如果关于人工智能如何影响就业市场的涨落问题仍未有明确答案，至少有一个人工智能问题是求职者和希望保住职位的现有员工在2026年应准备好明确回答的。
麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室主任Daniela Rus表示：“在许多岗位上，基准将不再是'一个人能胜任这项工作吗？'而是'他们能否以一种超越AI单独能力和个人能力的方式，带来独特的价值来完成任务？'”
人工智能与人类工作之间不断演变的关系是劳动力市场中的关键问题，这项技术的回报开始在生产力数据中显现，至少是个例子。明尼阿波利斯联邦储备委员会主席尼尔·卡什卡里表示，人工智能导致大型企业招聘放缓，许多企业正在看到“真正的生产力提升”。
卡什卡里在接受CNBC《Squawk Box》采访时表示，影响主要集中在大型企业，总体上他预计劳动力市场的招聘和裁员率将持续偏低。但他补充道：“有太多案例表明企业使用这种技术并实际看到了生产力的提升。我与两年前持怀疑态度的企业交谈时，他们说'不，我们现在真的在用它。'”
“我觉得我们其实并没有减少招聘人数。”AMDCEO Lis Su 在拉斯维加斯 CES 大会上对 CNBC 的 Jon Fortt 表示。“坦率地说，我们公司正在大幅增长，所以我们实际上在招聘很多人，但招聘的人不同。我们招聘的是那些在人工智能领域前沿的人。”
去年，Shopify、埃森哲和Fiverr的CEO们都是企业领导者在监督裁员的同时，敦促员工提升技能，否则面临在职场中失去相关性的可能。
Fiverr首席执行官Micha Kaufman表示，当他鼓励团队“深化人工智能技能”时，这并非象征性的举动。这是对工作世界发展方向的认可。人工智能正在重塑每一个行业，任何公司最负责任的做法就是让员工及早、透明且有目的地为这一变化做好准备。”
企业对这一转变的描述中有些方式仍然模糊，例如人工智能处理重复性或计算量大的任务，以便人类能够专注于涉及判断力、同理心、创造力和情境的更高层次任务。Rus认为，这种由人工智能改进、技术作为背景的人类工作愿景，代表了“从替代向增强的转变”。
但工人们怀疑是有道理的。
“这些转型不仅关乎效率，也关乎信任和透明度：员工需要相信公司不仅仅是用人工智能来掩护削减成本，”鲁斯说。她补充说，人工智能转型存在一种风险，不是放大了人类独特的技能，反而会削弱这些能力。
考夫曼承认，高管的透明度无法消除员工的焦虑。他说：“通过学习使用人工智能，人们可能会担心自己在训练取而代之的工具。”“但我看到的是完全不同的事情正在发生。那些学会引导人工智能、解读并改进其输出的个人，并不是在训练他们的替代者;他们正在成为下一代作品的建筑师，“他说。
Fiverr提供了一个连接雇主与自由职业者平台，处于人工智能应用的前沿，因为它促进了人工智能使用率上升的工作。根据其2024年自由职业经济影响报告，40%的自由职业者已经在使用人工智能工具，考夫曼表示，这种使用节省了平均每周超过八小时的时间。其研究发现，早期采用者提供了更好的工作，并获得更高的报酬。“那些学会整合人工智能的人并没有被取代;他们正因人工智能而茁壮成长，”他说。
耶鲁大学预算实验室最近的一项研究显示，人工智能与就业之间的关系迄今与过去技术进步时期并无太大不同。研究结论是，自2022年底ChatGPT发布以来，更广泛的劳动力市场并未受到干扰，现有数据表明人工智能自动化并未侵蚀经济中对知识型劳动力的需求。
预算实验室的研究人员警告说，在新技术部署的最初几年内，没有结论是无法确定的，但他们指出历史先例，比如计算机进入办公室的引入，显示“工作场所的广泛技术颠覆往往是在几十年内发生，而非几个月或几年。”
