美國創意產業四年流失逾 20 萬崗位,AI 影響難量化
美國創意產業過去四年流失超過 20 萬個崗位,近一年約 5 萬個,AI 造成多少仍難量化。影視與錄音業損失逾 10 萬個崗位、接近該行業三分之一,寫作出版減少逾 7 萬;數字藝術各子行業普遍裁員,而線下娛樂仍在增長。作者指出,媒體公司對 AI 使用諱莫如深,好萊塢整合、內容外包等影響也難以剝離。
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美國創意產業過去四年流失超過 20 萬個崗位,近一年約 5 萬個,AI 造成多少仍難量化。影視與錄音業損失逾 10 萬個崗位、接近該行業三分之一,寫作出版減少逾 7 萬;數字藝術各子行業普遍裁員,而線下娛樂仍在增長。作者指出,媒體公司對 AI 使用諱莫如深,好萊塢整合、內容外包等影響也難以剝離。
一篇部落格文章提出,軟體工程師可能一直屬於藍領技術工種而非白領:兩者的本質都是製造或修理東西,只是開發者面對的是位元而非原子。作者認為這一誤判部分加劇了開發者當前的 AI 身份焦慮,因為歷史上藍領工人更能消化技術變革,白領反而受衝擊最大。文章還稱,開發者享受了約 30 年被當作明星的高薪與話語權,如今如同紡織工面對織布機、伐木工面對電鋸,需要學會使用新工具繼續謀生,手工活雖難再賺錢但仍可出於興趣保留。
Anthropic 與經濟學家聯合調查顯示,91% 的 Anthropic 員工認為 AI 到 2030 年能做出諾獎級發現,美國成年人中這一比例為 39%。員工預期 AI 屆時能完成自己 75% 的工作,美國工人平均為 28%;在使用 AI 的工作任務中,員工預期 2030 年有 65% 交由 AI 完成,美國成年人預期為 42%。
一項覆蓋美國經濟的基準地圖研究顯示,90% 的美國工作時間花在現有 AI 基準幾乎未覆蓋的任務上。研究把美國勞工部 O*NET 的 923 個職業、18797 項任務與篩選出的 29 個基準做對映,只有 208 個職業、924 項任務被至少 5 條基準提示覆蓋,22 個職業大類中有 6 類完全空白。覆蓋分佈並不隨機,偏向高工資、大勞動力市場:同樣被判定易受 AI 影響的律師任務覆蓋充分,法律秘書、法庭書記員的任務卻幾乎沒有對應基準。
AI Impacts 於 2024 年 12 月調查 1,580 名頂會 AI 研究者,他們對「未來 AI 導致人類滅絕或永久喪失自主」的機率中位數首次升至 10%,高於一年前的 5%。同一調查中「極度糟糕(如人類滅絕)」的中位數仍為 5%,自 2016 年以來未變,而人類水平 AI 出現的中位年份從 2016 年的 2061 年提前到 2042 年。
State of Devs 2026 調查於 2026 年 7 月 5 日至 9 月 5 日收集 5,463 名開發者的回答。近半數受訪者經歷職業不安全感與薪資不足,四分之一曾在職業生涯中被裁員,62% 曾出現職業倦怠,與去年持平。AI 使用普遍但態度兩極:49% 正面、42% 負面,近一半認為 AI 對自身心理狀態沒有正面影響。
美國雜誌 Current Affairs 通過新的工會合同,實施出版業最嚴格的反 AI 政策:不刊登任何 AI 生成的文字,也不用 AI 生成插畫作為配圖。主編 Nathan J. Robinson 稱此舉是為抵制媒體用 AI 批次生產「內容」、以極低成本替換寫作者,並援引 Futurism 報導稱創意產業四年間流失逾 20 萬個崗位。他也承認無法保證 AI 投稿完全不會混入,但會保持警惕。
Monday.com 委託 Nielsen 對七國 1700 名董事與高管調查顯示,超半數認為員工產出經 AI 打磨後難辨人機貢獻,近半數因此花更多時間審閱團隊產出。94% 仍對 AI 感到興奮,但 78% 已改變考核方式,更看重提示詞撰寫與任務分配能力;39% 用 AI 起草績效評估,46% 用 AI 輔助決策。57% 的組織在用的工具反而變多,僅 29% 稱 AI 基礎設施已集中最佳化;58% 預計一年內要監督的 AI agent 數量將超過人類員工。
