AI引爆全美失业潮，12个月内接管所有代码！3亿岗位被取代，70%职

 AI，正在改变生活。

LinkedIn的新研究显示，很大程度上因为AI，到2030年，大多数职业的70%技能将发生变化。

然而，更大的AI的冲击或许就要到来：AI永久性地改变就业市场，并带来大规模失业。

现在AI还没有造成大规模失业。

然而，这可能只是暴风雨来临前的平静罢了。

AI影响40%的岗位

近期，世界经济论坛（WEF）调查显示，40%的老板打算在2025年到2030年间，在AI能自动化任务的领域，削减员工数量。

这和之前的预测相当吻合。

比如，两年前，高盛的研究报告提到：「GenAI可能让3亿个全职岗位，面临被自动化替代的风险，给就业市场带来重大动荡」。

国际货币基金组织（IMF）数据表明，「全球近40%的就业岗位会受AI影响」。

去年秋天，布鲁金斯学会的报告也指出，「超30%的劳动者，岗位中至少50%的工作任务，可能会被GenAI颠覆。

果真如此，为什么没看到大裁员？

有些人对这些预测提出了质疑，尤其目前AI带来的工作岗位流失，看起来似乎微不足道。

例如，2024年10月发布的《挑战者报告》，追踪了裁员情况。

该报告显示，在2023年5月至2024年9月的17个月间，美国因AI导致的工作岗位流失不到17,000个。

从表面上看，这似乎与那些严峻的警告相矛盾。

但这真的是矛盾吗？还是说它表明我们仍处于一个逐步过渡的阶段，可能在未来会出现突如其来的转变？

历史告诉我们，技术驱动的变革并不总是以稳定、线性的方式发生。

相反，它往往是逐步积累，直到某个时刻突然爆发，彻底改变格局。

在最近的《Hidden Brain》播客中，哥伦比亚大学的研究员Rita McGrath，提到了海明威1926年出版的小说《太阳照常升起》。

当书中的一位角色被问到自己是如何破产时，他回答道：「两种方式。循序渐进，继而骤然而至」

这或许是对AI对就业影响的隐喻。

这种变化模式——最初缓慢且几无察觉，然后突然变得不可忽视——在商业、技术和社会中都有过类似的经历。

畅销书作家Malcolm Gladwell称之为「临界点」，即趋势达到临界质量后，剧烈加速的时刻。

在控制论（研究复杂的自然和社会系统的学科）中，临界点可能发生在当某项新技术变得如此普及，以至于它根本改变了人们的生活和工作方式。在这种情况下，变革变得自我强化。这通常发生在创新与经济激励对接时，使得变革不可避免。

循序渐进后骤然而至

虽然AI对就业的影响（到目前为止）尚处于初期阶段，但AI的普及情况却并非如此。

根据麦肯锡的一项新调查，78%的受访者表示他们的组织在至少一个业务职能中使用AI，比2023年增加了40%以上。

其他研究显示，74%的企业高层管理人员现在比同事或朋友更有信心依赖AI提供商业建议。

研究还发现，38%的高管信任AI为他们做出商业决策，而44%的人则愿意让AI的推理优先于他们自己的见解。

不仅仅是企业高管越来越多地使用AI工具。

来自投资公司Evercore的图表显示，过去9个月中，各年龄段群体的AI使用都在增加，不管是什么应用领域。

这些数据揭示了AI工具的广泛和持续增长的应用。

然而，真正的企业级AI整合仍处于起步阶段。

根据麦肯锡的另一项调查，仅有1%的高管认为他们的GenAI部署已经成熟。

这表明，尽管AI的普及正在迅速增长，但企业尚未将其完全整合到核心业务中，无法大规模取代工作岗位。

但这种情况可能会迅速改变。如果经济压力加剧，企业可能就没有逐步采用AI的余地，而是会感到迫切需要加速自动化进程。

美国GenAI使用渗透率

职场危机：软件开发，首当其冲

软件开发可能是AI首当其冲影响的工作类别之一。

目前，许多基于大语言模型（LLM）的AI工具已存在，用于增强编程功能，未来可能完全自动编程。

最近在Reddit上，Anthropic的首席执行官Dario Amodei发表了类似的观点：

距离AI能编写90%代码的时代，大概还有3到6个月。

12个月内，AI几乎接管所有代码，人类或许正在迎来这样的世界。

这一趋势愈发显著，2025年Y Combinator孵化器中的初创企业便是例证。

管理合伙人Jared Friedman表示，这批初创企业里，有25%的代码库95%由AI生成。

他还补充道：「一年前，（这些公司）还会从零开始打造产品，如今95%的工作都由AI完成。」

支撑代码生成的LLM，如Claude、Gemini、Grok、Llama和ChatGPT，都在快速发展，并在一系列定量基准测试中表现越来越好。

例如，OpenAI的推理模型o3在2024年美国数学邀请赛（AIME）中仅错一题，得分97.7%；在GPQA Diamond测试中，涵盖了研究生级别的生物学、物理学和化学问题，得分为87.7%。

更令人瞩目的是对新版本GPT-4.5的定性印象，正如Confluence帖子中所描述的那样。

链接：https://craai.substack.com/p/confluence-for-392025

面对宽泛且模糊的提示，GPT-4.5给出了正确答案，而其他模型却做不到。

这看似平常，可作者认为这意义非凡：

这次看似不起眼的交流，却是与大语言模型的对话中，首次感觉到了「这像是通用智能了」。

OpenAI是否借GPT-4.5跨越AGI门槛呢？

临界点：程序员先遭殃

虽然软件工程可能是首批面临广泛AI自动化的职业之一，但它绝不会是最后一个。

许多其他的白领工作，如研发、客户服务和财务分析，也同样面临AI的颠覆。

究竟是什么因素会促使AI在职场应用方面发生突变呢？

历史表明，经济衰退往往会加速技术的普及。

而下一轮经济低谷，可能成为AI对就业影响从循序渐进到骤然而至的关键转折点。

在经济衰退时，企业面临着前所未有的降本增效的压力。

此时，自动化成为了企业眼中的「香饽饽」。

相对技术投资，人力成本变得更加昂贵，尤其是当企业需要以更少的人力完成更多工作任务时。

这种现象有时被称为「被迫提高生产率」。

比如，2007年至2009年的经济危机期间，自动化、云计算和数字平台取得了显著进展。

如果2025年或2026年出现经济衰退，作为减少人力的情况下支持效率和生产力的策略，面临裁员压力的公司很可能会转向AI技术，尤其是基于LLM的工具和流程。

考虑到企业对AI滞后的担忧，这种转变可能更加明显，更为突如其来。

 

注：本文来自商业新知