黄仁勋:AI不会抢饭碗,反而会导致劳动力短缺

2026-01-21 | 来源: 字母榜 | 转到微信 | 有0人参与评论 | 字体: 放大缩小 | 收藏 | 打印

所以，让我们更详细地探讨一下。你实际上认为我们将面临劳动力短缺。那么，你如何看待AI和机器人技术改变工作的性质，而不是消灭工作？

黄仁勋：

我们可以从几个不同的角度来思考这个问题。

首先，这是人类历史上最大规模的基础设施建设。这将创造大量的工作岗位。而且很棒的是，这些工作与专业技艺（tradecraft）相关。我们将需要水管工、电工、建筑工人、钢铁工人、网络技术员，以及安装和调试设备的人员。所有这些工作，在美国我们正看到一个相当显着的繁荣。薪水几乎翻了一番。

拉里：

是的。

黄仁勋：

我们谈论的是为建造芯片工厂、电脑工厂或AI工厂的人提供六位数的薪水。而我们在这方面存在严重的短缺。我真的很高兴看到这么多国家、这么多人认识到这个重要领域。每个人都应该能够过上好日子，你并不需要拥有计算机科学博士学位才能做到这一点。所以我很高兴看到这一点。

第二点要认识到的是，我们理论上讨论任务的自动化及其对工作的影响。我只提供一些真实的轶事，这些是现实世界中已经发生的事情。

还记得10年前吗？大家认为最早将被淘汰的职业之一是放射科医生。原因在于，第一个达到超人水平的AI能力是计算机视觉，而计算机视觉最大的应用之一就是放射科医生阅片。

十年后，AI确实已经完全渗透并扩散到放射学的各个方面，放射科医生也确实在使用AI来研究扫描图像。这种影响是100%的，而且是完全真实的。然而，毫不奇怪——如果你从第一性原理出发，这并不奇怪——放射科医生的数量反而增加了。

拉里：

这是因为对AI缺乏信任，还是因为人类与AI结果的互动能带来更好的结果？

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黄仁勋：

正是后者。原因是，放射科医生的工作目的（purpose）是诊断疾病，帮助病人。这是他们工作的目的。工作的任务（task）包括研究扫描图像。他们现在能够以近乎无限快的速度研究扫描图像，这一事实让他们能花更多时间与病人相处，诊断他们的疾病，与病人互动，与其他临床医生互动。

同样不令人意外的是，由于这一点，医院能够接诊的病人数增加了，因为以前有很多人需要排长队等待做扫描。现在，因为病人数增加了，医院的收入也增加了，他们就会雇佣更多的放射科医生。

同样的事情也发生在护士身上。在美国，我们短缺500万名护士。由于使用AI来完成病历记录和病人就诊的转录工作——护士过去要花一半的时间做记录——现在他们可以利用AI技术。我们的一家合作伙伴Abridge公司在这方面做得非常出色。因此，护士可以花更多时间探视病人。

拉里：

人性的关怀。

黄仁勋：

没错。因为你现在可以看更多的病人，我们不再受护士数量的瓶颈限制，更多的病人可以更快地进入医院。结果，医院经营得更好，他们就雇佣更多的护士。

所以，AI正在提高他们的生产力，这并不奇怪。结果，医院做得更好，他们想雇佣更多的人。我们有太多的人在等待太久才能进入医院。这是两个完美的例子。

现在，思考AI对特定工作影响的最简单方法是，去理解这份工作的目的是什么，以及这份工作的任务是什么。如果你在我们俩身上放个摄像头，只是看着我们，你可能会认为我们俩是打字员，因为我整天都在打字。如果AI能够自动化那么多的词语预测并帮助我们打字，那么我们就会失业。

但显然，那不是我们的目的。所以，问题在于你工作的目的是什么。对于放射科医生和护士来说，目的是照顾人。这个目的因为任务被自动化而得到了增强，变得更有效率。所以，只要你能区分每个人的目的和任务，我认为这是一个很有帮助的思考框架。

拉里：