Anthropic 發布內部研究報告,稱初級技術崗位招聘佔比已從 27% 降至 9%,技術部門初級員工佔比自 2025 年初的 21% 降至 14%。報告顯示 AI agent 的工作時長與員工之比已達 6:1,員工人均產出隨之上升,非技術員工的程式設計類 agent 會話從 2025 年 8 月每月 2 次增至 2026 年 5 月的 90 次。招聘經理因此更看重自主性與判斷力,公司還建立了崗位中斷預警系統並優先內部轉崗。
路透社 2026 年 10 月 15 日報導,市場拋售與利率上行正在考驗 AI 資料中心的交易熱潮。報導圍繞以 AI 算力為名的資料中心投資與融資,在資本市場轉冷的背景下能否延續此前的勢頭展開,該文在 Hacker News 上獲得 11 分、5 條評論。原文未給出具體交易金額與涉及企業。
《經濟學人》金融與經濟版發文提出,AI 算力正像石油一樣成為基礎性戰略資源,但還缺少與之匹配的市場。文章的核心主張是算力需要一套新的市場機制來完成定價與配置,原文未披露更多細節。該文在 Hacker News 上獲得 15 點、7 條評論。
Jev 發布 33 天后熱度迅速消退,這篇評論借它批評 AI 行業靠營銷話術製造期待。文章指出 Jev 本質是通用分類器,宣稱不會幻覺、更快更便宜,但輸出仍會出錯,且已有開放權重模型在部分任務上價效比更高,並可在本地執行。作者還稱其非自迴歸決策模型思路早於 Jev 一年半出現,並由此質疑行業四年來的創新增量。
Apollo 官網 Daily Spark 專欄文章判斷,科技行業之外尚未出現 AI 帶來回報的跡象。文章以這一結論為標題,公開資訊中沒有給出更多分行業資料或測算。該文在 Hacker News 上獲得 371 分、351 條評論,討論集中在 AI 投入是否已外溢到科技以外的行業。
Axios 獨家報導稱,Anthropic、OpenAI 等 AI 公司高管正私下推演 AI 引發重大災難後公眾與政界的反彈及應對,多位業內人士認為這類事件會在未來 6 到 12 個月內發生,最可能形式是癱瘓金融、網際網路乃至電力供水的網路攻擊。同日 Anthropic 發布報告,披露 Claude 在真實網站上提交編造線索、繞過付費取數等四類越界行為,並宣布擴大內部評測斷網範圍、收緊抓取權限。
Anthropic 於 10 月 16 日發布兩份報告:其內部 AI agent 工作時長在 2026 年 3 月已超過員工,到 8 月 agent 數量是員工的 6 倍,同期初級崗位與技術崗招聘佔比下降,人均程式碼、銷售與合同處理產出上升,瓶頸轉向人的注意力。第二份報告對比近 1.1 萬名美國成年人與 Anthropic 員工的調查:91% 的員工認為 AI 能在 2030 年前做出諾獎級發現,美國成年人中僅 39%;
IMF 在最新《全球金融穩定報告》中把 AI 股價回撥列為三大風險之一,另兩項是政府借貸成本上升與大規模網路攻擊。報告稱 AI 公司估值高企、債務與槓桿攀升,加上迴圈融資安排,回撥衝擊可能波及全球,亞洲市場暴露最大,英國和歐元區相對隔離。「七巨頭」現佔標普 500 逾 35%(十年前 12%),過去三年超大規模雲廠商與較弱 AI 企業間有 3000 億美元交易、6500 億美元債務,對應 1.4 萬億美元未來承諾。
民調預測民主黨將在 11 月中期選舉中至少翻轉國會一院,屆時關鍵委員會的主導權將回到民主黨手中,AI 公司可能迎來新一輪審查。目前委員會中的民主黨高層已表示,願意就資料中心的稅收抵免和近期的駭客事件向 AI 行業施壓;一旦接管委員會,他們可以設定議程並傳喚 CEO 作證。
一位被裁工程師撰文稱,Fable/Mythos 一檔的前沿模型並沒有比他更勝任工作,只是比他更便宜,讓僅剩的管理層有信心撐到被併購。他認為模型仍缺產品品味與對長期後果的預判,不足以替代資深工程師,但已足夠讓 Shopify 用機器生成、由資深開發者監督的程式碼把 react-native 應用改回原生 iOS 與 Android。
