自ChatGPT引爆新一輪人工智能浪潮以來(lái)，關(guān)于“AI搶走人類飯碗”的焦慮便如影隨形。

然而，如果剝開那些駭人聽聞的預(yù)測(cè)，AI對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的真實(shí)沖擊究竟到了哪一步？

2026年3月5日，Anthropic發(fā)布了一份名為《AI的勞動(dòng)力市場(chǎng)影響：一種新衡量標(biāo)準(zhǔn)與早期證據(jù)》（Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence）的深度研究報(bào)告。

這份研究跳出了以往單純探討“理論可能性”的窠臼，轉(zhuǎn)而結(jié)合“實(shí)際觀測(cè)到的使用情況”，從而得出更貼近現(xiàn)實(shí)的結(jié)論，為我們提供了一把精確丈量AI沖擊波的標(biāo)尺。

研究得出結(jié)論：迄今為止，AI并沒有在宏觀層面引發(fā)系統(tǒng)性的失業(yè)潮。但這并不意味著一切太平——一場(chǎng)隱秘的洗牌正在發(fā)生。

01

提出“實(shí)際暴露度”

新指標(biāo)

過(guò)去幾年，學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界在預(yù)測(cè)AI的破壞力時(shí)，往往容易陷入一種“理論上的傲慢” 。例如，此前的研究曾認(rèn)定四分之一的美國(guó)工作面臨離岸外包的風(fēng)險(xiǎn)，但十年后這些崗位依然保持著健康的增長(zhǎng) 。

但在研究者看來(lái)，“理論可行”與“實(shí)際部署”之間存在著巨大的鴻溝。

基于此，該報(bào)告提出了一項(xiàng)全新指標(biāo)——觀察到的暴露度（Observed Exposure）。

研究團(tuán)隊(duì)結(jié)合了三個(gè)核心數(shù)據(jù)源：O*NET（美國(guó)職業(yè)任務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)）、Anthropic經(jīng)濟(jì)指數(shù)（真實(shí)的AI使用數(shù)據(jù)），以及Eloundou等人在2023年提出的理論暴露度指標(biāo)。

報(bào)告發(fā)現(xiàn)，AI的實(shí)際覆蓋率遠(yuǎn)低于其理論能力。很多理論上AI可以加速的任務(wù)，在實(shí)際中并沒有被廣泛使用。

例如，理論上AI可以“授權(quán)藥物補(bǔ)充和提供處方信息”，但實(shí)際中出于合規(guī)和安全考慮，團(tuán)隊(duì)并未觀察到Claude執(zhí)行此任務(wù)。

在計(jì)算新指標(biāo)時(shí)，研究者進(jìn)行了精細(xì)的加權(quán)。如果AI在工作場(chǎng)景中是完全自動(dòng)化地執(zhí)行任務(wù)，則賦予全部權(quán)重；如果是輔助性的，則只賦予一半權(quán)重，最后根據(jù)員工在各項(xiàng)任務(wù)上花費(fèi)的時(shí)間比例進(jìn)行加權(quán)匯總。

報(bào)告將計(jì)算出的“實(shí)際暴露度”與美國(guó)勞工統(tǒng)計(jì)局（BLS）發(fā)布的2024-2034年就業(yè)增長(zhǎng)預(yù)測(cè)進(jìn)行了對(duì)比回歸分析，發(fā)現(xiàn)職業(yè)的實(shí)際暴露度每增加10個(gè)百分點(diǎn)，BLS預(yù)測(cè)的就業(yè)增長(zhǎng)率就會(huì)下降0.6個(gè)百分點(diǎn)。

如果僅僅使用“理論暴露度”指標(biāo)進(jìn)行回歸，這種負(fù)相關(guān)性是不存在的。這有力地證明了“實(shí)際暴露度”指標(biāo)在預(yù)測(cè)勞動(dòng)力市場(chǎng)趨勢(shì)時(shí)，比單純的理論預(yù)測(cè)更具現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義和預(yù)測(cè)價(jià)值。

02

十大職業(yè)，最容易受到AI沖擊

根據(jù)“實(shí)際暴露度”這一全新指標(biāo)，目前受AI（特別是大語(yǔ)言模型）沖擊最大、實(shí)際應(yīng)用覆蓋率最高的十大職業(yè)如下：

