AI如何影響就業？黃仁勛的最新判斷有點反直覺……
上周末，黃仁勛在舊金山舉辦的Y Combinator創業學校活動上發表講演講，坦言人工智慧將給勞動力市場帶來深遠影響。
黃仁勛表示：「許多任務將實現自動化，所有工作都會發生改變，同時會湧現大量新崗位。」黃仁勛明確指出具體任務並不等同於工作崗位。他對部分人工智慧領域知名人士預言的「白領失業潮」提出了異議。黃仁勛認為，人工智慧非但不會削減工作崗位，反而會創造更多就業機會。
「人工智慧將摧毀就業崗位的說法與事實相悖，」 黃仁勛表示，「人工智慧只是實現任務自動化，並不一定會取代工作崗位。」然而，隨著企業持續應用人工智慧技術，白領崗位面臨替代風險的數據看起來並不樂觀。
黃仁勛的洞見也得到高盛最新研究的印證。今年早些時候高盛發布的研究報告顯示，人工智慧對部分行業招聘活動產生了負面影響；然而，另一些崗位中，人工智慧提升的生產效率反而帶來更多需求。真正值得關注的的，不只是某項任務能否由機器完成，還包括企業會怎樣使用節省下來的時間和成本。
01
替代任務，而非消滅崗位
客服工作的目標不是把一段標準答案發給客戶，而是解決問題、減少流失、維護關係。人工智慧可以先處理常見問答，遇到退款爭議、技術故障或情緒激烈的投訴，仍需要有人判斷事實、協調資源，並對處理結果負責。崗位中的一部分任務被拿走後，剩下的任務可能變得更複雜，而不是簡單地歸零。
軟體工程師的工作也不等於寫代碼。其工作內容還包括理解客戶需求、確定產品邊界、處理系統風險、與其他團隊協調，以及對上線結果負責。代碼生成工具能夠減少重複勞動，但無法自動決定企業應該解決什麼問題。倘若軟體開發成本下降，企業也可能把原本沒有預算開發的產品做出來，需求隨之擴大。
所以，判斷人工智慧對某個崗位的影響，至少要問三個問題：被自動化的任務是不是崗位的核心目標，剩餘任務是否需要判斷和擔責，成本下降後市場需求會不會擴大。只關注其中單一問題往往會把局部變化誤判成全部結局。
02
與預測相反，放射科崗位不減反增
醫療機構的放射科經常被用來討論人工智慧與就業。2016年，計算機科學家傑弗里·辛頓曾預測，深度學習很快會在影像判斷上超過人類醫生，甚至建議醫院停止培養放射科醫生。這個說法之所以引起轟動，是因為閱片看起來像一項邊界清楚、可以反覆訓練和驗證的任務。
同行評審期刊《美國放射學會雜誌》發表的研究顯示，美國執業放射科醫生數量從2010年的34,328人增加到2022年的38,306人，增幅約12%。另一項研究預測，在住院醫師培訓名額不再增加的情況下，2055年的放射科醫生隊伍仍可能比2023年擴大25.7%；如果培訓名額繼續增長，增幅可能達到40.3%。
事實上，放射科醫生每天需要判讀的並非影像本身：每一張影像都需要結合患者病史、癥狀以及既往檢查予以理解；檢查是否必要、任何異常是否有帶進一步確認、如何向患者和臨床醫生解釋檢查結果，均影響後續治療。介入放射科還涉及穿刺、引流等有創操作。人工智慧可以幫助醫生更快完成部分影像分析，但根本無法獨立承擔完整的臨床責任。
後來，辛頓承認早期表述過於絕對並修正了自己的看法。
黃仁勛給出的解釋是，醫療行業一直存在尚未滿足的診療需求。隨著人工智慧提升閱片和文書工作的效率，醫院可以收治更多患者，醫生也能把時間投入會診、溝通和治療。由此產生的醫療崗位增加，並非人工智慧「憑空創造」，而是醫療機構隨著效率提升選擇擴大服務規模的結果。
放射科案例不是放之四海皆準。醫療服務受到人口、疾病、支付能力和監管約束，軟體、廣告和客服的需求結構並不相同。該案例真正揭示的真相是：當一項任務被自動化后，崗位最終增減主要取決於剩餘工作和市場需求如何變化。
03
就業影響已然凸顯，但並非單向變化
2026年4月24日發布的《人工智慧可能推動增長的就業，以及可能受到衝擊的就業》估計：過去一年間人工智使美國月度就業增量減少約16,000個崗位，導致失業率上升約0.1個百分點；在人工智慧提升人力的工作中，月度就業增量則提升約9,000個崗位，致使失業率出現小幅下降。高盛同時提醒，這一估計沒有完全涵蓋數據中心建設的新增招聘，也沒有統計人工智慧提升生產率和收入后帶來的新增需求，因此總體負面影響可能被高估。
高盛的研究並不是簡單統計「有多少崗位會被AI替代」。研究團隊把兩個容易混在一起的概念分開：替代，是人工智慧能夠直接完成原本由人承擔的任務；增強，是人工智慧接管部分任務后，仍需要人完成判斷、溝通、現場操作或結果負責。兩類崗位都可能具有較高的AI暴露度，但最後的就業結果並不相同。
在方法上，高盛研究團隊把此前使用的AI替代評分，與國際貨幣基金組織經濟學家提出的「AI互補性」指標結合起來。前者關注一項職業的工作內容有多大比例可能被技術覆蓋，後者關注人工智慧能否與人協同，而不是直接把人從生產流程中移除。因此，研究中的分數更接近「受到影響的方式和程度」，不能直接理解為某個職業將減少多少崗位。
