# 真的被自动化掉的那些任务,共同点只有一个 —— 而且不是「简单」

> 我这份工作里,哪些部分会真的被 AI 接手?我怎么能提前判断?

网页: https://flyvolo.ai/zh/notes/what-actually-gets-automated
发布于: 2026-09-13

不是这件事有多难,也不是它薪水多高。真正预测「这项任务动没动」的性质是:有没有一个人以外的东西能说出「这不对,再来一次」—— 而且能整夜说上一千遍而不累。

## 这篇文章不能说明什么

「自动裁判」这条性质,解释的是我们手上这些案例里哪些任务动了;它不是定律,也不做预测。这里最有力的两条记录,是公司自己发布自己工程的结果、并附上自己算的反事实,而外部没有人核过。这里也没有任何一句建立了有人失去工作:这些部署没有一条报告了人数变化,我们也不这样说。另外,一项任务今天没有自动裁判并不等于安全:它意味着当前的工具没有便宜的办法在它上面迭代 —— 那是一句关于工具的话。

## 两家公司、技术栈的两层,同一套机制

Airbnb 公布了它把将近 3,500 个 React 组件测试文件从一个测试框架迁到另一个的全过程:六周,对照的人工估算是一年半,而首次四小时的批量运行就清掉了 75% 的文件。亚马逊公布了它把自己数以万计的生产 Java 应用升到了更新的 Java 版本,并估计人工做完等于四千五百多人年的开发工作。

两件事都不是在写新软件,都是在改「已经存在、而且必须继续工作」的软件。而它们成立的原因,两家公司都写得很明白:这份活的每一步都有一个自动裁判。编译器驳回编译不过的;测试套件抓住能编译但是错的那大部分;检查器和类型检查抓住剩下的。Airbnb 把整个迁移建成了一台状态机,一个文件只有在上一道检查通过之后才前进,然后就是单纯地重试 —— 大多数文件在十次尝试之内完成。

全部的窍门就在这儿,而且值得用大白话说出来:模型在这件事上并不比人强。它是被允许出错的 —— 便宜地出错、出错上千次、而且没有人盯着。一个工程师不可能在同一个文件上错一百次。一个循环可以。

依据:
- Airbnb 称把将近 3,500 个 React 组件测试文件从 Enzyme 迁到 React Testing Library 用了六周,而人工估算是一年半 — https://flyvolo.ai/zh/changes/ev-20250314-frontend-developer-1 (来源: https://medium.com/airbnb-engineering/accelerating-large-scale-test-migration-with-llms-9565c208023b)
- 亚马逊称用智能体把自己数以万计的生产 Java 应用从 Java 8 或 11 升到了 Java 17,并估计人工做完等于四千五百多人年的开发工作 — https://flyvolo.ai/zh/changes/ev-20240801-backend-developer-1 (来源: https://aws.amazon.com/blogs/devops/amazon-q-developer-just-reached-a-260-million-dollar-milestone/)

## Airbnb 还公布了天花板 —— 那才是更少见的东西

有百分之三的文件没能过去。它们每一个都已经被重试了五十到一百次,团队才停手,改由人工完成。这个数字比它上面那个 97% 更有用,因为它测量的是「即使重试几乎不要钱,自动化也够不着的那一部分」。

还要注意团队说难啃的那部分是靠什么起效的:不是把提示词写得更好,而是挑对放到模型面前的相关文件 —— 最多五十个,提示长到十万 token。稀缺的输入是「知道这个代码库里哪些部分是相关的」。那是一个关于某家公司具体代码的判断,而做出它的是在那里上班的人。

依据:
- Airbnb 称把将近 3,500 个 React 组件测试文件从 Enzyme 迁到 React Testing Library 用了六周,而人工估算是一年半 — https://flyvolo.ai/zh/changes/ev-20250314-frontend-developer-1 (来源: https://medium.com/airbnb-engineering/accelerating-large-scale-test-migration-with-llms-9565c208023b)

## 反面情形:把裁判拿走,方向就反过来

METR 做过一次随机对照试验:十六位有经验的开源维护者,246 个他们熟悉的代码库上的真实 issue。用 2025 年那一代工具,他们慢了 19%。而他们自己认为快了 20%。同样的技术,用在「正确答案无法被机械判定、而开发者本人已经掌握上下文」的工作上,把数字推向了另一个方向 —— 并且把开发者的感觉推向了和测量相反的方向。

最后那一点,正是本站不把自我报告当作证据的原因。试验里的人有经验、有动力,而他们对自己速度的判断错了大约四十个百分点。

依据:
- METR 对 16 名资深开源开发者、246 个真实问题的随机试验发现:使用 2025 年初的 AI 工具后耗时多 19%,而他们自认为快了 20% — https://flyvolo.ai/zh/changes/ev-20250710-junior-software-developer-2 (来源: https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/)

