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關(guān)于AI會(huì)不會(huì)搶走人類(lèi)工作，我們聽(tīng)過(guò)太多預(yù)測(cè)，卻很少見(jiàn)到基于真實(shí)使用數(shù)據(jù)的研究。近日，Anthropic公司發(fā)布的《經(jīng)濟(jì)指數(shù)報(bào)告》打破了這個(gè)局面——他們直接分析了用戶與Claude的數(shù)百萬(wàn)次對(duì)話，試圖回答一個(gè)更現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題：那些理論上可以被大模型完成的任務(wù)，在實(shí)際工作中究竟被用到了多少？

結(jié)論出人意料：AI對(duì)就業(yè)的沖擊遠(yuǎn)沒(méi)有想象中那么猛烈，程序員反而成了受影響最大的群體。更值得關(guān)注的是，失業(yè)率雖未飆升，但招聘正在悄悄收緊——AI沒(méi)有急著趕走職場(chǎng)里的人，卻把門(mén)關(guān)得更緊了。

過(guò)去兩年，關(guān)于人工智能是否會(huì)大規(guī)模取代人類(lèi)工作、重塑勞動(dòng)力市場(chǎng)的討論幾乎充斥了全球的媒體、學(xué)術(shù)和政策圈。預(yù)測(cè)、報(bào)告和熱議層出不窮，但真正基于真實(shí)使用數(shù)據(jù)、可以量化 AI 對(duì)不同職業(yè)影響的研究卻寥寥無(wú)幾。

近日，美國(guó)人工智能公司 Anthropic 發(fā)布的Anthropic經(jīng)濟(jì)指數(shù)（Anthropic Economic Index）提供了一種全新的觀察視角。Anthropic 是 OpenAI 之外全球最重要的大模型研發(fā)機(jī)構(gòu)之一，旗下的Claude已經(jīng)成為最著名的AI大模型之一，而且在AI編程方面影響力突出。

過(guò)去關(guān)于 AI 與就業(yè)的研究，大多遵循一種相似的思路，先把一項(xiàng)職業(yè)拆解成許多具體任務(wù)，再根據(jù)任務(wù)描述，推斷它們?cè)诙啻蟪潭壬峡赡鼙?AI 替代。這種方法引出的很多結(jié)論實(shí)際上是建立在推斷上，而不是來(lái)自真實(shí)的使用數(shù)據(jù)。

但是作為最有影響力的AI公司，Anthropic 有著可靠的一手?jǐn)?shù)據(jù)，研究者直接觀察現(xiàn)實(shí)世界里人們是如何使用 AI 的。通過(guò)對(duì) Claude大量使用數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，并與美國(guó)勞工部的 O*NET 職業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行匹配，做出了全新的分析[1]。

研究團(tuán)隊(duì)沒(méi)有只停留在AI能完成什么任務(wù)的能力評(píng)估上，他們?cè)噲D進(jìn)一步回答一個(gè)更現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題:這些理論上可以由大模型完成的任務(wù)，在真實(shí)的專業(yè)工作流程中，究竟有多少真的被AI接管了。

AI對(duì)當(dāng)下就業(yè)的沖擊沒(méi)有達(dá)到預(yù)期

從結(jié)果上看，這項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，AI實(shí)際的應(yīng)用遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到理論估計(jì)的潛力。

下圖藍(lán)色的部分，是2023年由OpenAI研究人員在一項(xiàng)發(fā)表在Science的研究中做出的理論估計(jì)，在這份估計(jì)中，計(jì)算機(jī)和數(shù)學(xué)類(lèi)職業(yè)理論上約 94% 的任務(wù)，都有可能被人工智能加速完成[2]。管理、商業(yè)金融、法律等等行業(yè)都是重災(zāi)區(qū)，這更符合我們對(duì)于AI帶來(lái)就業(yè)危機(jī)的想象。

但按照Anthropic研究的結(jié)論，AI實(shí)際的影響范圍，只有初看這幅圖時(shí)可能不會(huì)注意到的紅色部分，Claude 目前只覆蓋了計(jì)算機(jī)與數(shù)學(xué)類(lèi)職業(yè)33%的任務(wù)，而這幾乎是AI影響最大的一個(gè)領(lǐng)域了。

大語(yǔ)言模型在理論上可以執(zhí)行的工作任務(wù)占比（藍(lán)色區(qū)域），以及研究者基于實(shí)際使用數(shù)據(jù)得出的崗位覆蓋度指標(biāo)（紅色區(qū)域）

