OpenAI CEO Sam Altman 对“AI 会接管公司、抢走大量工作”的表述出现了明显调整。
在 7 月 28 日播客《Invest Like the Best》第 484 期中，Altman 说，人们“并不真正想要一个 AI CEO”，因为大家想知道，一家公司究竟是谁在做决定，出了问题又该找谁负责。
这一说法，与他 2025 年 10 月的态度形成对照。当时 Altman 曾表示，如果 OpenAI 不是第一家由 AI CEO 管理的大公司，他会感到羞愧。9 个月后，他公开改口。
除了 CEO 这一话题，Altman 在今年 5 月也承认，自己此前高估了 AI 消灭初级白领岗位的速度，那种“就业末日”大概不会到来。
几乎在同一时期，英伟达 CEO 黄仁勋在 YC Startup School 2026 上也给出类似判断。他说，“AI 毁掉工作的叙事，完全搞反了。”
一位掌握前沿模型，一位掌握算力资源，两人的公开表态都在给“失业末日”论降温。两人的共同点，不是否认 AI 会改变工作，而是把“任务被替代”和“岗位被消灭”拆开来看。
Altman 为什么改口谈 AI CEO
Altman 给出的理由很直接：人们想知道，谁在为一家公司的决策负责，出了事该追究谁。
在这个前提下，AI 即便能够参与决策，也不等于人们愿意把公司交给它。Altman 还补充说，直到今天，大多数人仍然更信任真人，也更愿意和真人合作。
按他的说法，AI CEO 的障碍不在于能力不够，而在于它无法被真正问责。AI 可以很快给出最优解，但它无法在法庭、董事会或公众面前承担一个决策带来的后果。
Altman 还讲了一个自己的例子。他曾尝试让 AI 替自己回复 Slack 和邮件，并署名“这是 Sam 的 AI”，但没过多久，他又改回自己亲自回复。原因是他发现，人们确实在意自己是在和谁打交道。
其实在 2025 年那次畅想 AI CEO 的讨论里，Altman 已经做过一种分工：真人负责对外，AI 负责决策。现在他把这层分工说得更清楚了——AI 可以做决定，但不能被追责。
黄仁勋：外界把任务和工作混为一谈
黄仁勋认为，很多人之所以觉得 AI 会毁掉工作，是因为把“任务”和“工作”当成了一回事。
他的拆解方式是，一份工作有明确目的，而为了达成这个目的，需要完成很多项任务。AI 可以接管其中一部分任务，但接管任务，并不等于整份工作就此消失。
在一份完整工作中，还包括沟通、判断、协调、审核以及承担后果等环节。这些内容不会随着 AI 替代部分任务而一起消失。
他举了放射科医生和软件工程师作为例子。读片和写代码，AI 接手得越来越多，但这两个岗位的人数反而在增长。黄仁勋给出的数字是，软件工程师岗位同比增长约 10%，放射科岗位过去几年增长约 20%。
他解释说，增长背后的原因在于积压需求本来就很多。医院里有排队等待检查和诊断的病人，企业里有等待开发的软件和堆积的需求，这些原本就消化不完。任务处理速度提高后，医院和企业反而能承接更多业务、扩大规模，于是还需要雇更多人，去完成那些 AI 还做不了的部分。
Altman 也提到过类似旁证。他说，一年前几乎所有人都在说软件工程师要完了，结果并没有。真正变化的是这份工作的内容：人们不再需要像过去那样一行行敲代码，但它仍然是软件工程。
也就是说，被替换的是任务，不一定是岗位本身。
不过，黄仁勋也没有把话说满。他提到，所有工作都会变化，也确实会有一些职业彻底消失。
而且，他这套逻辑还有一个前提：企业必须把 AI 节省出来的效率拿去做更大的生意，并继续招人。如果市场需求没有继续扩大，或者企业把效率红利直接转成裁员和降本，岗位数量仍然可能减少。
招聘数据：整体需求未见被 AI 压垮
文章援引马里兰大学和 LinkUp 的一项项目。该项目统计了 2018 年以来 1.55 亿条美国招聘信息。
结果显示，截至 2025 年第四季度，没有证据表明 AI 在整体经济层面压垮了招聘需求。
- 美国“AI 岗位强度”即 AI 岗位占全部岗位比重，从 2018 年第一季度的 0.22% 升至 2025 年第四季度的 1.13%。
- “应届生岗位强度”从 2022 年第四季度的 11.7% 回升至 2025 年第四季度的 12.6%。
- 2025 年第四季度，面向应届生的招聘信息达到 53.2 万条。
文章指出，最让人意外的是应届生岗位。外界一直在反复强调“AI 会先干掉初级岗位”，但在这组数据里，明确面向应届生的岗位占比不降反升。
从 2022 年第四季度的 11.7% 到 2025 年第四季度的 12.6%，这部分岗位占比出现增长。仅 2025 年第四季度，这类岗位就有 53.2 万条，较 2018 年第一季度高出 63%。
即便是在数学和计算机这类通常被认为最容易被 AI 冲击的职业中，应届生岗位数量也比 2018 年第一季度高出 55%。
按这组数据来看，“初级岗位正在消失”至少在总量上并不成立。
报告还有一个反直觉观察：年轻、经验较浅的员工，反而更可能从 AI 工具中得到收益。原因在于，AI 擅长把大量经验快速呈现给他们，使他们在雇主眼中成为“便宜又好用”的早期采用者。
总量没崩，入门路径却在变窄
不过，文章并没有把结论停留在“岗位总量没有下降”。它同时指出，数字好看，不代表代价不存在。
过去，年轻人往往通过最标准化的入门工作积累经验，比如数据录入、初级代码、基础分析和资料整理。这些任务重复、琐碎，却是一个人建立经验、判断和职业能力的重要起点。
而标准化任务，正是 AI 最先接手的一批。
这意味着，通往初级岗位的入口正在变窄。对刚毕业、刚入行的人来说，这才是眼下更现实的压力。
人类工作的价值转向责任、信任和目标
把 Altman 和黄仁勋的判断放在一起，文章给出的核心观察是：AI 越能干，人类工作的价值越往上移，从“把任务做完”转向“承担责任、建立信任、设定目标”。
机器可以替代一项项任务，但“谁做最后决策、谁在结果上签字”这一层，仍然没有被填上。
换句话说，比起讨论“AI 会不会抢走工作”，更实际的问题是：一份工作里，有多少部分需要本人签字负责，有多少场景必须由本人出面才能获得认可。
文章认为，这些目前还不能由 AI 替代的部分，才更接近个人真正的“护城河”。