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吴恩达最新访谈：AI拿走一部门工作后，，，，，，，，人真正值钱的是什么？？？？？？？

贾幼平 2026-09-03 17:29:03 阅读约 7 分钟 976919 阅读

吴恩达最新访谈：AI拿走一部门工作后，，，，，，，，人真正值钱的是什么？？？？？？？

配图：吴恩达最新访谈：AI拿走一部门工作后，，，，，，，，人真正值钱的是什么？？？？？？？

新闻导读

吴恩达最新访谈：AI拿走一部门工作后，，，，，，，，人真正值钱的是什么？？？？？？？进建统计只提醒偏科，，，，，，，，不打公开排名，，，，，，，，更像安静的副手。。。。。。天文地理健全科技都有覆盖，，，，，，，，单篇不长，，，，，，，，信息密度却够用。。。。。。兴致标签当真调两次就比力准，，，，，，，，少推不有关的八卦。。。。。。步骤比结论更让人上进，，，，，，，，带出利用后在生涯里也持续生效。。。。。。用得越久，，，，，，，，越能感触到编纂在守一条质量线。。。。。。

若是只看从前一年关于AI的标题，，，，，，，，很容易得出一个消极结论：模型越来越强，，，，，，，，年轻人的第一份工作越来越难找，，，，，，，，法式员首当其冲，，，，，，，，大学课程还没教完就已经过期。。。。。。因而一个问题起头反复出现——当机械可能接办越来越多知识工作，，，，，，，，人还剩下什么？？？？？？？吴恩达在最近与 Silicon Valley Girl 主持人 Marina Mogilko 的长谈里，，，，，，，，给出的答案并不是"AI不会影响就业"。。。。。。相反，，，，，，，，他认可AI在急剧扭转岗位内部的工作结构，，，，，，，，软件工程尤其显著。。。。。。但他否决把这种变动直接推演成"就业末日"。。。。。。在他看来，，，，，，，，一份工作不是一个不成拆分的整体。。。。。。当AI把其中一部门工作变便宜，，，，，，，，人的价值不会自动归零，，，，，，，，而会向机械临时做不了的部门沉新集钟祝。。。。。这场访谈真正有意思的处所，，，，，，，，也不只是那句"AI能做30%到40%的工作"。。。。。。吴恩达一路从就业谈到大学，，，，，，，，从进建谈到招聘，，，，，，，，再谈到创业和AGI，，，，，，，，背后其实贯通着统一个判断：AI在降低"执行"的价值，，，，，，，，却同时抬高了判断、自动性、跨领域能力以及对真实问题的理解。。。。。。访谈一路头，，，，，，，，主持人先提到今年夏天越来越显著的AI消极感情：数据中心、就业、失控风险，，，，，，，，险些每一个话题都能迅速滑向震惊。。。。。。吴恩达对此并不认同。。。。。。他的概想很鲜明。。。。。。他以为从前两三年AI领域存在大量误导性信息，，，，，，，，一些当先AI公司不休强化风险叙事，，，，，，，，并试图借监管成立更有利于寂仔巨头的竞争环境。。。。。。这个判断带有吴恩达极度明确的幼我态度，，，，，，，，不能单一当作行业共识；；；；；；但它诠氏缢为什么他对"AI就业末日"尤其警惕。。。。。。当主持人问到失业和不平等时，，，，，，，，吴恩达没有否定自动化，，，，，，，，而是换了一个分析单元：不要问"AI能不能取代一个职业"，，，，，，，，而要把职业拆成工作。。。。。。这是他整场访谈最沉要的逻辑之一。。。。。。由于当30%到40%的工作被自动化，，，，，，，，成本降落，，，，，，，，它们与渣滓的人类工作形成了经济上的互补关系。。。。。。岗位内部的价值分配随之扭转：从前大量功夫耗在执行环节，，，，，，，，此刻执行更便宜，，，，，，，，真正稀缺的部门会被放大。。。。。。软件工程是他拿来注明这一点的第一个例子。。。。。。吴恩达认可AI写代码已经极度强，，，，，，，，也是目前受AI影响最显著的职业之一。。。。。。但他观察到的并不是优良软件工程师忽然无事可做，，，，，，，，而是他们比从前更忙。。。。。。真正陷入危险的是依然依照ChatGPT出现之前的方式工作的法式员。。。。。。 "不要再做那30%到40%能够被AI自动化的事件。。。。。。让AI去做，，，，，，，，而后提升自己的技术，，，，，，，，去做AI做不了的另表60%到70%。。。。。。"这句话比"学会使用AI"更具体。。。。。。