根據(jù)實(shí)際暴露度指標(biāo)，風(fēng)險(xiǎn)最高的十個(gè)職業(yè)。

• 計(jì)算機(jī)程序員（實(shí)際暴露度：74.5%）

主要被自動(dòng)化的任務(wù)：編寫、更新和維護(hù)軟件程序。

• 客戶服務(wù)代表（實(shí)際暴露度：70.1%）

主要被自動(dòng)化的任務(wù)：與客戶溝通以提供信息、接受訂單、處理投訴。

• 數(shù)據(jù)錄入員（實(shí)際暴露度：67.1%）

主要被自動(dòng)化的任務(wù)：閱讀源文檔并將數(shù)據(jù)錄入系統(tǒng)。

• 醫(yī)療記錄專家（實(shí)際暴露度：66.7%）

主要被自動(dòng)化的任務(wù)：匯編、提取患者數(shù)據(jù)并進(jìn)行編碼。

• 市場(chǎng)研究分析師與營(yíng)銷專家（實(shí)際暴露度：64.8%）

主要被自動(dòng)化的任務(wù)：準(zhǔn)備研究結(jié)果報(bào)告，用圖表說(shuō)明數(shù)據(jù)，并將復(fù)雜的調(diào)查結(jié)果轉(zhuǎn)化為文字?jǐn)⑹觥?/p>

• 銷售代表（批發(fā)和制造業(yè)，不含技術(shù)和科學(xué)產(chǎn)品）（實(shí)際暴露度：62.8%）

主要被自動(dòng)化的任務(wù)：聯(lián)系客戶以展示產(chǎn)品并征求訂單。

• 財(cái)務(wù)和投資分析師（實(shí)際暴露度：57.2%）

主要被自動(dòng)化的任務(wù)：通過(guò)分析財(cái)務(wù)信息來(lái)預(yù)測(cè)商業(yè)、行業(yè)或經(jīng)濟(jì)狀況，從而為投資決策提供依據(jù)。

• 軟件質(zhì)量保證分析師和測(cè)試員（實(shí)際暴露度：51.9%）

主要被自動(dòng)化的任務(wù)：修改軟件以糾正錯(cuò)誤或提高性能。

• 信息安全分析師（實(shí)際暴露度：48.6%）

主要被自動(dòng)化的任務(wù)：執(zhí)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估并測(cè)試數(shù)據(jù)處理的安全性。

• 計(jì)算機(jī)用戶支持專家（實(shí)際暴露度：46.8%）

主要被自動(dòng)化的任務(wù)：回答用戶關(guān)于計(jì)算機(jī)軟件或硬件操作的詢問(wèn)，以解決相關(guān)問(wèn)題。

這十個(gè)職業(yè)有一個(gè)致命的共同點(diǎn)：它們的核心工作高度依賴于文本處理、代碼編寫、數(shù)據(jù)分析或信息溝通。

在實(shí)際的商業(yè)和專業(yè)環(huán)境中，這些任務(wù)已經(jīng)在通過(guò)AI API和自動(dòng)化工作流被大規(guī)模執(zhí)行。

03

七個(gè)職業(yè)，目前受AI沖擊為“零”

與此同時(shí)，有30%的勞動(dòng)者處于“零暴露”狀態(tài)。報(bào)告中列舉的具體職業(yè)包括：

• 廚師

• 摩托車修理工

• 救生員

• 調(diào)酒師

• 洗碗工

• 更衣室服務(wù)員

• 農(nóng)業(yè)體力勞動(dòng)者（如修剪樹木、操作農(nóng)機(jī)）

可見，這些職業(yè)絕大多數(shù)是需要直接的物理交互、動(dòng)手操作或現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)的崗位。

“零暴露”職業(yè)構(gòu)成了目前勞動(dòng)力市場(chǎng)中抵御AI沖擊的“物理防線”。

由于當(dāng)前的人工智能缺乏在物理世界中直接操作的能力，這些傳統(tǒng)意義上薪酬和學(xué)歷要求較低的藍(lán)領(lǐng)或基層服務(wù)崗位，反而在AI浪潮中得以完全免疫。

04

高學(xué)歷、高薪資的精英最易受波及

高暴露人群與低暴露人群之間的差異

報(bào)告通過(guò)對(duì)比“零暴露”群體與“最高暴露”群體的客觀數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)與“自動(dòng)化往往沖擊藍(lán)領(lǐng)或底層勞動(dòng)力”的傳統(tǒng)印象不同，這群“高風(fēng)險(xiǎn)被取代者”恰恰是傳統(tǒng)意義上的職場(chǎng)精英：

