周末刚过，Meta 的 1.6 万名员工可能需要重新找工作了。 路透社援引知情人士称，这场裁员规模可能波及公司 20% 以上的员工，名义上是为了抵消 AI 基础设施的巨额投入。 与此同时，OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 将美国所有工作都按人工智能曝光度做了一次系统性排名。
但不知道为何，发布不到十分钟链接就无法再打开。（目前已重新上线） 他从美国劳工统计局提取了 342 个职业，用 LLM 对每个岗位逐一评分，并制作了一张树状图，直观呈现出各职业的规模与 AI 风险等级。 我们看到的是：全美 1.43 亿劳动力中，加权平均暴露度高达 4.9/10；有超过 2500 万人（18%）处于“极高风险”区（8-10 分），另有 3470 万人（24%）落在“高风险”区（6-7 分）。 换句话说，美国劳动力中近四成的人，正站在 AI 替代浪潮的正面迎击位置。 蓝领与白领，三十年河东，三十年河西 当人工智能还只是科幻小说里的概念时，人们担心的是机器取代工厂流水线上的工人。然而今天的走向正相反。 按威胁等级来看，目前可以分成这样几个层次。 极高风险区（8–10 分） 客服代表（9/10，280 万人） 秘书与行政助理（8/10，350 万人） 办公室文员（9/10，260 万人） 会计记账员（9/10，160 万人） 金融职员（9/10，120 万人） 软件开发人员（9/10，190 万人） 计算机系统分析师（8/10，52 万人）、技术支持（8/10，88 万人） 会计师与审计师（8/10，160 万人）、市场研究分析师（9/10，94 万人） 律师（8/10，86 万人）、律师助理（高风险） 银行柜员、保险核保员、证券经纪人 巧的是，Anthropic 自己的劳动力报告里也有一张表格单独列出这些职业，其中计算机程序员暴露度达 74.5%，客服代表 70.1%，数据录入员 67.1%，病历专员 66.7%。 高风险区（6–7 分）收银员（7/10，320 万人） 财务经理（7/10，87 万人）、销售经理（7/10，62 万人） 教师群体：高中教师（7/10，110 万）、大学教授（7/10，140 万）、小学教师（6/10，150 万） 高管（6/10，400 万人） 医生与外科医生（5/10，84 万人） 卡车司机（重型，5/10，220 万人） 保安（5/10，130 万人） 中等风险区（4–5 分）注册护士（4/10，340 万人） 零售销售员（4/10，420 万人） 农民与农业管理者（4/10，84 万人） 教师助理（4/10，140 万人）、医疗助理（4/10，81 万人） 警察与侦探（4/10，83 万人）、社会工作者（4/10，81 万人） 低风险区（0–3 分）家庭健康护工与个人护理员（2/10，430 万人） 清洁工与保洁（1/10，240 万人）、场地维护工（1/10，130 万人） 建筑工人（1/10，160 万人）、搬运工（2/10，700 万人） 木匠（2/10，96 万人）、电工（2/10，82 万人）：精细手工和非标准电路维修，需要“手感” 厨师（3/10，280 万人）、餐饮服务生（3/10，500 万人） 理发师与美容师（2/10，65 万人） 汽修工（3/10，81 万人） 收入超过 10 万美元的职业，平均暴露分数是 6.7，而收入不到 3.5 万美元的低收入职业，平均暴露分数只有 3.4。 过去三十年来，“脑力劳动者”在知识经济里受益最深，待遇好，地位高，而那些用身体谋生的人一直被认为是需要被自动化取代的对象。现在，方向反过来了。 Anthropic 自己的研究团队在 2025 年将这一趋势命名为“白领大衰退”。研究报告指出，如果 AI 高曝光职业的失业率从 3% 翻倍至 6%，将与 2007—2009 年金融危机中整体失业率的翻倍幅度相当。 就在上周末，路透社援引知情人士称，Meta 正在计划大规模裁员，规模可能波及公司 20% 或更多的员工，此举旨在抵消其在 AI 基础设施方面的巨额投入，并为“AI 辅助型员工”带来的效率提升做准备。按照 Meta 将近 7.9 万人的员工规模来算，这意味着大约 1.6 万个岗位。 扎克伯格在今年 1 月说，“过去需要多个大型团队协作的项目，如今仅需一名优秀人才就能完成。”这句话当时很多人引用，说这是对生产力的赞美。现在回头看，也可以读作裁员的铺垫。 自 2025 年初到年底，美国企业裁员人数已经突破 117 万，这是 1993 年以来第六次超过这一数字。 AI 的尽头，是电工？ 针对 Karpathy 的树状图，有人说，不妨换个视角，“基于屏幕的工作在 AI 曝光度上得分最高，但这些人也是最适合将 AI 融入工作流程的人。这些分数衡量的是脆弱性，但不包括适应能力。软件工程师得 9 分也并不意味着他们一定会被裁，或许是带来了三倍产出。” 但如果公司决定把一个 10 人团队缩减到 3 人，那另外 7 个人呢，不管他们对 AI 的适应能力如何，他们首先面对的问题是：去哪里找下一份工作。 那 7 个被缩减掉的人，目前看来，最稳妥的出路之一可能真的是：去当电工。 根据美国劳工统计局最新数据，电工的年薪中位数为 6.2 万美元，且未来十年的职位增速预计达到 9%，这远快于所有职业的平均增速。全美电工行业协会负责人 Ian Andrews 表示：“我们每年在工会侧流失约 2 万名退休电工，同时有 8 万个职位空缺需要填补。” 驱动这一需求的，恰恰正是 AI 本身。英伟达 CEO 黄仁勋曾表示，要建造 AI 所需的数据中心，就必须有大量电工、水管工和 HVAC 技术人员。他预言“每一个经济体的技术工种板块都将迎来爆发式增长”。一座 25 万平方英尺的数据中心，在建设阶段就要雇用多达 1500 名建筑工人，许多人年薪超过 10 万美元，且不需要大学学历。 有意思的是，一代曾经被职业教育“耽误”的年轻人，如今正在反向流动。美国国际电气工人兄弟会（IBEW）将电工短缺描述为一场“生死攸关”的危机，而与此同时，越来越多的 Z 世代开始重新审视电工、HVAC、管道工等技术工种。 当然，这条路也并非没有裂缝。 有网友在 Karpathy 原版图表的基础上加入了机器人因素，整张图变得更红了。屋顶工人、清洁工、建筑工人、水管工、电工——他们面对的是一套完全不同的自动化威胁：机器人技术、自动驾驶和仓储自动化，正在慢慢逼近。 也就是说，一旦具备人类般机动性的机器人在技术上成为可能，那些目前因需要“人在现场”而获得庇护的岗位，也将面临新一轮的冲击。 今天的安全区，未必是明天的安全区。 FORTUNE 曾采访了一位正在学电工的年轻人，问他为什么选择这条路。他的回答很简单，简单到让人觉得特立独行，又难以反驳： “幸运的是，AI 目前还没找到转扳手的方法。” |
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