高盛羅列的可替代風險較高崗位包括電話接線員、保險理賠文員、催收員、計費員和文字處理員等。這些工作往往具有較高標準化、可預測的文本或流程任務。更可能得到人工智慧增強的職業則包括工業工程師、運營經理、律師、一線主管、醫生與外科醫生、首席執行官、建築經理和教育管理人員。這裏的「更可能」描述的是工作結構，不代表這些職業不會發生裁員，也不代表所有從業者普遍受益。
高盛研究列出的更可能受到人工智慧替代影響的職業。
高盛的另一個例子說明了為什麼不能只看AI暴露度。客服代表和室內設計師都可能受到人工智慧影響，但室內設計需要處理更不規則的任務，也更常到施工現場，因此人工智慧更可能成為輔助工具，而不是完整替代人力。換句話說，崗位是否安全，不能只看技術能否處理一部分工作，還要看剩餘工作是否有明確的市場價值。
從更長時間周期觀察，高盛3月發布的美國勞動力市場分析估計，人工智慧可能覆蓋相當於美國全部工作時長約25%的任務，全球約有3億個崗位不同程度地暴露在人工智慧自動化處理範圍；在基本場景下，企業大範圍採用人工智慧可能需要約十年，轉型期間約6%至7%的勞動者可能受到崗位替代影響。這個情景分析描述的是可能發生的轉型規模，並不是對凈失業人數的確定預言。
這組數據讓問題變得具體：宏觀上，人工智慧可能同時減少一部分崗位、增加另一部分崗位；微觀上，同一家公司也可能少招初級員工，卻提高對能夠使用人工智慧完成複雜工作的員工的要求。對剛畢業的初級員工來說，崗位總量沒有立刻消失，並不代表進入職業階梯的第一步仍然和過去一樣易如反掌。
高盛研究列出的更可能受到人工智慧增強的職業。
初級崗位往往包含整理資料、撰寫初稿、製作報表和測試代碼等任務，這些任務正是人工智慧容易參与的部分。過去，年輕員工通過這些工作熟悉行業、積累判斷力，再逐漸承擔更複雜的責任。若企業直接減少這類崗位，短期成本可能下降，長期卻可能影響人才培養。這個風險已經成為許多公司重新評估招聘結構時需要考慮的問題。
生產率提高能否轉化為更多就業，取決於企業是否計劃擴大產品、服務或投資，也取決於消費者是否願意為新增供給付費。如果企業只把生產率提高用於減少人員，勞動者感受到的就是裁員；如果企業把成本優勢用於降低價格、開拓新市場或滿足更多需求，才可能出現黃仁勛所說的「生產率驅動增長」。
04
尋找絕對安全的職業並不明智
判斷一份工作是否容易受到人工智慧影響，可以先把日常工作分拆成一張清單。重複、規則明確、主要依賴文字或表格處理的任務，通常更容易被自動化；需要現場信息、專業資質、持續溝通、複雜判斷和結果負責的任務，則更可能轉向人機協作。兩類任務往往並存於同一個崗位中。
對學生和職場新人來說，問題不是找到一份永遠不會變化的職業，而是儘早看清自己將在哪些任務上形成優勢。學習人工智慧完成檢索、整理、分析和初步生成只是起點，還需要核驗結果、解釋取捨、理解行業規則，並在信息不完整時作出判斷。相比單純展示會使用某個熱門工具，上述能力更接近僱主真正需要的工作技能。
對企業來說，人工智慧帶來的生產率提升是否轉化為招聘、培訓和業務擴張，取決於市場需求、組織設計和利益分配。對勞動者來說，學習人工智慧可以提高適應能力，但不能構成就業結果的保證。職業選擇仍需結合行業需求、個人資質、所在地和家庭條件作出判斷。
黃仁勛的判斷提醒人們，不要只關注「人工智慧會不會替代我的崗位」，還要捫心自問：「我的工作目標是什麼，哪些任務會被自動化，剩餘部分是否更需要我」。這個問題沒有統一答案，卻比尋找一份所謂的「AI安全職業」更接近真實的職業規劃。
參考資料：https://fortune.com/2026/05/04/godfather-of-ai-geoffrey-hinton-radiologists-future-of-work-tech-ai-job-anxiety/
https://blogs.nvidia.com/blog/nvidia-ceo-carnegie-mellon-commencement-address/
https://blogs.nvidia.com/blog/davos-wef-blackrock-ceo-larry-fink-jensen-huang/
https://www.goldmansachs.com/insights/articles/the-jobs-ai-is-likely-to-boost-and-those-it-may-disrupt.html
https://www.goldmansachs.com/insights/articles/how-will-ai-affect-the-us-labor-market
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