就业末日被推迟。人工智能就业热潮来临

我们的分析表明，人工智能迄今在美国创造了约100万个新工作岗位。我们解释了这项技术如何引发了招聘热潮。该技术对就业的初步影响看起来是积极的。

AI Coding，正在把存储推向前台

人工智能将裁减多少岗位？“比最初设想的要慢”

超过半数的经理人预测，人工智能将导致其部门裁员。这是关于企业准备实施AI技术最新调查得出的结论之一。与此同时，雇主们认识到有必要让团队做好使用新工具的准备。 S Polska的调查显示，高达54%的经理人预测，AI可能在未来三年内导致其部门岗位减少。同时，近半数受访者（49%）指出，该技术的实际实施速度“比最初宣布的要慢”。 随着AI的发展，对员工的期望也在提高。据56%的受访经理人称，将要求团队

AIR筹集5000万美元，帮助企业审查AI代理使用的技能和附加组件

AIR的平台能够发现公司中运行的代理，持续审查它们使用的任何技能和附加组件，并阻止任何不需要的行为。

腾讯字节阿里激战AI办公，但这个问题谁也没解决｜对话清华教授李宁

360发布了纳米Work、金山办公发布了AI办公智能体“灵犀专业版”、百度搭子增速明显……久违的硝烟味，弥漫在大厂共同争夺的新入口前。但跳出大厂的叙事逻辑，用上“AI办公”的企业真的就能拥有更高的效率、获得更强劲的增长吗？ 2024年，全球企业在生成式AI上投入了300-400亿美元，MIT的研究者在2025年追踪这些投资的回报，发现大约95%的企业没有获得任何可衡量的财务收益。波士顿咨询（BCG

当AI替你完成了工作，一个人要靠什么能力被市场付钱？

一个人还在学习的现场，工作却已经可以绕过他完成。在机器人手术室里，这件事有一个很具体的表现。主刀医生坐在控制台前，操纵病人身旁的四条机械臂。年轻的住院医师也在场，却可能只负责清除烟雾和积液，或者坐在另一台控制台前观看。 马特·贝恩是一位研究技术与工作的学者。他用两年多时间观察机器人手术和传统手术，注意到一个变化：传统手术往往需要两个人、四只手，年轻医生参与其中，也就有了练习的机会。机器人让专家可以

科技公司重新思考用AI替代人类工人的策略

Meta在AI代理未能实现生产力目标后，撤回进一步裁员的计划，而金融科技公司Klarna在客户抱怨服务质量后开始重新招聘。

坐看云起| 当人工智能不再征求许可时

塔里克·马利克是联合国开发计划署前首席技术顾问，巴基斯坦国家数据库和登记管理局前主席。 试想有一家公司将一个棘手的问题交给一个大型团队，但把每位成员都锁在不同的房间里并要求他们独自解决问题。然而他们总能找到办法相互沟通，交流操作窍门，摸清评分标准，当任务被证明无法完成时还会想办法绕过限制。其中几个人隐瞒了自己的所作所为，甚至还有一人入侵了邻近公司的电脑系统以获取优势。 现在把这些员工换成软件。去除

你的人工智能面试官现在就会见到你：求职者应该如何应对“不和谐”的新招聘技术

对于求职者和雇主来说，人工智能几乎已经渗透到招聘过程的每一个步骤，从评估简历到撰写求职信。最新的前沿是求职面试。 作为招聘过程的第一步，越来越多的候选人被要求与人工智能面试官交谈，而不是与人力招聘人员打电话或Zoom电话。 招聘平台和申请人跟踪系统Greenhouse调查的2，950名活跃求职者中，近三分之二（63%）表示他们接受过人工智能的面试。根据2026年4月对美国求职者进行调查的报告，这一