它要求每幼我沉新拆解自己的工作：哪些部门已经迅速商品化，，，，，，，，哪些部门依然必要专业知识、业务理解、沟通、弃取和责任承担。。。。。。吴恩达并没有在这场访谈里给那60%发现一个统一的名字，，，，，，，，也没有说它始终不会被AI触及。。。。。。他的意思更求实：在当前能力天堑下，，，，，，，，人的工作沉心必须随着机械能力一路移动。。。。。。主持人随后把问题推向最焦虑的一群人：刚毕业的年轻人。。。。。。她提到此前与斯坦福经济学家 Erik Brynjolfsson 的对话——AI对总体就业的冲击也许还没有设想中那么大，，，，，，，，但年轻劳动者已经显得更脆弱。。。。。。原因很直观：新人最先承担的，，，，，，，，往往正是那些尺度化、可沉复、容易被AI接办的基础工作。。。。。。吴恩达没有把答案综合为"年轻人经验不及"，，，，，，，，而是把锋芒指向教育系统更新速度。。。。。。他依然强调自己支持大学和学术系统，，，，，，，，但大学课程的迭代机造天然缓慢。。。。。。一个新技术出现，，，，，，，，老师要先把握，，，，，，，，再设计课程，，，，，，，，再经过课程委员会和院系法式；；；；；；等它真正进入讲堂，，，，，，，，AI工具可能已经迭代了几轮。。。。。。 "好多大学依然在让学生为2022年的工作做筹备，，，，，，，，而我们应该让他们为2028年以及更远的工作做筹备。。。。。。"这不是一句"大学没用"的判断。。。。。。刚好相反，，，，，，，，吴恩达建议学生持续当真上课、拿好成就、向教员进建。。。。。。区别只在于：不能再如果学堂提供的课程，，，，，，，，就是你进入就业市场所必要的全数能力。。。。。。他拿自己办公室里的实习生举例。。。。。。团队里寂仔在校大学生、刚毕业的年轻人，，，，，，，，也曾有高中生实习生。。。。。。他说这些年轻人能够极度高效，，，，，，，，关键是他们已经很"AI native"：让AI承担AI能做的部门，，，，，，，，同时自动投入到AI还做不了的部门。。。。。。这现实上扭转了年轻人的竞争逻辑。。。。。。从前，，，，，，，，低级岗位的价值往往来自"我愿意做繁琐的基础工作"；；；；；；此刻，，，，，，，，这些工作刚好最容易被机械压价。。。。。。年轻人必要更早进入从前通常要工作几年才接触到的环节——理解问题、挪用工具、逾越职能天堑，，，，，，，，并对了局掌管。。。。。。整场访谈里最反直觉的一段，，，，，，，，呈此刻主持人问"既然信息顺手可得，，，，，，，，教育是不是反而没那么沉要"之后。。。。。。吴恩达的回覆极度直接。。。。。。一个持久做AI教育、创办Coursera和DeepLearning.AI的人，，，，，，，，却公开说：以今天最常见的使用方式来看，，，，，，，，大说话模型并不是好的进建工具。。。。。。 "婉转地说，，，，，，，，AI模型很不适合进建。。。。。。"——他的理由不是AI给错答案，，，，，，，，而是AI太善于替身把工作实现。。。。。。吴恩达提到，，，，，，，，越来越多钻研显示，，，，，，，，学生使用AI后，，，，，，，，作业阐发会提高，，，，，，，，但持久维持和后续阐发反而更差。。。。。。由于在实现工作的同时，，，，，，，，一部门本该由进建者自己承担的认知过程被表包了。。。。。。他把这种景象称为 cognitive offloading——认知卸载。。。。。。对工作来说，，，，，，，，认知卸载往往正是出产力提升的起源；；；；；；但对进建来说，，，，，，，，问题刚好相反：你真正必要的不是把答案交出去，，，，，，，，而是让自己的大脑经历那段难题的推理。。。。。。吴恩达也认可自己会掉进同样的陷阱。。。。。。他做项目时遇到前后端组件问题，，，，，，，，会直接让AI给出答案，，，，，，，，项目很快推动。。。。。。但六个月后再次际遇类似问题，，，，，，，，他发现自己没有记住，，，，，，，，只能沉新问一次。。。。。。 "至少以今天绝大无数人使用AI模型的方式来看，，，，，，，，它对进建极度糟糕。。。。。。"他随即补上了天堑：这并不是说AI不存在好的教育用法，，，，，，，，而是"直接替进建者实现工作"并不是好的进建机造。。。。。。这也是他此刻辅导新教育机构 LearnVector 的布景。。。。。。吴恩达但愿下一代在线教育从从前"一对多"的统一课程，，，，，，，，转向更个性化的一对一履历。。。。。。