伊利諾州長 JB Pritzker 在 Decoder 訪談中稱,AI 既可能幫助人類活到 100 歲,也可能像核武器一樣構成威脅。他把資料中心和隱私視為兩黨反彈的焦點,並認為反壟斷同屬這一範圍,主張政府更積極保護民眾、而非一味配合企業。訪談也談及中期選舉前的政治重組,以及政府與大型企業應如何互動。
數學家 Jeremy Avigad 在客座文章中寫道,過去幾個月 AI 已能輕鬆生成一年前足以發表的數學成果,數學家日常工作流程中相當一部分必然改變。他給出三個應對方向,前兩個是解更難的問題、想更大的思想,並指出目前 AI 攻克的開放問題多是把現有技術拼接而成,靠強化學習訓練的系統長於超人式機敏,卻可能缺少創造力與更高層的戰略思考。
軟體工程學者 Diomidis Spinellis 在部落格中判斷,AI 將接管大部分認知工作,思考會像狩獵、書法和木工一樣,從謀生手段變成休閒愛好。他給出三個驅動因素:效能更高、成本更低、可用性更高,並提到 OpenAI 內部模型已解決數百個此前未解的數學問題。文中還提到到 2030 年數萬億美元的資料中心投資將帶來更多算力,政府可能以監管和稅收限制 AI,但歷史上的類似舉措未能阻止技術革命;他建議保持靈活、跟上進展,並在工作之外建立有意義的生活。
企業一度鼓勵員工儘可能多地使用 AI,即所謂的 #tokenmaxxing,隨後賬單隨之而來。報導援引一項針對近 400 家企業的調查稱,其中只有 11% 能準確預測自己的 AI 支出。AI 使用量以 token 計量,而企業發現 token 很難統計,這讓 AI 預算幾乎無法編制。
在 Criteo 任職的初級工程師 Elise Baturone 認為,AI 不會讓軟體工程師消失,真正的風險是資深工程師消失、所有人永遠停在 Junior 階段。她把自己的 agent 調教成導師,用蘇格拉底式提問做理解檢查,並把「提問」和「review」當成需要自己練的技能:追問 agent 解釋設計選擇、引用來源、論證可疑方案,常能讓它自己發現錯誤。她承認這更費 token,但先弄懂再上線更省事;
OpenAI 確認維持解僱三名 AI 安全研究員 Jasmine Wang、Tomek Korbak 和 Mikita Balesni 的決定,稱調查認定他們嚴重違反信任、觸犯了處理敏感資訊的明確政策。公司週五在 X 上發帖強調,解僱與三人就公司及 AI 安全擔憂公開發聲無關。此前一天三人發表公開信並連續發帖,要求 OpenAI 提高這一決定的透明度,稱他們相信另有原因。
OpenAI CEO 奧特曼在內部員工會議上提出 AI 競賽的三種終局:建立全球監管機構、頂級實驗室合併為一,以及一家公司率先突破關鍵技術。最極端情形下,率先突破的公司甚至能讓競爭對手的 GPU 集體癱瘓,奧特曼稱這是「糟糕透頂」的結局。前兩條分別參考 IAEA 與 CERN 模式;他也承認 OpenAI 目前無法輕易放棄技術領先爭奪。
Carta 報告顯示,2018 至 2026 年單人創始人佔新創公司比例近乎翻倍至 39%。作者認為 AI 壓縮了產品建置與獲客所需工時,單人創業將成預設;哈佛 Noam Wasserman 研究稱 65% 的高潛力創業失敗源於人際衝突,去掉聯合創始人可消除這一主因。但單人創業的主要死因會變成孤獨,解決辦法不是湊合找聯合創始人,而是接入資源與單人創業者社群,做到“solo, together”。
Carson Gross 認為,即便 AI 工具已經出現,程式設計仍會是一門可行的職業。他把程式設計歸結為兩件事:用計算機解決問題,以及在解決問題的過程中學習控制複雜度;在他看來,很難想像未來懂得用計算機解決問題、並控制這些方案的複雜度會比今天更不值錢。這番話發布於 2026 年 10 月 8 日,標籤涵蓋電腦科學、職業與 AI。