强企业实际构建AI工具和专门针对其业务的智能代理。

“我们过去一年的工作就是……正是在那个交叉点上，”戈帕尔说，大体上，他发现“AI并不有用”，因为它需要大量的商业背景信息才能有效。“人们一直认为这是技术问题，”但实际上，问题在于AI无法访问存在人们脑海中的商业背景，也没有被转化为数据——而且可能永远无法做到。“人们以为，‘哦，这是语义层和数据问题，把数据准备好，让它工作’等等，但真正的问题是，最有用的信息不存在于数据中。‘没有人把它写下来。’如果没人写下来，你就无法用它训练AI。”

作为AI高管的矛盾之处，戈帕尔表示，实际上许多企业存在着AI永远无法训练的情况，“因为这是现实生活中的业务在不断变化。”真正的人在进行对话、不断更新商业背景，总是比机器更具优势，他解释说。“你会为那一次个人对话、那一天的业务变化重新训练AI吗？”然后每次业务背景变化时都要重新训练？

戈帕尔同意他的采访者观点，认为新闻业是一个可以抗拒自动化的行业，因为读者关心人类洞察、深度来源和前瞻性分析，而这些是AI难以轻易复制的，甚至永远无法做到的。他还提到销售、市场营销和运营人员也是如此。在他看来，现场做出实时决策的人天生具有保护作用。

戈帕尔并非唯一认识到AI需要人类部署才能发挥作用的高管。Tatyana Mamut，前Salesforce和亚马逊云服务（AWS）高管，现在通过她的创业公司Wayfound.AI提供AI代理监控服务，她告诉《财富》，“我们需要停止把AI当作工具来谈论。”“它不是工具，就像锤子一样。”她认为，它更像是一把“会自己思考、能设计房子、能比大多数建筑行业的人建得更好的锤子”，但仍需要展示建筑计划。

关于商业背景，Mamut表示，她认为“真正理解如何让AI与之配合”的人“非常少”。“你需要真正的工具和机制来捕捉这种背景学习。”不同品牌、不同系统、不同流程的公司都拥有不同的背景信息，必须由AI捕捉，她预测，聪明的SaaS公司将转向这个领域。她说，软件即服务将被专家服务取代，通过代理人结合适当的背景信息进行交付。

戈帕尔对能捕获的背景信息持悲观态度，估计实现AI实用性所需的努力中有70%完全依赖于只存在于人脑中的未写明的商业背景。“你根本无法用这种流动的日常现实训练系统，”戈帕尔解释说，现实中的业务不断变化，基于个人对话和人际互动。虽然AI可以自动化最顶端（编码）和最底端（物理机器人）的任务，但中间庞大的知识工作领域仍然需要人类的背景信息。

埃德·迈耶科德（Ed Meyercord）在Extreme Networks公司部署机器学习流程已有十余年，这是一家为职业足球和棒球场提供网络基础设施、年收入超过10亿美元的公司。他在最近一次采访中告诉《财富》，他在运营方也观察到类似戈帕尔的动态。他的团队已经使用代理设计网络、提前发现故障，甚至在ServiceNow等系统中与其他代理通信，但他坚信在关键基础设施的情况下，总会有人工在环审查工作。

“网络是关键基础设施，所以我们必须确保正确，”迈耶科德说。他补充说，Extreme在其平台中建立了一个代理核心，“这实际上让我们变得非常、非常准确。”他表示，由于准确性至关重要，“我们总是希望有人在环，展示我们所做的所有工作。”

像戈帕尔一样，迈耶科德也认为，AI不可能直接“抢走我们的工作”；人类的角色正在从手工完成每一项任务转变为协调代理、收集正确的背景信息，以及决定将哪些问题交给机器处理。他说，作为CEO，他的职责在于“让自己周围都是比我聪明得多的专家”，同时利用AI作为另一个高速合作伙伴，而不是取代者。

另一方面，任何可以自动化的任务都已经面临AI的威胁，戈帕尔点出市场上“软件即服务（SaaSpocalypse）”的残酷打击，影响保险、财富管理和客户服务等行业。他说，到今年年底，这在公司估值中会变得更加明显，因为机器人会吞噬那些不需要商业背景的工作。他补充说，这对未来工作的意义令人振奋。

白领工人角色的转变

戈帕尔认为，这种人类工人（拥有商业背景）与AI（工作更快、更聪明但缺乏输入）之间的共生关系，将定义舒默所警告的白领工作的未来。“你必须选择和持续捕捉背景信息，我认为这正是普通白领工人未来的转变——他们必须理解这一点。”

戈帕尔讲述了他团队的一个故事，表达了对现在拥有AI编码工具后，平庸软件工程师的失望。“我们就像，‘伙计，和你交流比自己动手还要花钱。解释我需要在产品上实现什么，比我自己用AI快速搞定还要花时间。’”他补充说，花在和一个平庸工程师交流上的时间，可以用来管理AI输出。他比喻说，这就像每个员工都随身带着一个个人技术合伙人，可能让他们的产出提高20倍。

迈耶科德也表示赞同，他说，计算机科学毕业生不再需要以前那样的技能，但他们“需要不同的技能”。他已经开始看到新技能的出现，不一定都是深度批判性思维的文科毕业生，而更多是“帮助我们开发的人”。他需要能将工作委托给AI代理、与代理交流、审核其工作、监督工作流程的人。这与戈帕尔的预言非常吻合。

戈帕尔预测，人的工作必须演变，向提供正确输入以驱动业务的AI代理提供支持，他给这种角色起了个名字：“我们作为人类和人，的任务就是成为背景信息的收集者，而不仅仅是工人。”他表示，大多数人一直把这视为理所当然，因为他们没有AI代理在身边协作。“让我们在工作中变得出色、获得晋升、变得更有影响力的，实际上就是这种收集背景信息的能力。这才是我们的优势。”

戈帕尔警告，真正需要担心自己工作的，只有那些“拒绝成长”、否认这一新现实的人。如果普通工人不采用这些工具，他们就有可能将所有的经济权力交给那些理解技术的人，从而可能造成一个反乌托邦式的财富差距。但对于那些愿意适应的人来说，未来是非常光明的。“我不认为AI会直接来抢我们的工作，”戈帕尔说，“这根本不可能。”

迈耶科德表示，他的公司仍在增长，他认为关于AI导致失业的说法忽略了整体大局。“一方面，你可以用更少的人做更多的事，”他说，“或者用相同的人做更多的事。或者用多一点点资源做更多的事。”他补充说，如果招聘合适的背景信息收集者，企业可以实现真正的增长。“你要考虑你想达成什么目标？我们想做得更多。”

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