OpenAI首席执行官奥尔特曼：AI智能体冲击基层员工，职场变革加速-赢政天下

在 2025 年 Snowflake Summit 主题演讲中，OpenAI 首席执行官山姆・奥尔特曼（Sam Altman）指出，AI 智能体的广泛应用正在深刻改变职场结构，基层员工的角色面临系统性重塑。他提到，许多企业已将 AI 智能体视为 “数字基层员工”，承担数据整理、报告生成、流程审批等标准化任务，而人类员工的核心职能逐渐转向 “智能体管理者”—— 分配任务、校验结果、整合输出，这种模式与传统基层团队的管理方式高度相似。

一、冲击现状：基层岗位需求萎缩与替代效应显现

招聘数据的结构性变化
风险投资公司 SignalFire 的报告显示，2023 至 2024 年，Meta、微软、谷歌等科技巨头的初级职位招聘量下降 25%，核心原因是 AI 接管了数据录入、基础编程、客服应答等重复性强的常规任务。例如，金融行业的智能体可自动完成客户信用评分计算，人力资源领域的智能体则能批量处理简历筛选，释放的人力被重新分配至策略制定等创造性岗位。
替代规模的量化预测
麦肯锡预测，到 2030 年 AI 可能取代全球 3.75 亿个工作岗位，相当于德国总人口的 4.5 倍。Anthropic 公司首席执行官达里奥・阿莫代伊（Dario Amodei）更警示，未来 1 至 5 年内，半数初级白领岗位可能消失，失业率或飙升至 20%。以法律行业为例，AI 智能体处理合同审查的效率是初级律师的 8 倍，成本仅为后者的。

二、应对策略：个人转型与社会政策的双轨路径

个人技能重构方向
奥尔特曼强调，基层员工需聚焦 “不可替代技能”，包括复杂问题解决、跨领域协作、战略思维等。OpenAI 内部已推动员工向 “AI 训练师”” 提示词工程师 ” 等新兴角色转型，这类岗位要求兼具领域知识与 AI 交互能力，招聘需求年增长率达 150%3。此外，学习与 AI 智能体协同工作的能力（如任务分配、结果评估、反馈优化）成为关键。
社会层面的系统性应对
- 教育与培训体系改革：美国社区大学已推出 “AI 辅助编程”” 智能体管理 ” 等新课程，就业率较传统专业高 40%。中国国务院《关于实施就业优先战略促进高质量充分就业的意见》也提出，要拓宽技能人才发展通道，及时发布新职业（如智能网联汽车测试员），并加强职业再培训。
- 社会保障创新：阿莫代伊建议引入 “全民基本收入（UBI）” 试点，缓解失业冲击。中国则通过完善劳动法、建立灵活就业保障机制，探索人机协作新模式。
- 企业组织变革：上海塘桥街道等基层单位已通过 AI 工具优化工单处置流程，将工单处置效率提升 130%，同时帮助年轻社工快速掌握业务技能，这表明 AI 不仅是替代工具，也能成为基层能力提升的辅助手段。

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三、争议与平衡：替代与创造的动态博弈

尽管 AI 替代效应显著，但技术发展也催生了新岗位。例如，自动驾驶安全员、AI 伦理学家、智能体调试师等新兴职业需求旺盛。麦肯锡数据显示，到 2030 年 AI 虽可能取代 3.75 亿岗位，但将创造 2.1 亿个新岗位，净减少的 1.65 亿岗位需通过职业转型消化。这种转型的核心在于缩短 “技能鸿沟”，例如中国通过推动人工智能与制造业、医疗等传统产业融合，创造技术应用型岗位，并引导高校加强 AI 人才培养。

四、中国语境下的挑战与机遇

中国作为全球工业机器人拥有量最大的国家，AI 对就业的冲击已初步显现。研究显示，2018-2023 年中国劳动力市场上，AI 的替代效应总体强于创造效应，低技能劳动者面临更大转型压力。对此，中国政策层面强调 “积极应对”，一方面通过新质生产力培育创造高质量岗位，另一方面通过社会保障制度优化（如失业保险、职业转换指导）和教育投入（如终身职业培训）帮助劳动者适应变革。上海等地的实践也表明，AI 在基层治理中的应用既能提升效率，也能通过人机协作重塑工作模式。

这场职场变革的本质，是人类从 “执行者” 向 “决策者” 的角色迁移。正如奥尔特曼所言：”工业革命消灭了织工，却创造了程序员；AI 消灭了数据标注员，却催生了 AI 伦理学家。” 关键在于如何通过制度设计与个体努力，让技术进步成为包容性增长的动力，而非加剧不平等的鸿沟

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