黄仁勋在参加斯坦福大学的论坛时说，人工智能不会摧毁就业，而是改变工作的方式 。 技术会自动化具体任务，但不会消除工作的核心目标 。 随着效率提升，需求反而扩大，从而创造更多岗位 。 放射科医生和软件工程师的例子都说明，人工智能的普及让相关从业者变得更忙 、 更重要，而不是被取代 。
真正受影响的是那些任务单一 、 环境不变的工作，但整体来看，人工智能会提升生产力，让人类能够做更多 、 更复杂的事情 。 因此，就像过去的工业革命一样，这一轮技术变革最终会带来更多就业机会，而不是更少 。
以下为他的发言 。
首先，我认为 “ 人工智能会摧毁就业 ” 的说法对美国没有帮助 。 首先，这种说法本身就是错误的 。
当然，每一项技术的发展，以及每一天的进步，都会改变过去的工作 。
当然，这是一个很好的例子 。 在人工智能革命初期，一位非常聪明且有影响力的计算机科学家，也是现代人工智能之父之一，说过这样一句话：“ 十年之后，你最不想从事的职业就是放射科医生 。”
原因是，在这十年里，人工智能将彻底改变放射学 。
它会渗透到这个领域的方方面面，会实现放射学的自动化 。
影像读取将被自动完成，放射科医生会变得多余 。 这是一个你不该选择的职业 。
那么十年之后，他的判断完全正确 。 人工智能确实已经全面渗透到放射学的每一个方面 。
现在每一次影像扫描都有人工智能辅助，由人工智能分析的扫描数量也大幅增加 。
他完全说对了 。 但有一件事恰好完全相反：放射科医生的数量增加了 。
既然放射科医生的工作已经被自动化，为什么还需要更多人？
原因其实很清楚 。 当你认真思考时就会明白，你的工作目标，和你在工作中执行的任务，是相关的，但并不相同 。
以我自己为例，如果两者完全一样，那么别人会认为，我的工作不过就是打字和说话 。
而打字和说话都已经被人工智能以超越人类的水平实现自动化 。 但我现在比以往任何时候都更忙 。
所以，首先要区分这两个概念 。
接下来，你会问：为什么我说这种说法实际上造成了伤害？当人们告诉那些想进入放射学领域的人，说这个行业没有未来，说放射学已经 “ 死亡 ”，结果就是选择这个职业的人变少了 。
现在看看结果：我们比以往任何时候都更需要放射科医生，但人手却不够 。
放射学的目标是帮助诊断疾病，与患者和医生合作 。
更高效的诊断意味着可以接收更多患者，做更多扫描，提供更好的医疗服务 。
医院因此获得更多收入 。 他们发现放射科表现非常好，于是会雇佣更多医生，以增加收入并服务更多患者 。
这个循环只有在我们拥有足够专业人才时才能持续，比如地质学家 、 软件工程师等 。
有人说人工智能会摧毁所有软件工程师的工作 。 但实际上，在英伟达，我们已经在内部全面使用智能体人工智能 。 到处都是，每一个软件工程师都在使用 。
你会观察到两点：第一，懂得如何使用人工智能 、 如何与智能体系统协作的软件工程师，最受欢迎，也最成功 。 第二，软件工程师比以往任何时候都更忙 。
原因是，以前他们有一个想法，需要花时间去编写代码 。 现在，有了想法，几乎不需要时间就能完成编码 。 于是公司在等待你提出下一个想法 。
你始终处在关键路径上 。 我们看到的是，智能体不断通过文本联系软件工程师：“ 下一步该做什么？”，“ 接下来怎么做？”，“ 这个问题已经解决了，下一个呢？”
这些智能体不断催促你 、 细化管理你，而你变得越来越忙 。 与此同时，公司能够做更多事情 。
做得更快 。 规模更大 。 甚至开始思考以前从未想过的事情 。
问题的根本错误在于：有人认为，英伟达一年必须写，比如说十亿行代码 。 只要完成这十亿行代码，这一年的任务就结束了 。
如果人工智能把这十亿行代码自动完成，原本需要一万人，现在只需要一千人，那就有九千人不再需要 。
但事实是：十亿行代码，只是我们在当时的人力和时间条件下所能做到的极限 。 而我现在的目标，是写出一万亿行代码 。
有了人工智能助手，我们可以探索更大的空间，做更好的工作，以更大的规模完成任务，以更低成本实现目标，并且做得更好 。
所以，工作并没有消失 。 只是任务被自动化了 。
当然，有一些工作，其任务本身完全不变 。 那些不依赖具体情境 、 环境始终相同的工作，确实会受到影响 。
但从整体来看，就像以往所有技术革命一样，结果不会完全均衡 。
我的判断是：我们将创造更多工作岗位 。 在这场工业革命结束时，从事工作的人会比开始时更多 。 就像上一场工业革命一样 。