• 更高薪：高暴露度群體（暴露度排名前25%）的平均時(shí)薪為 32.69 美元，比零暴露群體（22.23 美元）高出約47%。
  

• 更高學(xué)歷：高暴露群體擁有研究生學(xué)歷的比例高達(dá)17.4%，幾乎是零暴露群體（4.5%）的四倍。

• 人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征：高暴露群體中，女性的可能性高出 15.5 個(gè)百分點(diǎn)，白人高出10.6 個(gè)百分點(diǎn)，亞裔高出4.4 個(gè)百分點(diǎn)。

  05

  預(yù)期中的“白領(lǐng)大蕭條”并沒有發(fā)生

針對(duì)ChatGPT發(fā)布（2022年底）以來(lái)的勞動(dòng)力市場(chǎng)數(shù)據(jù)，報(bào)告將失業(yè)率作為首要考察指標(biāo)（相比于招聘崗位的減少，失業(yè)意味著勞動(dòng)者正在尋找工作但未能如愿，最能直接反映經(jīng)濟(jì)傷害）。

研究采用“雙重差分法”（Difference-in-Differences），對(duì)比了AI暴露度最高的前25%人群與零暴露人群的失業(yè)率變化。

結(jié)果顯示，自ChatGPT發(fā)布以來(lái)，兩者之間失業(yè)率差距的變化微乎其微且在統(tǒng)計(jì)學(xué)上不顯著，表明高度暴露人群的整體失業(yè)率并未出現(xiàn)系統(tǒng)性上升。

這說(shuō)明，市場(chǎng)曾擔(dān)憂的類似 2007-2009 年期間失業(yè)率翻倍的“白領(lǐng)階層大蕭條”并沒有上演。

AI帶來(lái)的改變更像互聯(lián)網(wǎng)的普及，是一場(chǎng)漸進(jìn)式的重塑，而不是瞬間的崩塌。

06

被悄然關(guān)上的職場(chǎng)大門：

年輕人正在承擔(dān)代價(jià)

雖然整體沒有大規(guī)模裁員，但AI的沖擊以一種更隱蔽的方式顯現(xiàn)——放緩招聘。

22-25 歲勞動(dòng)者在高暴露和無(wú)人工智能暴露職業(yè)中的新工作開始情況

由于許多年輕勞動(dòng)者（22-25歲）剛進(jìn)入市場(chǎng)，如果找不到工作他們可能會(huì)退出勞動(dòng)力市場(chǎng)（例如繼續(xù)求學(xué)）而不是登記為失業(yè)，因此報(bào)告專門追蹤了“新工作入職率”。

數(shù)據(jù)驚人地揭示，在2024年，兩組數(shù)據(jù)開始出現(xiàn)視覺上的背離：進(jìn)入高暴露職業(yè)的年輕人的求職成功率（新入職率）相比2022年下降了14%（約0.5個(gè)百分點(diǎn)），而25歲以上的勞動(dòng)者則沒有這種下降。

這暗示了企業(yè)在面對(duì)AI提效時(shí)，可能優(yōu)先選擇凍結(jié)或減少對(duì)初級(jí)崗位的招聘，而不是裁撤現(xiàn)有員工。

07

哪些領(lǐng)域即將迎來(lái)AI的“爆發(fā)式”滲透？

這份報(bào)告提供了一個(gè)非常清晰的分析框架，來(lái)尋找那些最有可能從“理論暴露”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皩?shí)際應(yīng)用”的職業(yè)。

按職業(yè)類別劃分的理論能力和觀察到的接觸情況。LLM 理論上可以執(zhí)行的工作任務(wù)份額（藍(lán)色區(qū)域）和根據(jù)使用數(shù)據(jù)得出的工作覆蓋率指標(biāo)（紅色區(qū)域）。

根據(jù)報(bào)告的邏輯，最有可能發(fā)生這種轉(zhuǎn)變的職業(yè)，是那些目前“理論上的AI覆蓋率”（藍(lán)色區(qū)域）極高，但“實(shí)際觀察到的覆蓋率”（紅色區(qū)域）仍然較低的領(lǐng)域。隨著AI能力的進(jìn)步和部署的深化，實(shí)際應(yīng)用的范圍將不斷擴(kuò)大，去填補(bǔ)理論上的空白。

