AI时代，什么工作才能涨工资？

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认为AI只是工具，你的工资有危险了……

去年有报道引述了宾夕法尼亚大学社会政策与实践学院副教授 Ioana Marinescu 与布鲁金斯学会（Brookings Institution）合作的研究，让人不仅焦虑起来。

这篇研究提出一个关键概念“智能饱和”，当中试图从整体劳动结构解释一个现象：当自动化与智能工具不断渗透，工资曲线可能会出现先上升、再趋缓，最后反转的走势。

如果把时间拉长来看，人工智能（AI）对工资的影响并非一刀切。

在早期阶段，AI更多扮演的是“增强器”。它帮助人类完成更多事情，降低出错率，压缩时间成本。在这个阶段，具备专业能力的人，往往能借助工具放大产能，谈判空间反而扩大。工资上涨，属于合理结果。

但随着工具变得越来越成熟，事情开始发生变化。

Ioana Marinescu的研究指出，当前经济中，超过14%的“智力型任务”已经实现自动化。相关研究显示，常规认知工作的比例，已从1970年代末、1980年代的49%，下降至2018年的35%。这段下降，被解读为“可被自动化的认知任务，正在被系统性挤出”。

研究当中引用布鲁金斯模型指出：当大约37%的认知任务实现自动化，工资增长存在反转风险。至于具体何时发生，则取决于不同经济体内部的结构参数。

这段话的重点，揭示了一个方向：工资不再只由个人努力决定，而是受到整体岗位结构变化的牵引。

当一类工作被系统性压缩，哪怕个体能力再强，也很难对抗供需关系的变化。

换成更白话的说法：如果软件开发、翻译、基础营销、例行分析这些岗位减少，却没有等量的新型高价值职位出现，整体工资空间自然会被压缩。

如何用AI破局？

过去十年，AI的主要战场集中在数位世界。写作、翻译、图像生成、资料整理，大多发生在电脑与云端。即便岗位被冲击，仍然局限在特定职能。

但站在2026年这个节点，变化开始变得更立体。今年的两个关键词：Agent（智能体）与具身智能（机器人）。

这代表 AI 的角色，正从“协助完成单一任务”，转向“自主执行一连串工作流程”，甚至走进实体环境。企业不再只是用 AI 加快某个步骤，而是开始重新设计整条生产与服务链。

当这种重构发生，岗位消失与重组的速度，往往比人们预期更快。

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三大类逆势涨薪机会

也正因为如此，单纯讨论“会不会被取代”，已经不足以指导个人选择。真正重要的问题，变成了另一件事：在这次结构翻转中，哪些位置的价值反而会上升？

接下来要谈的三类工作机会，正是从这个角度出发。

机会一：“物理世界”的守门，AI 触碰不到的真实

在规则清楚、模式稳定、输入输出可预测的环境中，AI的表现往往优于人类。但一旦进入真实世界，变量开始急剧增加。

现场状况、突发情况、人际互动、责任归属，这些因素叠加在一起，使得自动化成本快速上升。

这类工作，有一个共同特征：问题不按剧本出现，解决过程需要即时判断，结果需要由人承担后果。也正因为如此，它们构成了AI最难完全吞下的区域。

• 蓝领天花板：高端技术工种

截至2024年，全球工厂中运作的工业机器人数量已达430万台，每年新增安装量超过 50 万台。这并不意味着“黑灯工厂”已经全面实现，反而意味着维护、校准、排错的需求同步放大。毕竟，机器人并不会自行确保长期稳定运作。传感器失准、机械臂偏移、软硬体协同失效，都需要现场判断与处理。

因此，“维护机器人的人”成为系统能否运转的关键节点。

在美国，机器人工程师的岗位需求，预计到2025年将比2020年增长 6%，平均年薪约11.4万美元。负责安装与维修的机器人技术员，平均基本薪资约6.2 万美元，同样被视为不可或缺的角色。

• 深度情感与心理服务

AI 可以陪聊、生成安慰性文字，但无法提供真正的“人性共鸣”，难以处理真实的人际动力。理解、陪伴、共感，这些能力并非算力可以直接替代。随着社会对心理健康的重视程度提升，这类工作的需求持续上升。

为此，资深心理咨询师、高端养老规划师、复杂纠纷调解员的薪资正在持续走高。

根据数据，预计到2032年，心理健康咨询师的职位预计增长18%，新增约 76,000个岗位。精神科医生的年薪中位数高达35.5万美元。

• 医疗/急救专业人士

最后一个属于“物理守门员”的方向，是医疗与急救。在涉及人体操作、即时风险评估与现场决策的环境中，AI更多作为辅助工具存在。

此时，护士、物理治疗师、外科医生这类专业人员的判断与操作，仍然位于核心位置。专科护理师（Nurse Practitioners）被评为受AI自动化影响风险最低的工作之一，且到2032年预计增长45.7%，年薪中位数约12 万美元。

