Grab力推人工智能非但未减少人力需求，反而可能导致需求增加

【新加坡】Grab一直是人工智能的坚定倡导者，自2024年1月以来，该公司每月都在其内部博客上发表文章，介绍其使用人工智能的各种方式。

首席执行官Anthony Tan在最近的2025年第四季度财报电话会议上，甚至将效率最大化归功于人工智能，因为它让这款超级应用在服务城市数量翻倍的同时，还减少了运营人员。

Tan表示：“我们一直在部署自适应技术，以优化我们在每个城市的核心市场，这使我们能够以精简和敏捷的方式进行扩张。”

在Grab最近的年度产品发布会GrabX上，这家科技巨头在人工智能领域更进一步。会上发布了一系列由人工智能驱动的产品，巩固了这项技术在Grab的地位。

其中包括为司机提供的人工智能助手、一个利用人工智能优化沿途下车点的拼车功能，以及一个利用人工智能分析闭路电视摄像头画面以洞察商店运营的虚拟商店助理。

这是Grab将人工智能技术交到其司机、附加保险、商家和客户手中的举措之一。目前，Grab承担了将人工智能融入其产品的大部分成本。

Tan在2026年的GrabX大会演讲中表示：“我们承担所有的人工智能代币成本，因为我们知道优秀的人工智能并不便宜。但它不应该成为只有少数人能负担得起的奢侈品。”

对于一家科技公司来说，使用人工智能是理所当然的选择，特别是在人工智能代理现在能够以比人类快得多的速度编写代码的情况下。已有大量媒体报道称，许多公司通过人工智能代理加快了软件开发工作的速度。

过去软件开发的瓶颈在于编码，如今已转移到代码审查——即审查代码并检查逻辑、安全和性能缺陷的过程。面对人工智能可以生成的庞大代码量，人类很难跟上人工智能将代码集成到软件中的请求速度。

人类软件开发人员不仅要应对庞大的代码量，还要处理人工智能代码可能存在的问题。一份由基于人工智能的代码审查平台CodeRabbit发布的报告发现，与人类生成的代码相比，人工智能生成的代码存在更多的逻辑、安全和性能问题。

平均而言，人工智能生成的代码每份约有10.8个问题，而人类生成的代码为6.5个。由人工智能生成的代码所引起的问题也往往比人类生成的更严重，其包含的严重问题多出约1.4倍，主要问题多出1.7倍。

人类代码审查员必须处理更多的问题，从而减慢了代码审查的速度。

尽管人工智能最大限度地提高了运营岗位的生产力，但软件开发人员在使用人工智能工具时反而比不使用时花费了更长的时间。人工智能研究非营利组织METR的一项研究显示，软件开发人员在使用人工智能工具时，用时增加了19%。

在该研究之前，软件开发人员认为使用人工智能工具会提高他们的速度，预计任务完成时间将减少约24%。在开发人员使用人工智能时，他们的看法与实际表现之间存在差距。

人工智能平台Anthropic在2026年1月的一项研究指出，对于新晋软件开发人员来说，使用人工智能工具可能会损害他们必要的概念理解、代码阅读和调试能力。

这些研究挑战了这样一种观点，即人工智能工具将为软件开发人员带来巨大的效率提升——例如，利用人工智能编写出漏洞更少、更简洁的代码。

随着人工智能编码能力的提升，对软件开发人员的需求反而可能会增长。未来，人工智能能生成的代码量很可能只会增加，但要让它完全负责审查代码并直接集成到软件中，恐怕仍难以获得充分信任。

尽管像Grab这样的公司可能会因为人工智能带来的效率而减少运营岗位，但对于软件开发人员等更高价值的职位，仍有发展空间。事实上，如果公司要充分发掘人工智能的潜力，对这类人才的需求甚至可能会更大。