【新智元导读】在软件开发等领域，AI将打响取代人类第一枪！美国调查报道显示，AI将影响全球近40%的就业机会，70%的职业技能将发生改变。而一旦发生经济危机，AI就业或将在全美各行业！

　　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。

　　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。

　　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」。

　　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。

　　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。

　　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？

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

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

　　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、L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。

　　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」。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　AI的影响程度将取决于多个因素，包括技术成熟度和整合速度、技能再培训计划的有效性，以及企业和员工对的适应能力。

　　那些一直在尝试AI或部署AI非常有限的公司可能会突然发现，自动化不再是选择题，而是的必需品。

　　在最近的财报电话会议上，Salesforce首席执行官Marc Benioff表示，未来人类和AI在职场存：

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