近期，小龍蝦 OpenClaw 再度刷屏全網(wǎng)，也讓大眾對(duì) “AI 替代人工” 的焦慮再度升溫。

毋庸置疑，從編寫(xiě)代碼到一鍵生成視頻，AI 已悄然改變了諸多職業(yè)的工作模式，而它對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的實(shí)際沖擊究竟幾何？

本月發(fā)布的一份專項(xiàng)報(bào)告中，Anthropic 的研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了名為 “observed exposure”（觀察暴露度）的全新衡量指標(biāo)，并據(jù)此得出結(jié)論：AI 對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響遠(yuǎn)未達(dá)到人們的預(yù)期規(guī)模，甚至在部分關(guān)鍵指標(biāo)上尚未顯現(xiàn)出明顯痕跡。

長(zhǎng)期以來(lái)，評(píng)估 AI 對(duì)就業(yè)的潛在威脅，大多以 AI 的理論能力為依據(jù) —— 即判斷 AI 在理論層面能否完成某類職業(yè)的核心任務(wù)，卻忽略了 AI 的技術(shù)能力與實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景之間的關(guān)聯(lián)。

此次 Anthropic 團(tuán)隊(duì)提出的 “觀察暴露度” 指標(biāo)，實(shí)則是將大語(yǔ)言模型（LLM）的技術(shù)能力與現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的 AI 實(shí)際使用數(shù)據(jù)相結(jié)合，對(duì)自動(dòng)化場(chǎng)景及與工作高度相關(guān)的 AI 應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行加權(quán)分析，以此更精準(zhǔn)地捕捉 AI 對(duì)不同職業(yè)的實(shí)際影響。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，過(guò)往相關(guān)研究的核心都聚焦于 “AI 能做什么”，而這份報(bào)告則從 “AI 實(shí)際被用來(lái)做什么” 的角度展開(kāi)分析。

程序員編寫(xiě)AI取代自己?

為構(gòu)建這一精準(zhǔn)指標(biāo)，該研究整合了三大核心數(shù)據(jù)來(lái)源，基于整合后的數(shù)據(jù)分析，研究團(tuán)隊(duì)也發(fā)現(xiàn)了諸多有趣的現(xiàn)象。

例如計(jì)算機(jī)與數(shù)學(xué)類職業(yè)，其 AI 理論覆蓋率高達(dá) 94%，但實(shí)際觀測(cè)覆蓋率僅為 33%；辦公與行政類職業(yè)的 AI 理論覆蓋率為 90%，實(shí)際應(yīng)用覆蓋率同樣遠(yuǎn)未達(dá)到這一數(shù)值。

二者之所以存在如此大的差距，既源于 AI 模型本身的技術(shù)局限性，也受法律約束、軟件適配等現(xiàn)實(shí)因素的影響 —— 比如藥品處方中一些被認(rèn)為能被 AI 完美處理的任務(wù)，在實(shí)際場(chǎng)景中卻極少被 AI 替代。

具體到各職業(yè)來(lái)看，計(jì)算機(jī)程序員以 74.5% 的觀察暴露度位居首位，代碼編寫(xiě)、更新與維護(hù)等任務(wù)，早已是公認(rèn)的 AI 自動(dòng)化應(yīng)用重點(diǎn)場(chǎng)景；緊隨其后的是客服（70.1%）、數(shù)據(jù)錄入員（67.1%）等職業(yè)。

22-25歲的年輕勞動(dòng)者最危險(xiǎn)？

除了這些 AI 暴露高風(fēng)險(xiǎn)的職業(yè)外，有 30% 的勞動(dòng)者幾乎不存在 AI 暴露風(fēng)險(xiǎn)，這類從業(yè)者多從事廚師、機(jī)械師、救生員等體力勞動(dòng)類職業(yè)，這類工作對(duì) AI 的需求度極低。

從群體特征來(lái)看，AI 高暴露度群體比無(wú)暴露度群體平均年長(zhǎng) 1.9 歲，其中女性占比高出 15.5 個(gè)百分點(diǎn)，白人占比高出 10.6 個(gè)百分點(diǎn)，亞裔占比更是近乎翻倍；薪資層面，高暴露度群體的平均時(shí)薪為 32.69 美元，較無(wú)暴露度群體高出 10.45 美元，薪資差距達(dá) 47%；

教育水平上，高暴露度群體中擁有研究生學(xué)歷的比例為 17.4%，是無(wú)暴露度群體的近四倍，其本科及以上學(xué)歷占比更是達(dá)到 54.5%，遠(yuǎn)高于無(wú)暴露度群體的 17.8%。

這一數(shù)據(jù)直接打破了 “AI 主要替代低技能工作” 的傳統(tǒng)認(rèn)知，也印證了 AI 的影響其實(shí)更集中于高學(xué)歷、高薪資的白領(lǐng)群體。

報(bào)告還指出，22 至 25 歲的年輕勞動(dòng)者，在 AI 高暴露度職業(yè)中的就業(yè)機(jī)會(huì)正持續(xù)減少，而 25 歲以上的勞動(dòng)者則未出現(xiàn)就業(yè)率下滑的情況。

究其原因，一方面是在 AI 普及的背景下，企業(yè)減少了對(duì)年輕入門(mén)者的招聘，更傾向于留用經(jīng)驗(yàn)豐富、能與 AI 協(xié)同工作的資深員工；另一方面，年輕勞動(dòng)者也可能主動(dòng)轉(zhuǎn)向低暴露度的職業(yè)，或選擇繼續(xù)深造提升自身競(jìng)爭(zhēng)力。

結(jié)語(yǔ)

總體而言，這項(xiàng)研究以全新視角提醒我們，AI 對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響遠(yuǎn)比預(yù)期更為復(fù)雜，它并非簡(jiǎn)單地 “取代” 工作，而是會(huì)重新定義工作內(nèi)容、改變工作模式。

當(dāng)然，研究團(tuán)隊(duì)也坦言，此次研究仍存在一定局限性：僅分析了 Claude 的使用數(shù)據(jù)，未涵蓋其他 AI 模型；研究的評(píng)估指標(biāo)基于 2025 年的數(shù)據(jù)，可能無(wú)法完整反映 2026 年及以后的行業(yè)最新變化；AI 對(duì)年輕勞動(dòng)者的影響也仍需更多數(shù)據(jù)佐證。

未來(lái)，研究團(tuán)隊(duì)將納入更多 AI 模型的使用數(shù)據(jù)、更新大語(yǔ)言模型的能力評(píng)估指標(biāo)，并重點(diǎn)關(guān)注 AI 高暴露度職業(yè)相關(guān)專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)情況。

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