真正难题的处所不是让AI回覆更多问题，，，，，，，，而是设计一种机造，，，，，，，，让AI知路什么时辰应该给答案，，，，，，，，什么时辰应该逼进建者自己想。。。。。。软件工程已经给出了一个预演。。。。。。前端和后端从前可所以相对独立的专业分工，，，，，，，，而AI辅助编程降低了跨栈工作的门槛，，，，，，，，越来越多人能够覆盖更齐全的软件开发流程。。。。。。吴恩达以为，，，，，，，，这种变动会扩散到营销、招聘、HR和运营。。。。。。一个从前只掌管营销流程协调的人，，，，，，，，将来可能覆盖更齐全的营销周期；；；；；；从前只掌管寻找候选人的 sourcer，，，，，，，，也可能承担端到端招聘。。。。。。 "当一件事件变得容易好多，，，，，，，，就应该有更多人去做它。。。。。。"——这句话是吴恩达诠释"为什么犯法式员也应该学会构建"的主题。。。。。。软件从前昂贵，，，，，，，，是由于构建门槛高；；；；；；AI让构建变便宜之后，，，，，，，，软件能力就不应该持续只属于软件工程师。。。。。。这里的"构建"不是要求所有人转行成为传统法式员，，，，，，，，而是可能把业务中的一个具体问题造成工具、自动化流程或幼型利用。。。。。。AI降低的是从"我发现问题"到"我能做出解决规划"之间的距离。。。。。。他说，，，，，，，，在口试营销岗位时，，，，，，，，团队会直接问候选人做过什么。。。。。。若是一幼我从来没有构建过任何软件，，，，，，，，这会成为极度显著的能力差距。。。。。。他的团队已经在做各类自动化：法式定期读取文件、查抄内容、验证一致性，，，，，，，，发现新文件或异常后通知团队。。。。。。财政、营销等职能都能够通过类似方式削减机械操作。。。。。。更值妥贴心的是，，，，，，，，他们甚至已经配置 recruiting engineers——招聘工程师，，，，，，，，让真正的工程能力直接进入招聘团队。。。。。。吴恩达由此推演，，，，，，，，将来还会出现更多 marketing engineers、HR engineers 等混合型角色。。。。。。这也是他为什么不不安"工程工作会不会做完"。。。。。。AI让写代码更便宜，，，，，，，，并不料味着世界对软件的需要已经满足；；；；；；相反，，，，，，，，从前由于太幼、太碎、回报太低而不值得开发的软件需要，，，，，，，，此刻第一次有可能被大量满足。。。。。。技术能力因而起头从一个独立部门，，，，，，，，向业务一线渗入。。。。。。真正产生的不是"所有人都造成工程师"，，，，，，，，而是越来越多岗位起头占有一点从前只有工程师才具备的杠杆。。。。。。吴恩达团队最近在做一份AI工程技术地图。。。。。。让他有些意表的是，，，，，，，，数据里越来越频仍出现的招聘要求并不是某个模型、某种编程说话，，，，，，，，而是 agency。。。。。。为什么AI反而会提高对自动性的要求？？？？？？？由于从前一个通常员工即便发现问题，，，，，，，，也可能缺预算、缺工程资源、缺跨部门支持，，，，，，，，只能期待组织铺排。。。。。。此刻，，，，，，，，AI把第一次尝试的成本压低了。。。。。。主持人说，，，，，，，，她越来越但愿员工像自己领域里的创业者：能够挪用工具，，，，，，，，能够找表部资源，，，，，，，，能够判断一个选题值不值得持续。。。。。。吴恩达认同这种方向，，，，，，，，并谈到大公司里常见的"stay in your swim lane"——治理者要求员工只做自己职责领域内的事。。。。。。到访谈最后几分钟，，，，，，，，主持人才问出标题里的主题问题：2026年，，，，，，，，一个通常人若是想萦绕AI做产品，，，，，，，，最大的机遇在哪里？？？？？？？吴恩达没有报出一个热点赛路，，，，，，，，也没有说"Agent""机械人"或者"医疗"。。。。。。他的答案反而十吩煊素。。。。。。吴恩达说，，，，，，，，自己此刻险些每周、每个周末城市做器材。。。。。。团队遇到一个问题，，，，，，，，他想到AI也许能把它自动化，，，，，，，，就直接尝试。。。。。。前一个周末，，，，，，，，他必要分析大量关键业务指标，，，，，，，，没有功夫自己处置，，，，，，，，也没有功夫先找数据科学家排期，，，，，，，，因而在确认数据保留政策切合要求后，，，，，，，，直接挪用前沿模型做分析。。。。。。