刚刚，Karpathy紧急删库，AI职业末日图爆火，6000万白领岗危了

免责声明：本文所阐述的观点与见解均为作者个人思考与总结，旨在交流探讨。文中内容如无意间与您的观点或作品存在相似之处，实属巧合。若您认为存在版权问题，请通过站内信等方式与我联系，我将第一时间进行核实与处理。

2024年5月，一位叫Karpathy的研究员在网站上放了个页面，地址是karpathy.ai/jobs/，他使用美国劳工统计局的342类职业数据，给每个工作打了0到10分的“AI替代风险分”，这个页面刚挂几分钟就被撤下，GitHub也显示404，好在有人及时克隆保存下来，数据显示全美1.43亿个工作中，有42%大约6000万个岗位得分超过7分，属于高风险，平均分是4.9，不算低，有趣的是工资越高的岗位分数越高，年薪超过10万的平均分达到6.7，低于3.5万的只有3.4分。

很多人一开始觉得程序员要失业了，仔细看名单才发现，不光有程序员，金融分析师、律师、平面设计师、办公室文员也都排在9分档，医疗转录员更是直接被列为10分，这些工作都有个共同点，每天对着屏幕处理固定流程的信息，输入和输出都很明确，AI最擅长这种按照规则一步步执行的任务，而清洁工、水管工、理发师、厨师这些职业，暴露分数只有1到3分，不是因为它们不重要，而是机器现在还做不了，比如让AI去拧一个生锈的阀门，它连阀门在哪儿都需要人帮忙找。

这里有个反常识的地方,本科学历的人反而更危险,不是说学历没用,而是现在很多本科岗位做的工作,恰恰是人工智能最能上手的部分,比如写报告、填表格、跑代码、做基础分析,这些任务过去需要人花时间学习,现在大模型几秒就能完成,而那些没怎么上过大学的手艺人,像修屋顶的师傅、照顾宠物的护理员,他们的工作充满临时判断和身体协调,算法根本没法模仿,说白了,人工智能盯上的不是工作高不高端,而是能不能写成代码。

哈佛商学院去年一篇论文追踪了2019到2025年招聘变化，发现AI最容易自动化的那些岗位招人数量每季度少17%，比如薪资核算、客服和病历录入这类工作确实在减少，但在这些岗位中另一部分人反而更受欢迎，金融分析师、微生物学家和临床心理学家的招聘量涨了22%，因为AI把重复性任务处理掉，让人腾出手来做更难的事情，看懂模型结果背后的逻辑问题，跟客户解释为什么不能这样操作，或者判断某个实验结果是否值得上报，这不是替代而是分工调整。

Anthropic去年4月的报告也印证了这一点，程序员75%的日常任务、客服68%的工作以及医疗录入72%的内容，AI都能接手处理，马斯克提到“以后所有工作都是可选项”，这话听起来有点吓人，其实他想说的是岗位数量会减少，但人们不会失业，只是得学会和AI一起合作干活，比如一个财务人员，以前需要自己制作表格，现在要懂得向AI提问“这个异常值是不是数据污染造成的”，并且能够向审计师清楚解释整个推理过程。

问题在于教育和政策跟不上变化，学校还在大力推动STEM专业，毕业生都挤向数据分析或编程这些热门领域，但这些地方恰恰是AI最早进入的领域，没有人教学生怎么把AI当作助手使用，也没有人教他们如何判断AI给出的答案是否可靠，职业培训也停留在老一套上，很少有课程教人们一边动手修理水管，一边用AR眼镜查看图纸，现实情况是，未来最稳定的技能不是纯粹靠脑力或体力，而是结合动手能力、动脑思考，以及懂得调整和使用AI的组合技能。

看过一个水管工师傅的视频，他手机里装了个AI工具，对着漏水点拍一下，软件马上标出可能的管线走向，这位师傅没被技术取代，反而修得更快更准，这大概就是真实情况，AI不会砍掉岗位，是把旧岗位拆开，塞进新东西，有人适应得快，就走在前头，有人还按老方法干活，自然就被甩在后边。