耶鲁报告指出：“即使新的人工智能技术未来会对劳动力市场产生同样甚至更大的影响，也合理预期广泛影响的显现时间会更长。”
麦肯锡最近的一项研究预测，人工智能“理论上”可以自动化美国当前超过一半的工作时间，但补充说，这种观点并不一定意味着失业。作者写道：“有些角色会缩小，有些会增长或转变，而新的角色会涌现——工作越来越聚焦于人类与智能机器之间的协作。”
麦肯锡估计，70%的就业市场所需技能既适用于可自动化工作，也适用于不可自动化工作。研究人员写道：“这种重叠意味着大多数技能仍然相关，但它们的使用方式和地点将不断演变。”
那些早期大量依赖人工智能作为招聘替代的公司，也可能根据经验进行调整。
麻省理工学院计算学教授、麻省理工学院CSAIL副主任Armando Solar-Lezama举例，金融科技公司Klarna在AI优先政策转变中解雇了40%的员工，但因技术质量下降，客户服务部门不得不重新招聘大量员工。“其中一些努力很可能会适得其反，”Solar-Lezama说。但单个企业AI的失败不应给经济中的工人带来过多安慰。“许多人会成功，并导致劳动力减少，”他说。
对于目前担心雇主要求他们培训机器人替代者的员工来说，Solar-Lezama表示，可能付出最大代价的是那些组织。事实上，工作中的人类失败仍然是职场中不可替代的技能。
“需要注意的是，人工智能系统的学习方式与人类不同，”他说。“现有组织是专门为应对人类的失败模式而设的，所以如果你用人工智能系统替代这些人类，它们就会失败。企业们需要时间来弄清楚，“他补充道。
延申：ITJS总结AI面试经验
AI面试是求职者常见的一种面试形式。本文将深入解析AI面试中可能出现的关键问题，帮助求职者更好地准备。我们将探讨常见的AI面试问题及其应对策略、面试中的注意事项以及成功案例。
1. AI面试常见问题及应对策略
1.1 自我介绍
这是几乎所有面试都会问到的问题。在AI面试中，自我介绍同样重要。请务必简明扼要地介绍自己的教育背景、工作经历和个人技能。
1.2 项目经验
详细描述你参与过的重要项目，包括项目背景、你的具体职责、所用技术以及取得的成果。展示你的实际能力和解决问题的能力。
1.3 技术问题
在AI面试中，技术性问题是重点。这类问题可能涵盖算法、数据结构、编程语言等方面。准备时需熟悉基本概念并能应用于实际问题。
示例：
什么是二叉树？如何实现二叉树的遍历？
解释哈希表的工作原理。
如何优化一个算法的时间复杂度？
2. 面试中的注意事项
2.1 仪表与态度
尽管是AI面试，保持专业的仪表和积极的态度依然非常重要。正装出席并展现自信与积极向上的精神面貌。
2.2 时间管理
合理分配回答每个问题的时间，不拖沓、不急躁，保证每个回答都能表达清楚你的观点和逻辑。
2.3 技术准备
确保设备正常运行，包括摄像头、麦克风和网络连接等。提前测试这些设备，以避免突发状况影响你的表现。
3. 成功案例分析
成功案例能够为求职者提供实用参考。以下是几个成功通过AI面试的真实案例，供大家学习借鉴。
3.1 案例一：软件工程师岗位
A同学在AI面试中，从容自如地介绍了自己在大学期间主导开发的一款移动应用。他详细阐述了项目中的技术难点及解决方案，最终获得了招聘方的一致认可。
3.2 案例二：数据分析师岗位
B同学在AI面试时，通过生动的数据可视化展示了自己在实习期间的数据分析项目成果。他的数据分析思路清晰，解决方案具有创新性，顺利通过了面试。
通过以上内容，相信大家对AI面试有了更深刻的理解和准备方向。在实际准备过程中，请结合自身情况进行针对性练习，以提升自身竞争力。