## 四个基准从另一侧说了同一件事

Spider 2.0 把企业数据问题放到真实数仓上问 —— 上千列、好几种 SQL 方言、要翻的文档和一个项目代码库。代码智能体解出了其中 21.3%,而同一类任务的学术版本是 91.2%。Beaver 用真实企业数仓的查询日志构建,在公开基准读作 80 到 90 分的地方,给一个普通大模型打了零分。在 Finance Agent Benchmark 的 537 道由专家依据近期财报文件撰写的题目上,最好的模型离一名分析师还差得远。

OpenAI 的 GDPval 收集了 44 个职业的真实交付物,让同行专家盲评模型产出,它直接报告了那条梯度:胜率在耗时零到两小时的任务上最高,并随任务变长稳定下降。一项任务跑得越久,其中就有越多部分是「在结束之前没有任何东西能判定对错」的决定。

这些没有一条是在说模型有多聪明。它们说的是「裁判在哪里失效」。当正确答案取决于这家公司里哪张表才是真的、业务实际采用的是某个指标两种定义中的哪一种、或者客户其实想说什么的时候,除了人以外没有东西能给出答案。

依据:
- 在 632 个取自真实数仓的企业数据工作流上,代码智能体解出 21.3% —— 而在更早的学术基准 Spider 1.0 上是 91.2% — https://flyvolo.ai/zh/changes/ev-20241112-data-engineer-1 (来源: https://arxiv.org/abs/2411.07763)
- 在用真实企业数仓查询日志构建的 text-to-SQL 基准 Beaver 上,纯 LLM 得分为零、智能体方案约 10%,而公开基准上的成绩是 80% 至 90% 以上 — https://flyvolo.ai/zh/changes/ev-20260720-data-analyst-2 (来源: https://cacm.acm.org/blogcacm/if-you-think-you-can-do-real-world-text-to-sql)
- 在 Finance Agent Benchmark(537 道由业内专家基于近期 SEC 申报文件出的题)上,表现最好的 OpenAI o3 准确率 46.8%,每题平均成本 3.79 美元 — https://flyvolo.ai/zh/changes/ev-20250520-financial-analyst-3 (来源: https://arxiv.org/abs/2508.00828)
- OpenAI 的 GDPval 基准收集了采购岗真实的交付物,让同行专家盲评模型产出与人的产出 — https://flyvolo.ai/zh/changes/ev-20251005-procurement-specialist-1 (来源: https://arxiv.org/pdf/2510.04374)

## 当没有裁判的活直接发出去时,会发生什么

美国联邦法院已经因为诉状引用了不存在的判例而处罚律师 —— 一起罚款五千美元,另一起吊销了临时出庭资格。一份被多家报纸采用的夏季书单在《芝加哥太阳时报》和《费城询问报》上刊出,里面的书从未被写过。Crunchyroll 某部动画首播的德语字幕里出现了「ChatGPT 说……」这一行。此后佛罗里达州最高法院修改了规则,使得在诉状上签字本身就构成对其中所引法律依据的一项陈述。

这些不是笑话,它们和前面的成功是同一个结构。检查那一步是机械的,机器就做了。检查那一步是一个人、而这个人为了省掉检查而被拿掉时,错误就到了外面 —— 然后由法院、编辑或监管机构来当裁判,事后来当,而且代价高得多。

依据:
- 美国联邦法院因两名律师及其事务所提交引用六个 ChatGPT 编造判例的文书而处以 5,000 美元罚款,同时指出使用可靠的 AI 工具本身并无不当 — https://flyvolo.ai/zh/changes/ev-20230622-lawyer-1 (来源: https://www.courtlistener.com/docket/63107798/54/mata-v-avianca-inc/)
- 怀俄明州联邦法院对三名律师处以罚款并撤销其中一人的临时出庭资格 —— 他们提交的动议引用九则判例,其中八则并不存在 — https://flyvolo.ai/zh/changes/ev-20250224-lawyer-3 (来源: https://storage.courtlistener.com/recap/gov.uscourts.wyd.64014/gov.uscourts.wyd.64014.181.0_1.pdf)
- 佛罗里达州最高法院依职权修订第 2.515(d)(2) 条:签署文书即表示所引法律依据真实存在且引用准确,不一致的文书可处制裁,2026 年 6 月 15 日生效 — https://flyvolo.ai/zh/changes/ev-20260528-lawyer-2 (来源: https://flcourts-media.flcourts.gov/content/download/2489374/opinion/Opinion_SC2026-0673.pdf)
- 《芝加哥太阳时报》与《费城问询报》刊出一份含不存在书目的辛迪加夏日书单;报社称撰稿人使用了 AI 工具,特刊未经编辑部审核 — https://flyvolo.ai/zh/changes/ev-20250518-journalist-1 (来源: https://www.nbcnews.com/tech/tech-news/chicago-sun-admits-summer-book-guide-included-fake-ai-generated-titles-rcna208325)
- Crunchyroll 一部新番的德语字幕出现「ChatGPT said…」;公司称第三方供应商使用了 AI 生成字幕,违反双方协议 — https://flyvolo.ai/zh/changes/ev-20250701-translator-2 (来源: https://www.engadget.com/entertainment/streaming/crunchyroll-blames-third-party-vendor-for-ai-subtitle-mess-145621606.html)

