AI 固执地拒绝抢走我们的工作昨天是美国劳动节，我在 CatReader 上读了一篇经济评论作者诺亚史密斯写的文章，叫 “AI 始终固执地拒绝抢走我们的工作”。美国劳工统计局公布，2026 年 8 月新增非农就业 16.2 万，失业率维持在 4.1%。信息行业仍在丢失岗位，但就业总量没有出现预言中的崩塌。当然，宏观数据无法单独证明 AI 创造了多少净就业。更贴近企业的证据是，人口普查局的调查显示，在使用 AI 的企业中，95.7% 表示就业人数没有因此改变。任务变了，岗位未必消失。在写代码和交付上线之间，还有需求、验收和维护工作，以及谁来承担责任。软件开发成本下降以后，原来做不了的事，也可以做了。比如，小企业过去养不起软件团队，现在可以投入一两个人 Vibe Coding 一个定制化系统来提供公司的效率，可能带来利润，也可能变成更多订单和新的工作。史密斯引述《经济学人》的报道，AI 带来了这些新机会：模型工程师开发 AI，数据标注员整理输入并评判回答，前置部署工程师（FDE）为客户完成适配。数据中心建设又拉动了电工、暖通安装和运维需求。其中既有新角色，也有老工种的新订单。好奇心让我查了下今年国家统计局的数据：1—7 月份，全国城镇调查失业率平均值为 5.2%，与 1—6月 份和上年同期基本持平。同样，这个数据只是个参考，解释不了具体职业的冷暖。但国内显然也有新职业了。比如小米 AI 相关岗位的需求同比增长了 50%；字节跳动将招聘重心向技术与产品领域倾斜，全面加大 AI 人才储备力度；腾讯新增开放 AI 全栈工程师、Agent 开发工程师、AI 应用工程师等多个 AI 岗位；百度校招中 AI 相关岗位占比超过90%，重点招募培养复合型 AI 人才……来自就业网的报道。还有人工智能训练师，这份工作已从简单标注、效果评估，延伸到行业数据处理、模型调优和具身智能工作流设计。工厂里的老师傅熟悉什么叫次品，业务人员知道流程卡在哪里。这些经验可以成为训练和检验 AI 的依据，前提是企业愿意投入，把经验转成可交付的能力。不过，中美都有一个趋势，AI 暴露程度较高行业的年轻人招聘在下滑。“AI 暴露程度”指一份工作中的任务，有多大程度可能被 AI 辅助、加速或替代。 例如，写文案、整理资料、生成代码等任务，更容易受到大模型影响；需要发现需求、现场安装、动手维修等任务，受到大模型直接影响的程度相对较低。阅读史密斯的原文：AI 始终固执地拒绝抢走我们的工作（全文翻译）