為什么這次得出的結(jié)論和過(guò)去差距很大？因?yàn)樽髡吒鶕?jù)Claude的真實(shí)數(shù)據(jù)，進(jìn)行了更詳細(xì)的任務(wù)權(quán)重分配，并且在把工作拆解成任務(wù)之后，還用真實(shí)數(shù)據(jù)估測(cè)了每項(xiàng)任務(wù)的在工作中占據(jù)的時(shí)間。

過(guò)去的研究很多只是簡(jiǎn)單計(jì)算了各個(gè)工作任務(wù)是不是能由AI替代，從而得出一項(xiàng)工作整體的AI替代情況?？墒茿I雖然能夠替人完成工作中的很多內(nèi)容，卻往往處理不了一項(xiàng)工作中最重要、最費(fèi)時(shí)的任務(wù)，這導(dǎo)致理論上的替代率和實(shí)際的使用情況相差極大。

這次，研究者從任務(wù)和時(shí)間兩個(gè)層面入手來(lái)衡量職業(yè)對(duì) AI 的“觀察到的暴露度”（observed exposure）。具體方法是把一個(gè)職業(yè)里所有任務(wù)的 AI 暴露程度算出來(lái)，再根據(jù)這些任務(wù)在工作中占多少時(shí)間進(jìn)行加權(quán)平均。

首先，研究團(tuán)隊(duì)統(tǒng)計(jì)了 Claude 中所有被分類(lèi)為工作相關(guān)的任務(wù)，并利用已有方法將教育或個(gè)人用途的對(duì)話剔除，只留下工作場(chǎng)景下相關(guān)的內(nèi)容。比如，用 AI 輔助講解科學(xué)課程或提供健康建議，并不等同于自動(dòng)化教師或護(hù)士的核心工作，因此不納入統(tǒng)計(jì)。

接下來(lái)，作者將這些使用記錄與職業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的任務(wù)進(jìn)行匹配。他們先識(shí)別出一批在能力上理論上可以被大模型加速的任務(wù)，例如撰寫(xiě)說(shuō)明、總結(jié)資料、檢索信息或?qū)ξ谋具M(jìn)行分類(lèi)。這些都是大語(yǔ)言模型能夠處理的信息型工作。

最后，研究者再利用大模型 API 的調(diào)用記錄來(lái)觀察這些任務(wù)在現(xiàn)實(shí)中的使用情況。當(dāng)企業(yè)或軟件系統(tǒng)通過(guò)接口調(diào)用模型時(shí)，會(huì)留下調(diào)用頻率、提示詞以及使用方式等信息。通過(guò)分析這些數(shù)據(jù)，研究者能夠大致還原出 AI 在實(shí)際工作流程中的位置，并判斷這些任務(wù)究竟是被自動(dòng)完成，還是僅僅作為輔助工具使用。

在此基礎(chǔ)上，研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步區(qū)分了兩種不同的使用情境。

如果某項(xiàng)任務(wù)在 API 流量中表現(xiàn)出明顯的自動(dòng)化特征。例如，模型的輸出會(huì)被系統(tǒng)直接接收并進(jìn)入下一步流程，這種不需要人工介入的情況。研究者便將其視為完全自動(dòng)化，并在統(tǒng)計(jì)中賦予 1 的權(quán)重。這意味著，這部分工作已經(jīng)基本由機(jī)器承擔(dān)。

另一種更常見(jiàn)的情況，則是 AI 被當(dāng)作輔助工具。例如生成報(bào)告初稿、總結(jié)資料，或提供若干備選方案，隨后仍需要由人類(lèi)進(jìn)行篩選、修改和定稿。在這種人機(jī)協(xié)作的場(chǎng)景中，研究者將該任務(wù)記為 0.5 的權(quán)重。

至于每個(gè)任務(wù)在工作中占多長(zhǎng)時(shí)間，這里研究團(tuán)隊(duì)用了獨(dú)家數(shù)據(jù)，在去年年底的一項(xiàng)研究里，他們從 Claude中抽取了十萬(wàn)次真實(shí)對(duì)話，估算這些對(duì)話中有無(wú) AI 輔助，以及每個(gè)任務(wù)所需時(shí)間。

程序員才是最大AI受害者？

利用新的分析結(jié)果，研究團(tuán)隊(duì)重排了AI暴露最嚴(yán)重，也就是受影響最大的十個(gè)具體工種，這些職業(yè)大多數(shù)都是信息處理相關(guān)。

排在首位的是程序員，他們的日常工作中約有74.5%的任務(wù)可以被 AI 覆蓋。其次是客服，這項(xiàng)工作是調(diào)用API，也就是自動(dòng)化的比例最高的。數(shù)據(jù)錄入員、醫(yī)療信息錄入員，以及金融、市場(chǎng)分析師、信息安全分析師這種分析數(shù)據(jù)的工作，工作的內(nèi)容很大程度上也會(huì)被替代。

