关于人工智能取代工作的担忧和不确定性十分严重。我们如何超越模糊的警告和夸张的预测，给这个问题提供数据支持呢？一种很好的方法是关注人工智能能力发展最为先进、采用速度异常迅速的职业：软件工程。在本文中，我们认为有足够的证据拒绝这一叙述，即一旦人工智能能力达到某个门槛，就会导致大规模裁员。鉴于在一个几乎没有监管障碍的行业中这一点是真实的，其他大多数职业可能受到的保护更大。我们也很好地理解了这是为什么。我们可以把很多知识工作，包括软件开发，视为一个“决策-执行-交付”的三明治。人工智能压缩了“执行”层——这个三明治的中间部分——但另外两层抵制自动化的方式，是单靠能力提升无法克服的。我们在对软件工程需求未来轨迹的谨慎乐观中总结了这一点。本文是一个系列文章中的第一篇，下一篇将探讨即使整体需求健康，个别软件工程师的职业生涯可能仍然多波动的原因。该系列基于经济学和软件工程领域已发表的文献，以及我们自己对人工智能代理的评估和观察，以及许多软件工程师对人工智能对其职业影响的反思，这些反思既来自已发布的著作，也来自我们与社区的互动。考虑三则引起头条新闻的故事以及它们与现实的对比：在二月份，金融科技公司Block（开发Cash App、Square、Afterpay等应用程序）宣布裁员4000名员工，因为根据创始人杰克·多尔西的说法，人工智能“正在启用一种新的工作方式”，要求“更小和更扁平的团队”，特别提到模型能力在2025年底的改进。然而，随后的报道显示了截然不同的情况。在疫情期间，公司员工人数增长超过三倍，面临巨大财务压力。Cash App团队的数据科学家高田直子发布消息称Block“强行推动人工智能”，但她看到“生产力几乎没有提升”。她拒绝了一项75%的留任加薪，选择辞职。其他接受采访的员工对人工智能在Block的能力有着截然不同的理解，以及对多尔西是否胜任理解这些问题的看法。正如亚伦·莱维所言，首席执行官特别容易对人工智能的实用性产生幻想，因为他们能够快速构建原型，却看不到将其转化为成品所需的90%的工作。多尔西关于人工智能的公开言论似乎完全符合这一模式。四月份，Snap公司裁员约1000人，首席执行官埃文·斯皮格尔在裁员备忘录中主要将人工智能作为理由。他还表示，人工智能生成了65%的新代码。然而，实际上，这些裁员是由于一位激进投资者要求削减成本所引发的。（自2017年首次公开募股以来，Snap每年都出现净亏损，2026年股价下跌超过30%）。值得注意的是，这些裁员的性质，比如150个涉及增强现实部门的职位，与我们围绕人工智能驱动的裁员所期望的裁员（即编程和其他“人工智能暴露”职位，覆盖整个部门，而不是集中在任何单位）的情况并不相符。五月，Intuit宣布裁员3000人，并与Anthropic和OpenAI达成协议。媒体把两者联系在一起，将裁员描绘成由人工智能驱动的重组。首次，首席执行官实际上对这个简单的叙述提出了质疑，表示“这与人工智能毫无关系”，并且裁员是针对“协调成本高的角色”和过多的管理层次。我们并没有选择这些例子。在我们审视的每个关于人工智能驱动的软件工程裁员的故事中，相同的叙述违背现象出现。事实证明，裁员的“人工智能洗澡”是一种全经济范围内的现象，这在许多调查中都有证据：59%的美国招聘经理承认，他们在解释招聘冻结或裁员时强调人工智能，因为这比提及财务限制与利益相关者更合拍。Forrester首席分析师J.P. Gownder谈到准备进行所谓人工智能驱动裁员的公司时说：“当我们问他们是否有成熟、经过审核的AI应用可以填补这些职位时，90%的情况下，答案是没有——而他们甚至还没有开始。”在对1000多名全球高管的HBR调查中，有21%的人在“预期”人工智能时进行了大规模裁员，另有39%的人则进行了低或中等程度的预期裁员。相比之下，只有2%的人已经进行与实际人工智能实施相关的大规模裁员。这个10倍的差距表明，企业高管与其他人一样，极易受关于人工智能取代工作的误导性叙述影响。另一个有趣的数据点来自《WARN法》，该法要求对工厂关闭进行某些披露。