技术岗位里的 AI:它现在做什么,谁还必须签字

动了的:拍照、起草和例行变更

达美航空已把无人机检查写进其干线机队的维修手册;照片由无人机拍,航空公司说技术员和检验员对飞机状况作出判断最多快 82%。NASA 的工程师在定好约束之后,让生成式设计软件提出飞行零件的形状。Verizon 说,它的闭环自动化在 2025 年自主执行了 7,000 万次以上的网络配置变更;沃尔格林说,它的 12 个集中配药中心为 5,000 多家门店配处方。

每一例里,机器产出的都是过去由人手产出的东西 —— 一张图像、一个几何形状、一份配置、一瓶装好的药。这是真实工作里的真实变化,没有一样是假设。

仍然失手的地方:决定工作对不对的那个数字

本站记录的基准,一再显示「产出」与「做对」之间有一道缺口。在 FEABench 上,模型有 88% 的时候能生成可执行的商业仿真软件调用,却几乎从未算出误差在 10% 以内的结果。在 BacktestBench 上,23 个模型中最好的整体准确率为 67.41%,波动率和夏普比率在所有模型上都是「重灾区」。在一项网络配置修复基准上,最好的模型只完全解决了 25% 的场景。

规律不是模型没用 —— 它们会跑软件、写代码、起草几何。规律是:由一个合格的人去问「这个数字可信吗」的那一步,恰恰是模型一再漏掉的那一步。

留下的:签字 —— 由规则规定

按美国航空规则,维修记录上的签字本身就是恢复使用的批准,而且只有持证人可以签。在新加坡,有权对电气装置全权负责的,是持照电气工程师。在美国,凡是主要负责设计算法交易策略的人都必须注册为证券交易员;在欧盟,交易算法的每次部署都必须由高管指定的人授权。

这些规则没有一条提到软件,也不需要提。它们是围绕着这些工作迟早都要面对的那个问题写的 —— 这件事由谁负责?—— 而这个问题的答案不是一台机器。

自动化出错时,由人来恢复

在 Cloudflare,一次经由策略自动化推送的路由变更造成路由泄漏 25 分钟;事故复盘写明,是一名网络运维人员手工回滚并暂停了自动化。NTT DOCOMO 的维护智能体向工程师推荐处置,由工程师采取行动。联合利华说,对它的引擎每周生成的预测,由员工提供作最终决定所需的判断。

例外:决定本身正在移动的地方 —— 以及它有多少见

在这些证据里,只有一个地方移向机器的不只是材料,而是决定本身:最大零售商的例行补货。京东衡量由模型给出、并被原样采纳的补货决定所占的比例,并报告一次现场部署让周转缩短了 5.27 天;阿里巴巴一直在探索一种算法建议即为最终决定的系统。

同一批证据也记下了这离常态还有多远:2025 年在整个欧盟,使用任何 AI 的企业里只有 6.08% 把它用于物流。

官方预测对这些工作怎么说

美国的预测认为,2025 至 2035 年机械工程师就业将增长 11%,工业工程师增长 12%,而且两者都把自动化列为需求来源 —— 总得有人去设计、整合并论证它。这里唯一向下的预测,网络与计算机系统管理员下降 4%,给出了三个原因,只有一个是自动化;另外两个是工作转给了 DevOps 团队和外包服务商。