机会二：把AI当成团队来管理的人

过去，大家比的是谁会不会用AI工具；接下来，比的是谁能把工具串成系统，并且为系统的结果负责。

这也是各大AI开发商非常重视的AI Agent（智能体）：AI不再只是帮我们完成某一步，而是被设计成一组能协作的代理，自动分工、自动回报、自动修正。

在这样的架构下，人类的角色发生了转移。价值不再集中在执行本身，而是集中在三件事上：任务如何被拆解、流程如何被设计、边界如何被设定。

• AI Agent架构师/调优师

如今，Agentic AI 相关岗位的薪资，比一般机器学习工程师高出约15%–20%，年薪落在13万至18万美元之间。

同时，企业内部开始出现新的角色，例如 AI Agent Operations（代理维运），专门负责监控、协调与优化多代理系统。

比如说，企业不再招聘普通的文案或程序员，而是招聘能管理一组AI Agent（智能体）来完成业务目标的人。这种“一人即团队”的复合型人才，薪资下限和上限都大幅拉升。

• 独特性极高的内容创造者

那些拥有强个人 IP、独特审美或深度行业洞察的人，如资深深度调查记者、先锋艺术家，能如中国资深媒体人罗振宇所言：“独特性越高，生存能力越强。”

数据显示，善用AI的内容创作者，平均年薪可达11.6万美元，比传统创作者高出约40%–50%。

创作灵感已经不是最大的竞争，更多的是生产结构的改变。这些“超级个体”通常会把 AI 用在后台：脚本初稿、数据分析、测试版本，全交给系统处理。

人类则把精力放在判断、取舍与表达上。当一个人可以稳定产出过去五到十人的工作量，收入结构自然出现跃迁。

• 物理 AI（Physical AI）集成商

2026年，绝对是AI大规模进入工厂和家庭的年份。能把AI算法与传感器、硬件设备联通，解决具体物理环境问题的工程师，是目前大厂抢夺的重点。

整合工程师（Integration Engineer）的薪资预估表现强劲，年薪约17.7万美元。而嵌入式软体工程师、机器人测试工程师的年薪，预计落在15万至19 万美元区间。

机会三：防范AI风险的“信任与合规”裁判

AI 越普及，人类对“安全、真实、合规”的要求就越高，这催生了一批高薪合规岗位。

• AI伦理与合规审计师

当AI被用于更关键的决策，责任必须有人承担。企业无法再用“系统自动生成”来回避后果。为此，合规、审计、风险评估，开始成为不可压缩的成本。

自2019年以来，AI伦理相关职位的发布量增长了 106%。这类工作岗位的年薪，落在12万至18万美元之间，资深角色甚至超过 20 万美元。

专注于治理、风险与合规（GRC）的专家，在2026年的预估年薪区间为13万至19万美元。

• 网络安全与反欺诈专家

当 AI 可以完美伪造语音和视频时，“数字反侦察”和“数据主权保护”就成了价值千金的技能，来防止深伪技术、自动化入侵、模型窃取等威胁。

目前，网络安全领域的失业率接近0%。专门负责攻击模型、寻找漏洞的对抗性机器学习专家（Adversarial ML Specialist），在2026年的预估年薪高达16 万至22.5万美元。

2026 年涨薪的底层逻辑对比

职业维度	2026年以前（被动时代）	2026年以后（主动时代）
技能重心	掌握某种办公软件或语言	掌握 AI 编排与工具整合
工作产出	交付过程（如写代码、写报告）	交付结果（解决复杂业务问题）
核心竞争力	知识存量（记得多）	审美、同理心、物理交互能力

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那我们能如何提升自我？

在理解结构之后，问题自然会回到现实层面：我们这些普通人，能做什么？

根据我们的整理，有三个方向的路可走：

第一，把技能往“不可预测”那一侧移动

无论是实体维修、医疗照护、心理支持，还是任何需要现场判断的工作，它们的共同点都在于：问题出现的方式并不固定。

当任务无法完全被“自动化”，AI的经济性就会下降。当然这并不等于每个人都要转向蓝领或医疗，主要是要强调：过度标准化的认知工作，正处在价值被重新定价的阶段。

第二，把经验往“系统层”积累，而不是工具层

AI工具会不断更新。今天学会的界面，几个月后就可能已经改版。

所以生存的秘诀是，我们是否理解流程、边界与协作逻辑。

比如说Agentic AI 岗位，他们的本质任务不局限于写代码，反而是管理“任务如何被完成”。这样的技能，需要自身的长期观察与实践。

第三，让自己成为“责任链条中的一环”

当AI被用于更关键的决策，社会对安全感的付费意愿明显提升。合规、伦理、审计、对抗性测试，这些工作之所以溢价，正是因为它们承接的是风险。

这类岗位的共同逻辑，就是为系统“兜底”，防止“智能失控”。

资料来源：路新浪新闻、财联社、coursera、AIPRM、Refonte Learning、US Career Institue、Careers in Psychology、Business Insider、SSBM、Experts Hub、Robert Half、Jobzmall、Motion Recruitment、GSD Council

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