近期，社交平台上关于裁员的讨论持续升温，画师、初级程序员、翻译和客服岗位被视为首当其冲的群体。多数人的注意力集中在哪些职业将要消失。不过，OpenAI首席经济学家团队近期在一篇经济研究文章中表达了不同的关注点：未来能够吸纳大量劳动力的许多工作，当前人类语言中甚至还没有为它们发明出对应的名词。
2026年9月接受媒体关注、刊发于OpenAI经济研究专栏的这篇文章，题为《我们还没有那些名词》（We don't have the nouns yet），由哈里森·萨彻（Harrison Satcher）执笔，团队负责人罗尼·查特吉（Ronnie Chatterji）参与。文章试图指出一种认知偏向：大众普遍紧盯着正在衰退的旧行业，却没有意识到新的产业版图正在悄然生成。
用1976年做一次思想实验，很多词汇当时不存在
文章开头设计了一个时空假设：假如你回到1976年，邻居问起你的职业，你回答自己在为托管于云端的视频流媒体移动应用优化搜索引擎广告。这个回答在当时的人看来近乎荒诞。
原因在于，构成这句话的关键词在那个年代几乎无迹可寻。要解释清楚“搜索引擎”，必须先从万维网、超链接以及全球大量个人电脑说起；要解释“移动应用”，需要先有乔布斯多年之后才会推出的智能手机及其触摸生态；要解释“云端”，则要说清楚这是什么分布在世界各地的数据中心算力体系，与天上云朵无关。
作者以此说明：如果当期告诉一位报社排字工人印刷排版岗位的需求将急剧下降，对方可以马上明白并且产生焦虑；但若说他未来可以从事一个高薪的“流媒体广告优化师”，他只会觉得这是在胡言乱语。旧有事物消失的迹象看得见，新机会的样子却难以勾勒。这一认知盲区是人们在技术更替过程中反复遇到的障碍。
MIT研究：约60%的当下职业，八十年前没有档案
这种认知偏差并不只是推断。这篇文章提到，现代计量经济学已有现成的证据。其中引用了麻省理工学院（MIT）经济学家戴维·奥托尔（David Autor）团队发表于《经济学季刊》（QJE）的研究。该团队梳理了1940年到2018年间近八十年的美国人口普查和职业分类资料，得到了一个重要数字：2018年仍在运行的工作中，约有六成岗位的专业属性在1940年的职业分类中无法找到；如果只看专业技术职务，这一比例高达74%。
文中由此回溯过去百年反复发生的情形：电力与自动化普及的同时，光伏系统催生了光伏运维工程师这种职业；医院普及X光检查之后，传统放射科医生并没有消失，核磁共振（MRI）与分子影像等领域反而开辟出新的专业。作者特意把网络安全（Cybersecurity）拿来当现实例证，并引用Google Ngrams词频数据：1980年代之前，该词几乎不存在于英语书籍记录之中；到今天，仅在美国就有超过125万人从事网络安全工作，在全部工作人口中大约每130人就有1名网络安全专家。
80万条真实交互显示：职称未动，“任务越界”已普遍发生
作者随后探讨的是：这些目前还没有名字的新工作，以什么途径出现。文章强调，不是HR在招聘系统里挑个名字下发新头衔，而是直接在当地生产流程中发生变异，自上而下行政命名几乎不是新生职业普及的最初驱动力。
另一份来自OpenAI的微观实证报告《Work at the Frontier》为此提供了定量支撑。研究分析的是经过脱敏处理的美国用户在真实工作场景中与ChatGPT互动的指令数据，规模超过80万条。在将样本与劳工部职业分类记录比照后，团队正式提出一个概念，被称为“任务越界”（Task Crossover）。
其中包含一个极为引人关注的数据：所有检索具体专业技巧的任务里，有多达43.5%的内容并非提问者本身职务范围内的任务。文档中给出三个具体案例：人力资源员工在使用大模型的过程中编写结构化查询代码和自动执行的脚本，抛开信息系统部门独立完成员工大数据的清理，形成了跨职能角色；客户服务面对碎片化的口语投诉时，依靠AI完成可监测的群众划分和情绪追溯，进而产出系统缺项报告并向产品开发职责靠拢；有绘画能力的人员也开始向界面开发渗透，用模型直接输出页组件的编程规则和信号调度流程，令过去必须交由研发团队进行的任务提前解决。