本文引到的全部记录

每一条都能打开完整记录:来源与来源层级、日期、适用范围、核实人,以及它没有建立什么。

1. 雷击后的无人机检查被写进达美航空全部干线机队的维修手册,由技术员和检验员根据图像判断适航 — Delta News Hub — Industry first: FAA accepts Delta's plan to use drones for maintenance inspections (Oct 4, 2024)
2. NASA 戈达德用 AI 生成式设计制作任务硬件,最快一两个小时出方案,并说算法需要人来把关,因为它有时会把结构做得太薄 — NASA — NASA Turns to AI to Design Mission Hardware, by Karl B. Hille (Goddard Space Flight Center, Feb 09, 2023)
3. Verizon 首席技术官写道:2025 年,它的闭环自动化自主执行了 7,000 万次以上的网络配置变更 — Verizon — Architecting autonomy (Verizon News, published Jun 24, 2026, by Yago Tenorio, chief technology officer)
4. 沃尔格林称,它的 12 个集中配药中心为 5,000 多家门店供货,每周配出 350 多万张处方,并在明尼苏达州又开了一个 — Walgreens — press release, Walgreens expands micro-fulfillment network with new facility in Brooklyn Park, Minnesota (Deerfield, Ill., May 20, 2025)
5. 在 FEABench 上,AI 模型有 88% 的时候能生成可执行的商业仿真软件调用,却几乎从未算出误差在 10% 以内的结果 — Mudur et al. (Google Research, Harvard) — FEABench: Evaluating Language Models on Multiphysics Reasoning Ability, arXiv 2504.06260 (submitted 8 Apr 2025)
6. 在 BacktestBench 上,23 个语言模型中最好的整体准确率为 67.41%,波动率和夏普比率在所有模型上都仍是「重灾区」 — Wang, Yang, Wu et al. (Beijing Normal University) — BacktestBench: Benchmarking Large Language Models for Automated Quantitative Strategy Backtesting, arXiv 2605.17937 (submitted 18 May 2026)
7. 在含 231 道网络配置修复题的 Cornetto 基准上,九个语言模型中最好的一个只完全解决了 25% 的场景 — Protogeros, Asadli, Hoffman, Vanbever (ETH Zürich) — Benchmarking LLM-Driven Network Configuration Repair, arXiv 2604.22513 (submitted 24 Apr 2026)
8. 维修记录必须写明批准该工作者的签字、执照编号和执照类型,而这个签字就是恢复使用的批准 — Federal Aviation Administration — 14 CFR 43.9, Content, form, and disposition of maintenance, preventive maintenance, rebuilding, and alteration records (29 FR 5451, Apr. 23, 1964, as amended)
9. 在新加坡,电气工程师执照持有人 —— 必须是注册专业工程师 —— 有权设计任何电气装置并对其全权负责 — Singapore Statutes Online — Electricity (Electrical Workers) Regulations, regulations 4 and 5 (current version as at 30 Sep 2026; last amended by S 452/2025 with effect from 1 July 2025)
10. 主要负责设计或重大修改算法交易策略的人,必须在 FINRA 注册为证券交易员 — FINRA — Rule 1220(b)(4), Securities Trader (announced in Regulatory Notice 16-21, published June 06, 2016; effective January 30, 2017)
11. 在欧盟,交易算法的每次部署或重大更新都必须由高管指定的人授权,记录还必须写明每次变更由谁批准 — Commission Delegated Regulation (EU) 2017/589 of 19 July 2016 (RTS 6, organisational requirements for algorithmic trading; OJ L 87, 31.3.2017)
12. 一次经由 Cloudflare 策略自动化推送的路由变更造成 BGP 路由泄漏 25 分钟,直到网络运维人员手工回滚并暂停了自动化 — Cloudflare — Route leak incident on January 22, 2026 (Bryton Herdes, Tom Strickx; January 23, 2026)
13. NTT DOCOMO 把一个智能体 AI 用于网络维护,向工程师推荐处置,把复杂故障的响应时间缩短了 50% 以上 — NTT DOCOMO — press release on agentic AI for network maintenance (February 25, 2026)
14. 联合利华称,它的预测引擎每周为 500 多万个产品与客户组合生成一份 104 周的预测,而最终决定由员工来作 — Unilever — Building resilience, driving growth: inside Unilever's AI-powered supply chain (Published: 13 August 2026), interview with its Chief Product Supply Chain Officer for Personal Care
15. 在京东的现场部署中,一个库存模型在按高自动化率挑选的商品上把周转缩短 5.27 天,现货率提高 2.29%,持有成本降低 29.95% — Zhao, Yu, Qi et al. (Tsinghua University, JD.com Supply Chain Tech, University of Hong Kong) — ORPR: An OR-Guided Pretrain-then-Reinforce Learning Model for Inventory Management, arXiv 2512.19001 (submitted 22 Dec 2025; v2 6 Jan 2026)
16. 阿里巴巴在发现其算法在缺货和库存上胜过人类采购员之后,一直在探索一种算法建议即为最终决定的补货系统 — Liu, Lin, Xin, Zhang — AI vs. Human Buyers: A Study of Alibaba's Inventory Replenishment System, INFORMS Journal on Applied Analytics 53(5) (Published Online: 26 Sep 2023)
17. Eurostat 的企业调查显示:2025 年欧盟大约每八十家企业里只有一家把 AI 用于物流 —— 占使用 AI 企业的 6.08% — Eurostat — Artificial intelligence by size class of enterprise (isoc_eb_ai), EU27, reference year 2025 (dataset updated 15 June 2026)
18. 美国劳工统计局预测:随着工厂增加自动化,2025 至 2035 年机械工程师就业将增长 11%,远快于平均水平 — U.S. Bureau of Labor Statistics — Occupational Outlook Handbook: Mechanical Engineers (Last modified date: August 27, 2026)
19. 美国劳工统计局预测:部分由于对自动化专业知识的需求,2025 至 2035 年工业工程师就业将增长 12% — U.S. Bureau of Labor Statistics — Occupational Outlook Handbook: Industrial Engineers (Last modified date: August 27, 2026)
20. 美国劳工统计局预测:随着任务转向 DevOps、外包和自动化,2025 至 2035 年网络与计算机系统管理员就业将下降 4% — U.S. Bureau of Labor Statistics — Occupational Outlook Handbook: Network and Computer Systems Administrators (Last modified date: August 27, 2026)