## 在体力工作里,最先交出去的是有边界、会重复的那一块

同样的形状也出现在软件之外。割草是园林工作里唯一一项机器如今被成规模雇用的任务:新加坡国家公园局说,园林企业改用自主割草机器人后节省了 80% 的工时;纳什维尔市议会为公园签下了机器人割草机合同。一片草坪有可以告诉机器的边界,也有谁都看得见的结果。在固定工位上做饮品是下一个例子:韩国有商业运营的机器人咖啡店,一项对其中 300 名顾客的研究发现,吸引他们的是氛围和新奇感。剪发恰恰相反:每个人的头都不一样,剪得对不对只有人说了算;找到的机器人只会梳头和造型,其中一个还是在假发上。

依据:
- 新加坡国家公园局表示:园林企业改用自主割草机器人后,工时节省了 80% — https://flyvolo.ai/zh/changes/ev-20230329-landscaper-1 (来源: https://www.nparks.gov.sg/news/news-detail/nparks-rolls-out-new-model-of-greenery-management-for-parks-and-streetscape-that-leverages-suite-of-digital-tools-developed-with-landscape-industry)
- 纳什维尔市议会批准一份为期五年、估值 2,000,000 美元的合同,为公园部门租用机器人割草机 — https://flyvolo.ai/zh/changes/ev-20250218-landscaper-2 (来源: https://webapi.legistar.com/v1/nashville/matters/18569)
- 一项对四家营业中的连锁店 300 名顾客的调查发现:韩国机器人咖啡店吸引顾客的是氛围和新奇感 — https://flyvolo.ai/zh/changes/ev-20211031-bartender-4 (来源: https://doi.org/10.1007/s11628-021-00467-4)
- 研究者报告:一套在仿真中训练的机器人造型系统把这项能力迁移到了假发上,并称头发的精细结构让它对机器人来说很难 — https://flyvolo.ai/zh/changes/ev-20251007-hairdresser-3 (来源: https://arxiv.org/abs/2510.06199)

## 在建筑行当里,先动的是工厂

在木工行当里,离开工地的工作去了工厂,而不是交给工地上的机器人。日本林野庁报告,2024 年 94% 的木造轴组住宅使用工厂预切的接头;德国联邦统计局统计,2024 年完工的住宅中 22.2% 是工厂预制的。工厂里的自动化也不是保证:工厂拥有高度自动化框架生产线的 Katerra,在申请破产之前报告亏损约 27.8 亿美元。

依据:
- 日本林野庁在白书中报告:2024 年木造轴组住宅的工厂预切加工率达到 94% — https://flyvolo.ai/zh/changes/ev-20260602-carpenter-2 (来源: https://www.rinya.maff.go.jp/j/kikaku/hakusyo/r7hakusyo/attach/pdf/zenbun-19.pdf)
- 德国联邦统计局报告:2024 年德国完工的住宅建筑中,工厂预制房屋占 22.2% — https://flyvolo.ai/zh/changes/ev-20250728-carpenter-4 (来源: https://www.destatis.de/DE/Presse/Pressemitteilungen/2025/07/PD25_N039_31.html)
- Katerra 在法庭声明中表示:拥有高度自动化木框架墙体与桁架生产线的这家建筑商亏损约 27.8 亿美元并申请破产 — https://flyvolo.ai/zh/changes/ev-20210607-carpenter-6 (来源: https://storage.courtlistener.com/recap/gov.uscourts.txsb.450026/gov.uscourts.txsb.450026.37.0.pdf)

## 星期一可以拿它做什么

把你自己的待办拿出来,给每一项标上「怎么才算做完」:是一个不需要你就会出现的绿勾,还是一个人看过。第一张单子上的东西正在变便宜,不管你在哪个行业。知道这张单子在你自己这份工作里有多长,比任何公布的百分比都值钱,而且没有别人能替你算出来。

然后看第二张单子,问一个更难的问题:你做的那些检查,定你预算的人看得见吗?这些记录里反复出现的模式是,审核那一步是最先被砍掉的,因为它不产出任何可交付物 —— 而它缺席的后果,要过两个季度才显形。

更多: https://flyvolo.ai/llms.txt