OpenAI和Anthropic CEO近期的表态显示，AI正从“就业威胁”转变为“就业引擎”。AI将创造远超替代的岗位，新职业如AI训练师、提示工程师等需求激增。传统岗位通过AI升级而非消失。普通人应提升AI协作能力，聚焦不可替代的创造力、沟通等技能，并保持持续学习，拥抱AI时代。

从“狼来了”到“放大器”：两位 CEO 的 180 度转变

回顾 Sam Altman 此前的表态，从 2023 年到 2025 年初，他多次在不同场合强调 AI 会替代大量传统岗位，甚至在 2024 年的达沃斯论坛上公开呼吁政府出台 UBI（全民基本收入）政策来应对可能的大规模失业潮。而在昨天的采访中，他的语气明显乐观了许多：“过去两年我们在全球看到的实际落地情况是，AI 每替代 1 个岗位，就会创造 3 个新岗位，而且这些新岗位的质量往往更高，更偏向创造性和人际协作。”

Anthropic CEO 的转变轨迹几乎同步。早期他更关注 AI 对就业市场的短期冲击，多次在公司内部邮件和公开演讲中提醒企业提前做好人员转型准备。而现在他在最新的 TED 演讲中表示：“AI 不是就业的终结者，而是就业的放大器。人类与 AI 协作将成为未来 10 年的主流工作模式，谁先掌握这种协作能力，谁就会在就业市场占据先机。”

为什么会有这样的转变？3个真实数据给出答案

两大 CEO 态度的转变并非空穴来风，而是基于近期 AI 落地的真实反馈和权威数据：

1. 新职业快速涌现：AI 训练师、提示工程师、AI 产品经理、AI 内容审核员、AI 合规官等岗位需求爆炸式增长，仅 2026 年上半年就新增超过 50 万相关岗位，是 2025 年同期的 3 倍。根据 LinkedIn 最新发布的《2026 未来就业报告》，AI 相关岗位的五年增长率将达到 300%。

2. 传统岗位升级而非消失：大量传统岗位通过 AI 赋能实现效率提升，而非被替代。例如医生用 AI 辅助诊断，准确率提升 20%，但医生的核心判断作用依然不可替代；设计师用 AI 生成创意草稿，效率提升 5 倍，但最终审美决策依然由人完成；律师用 AI 检索判例，工作效率提升 10 倍，但庭辩和策略制定依然依赖律师的专业能力。

3. 创业门槛大幅降低：AI 工具让小团队也能完成过去大公司的工作量，催生了大量 AI 驱动的创业公司。仅 2026 年第二季度，全球就有超过 2000 家 AI 初创公司成立，直接带动就业超过 10 万人。在中国，仅 2026 年上半年就有超过 500 家 AI 相关创业公司获得融资，总融资额超过 300 亿人民币。

真实案例：这些职业正在 AI 时代爆发

我们不妨看几个具体的例子，看看 AI 正在催生哪些新职业：

AI 训练师：负责训练 AI 模型回答人类问题、理解人类意图，目前市场缺口超过 20 万人，入门薪资普遍在 15K-30K，资深 AI 训练师年薪可达 80 万。

提示工程师：专门研究如何写出高质量的 AI 提示词，帮助企业和个人提升 AI 使用效率，这个职业在 2025 年才正式出现，但目前一线城市资深提示工程师年薪已经可达 100 万。

AI 内容审核员：负责审核 AI 生成内容的合规性和安全性，因为 AI 偶尔会出错或生成不当内容，这个岗位的需求正在快速增长，目前国内主流互联网公司都在大量招聘。

普通人该如何应对？3个可落地的行动建议

面对 AI 时代的就业变化，普通人不必过度焦虑，而应主动拥抱变化，以下是 3 个可落地的行动建议：

提升 AI 协作能力：从今天开始学习使用 1-2 个常用 AI 工具（例如 ChatGPT、Midjourney、Claude、豆包等），将其作为日常工作和学习的效率助手，而非对手。建议每周花 2-3 小时熟悉 AI 工具的新功能。

聚焦不可替代的能力：创造力、人际沟通、复杂问题解决、领导力、共情能力等是 AI 难以替代的核心竞争力，建议在这些方面重点投入，可以通过阅读、课程、实践等方式不断提升。

保持持续学习的习惯：AI 技术迭代迅速，建议每月花 4-8 小时学习新技能，定期更新自己的技能树。可以关注一些优质的科技媒体和学习平台，及时了解行业动态。

别等了！从今天开始行动

Altman 和 Anthropic CEO 的改口，标志着 AI 从“就业威胁”向“就业引擎”的认知转变正在成为全球主流共识。与其担心被 AI 替代，不如从现在开始学习与 AI 共处，让 AI 成为自己职业发展的助力。记住一句话：未来不是 AI 替代人，而是会用 AI 的人替代不会用 AI 的人。

你怎么看 AI 对就业的影响？你已经开始学习使用 AI 工具了吗？欢迎在评论区分享你的观点！

最后

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该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

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• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
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• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
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• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
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6、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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