所有工作里，有30%完全沒(méi)有AI暴露度，比如廚師、摩托車(chē)機(jī)械師、救生員、調(diào)酒師、洗碗工等等。這些工作的內(nèi)容不太可能被AI替代，因?yàn)槔肁I數(shù)據(jù)太少，它們甚至無(wú)法被有效統(tǒng)計(jì)。

工作內(nèi)容被AI替代不一定直接等同于工作消失，但是工作的形態(tài)可能會(huì)發(fā)生變化。研究團(tuán)隊(duì)在今年年初的另一項(xiàng)研究中做了一項(xiàng)推演，他們嘗試去掉那些可以被AI接管的任務(wù)，看看剩下的工作內(nèi)容是會(huì)是什么。需要注意的是，這個(gè)推演是比較理想化的，它更多反映了一種理論上的可能性，而非短期內(nèi)必然發(fā)生的職業(yè)演化[3]。

推演的結(jié)果是，對(duì)于許多白領(lǐng)職業(yè)而言，首要的影響是技能降級(jí)（deskilling），由于 AI 承擔(dān)了原本需要高學(xué)歷才能勝任的任務(wù)，這些工作的專業(yè)護(hù)城河正在崩壞。

以技術(shù)寫(xiě)作這個(gè)職業(yè)為例，過(guò)去需要完成一些含金量高的任務(wù)，如“分析特定領(lǐng)域發(fā)展以確定修訂需求”，通常需要 18.7 年的受教育背景?；蛘摺皩忛喴寻l(fā)布材料并提出修改建議”，大約需要 16.4 年的教育。

當(dāng)算法接管了這些腦力活后，留給人類(lèi)的任務(wù)便退化成了“畫(huà)草圖說(shuō)明材料”這類(lèi)，它的門(mén)檻低多了，僅需 13 年左右的受教育年限。和過(guò)去相比，崗位整體技能水平明顯下降，如果說(shuō)以前需要的是大學(xué)生，現(xiàn)在高中生就能完成了?？梢宰鲞@份工作的人多了，但是它的門(mén)檻也沒(méi)了，薪資可能會(huì)受到?jīng)_擊。

與之相反，部分職業(yè)可能經(jīng)歷技能升級(jí)（Upskilling），被迫走上高學(xué)歷路線。房地產(chǎn)經(jīng)理便是一個(gè)典型。當(dāng) AI 自動(dòng)化處理了維護(hù)記錄（12.8 年）和比對(duì)租金（12.6 年）等行政雜事后，剩下的工作內(nèi)容反而向更高階的談判、貸款申請(qǐng)和利益相關(guān)者溝通集中。這種演化的結(jié)局是，職業(yè)門(mén)檻被進(jìn)一步拉高，就業(yè)人數(shù)可能會(huì)減少，但留下的精英群體將獲得更高的薪資溢價(jià)。

對(duì)高學(xué)歷群體而言，他們從事的職業(yè)可能會(huì)像兩極演變。要么像房地產(chǎn)經(jīng)理那樣，向高技能、高判斷力任務(wù)集中實(shí)現(xiàn)升級(jí)，但代價(jià)是行業(yè)只能容納一小部分精英。要么就像技術(shù)寫(xiě)作行業(yè)一樣，像標(biāo)準(zhǔn)化、低技能靠攏，高學(xué)歷群體只能眼睜睜看著自己多年寒窗苦讀換來(lái)的專業(yè)技能，在算法的蠶食下失去價(jià)值。

受沖擊的工作沒(méi)有消失，但是逐漸不招人了

哪種工作，哪個(gè)人群最容易受到AI的沖擊，也是討論AI就業(yè)沖擊的經(jīng)久不衰話題。

在分析中，研究者根據(jù)各職業(yè)的“觀察到的暴露度”（observed exposure）對(duì)所有職業(yè)進(jìn)行了排序，并按暴露程度劃分為四個(gè)等份。其中，暴露度最高的 25% 職業(yè)被歸為“高暴露”群體，而暴露度最低的 25% 職業(yè)則被視為“低暴露”或“未暴露”群體。

按照這一劃分方式，一些計(jì)算機(jī)與數(shù)學(xué)類(lèi)、商業(yè)與金融類(lèi)、辦公室與行政支持類(lèi)以及銷(xiāo)售類(lèi)職業(yè)往往出現(xiàn)在暴露度較高的區(qū)間，因?yàn)檫@些崗位包含大量可以被 AI 輔助或自動(dòng)化完成的信息處理任務(wù)。相反，一些需要現(xiàn)場(chǎng)操作或體力勞動(dòng)的職業(yè)，例如廚師、機(jī)械維修工、救生員、酒吧服務(wù)員或洗碗工則幾乎沒(méi)有出現(xiàn)在 AI 使用數(shù)據(jù)中，因此被歸入暴露度最低的區(qū)間。

