更恐怖的是，AI 還在加速 —— 計算機和數學類職業理論可自動化率高達 94%，但目前真實覆蓋只有 33%。

也就是說，AI 遠沒發揮出全部潛力，可光是已經實現的這部分，就足夠讓程序員的日常工作被「切」掉四分之三。

但路易斯維爾大學的計算機科學教授，AI 安全與安防研究員 Roman V. Yampolskiy，預測更為悲觀：

通用人工智能（AGI）將徹底取代所有基于計算機的認知勞動，而實體人形機器人僅落后 3 到 5 年。

他的結論是：「在不遠的將來，幾乎所有體力和腦力工作都將被自動化，因為 AI 學習任何新技能的速度都比人類快，使得再培訓變得毫無意義。」

AI 替代指數

這次，經濟學家 Maxim Massenkoff 和 Peter McCrory 提出了一個新指標 ——Observed Exposure（觀察暴露量），也就是 AI 正在替代多少工作任務。

他們的計算方式，有點像經濟學和大數據的混合體。

數據來自三個地方，包括 O*NET 職業數據庫（美國約 800 個職業的具體任務），Claude 的真實使用數據以及大模型的理論能力研究。

研究人員會問三個問題。

第一，這個任務理論上 AI 能不能做？

第二，現實中，AI 有沒有進入這個職業？

第三，在這個職業中，AI 是在輔助還是自動化？

最終，他們把這些數據加權計算，就得出每個職業有多少任務正在被 AI 覆蓋。

最容易被 AI 沖擊的職業排行榜

結果出來后，讓所有人大吃一驚：最容易被 AI 沖擊的職業第一名，不是翻譯，不是寫手，而是程序員！

下面這份，就是報告給出的 AI 暴露度最高的職業榜單。

程序員排第一，其實讓人并不意外，在現實工作場景中，Claude 已經被大量用于編程任務。

而客服、數據錄入等崗位，本身就屬于高度流程化的白領工作，AI 尤其擅長。

最安全的職業是誰？

另一方面，有30% 的職業幾乎完全不受 AI 影響。

比如廚師、救生員、酒吧調酒師、摩托車維修工、洗碗工等等。

原因很簡單：這些工作需要物理世界操作，而 AI 暫時還沒有手。

像農業操作、法庭辯護之類的任務，目前仍然遠遠超出 AI 能力。

因此，藍領工作反而更安全。

一個讓人稍感安慰的結論是，AI 目前還沒有造成特別明顯的失業潮。

研究人員分析了美國 2016 年以來的就業數據，特別對比了 AI 暴露高的職業，和 AI 暴露低的職業。

結果他們發現：二者失業率幾乎沒有差別。

年輕人開始出問題了

Anthropic 創始人兼 CEO Dario Amodei 早就把話挑明。

去年，他就警告：在 1-5 年內，AI 可能干掉 50% 入門級白領崗位，讓整體失業率沖到 10-20%。

今年年初，他又發了一篇 2 萬字長文，再次強調 AI 將引發「非同尋常的陣痛」：AI 進步太快，社會根本來不及反應。

曾經，程序員、律師助理、分析師等崗位是「金飯碗」；AI 之下，可能直接蒸發。

Amodei 的警示甚至引來英偉達 CEO 黃仁勛的駁斥：

Anthropic 的報告顯示，現在失業率還沒大漲。

報告跟蹤了 ChatGPT 發布后的數據，發現高暴露職業的失業率和低暴露職業幾乎沒拉開差距，變化「基本為零」。

可另一個信號更危險：22-25 歲的年輕人，在高暴露崗位的入職率直接掉了 14%。老員工還能靠經驗茍住，新人連門都摸不到了。

這份報道揭開了一個正在發生的悲劇：企業并沒有大規模清洗老員工，它們只是悄悄關上了大門。

暴跌的 14%應屆生招聘需求，就是證據。

對于資深專家（Senior）來說，AI 確實是超級杠桿，讓他們以一當十。

但對于初級員工（Junior）來說，AI 是完美的替代品。

• 原本需要實習生整理的會議紀要，AI 秒出；

• 原本需要初級分析師清洗的數據，AI 搞定；

• 原本需要初級碼農寫的 CRUD 代碼，AI 包圓。

原本需要實習生整理的會議紀要，AI 秒出；

原本需要初級分析師清洗的數據，AI 搞定；

原本需要初級碼農寫的 CRUD 代碼，AI 包圓。

更扎心的是，美國勞工統計局（BLS）的預測顯示：

• 暴露度越高的職業，未來十年就業增長越慢；

• 每多 10% 的任務被 AI 覆蓋，崗位增長就少 0.6 個百分點。

暴露度越高的職業，未來十年就業增長越慢；

每多 10% 的任務被 AI 覆蓋，崗位增長就少 0.6 個百分點。

AI 是一場 10 年的溫水煮青蛙

現在，經濟學家有兩派完全不同的觀點。

其中一派認為，AI 只是效率工具。

他們認為，就像電腦和互聯網一樣，AI 只會提升效率。歷史上的每次技術革命，都會創造更多崗位。

另一派則認為，AI 不只是工具，而是第一次替代了腦力勞動。

研究者給了這樣一個比喻：AI 的沖擊，很可能像慢性地震。

意思就是，AI 對就業的影響，可能不會像疫情那樣突然，而更像一種中國制造沖擊。

在 2000 年代，中國制造進入全球市場，這導致美國的很多制造業崗位，用了十幾年才逐漸消失。

AI 可能也是這樣，不是一天改變世界，而是慢慢改變所有行業。

Anthropic 的這份報告更像是一份「早期預警系統」。

AI 對勞動力市場的影響可能不像疫情那樣突如其來，而更像是一場長達十年的「溫水煮青蛙」。

未來幾年將是觀察 AI 影響的關鍵時期。

原因在于：

• AI 技術仍在快速進步

• 企業應用還處于早期階段

• 工作流程正在逐步重構

AI 技術仍在快速進步

企業應用還處于早期階段

工作流程正在逐步重構

隨著 AI 在企業中的應用擴大，我們可能會看到更加明顯的勞動力市場變化。

或許，未來生產力過剩，人類或不再是為了生存而工作。

彼時，那么人類工作的意義，究竟還剩下什么？

***、企業、個人，都得開始想：當 AI 把 75% 的日常任務干掉時，我們拿什么去換飯碗？

或許，UBI（全民基本收入）、終身學習新模式、甚至「人類稅」這些聽起來遙遠的詞，會變成現實。

給年輕人的三點建議

最后，給出三點建議。

• 避開「純數字化流水線」任務：如果你的工作主要是「讀取數據-轉換-輸出報告」，那么你就在 70% 的危險區。

• 擁抱「自動化工作流」：與其擔心被替代，不如學習如何通過 API 和 AI 工具提升效率，成為那個「使用 AI 的人」 。

避開「純數字化流水線」任務：如果你的工作主要是「讀取數據-轉換-輸出報告」，那么你就在 70% 的危險區。

擁抱「自動化工作流」：與其擔心被替代，不如學習如何通過 API 和 AI 工具提升效率，成為那個「使用 AI 的人」 。返回搜狐，查看更多