这位HR把四成左右的工作时间投入数据探索之后，组织形式会紧接着发现目前的职位和薪资体系无法包装这种混合职业。在它逐渐从个人行为过渡到组织行为以后，招聘的常用词组里就会给出一个新载体。换言之，今天看来低位的旧头衔，只要“任务结构借道”完成，本质很可能会一步步打开新的可能性光轨。名称的大改不再是迟早的事，人类的行动早就在草稿纸上完成稿酬结算。
为什么无法提前推演？关键在“邻近可能”
原文借用理论生物学家斯图尔特·考夫曼（Stuart Kauffman）的著名概念答问：“邻近可能”（Adjacent Possible）。意为用上一项刚刚制成的技术和软硬件环境为基础，再去推论原本不可能实现的下一步能建造什么具有潜在可能的路径。某种火箭轨道飞行带来的卫星体系才有条件制作，也才能出现GPS民用设施；之后才可能走到手机与实时GPS结合构物的现实，接着会最终孵孕出打车空间交易契约的实现。完整形成的即时网约平台的瞬间，平台会同步出现上千公顷规模的新工种——网约车调度方案提供者。人们根本没有办法在1950年代第一枚火箭发射出去的时刻，通过联算法拉展开下一步的经济影响，甚至通过推导方式达到。在当时的极度真实的市场里还需要另一条更奇异的已发生科技演变出现，然后把网络入口和数据装置组装整合一处，然后在2010年甚至以后落点至手机客户端。
来自苏黎世大学经济学教授D. Yanagizawa-Drott在看到查特吉观点后，在推特上点评说：真正的超级智能，该在今天就把如今还不为语言所知的各种全新职业的命名——随着参数扩张和代理完善后终将分别出现的复合词——准确说出来，这是衡量高级机器能力上限的标准，不是做出一道微积分难题那么单纯的一个例子。
硬币另一面：新岗位远低于旧风险，落地的会有差别
这篇文章也提醒读者。不要把原文简单划入“无根据乐观”。在一场壮丽的词汇演变背后，事实上挂着一个现代经济学未解甚至残忍的悖论。学者杰森·波茨（Jason Potts）沿用了巴斯夏的判断——这就是经济学里的永恒对立：“看得见的与看不见的”。
成本面上，传媒热衷、底层可见：哪家企业将会宣告解决两千余人职位，哪条生产线要进行大崩裂，全部直接进入热搜；收益面上完全是隐形。要把新知识拉高到二十年尺度创造的一个全新团队数量加以形式化测量，现有的计数表格无法产出最终数字，“看不见≠不存在”不能替代当下需要活过的所有人。这就形成一个巨大断层。
同出自Autor团队这篇研究的分界发现从正面回答了大家的痛苦所处：工业化前后二十年中间约六十年的阶段，科学技术催生职业集群分布仍在制造部门中的常规工序和写字楼的普通办事室中产层面，大量发展数量在中间和宽度段整体加厚了数量聚合层；但1980年之后流向转折性出现比较急剧的两极撕裂格局，不是迁移技术领跑到引领性高程度细分——即出现某种低高度集中粗放人工或者更低社会支出的领域形成近乎坍缩的人质风险。该技术成长中间甚至包含一种令人警醒的事实。并不是给所有福利的自动传播普惠。
引用MIT媒体栏目近日面向该研究一篇专门访问报道中的一个评判：过去相当长的半百年历史里，40岁以内即年轻的新经济担当职务最主要的群体背景集中在数家顶尖名校的第一学位圈层和核心大都市白领带。对当前可能在传统的流程加工厂房从事已被或者不受培训扩展性的中年蓝白间转换人群，例如一个年龄接近45岁从事着文本质检处理的事业工人，绝无简单的可能在一两年内优化转职方向进入如“AI伦理检查师”或者叫法别为“神经界面结构专精构架器”这类岗位。新兴替代从来不会机械地全幅照顾因为存量方式破碎而被丢下的那群人，也没有自发保证的任务。
小结
在陌生的地图描绘出终点不是办法，重点回到推动浮沫错落时的浪尖。
我们今天需要的不是抓住昨日术语安全网，在未来一段时间技术波动还是可能带来极大剧烈冲击在短时间段如5年内以肉眼可见的模式关闭岗位。可是在开新的方向中最具颠覆机会的人群有一个特征区别于前者，他们在本职中使用各种工具跨界抓取职能消化周边和变动过程中的判断。这样的人早晚要在明天的演变之书里写下自己的片段点，而以重复安全模板筛选出行并非最佳路径。