当AI拿走“新手任务”，年轻人靠什么进场？

又是一年秋招季。这届大学生找工作，多少有点拧巴。一边，是“AI抢走初级岗位”的标题，隔三差五冲上热搜；另一边，是所有人劝你：要主动拥抱AI啊。 说实话，他们可能最烦的就是这句话。拥抱了，然后呢？第一份工作到底还剩下什么？我自己又靠什么长本事？ 这些问题，在科大讯飞近期举行的北大、清华校园招聘宣讲会上，都被拿到了台面上。 作为AI国家队，科大讯飞基于全国产算力平台，训练出国内首个全栈自主可控大模型—

黄仁勋认为AI时代所需技能会发生变化 连乘法表都可能淡忘

NVIDIA首席执行官黄仁勋认为，随着人工智能普及，人们逐渐淡忘部分基础技能，未必需要视为问题。他在与记者埃兹拉·克莱因的对谈中表示，人们所需的技能可能随技术发展而改变。 两人谈到一项有关学生使用AI的研究。对谈中提及的结果显示，AI能帮助学生更快完成任务，但随着时间推移，他们对所学技能的掌握不够牢固，独立考试的成绩也有所下降。黄仁勋承认，一些基础知识已经开始被淡忘。他举出笔算除法、乘法表和平方根

为什么科技公司难以控制人工智能

旧金山 - 上周，十多位顶尖的人工智能研究人员警告称，科技公司正在开发的人工智能技术正对人类构成威胁。 研究人员指出，问题在于这些公司在控制这些系统方面存在困难，尽管他们付出了很大努力。 在OpenAI的人工智能程序突破测试系统并入侵另一家公司的电脑这一事件之后，来自人工智能研究界的新警告进一步加剧了人们多年的担忧：科技公司过于追求开发速度和利润，而忽视了安全性。研究人员认为问题有两个方面。 首先

英国约翰·刘易斯希望在‘困难经济’中利用AI代理购物

有了Tabby，一位前会计师正利用人工智能让会计师变得多余

2025年5月，阿哈德·阿里（Ahad Ali）还是一名成功的会计师，负责管理着一个由20人组成的团队，每年处理超过2000份财务报告。他说：“我们的工作内容包括记账、会计核算、销售税的申报以及各种税务事务。”那是一份稳定的工作，本来应该很容易继续做下去的。 然而，阿里逐渐察觉到一些问题：他的工作越来越受到会计软件的限制——这些软件的设计初衷往往并非针对实际使用会计人员的需求。他对像QuickBo

企业税支付暴跌，AI 尽享新激励

共和党人在2025年制定的一项针对资本投资的慷慨税收减免并非专为AI热潮设计，但超大规模企业正充分利用它。

Percona CEO 表示，适用于 AI 智能体的理想数据库尚未问世。

访谈：Percona 首席执行官 Peter Farkas 认为，人工智能让数据库行业措手不及，一旦人们弄清楚了智能体（agentic）工作负载的实际需求，它们最终可能需要一种新型数据库。Farkas 在阿姆斯特丹举行的 Percona Live 活动上接受了采访，来自开源数据库社区的成员们齐聚一堂，共同探讨最佳实践、案例研究和未来发展。 Percona 为日益广泛的开源数据库技术提供软件和服务支

人工智能的采用正在推动招聘，但主要集中在高级职位上

根据一项涵盖41个国家的新研究，使用人工智能的公司创造的就业机会比不使用人工智能的公司更多，但这些就业机会主要集中在高级员工身上，而较少惠及初级员工。 斯坦福大学的Bharat Chandar和伦敦国王学院的Bouke Klein Teeselink在周一发布的一篇论文中指出，在采用人工智能的公司中，高级职位的员工数量在五年内增长了6.7%，而同期初级员工的就业数量减少了3%。 尽管整体招聘人数有

