“人工智能不会取代你的工作，但使用人工智能的人会抢走你的工作。”
英伟达首席执行官黄仁勋等人已多次公开强调这一观点。自2023年10月以来，类似的预测不断涌现，许多人工智能领域的开发者和支持者更是断言，这项技术将淘汰大量入门级岗位。伴随着IBM、亚马逊等科技巨头的裁员新闻，这些言论无疑加剧了行业新人的焦虑——他们的工作内容往往更易于被自动化。
早期的就业数据似乎印证了这种担忧。例如，SignalFire公司在2024年5月的一份报告指出，15家头部科技公司的入门级岗位招聘人数下降了25%。然而，人工智能的长期影响究竟如何？裁员潮是否真由AI直接导致？这些问题尚无定论。就在2025年10月，Meta裁撤了其人工智能部门的600名员工，而OpenAI却在同期开启了初级软件工程师的招聘。
对于2026年即将毕业的大学生而言，就业市场可能更加严峻。美国大学与雇主协会（NACE）的就业前景调查显示，雇主们对毕业生市场的态度已降至2020年以来的最低点。不过，仍有49%的受访者认为市场“好”或“非常好”。
那么，生成式人工智能的崛起，对于初入职场的工程师究竟意味着什么？
人力资源公司Kelly Services的科技部门总裁雨果·马兰（Hugo Malan）认为：“这是一个结构性的转变。” 目前，AI代理尚未准备好一对一地取代人类员工。相反，未来的变化将体现在岗位需求的重新定义和工作职责的重塑上。
马兰回忆，当第一批公开可用的AI工具出现时，人们普遍认为呼叫中心等岗位将首当其冲。“但没人料到，迄今为止受影响最大的竟然是程序员。” 他将这一趋势归因于程序员工作相对孤立且高度结构化的特性。他指出，尽管其他经济因素也在发挥作用，但自生成式AI普及以来，程序员就业率下降的速度明显加快了。
美国劳工统计局的数据为这一观点提供了佐证。数据显示，从2023年到2025年，美国程序员的总体就业率急剧下降了27.5%。但同期，软件开发人员的就业率仅微降0.3%。在政府统计中，“软件开发”是一个更侧重设计导向的独立职位。
马兰进一步指出，与程序员岗位的下滑形成鲜明对比的是，信息安全分析师和人工智能工程师等职位的就业率正在增长。他说：“即便在IT这个相对狭窄的领域，就业前景也发生了相当戏剧性的调整。一些岗位，如信息安全分析师，实现了两位数的增长，而程序员岗位的数量却出现了两位数的下降。”（马兰预计，生成式人工智能最终将影响所有需要智力的工作。）
不仅岗位数量在变，工作内容也在演变。宾夕法尼亚大学就业服务中心的杰米·格兰特（Jamie Grant）表示，对于追求软件工程师职位的毕业生来说，“他们的工作不再仅仅是编写代码。软件开发生命周期包含大量高层次思考和知识整合”，以及与用户、客户等多方协作的需求。
在工作中，格兰特接触过许多担忧AI冲击就业市场的学生和家长。她尝试以积极的态度引导他们：“我们可以让技术为我们服务，而不是与我们对抗。”
斯坦福大学数字经济实验室的报告也指出，与那些能被AI增强的岗位相比，那些工作内容可被AI自动化的岗位，对职场新人的影响更大。美国大学与雇主协会的数据支持了这一发现：61%的雇主表示不会用AI直接取代入门级工作，但有41%的雇主正在讨论或计划在未来五年内利用AI来强化这些岗位。
格兰特解释道：“这就像穿上外骨骼，能让你举起一千磅的重物。正如斯坦福研究者所说，AI是对工作、对高阶批判性思维能力的赋能与增强。” 当然，她也提醒学生注意风险，例如切勿向聊天机器人泄露敏感信息或商业机密。
格兰特认为，熟练使用AI工具已成为许多雇主心照不宣的期望。但职场新人同样需要认清AI的局限性。“在谈判或建立客户关系时，AI不一定能帮到你，”她说，“你依然需要依靠自己以最高水准完成工作。” 解决问题和有效沟通等软技能，始终是雇主看重的核心素质。
当AI承担起越来越多曾经由新人负责的“繁重工作”时，社会对应届毕业生的期望也水涨船高。过去，初级工程师通过处理简单、任务导向的工作来积累经验、提升熟练度。马兰指出：“但如果所有这些任务都被AI接管，那么你就需要从入职第一天起就具备更高阶的能力。” 这无疑让刚走出校门的毕业生陷入了某种困境。
为了帮助学生做好准备，教育系统可能需要进行调整，例如鼓励学生熟练运用AI工具，并增加更多动手实践的体验式学习。
格兰特强调，如今的雇主寻找的是具备“实战”能力的人。“如果你只是上课、做项目，拿到了很高的绩点，这很棒。但将所学知识付诸实践同样至关重要。” 在美国大学与雇主协会的《2026年就业展望》中，行业相关经验和熟练程度是雇主最看重的因素。
采用截然不同的教育模式，例如学徒制，或许是一种解决方案。非营利组织Creating Coding Careers的创始人迈克·罗伯茨（Mike Roberts）表示：“传统的计算机学位课程往往偏重理论教学。” 学生可能缺乏在真实团队中开发软件的经验。虽然应届生未必能在第一天就独立发布代码，但AI可以。罗伯茨认为，学徒制让学生在结构化项目中学习，能更有效地缩小“经验差距”。
他认为，投资于职业后备人才也符合雇主的长期利益。当前的软件工程招聘市场有时显得短视，更关注下一个季度而非四五年后的发展。罗伯茨直言：“如果不培养新人，最终就不会有足够的中坚力量，这是非常短视的。”
此外，AI本身也能加速新人的成长。“我发现这很令人激动，因为构建高质量软件的效率从未如此之高，”罗伯茨说，“但奇怪的是，人们似乎没有看到继续投资于‘人’的好处。”
面对快速变化的就业市场，持续学习与技能更新变得前所未有的重要。技术社区，如云栈社区，正成为开发者们交流前沿趋势、分享实践经验、共同应对职业挑战的重要平台。
发表于 4 天前
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