具體來(lái)說(shuō)，以下幾類職業(yè)/領(lǐng)域具有最大的轉(zhuǎn)化潛力：

• 計(jì)算機(jī)與數(shù)學(xué)領(lǐng)域：這是報(bào)告中明確點(diǎn)出的最具代表性的領(lǐng)域。該領(lǐng)域中 94% 的任務(wù)在理論上可以被加速，但目前實(shí)際覆蓋率僅為 33%。這意味著仍有超過(guò) 60% 的龐大空間，一旦技術(shù)門檻突破，將迅速轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用。

• 辦公與行政類崗位：這類職業(yè)理論上的AI覆蓋率高達(dá) 90%。雖然像數(shù)據(jù)錄入員已被大量波及，但整體行政類崗位仍有巨大的理論空間等待落地。

具有巨大理論“藍(lán)區(qū)”的專業(yè)知識(shí)型領(lǐng)域：

根據(jù)報(bào)告的雷達(dá)圖，還有幾大領(lǐng)域的理論可行性非常廣闊，但目前的實(shí)際應(yīng)用只占很小一部分，包括：商業(yè)與金融、法律、藝術(shù)與媒體、建筑與工程、生命與社會(huì)科學(xué)。

為什么這些職業(yè)未來(lái)會(huì)完成這種轉(zhuǎn)變？

目前很多理論上可行的任務(wù)沒有在實(shí)際中被使用，主要是因?yàn)槟Ｐ湍壳暗木窒扌?、法律合?guī)約束、特定的軟件環(huán)境要求，以及需要人工驗(yàn)證等現(xiàn)實(shí)障礙。

但在未來(lái)幾年，隨著大語(yǔ)言模型能力的迭代和各類專業(yè)AI工具箱（Agent）的完善，上述阻礙會(huì)被逐一克服，

報(bào)告指出，紅色區(qū)域（實(shí)際應(yīng)用）將會(huì)不斷增長(zhǎng)，最終完全覆蓋藍(lán)色區(qū)域（理論能力）。

結(jié)語(yǔ)

Anthropic的報(bào)告是一面鏡子，照出了勞動(dòng)力市場(chǎng)的裂縫。

而如何穿越這道裂縫，國(guó)內(nèi)也已經(jīng)有人開始系統(tǒng)性地思考。盛景即將出版的《AI時(shí)代創(chuàng)新法則》試圖給出中國(guó)語(yǔ)境下的應(yīng)對(duì)框架，其中有幾個(gè)判斷值得認(rèn)真對(duì)待：

AI催生的的經(jīng)濟(jì)增量必將會(huì)超過(guò)崗位折損，但兩者不在同一個(gè)時(shí)間和地點(diǎn)發(fā)生。這個(gè)錯(cuò)位，是真正需要提前應(yīng)對(duì)的難題。

工作制度需要重新談判。四天甚至三天工作制，不是福利，是對(duì)生產(chǎn)力重新分配的合理回應(yīng)，也是緩解結(jié)構(gòu)性失業(yè)最直接的制度出口。

教育必須真正掉頭。不是開幾門AI課，而是把年輕人重塑為"善用AI工具、為結(jié)果負(fù)責(zé)"的新型勞動(dòng)力——這件事，大學(xué)和企業(yè)都已經(jīng)沒有時(shí)間再等了。

中國(guó)的就業(yè)壓力，部分解法在邊界之外。企業(yè)出海不只是產(chǎn)能出海，也是勞動(dòng)力出海；同時(shí)大力發(fā)展高端專業(yè)服務(wù)業(yè)，才能從源頭承接大學(xué)生就業(yè)的壓力。

浪潮從不等人做好準(zhǔn)備?？辞宄芽p在哪里，才有可能不掉進(jìn)去。

人生只有四千周，而企業(yè)生存期更短，跨越10年經(jīng)營(yíng)期的企業(yè)少之又少，企業(yè)要想有質(zhì)量地活下去，活得更好更久，“極簡(jiǎn)增長(zhǎng)”就是看透并掌控事物本質(zhì)的那個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。

選對(duì)了路，路就不會(huì)遠(yuǎn)。盛景推出《極簡(jiǎn)增長(zhǎng) 立竿見影》在線課程，期望能夠幫助更多的企業(yè)走上增長(zhǎng)道路。未來(lái)有多近，在于我們已經(jīng)走了多遠(yuǎn)。未來(lái)有多遠(yuǎn)，在于我們與誰(shuí)同行。期待與你同行、共勉。

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