恩格斯停顿会重演吗？人工智能时代的资本、劳动与分配（三）

传统机器即使大量积累，通常仍需要工人与之配合；AI算力增加，却可以直接扩大机器能够完成的任务范围。图：视觉中国　　前文已经说明，艾伦故事中最乐观的一环，是资本积累最终提高了劳动的边际产品：机器越来越多，并没有使工人变得多余，反而使与机器配合的劳动更加有价值，工资因此最终追上生产率。人工智能时代是否仍然存在这一机制，没有先验答案，关键取决于AI资本与劳动究竟是互补还是替代。　　按照阿西莫格鲁（Dar

自动化疲劳增加，零售商和餐厅开始回归人力服务

随着自动化疲劳的加剧，零售商和餐厅正转向回归人力服务。大型零售商和快餐连锁店正在移除触摸屏自助点餐机和自助结账机等自助服务技术，转而采用以人为本的服务模式。 包括星巴克、麦当劳、汉堡王和沃尔玛在内的公司正在重新投资于员工和门店环境，以应对消费者对自动化的不满以及客户忠诚度的下降。 推动这一转变的因素包括自助结账时的盗窃行为增加、员工因被疏远而寻求工会化，以及消费者对面对面交流的渴望。 一些品牌（如

“SaaS末日”中幸存者数量惊人

你可能还记得2月份软件即服务股票的暴跌，当时数十亿美元市值蒸发，投资者担心这些公司会在不远的将来被人工智能摧毁，其专业功能将被按需构建的定制化内部工具所取代。 尤其是当AI领导者Anthropic宣布其聊天机器人的Cowork功能将获得新能力，能够“加快内部法律团队的合同审查、NDA分类和合规工作流程”时，恐慌情绪被进一步点燃。仅仅四段细节就导致SaaS股票遭受重创。 随后在2月底、3月和4月又出

微软执行副总裁发文吐槽“AI垃圾”问题

微软执行副总裁Ryan Roslansky近日在LinkedIn发文吐槽“AI垃圾”问题，Roslansky负责LinkedIn以及Microsoft 365、Teams、Outlook和Copilot等核心业务，正处于微软AI战略的最中心。 Roslansky的表态之所以值得关注，在于他不是随便一位高管在社交媒体上抱怨AI，而是负责微软最重要产品线之一的领导者。 Roslansky在帖子中描述了

Astra 引发 AI 监控辩论

OpenAI 的新 AI 模型 Astra 以其几乎无需人工干预即可完成任务的能力令粉丝们欣喜不已。 但 AI 安全专家想知道它是如何实现这些壮举的，在 OpenAI 的 Hugging Face 遭黑客攻击之后，这一问题变得更加紧迫，因为该事件暴露了人类无法完全理解 AI 模型“思维链”输出的问题。 Astra 似乎更少地“出声思考”，这让研究人员几乎无法洞察它是否在隐藏什么或计划什么不该做的事

AI革命究竟新在何处？

短短几年间，人工智能已从一个专业话题变成人人都有看法的事物。它被赞为奇迹，被斥为危险，从董事会到餐桌，处处都在争论。但在狂喜与恐惧这两个极端之间，存在着我们大多数人如今面对的现实：一项强大到足以重塑工作方式的技术，却仍然深深依赖人的判断。 太多时候，头条聚焦于极端情况，但实际问题要务实得多。我们该如何管理这项技术？我们和我们的团队该如何与它高效协作？我们该如何在不损害自身价值观或目标的前提下获取它

停止因人们使用AI而羞辱他们。开始组织起来，防止我们被淘汰

这个行业正致力于一种扭曲的追求——取代人类。我们不能把最好的工具拱手让给对方。不用我说，人们讨厌AI。 不满的清单很长：低质量的产品、欺诈、偏见、能力削弱、电费增加、环境破坏、剥削、网络犯罪等等。 然而，对这项技术的抵制往往表现为因个人使用AI而羞辱他们，而对于制造这些机器的公司却几乎没有采取任何行动。这很令人困惑，因为那些公司正试图让我们变得过时。 高管们可能会反驳这种观点，用一些陈词滥调来解释