这类例子真正沉要的不是"吴恩达也在Vibe Coding"，，，，，，，，而是它揭示了软件经济学在产生的变动：当构建成本大幅降落，，，，，，，，从前最昂贵的环节不再是把初版做出来。。。。。。 "挑战在转移到决定要构建什么——我一向把它称为‘产品治理瓶颈’。。。。。。"因而，，，，，，，，产品经理、工程师和创业者的价值起头沉新集中到另一端：能不能和客户交谈，，，，，，，，能不能形成对"什么值得做"的判断，，，，，，，，能不能急剧做出来再迭代。。。。。。但吴恩达紧接着给这股"人人都能创业"的乐观降了温。。。。。。周末做一个单一利用已经很容易，，，，，，，，成立一家真正有意思的公司依然极度难。。。。。。真正的公司往往必要两类器材中的至少一种：足够深的技术能力，，，，，，，，或者足够深的客户洞察与客户集成。。。。。。复杂软件依然可能必要数月甚至数年；；；；；；理解客户同样必要持久面对面互换、观察反馈、反复验证。。。。。。访谈最后，，，，，，，，主持人问到AGI。。。。。。这个问题在今天很容易陷入语义争论，，，，，，，，吴恩达也首先强调：分歧人颁发"AGI已经到来"或"AGI还很远"，，，，，，，，好多时辰只是由于界说分歧。。。。。。他最熟悉的界说是：AI可能实现任何人类可能实现的智力工作。。。。。。"按这个界说，，，，，，，，我以为AGI依然极度遥远。。。。。。"他给了两个尺度齐全分歧的例子。。。。。。一幼我能够用五年功夫进建并实现博士论文；；；；；；另一方面，，，，，，，，一幼我也能够经过几极度钟操练，，，，，，，，就学会在陌生而复杂的环境里驾驶车辆。。。。。。AI什么时辰既能实现前一种持久原创钻研，，，，，，，，又能像人一样急剧适应后一种全新环境？？？？？？？但他同时提醒，，，，，，，，AGI的门槛能够被报答调整。。。。。。尺度降得足够低，，，，，，，，人们甚至能够宣称几十年前就已经实现某种AGI；；；；；；而企业的经济激励，，，，，，，，也可能影响它们何时愿意颁发某个里程碑。。。。。。这两年，，，，，，，，关于AI最常见的问题险些都是：我的工作还安全吗？？？？？？？这种焦虑其实很容易理解。。。。。。从前我们相信，，，，，，，，只有学会一门技术、进入一个行业、堆集足够多的经验，，，，，，，，生涯大体味沿着一条能够预期的轨路向前。。。。。。但AI出现之后，，，，，，，，这种确定感忽然松动了。。。。。。你昨天花几年练熟的器材，，，，，，，，今天可能一个模型几秒钟就能实现；；；；；；你刚刚适应一种工具，，，，，，，，几个月后又有新的工具出现。。。。。。甚至连"致力"这件事，，，，，，，，都起头变得有些让人猜疑——若是机械一向在变强，，，，，，，，我今天学的器材，，，，，，，，还有没有意思？？？？？？？所以我感触，，，，，，，，吴恩达这场访谈真正让人稍微安心的处所，，，，，，，，不是他说"AI不会抢走所有工作"。。。。。。而是他换了一个角度看这件事：人的价值，，，，，，，，从来不蹬宗我们此刻手里把握的那几个技术。。。。。。有些技术会贬值，，，，，，，，有些工作会隐没，，，，，，，，有些我们已经引以为傲的纯熟度，，，，，，，，也可能忽然变得不再稀缺。。。。。。这件事或许没有法子阻止。。。。。。但工作从来不只是把一件事件"做出来"——我们还要决定什么值得做，，，，，，，，理解一个没有被说出口的需要，，，，，，，，在一堆看起来都正确的答案里判断哪个真正可行；；；；；；我们要和人沟通，，，，，，，，要承担了局，，，，，，，，要在事件搞砸的时辰沉新设法子，，，，，，，，也要在没有人通知我们下一步该干什么的时辰，，，，，，，，自己往前走一步。。。。。。我很喜欢这个词背后的意味。。。。。。由于它不是在要求每一个通常人都造成AI专家，，，，，，，，也不是通知我们必须拼命追上每一次技术更新。。。。。。刚好相反，，，，，，，，它是在提醒我们：不要由于将来变动得太快，，，，，，，，就提前烧毁对自己生涯的自动权。。。。。。但你能够从今天起头，，，，，，，，少做一点机械已经很善于的事件，，，，，，，，多花一点功夫去理解自己的行业、身边的人和真正的问题；；；；；；能够试着用AI解决一个以前解决不了的幼麻烦，，，，，，，，也能够当真学会一件你不愿意始终交给AI替你实现的事件。。。。。。