AI高暴露的職業(yè)，往往是傳統(tǒng)上我們印象中的辦公室工作，或者說(shuō)白領(lǐng)、知識(shí)性的工作。這些勞動(dòng)者普遍擁有著高學(xué)歷，女性、亞裔的比例也更高。

統(tǒng)計(jì)顯示，在 AI 暴露度最高的職業(yè)中，女性比例比低暴露職業(yè)高出約 16 個(gè)百分點(diǎn)。同時(shí)，這些職業(yè)中的勞動(dòng)者通常具有更高的教育水平和更高的收入。例如，擁有研究生學(xué)歷的比例在高暴露職業(yè)中達(dá)到 17.4%，而在低暴露職業(yè)中僅為 4.5%。

從總體就業(yè)角度看，目前仍沒(méi)有明顯證據(jù)表明人工智能已經(jīng)導(dǎo)致失業(yè)率上升。自 ChatGPT 在 2022 年末發(fā)布以來(lái)，美國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)中那些 AI 暴露程度最高的職業(yè)群體，其失業(yè)率變化與其他職業(yè)群體基本相同。這意味著，至少在目前階段，人工智能尚未引發(fā)大規(guī)模的就業(yè)沖擊。

但暴露度最高的職業(yè)，未來(lái)就業(yè)的增長(zhǎng)可能有著溫水煮青蛙的風(fēng)險(xiǎn)。美國(guó)勞工部下屬的 U.S. Bureau of Labor Statistics 定期發(fā)布的職業(yè)就業(yè)預(yù)測(cè)顯示，將職業(yè) AI 覆蓋率與 2024—2034 年的就業(yè)增長(zhǎng)預(yù)測(cè)進(jìn)行比較后可以發(fā)現(xiàn)，覆蓋率每增加 10 個(gè)百分點(diǎn)，對(duì)應(yīng)的就業(yè)增長(zhǎng)預(yù)測(cè)平均下降約 0.6 個(gè)百分點(diǎn)。

雖然幅度看似不大，但在長(zhǎng)期累積下，這意味著 AI 使用最密集的職業(yè)，未來(lái)擴(kuò)張空間會(huì)持續(xù)受到壓制。換句話說(shuō)，那些以信息處理為主的白領(lǐng)崗位，雖然還沒(méi)直接面臨裁員的危機(jī)，但就業(yè)前景可能會(huì)緩慢收緊。

另外，失業(yè)率維持平穩(wěn)背后可能隱藏著一個(gè)統(tǒng)計(jì)上陷阱。一個(gè)人得先有一份工作，才有資格在丟掉它時(shí)被計(jì)入失業(yè)統(tǒng)計(jì)。對(duì)于那群剛走出校門(mén)，簡(jiǎn)歷還沒(méi)投出去，就撞上行業(yè)大門(mén)緊閉的年輕人來(lái)說(shuō)，他們甚至連在統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)里獲得一個(gè)職業(yè)標(biāo)簽的機(jī)會(huì)都沒(méi)有。

數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)顯示，如今低暴露職業(yè)的月均入職率穩(wěn)定在 2% 左右，而進(jìn)入高暴露職業(yè)的入職率則下降了約 0.5 個(gè)百分點(diǎn)。

更直白的數(shù)據(jù)是，與 2022 年相比，ChatGPT 發(fā)布后高暴露職業(yè)的入職率平均下降了 14%，盡管這個(gè)變化在統(tǒng)計(jì)上還不夠顯著。值得注意的是，這種招聘放緩的現(xiàn)象在 25 歲以上的勞動(dòng)者群體中并未出現(xiàn)。

原本以為 AI 帶來(lái)的就業(yè)危機(jī)會(huì)是一場(chǎng)大規(guī)模的裁員，將人掃地出門(mén)?？涩F(xiàn)實(shí)卻是，它并沒(méi)有急著趕走屋子里的人，而是把本就對(duì)年輕人敞開(kāi)程度有限的職場(chǎng)大門(mén)，關(guān)得更緊了。

參考資料：

[1] Anthropic. (2026, March 5).Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence. Anthropic.

[2] Eloundou, T., Manning, S., Mishkin, P., & Rock, D. (2023).GPTs are GPTs: An early look at the labor market impact potential of large language models. Science.

[3] Appel, R., Massenkoff, M., McCrory, P., McCain, M., Heller, R., Neylon, T., & Tamkin, A. (2026, January 15).Anthropic Economic Index report: January 2026. Anthropic.