OpenAI 首席执行官 Sam Altman 公开承认，自己此前对 AI 冲击白领岗位的判断“相当错误”。一年前，他曾警告入门级白领职位面临严重风险，并预期到现在已经会出现明显的岗位消失；眼下他的说法变了，称实际冲击比当时预想���小。
这番表态出现在他与澳洲联邦银行首席执行官 Matt Comyn 的对谈中。Altman 说，他原本以为入门级白领工作被淘汰的幅度会更大，但现实并非如此。与此同时，他没有彻底收回早先警告，仍表示这种风险“可能发生”。话收回了一部分，退路也留着。
Altman谈个人使用体验，强调人与人互动难被替代
Altman 还提到一个自己的实验：他曾把 Slack 和电子邮件回复交给 AI 处理，之后又改回手动完成。原因很直接。按他的说法，人们确实很在乎人与人的互动，而这类交流他短期内看不到完全外包给 AI 的可能。这也让他重新判断，就业市场最终呈现出的样子，可能会和此前的预测非常不同。
几乎在相近时间，Anthropic 首席执行官 Dario Amodei 也调整了表述方式。他此前曾称，AI 可能消灭 50% 的白领工作；本月稍早，他转而借用“Jevons 悖论”来解释自动化与就业的关系，把焦点从“岗位替代”挪向“生产力扩张”。
Amodei借Jevons悖论，把“自动化”改写成“需求扩张”
Jevons 悖论来自 19 世纪经济学家 William Stanley Jevons 的观察：蒸汽机提升煤炭使用效率后，煤炭并没有因为更省而少用，反而因为成本下降、需求上升，带来更高总消耗。Amodei 把这套逻辑搬到劳动力市场，称如果一项工作的 90% 被自动化，人们会去做剩下的 10%，而这部分工作会扩张，最后重新填满全部劳动时间，生产力则被放大到原来的十倍。
Apollo 经济学家 Torsten Slok 也给出类似描述。他提到，客服、放射科医生等被视为容易自动化的职业，在 AI 普及后，从人数上看并未必出现收缩，有些还维持持平或增加。按这套说法，单次服务成本下降，不一定意味着服务需求减少，反而可能带来更多客户与更多服务渠道。
科技业裁员已超11.5万人，但学术研究称“无显著变化”
争议之所以没有定论，一个关键原因是数据本身并不统一。根据 layoffs.fyi 的实时统计，2026 年截至 5 月科技业裁员已超过 11.5 万人，接近 2025 年全年 12.4 万人 的水平。Meta、Amazon、Snap ���明确把 AI 列为裁员原因之一。这一组数字指向的是，AI 至少已经在部分企业的人力决策中发挥作用。
另一边，耶鲁预算实验室的研究给出了不同结论：自 2022 年底 ChatGPT 问世以来，高 AI 暴露职业的职业结构和失业持续时间，都没有显著变化。诺贝尔经济学奖得主 Daron Acemoglu 的研究也支持类似方向，即 AI 带来的替代效应，往往会被生产力提升引出的新增劳动力需求抵消。
这两组数据并非一定互相否定。科技行业本就是高集中度的早期采用者，裁员反应可能更快；整个劳动力市场的调整周期则更长。眼下更清楚的一点是，在各自公司估值逼近 1 万亿美元、并积极准备 IPO 的阶段，Altman 和 Amodei 都更倾向于强调“没有显著变化”的那一面，而不是“已有大规模裁员”的那一面。
Altman 说自己“很高兴错了”。至少从公开表态看，AI 对白领岗位的实际冲击，仍在争论中，结论还没有固定下来。