责任编纂：朱义标 · 更新功夫：2026-09-03 17:29:03 · 起源：高德地图

网友概想

物理入门把单元、量级、估算意识放前面，，，，，，，，比急着堆理论有效。。。。。。日用品、防护、营养这类切近生涯的主题出格实用。。。。。。告白若有也相对克造，，，，，，，，把稳力还能留给内容自身。。。。。。好的工具不吵不闹，，，，，，，，但你会总想起打开看一眼。。。。。。已经安利给身边几幼我，，，，，，，，反馈大多也不错。。。。。。关键蹊径打磨充分，，，，，，，，少有莫名其妙的打断。。。。。。

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读者6号

有一期把统计常见陷阱讲得出格透，，，，，，，，举例生涯化，，，，，，，，读完更敏感了。。。。。。大话题能串成幼课，，，，，，，，读完有脉络，，，，，，，，不是散落的信息碎片。。。。。。告白若有也相对克造，，，，，，，，把稳力还能留给内容自身。。。。。。章节拆高低篇时长度刚好，，，，，，，，移动阅读不憋屈。。。。。。好的工具不吵不闹，，，，，，，，但你会总想起打开看一眼。。。。。。后面会持续追专题，，，，，，，，尤其是那些可迁徙的硬核基础。。。。。。

20260903 · 来自移动端
赵现中

把某个热点主题按功夫线读完，，，，，，，，概括分了然，，，，，，，，不再只会复读热词。。。。。。好多生涯景象背后的道理讲得明显，，，，，，，，不矫揉造作，，，，，，，，也不有意卖萌到狼狈。。。。。。进度跨设备衔接天然，，，，，，，，换手机平板持续看不费劲。。。。。。和通勤族一路看时，，，，，，，，会商会天然落到证据而不是站队。。。。。；；；；；；瓜胙У淖刺缺徽鹁幌陆∪唷。。。。。

2026-09-03 17:29:03
热心网友

免费美女涂抹网站，，，，，，，，内容值得关注，，，，，，，，等待后续更新。。。。。。

20260903

等待你的精彩讲话。。。。。。

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