闻乐 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
你的工作岗位，会不会被AI分走一杯羹？
微软最新研究专门扒了扒：AI到底对哪些职业影响最大？
研究人员分析了20万条AI对话、整合了近3万项职业任务数据，通过计算覆盖率、成功率和影响范围三个维度，为每个职业算出了AI适用性分数
根据得分情况列出了40种最受AI影响的职业榜单。其中得分最高也就是最受影响的职业是翻译员、销售等，AI覆盖率和成功率都在80%以上，适用性近50%。
现在的AI，好像越来越“懂”我们的工作了。
不过也有一些岗位的AI适用性近乎为0
想知道你的工作在AI时代算不算铁饭碗？今天咱们就来好好聊聊。
AI不是来抢工作的
研究人员分析了20万条用户与微软Copilot的真实匿名聊天记录，其中含10万次随机对话，能代表平时人们都用AI干什么；还有10万次带用户反馈的对话，比如觉得AI干得好就点赞等，能代表AI的使用效果。
研究的一大亮点是将对话拆分为用户目标和AI行动两部分进行分析。
用户目标指人找AI帮忙做的事，AI行动则是AI在对话中实际做的事，这两者在40%的对话中完全不同，比如用户问“怎么打印文件”（用户目标是 “操作办公设备”），AI教其操作（AI行动是“教别人用设备”）。
他们发现，大家用AI最常做的事情集中在三类：一是收集信息，比如查资料、找数据；二是写内容，像写报告、改方案；三是沟通，比如给客户解释产品、回复咨询。
而AI自己做得最多的事，是当顾问给建议、当老师教方法、当笔杆子写内容。
为了让分析跟真实职业挂钩，研究用了O*NET 数据库（美国官方职业信息库），里面把每个职业拆成具体的工作活动。
比如计算机程序员要编写、测试和维护计算机程序，护理助理的工作包括协助患者进行日常活动（如洗澡、穿衣等）。
研究使用GPT-4o给每条对话的用户目标和AI行动贴标签，使其对应到O*NET里的中间工作活动（IWA）。
为了搞清楚AI对不同职业的影响，研究人员还发明了一个AI适用性分数。分数越高，说明这个职业越容易被AI影响。
研究从三个维度打分，一是覆盖率，即该职业的核心工作中，AI经常帮忙做的占比；
二是成功率，结合用户点赞率和AI是否完成任务来判断；
三是影响范围，按“无、最小、有限、中等、显著、完全”6个等级划分，体现AI帮忙的程度。
结果发现，得分高的基本都是“动脑子”和“靠嘴说”的职业，比如销售（要给客户讲产品）、程序员（写代码）、办公室文员（处理文档）、老师（备课讲课）、编辑（写东西改稿子）这些。
比如程序员、翻译员、销售等职业的覆盖率得分均在80%以上，AI成功率接近90%，说明这些工作的AI适用性很高。
△AI适用性分数最高的前40种职业
而得分低的大多是“靠体力”的职业，像护理助理（照顾人）、洗碗工（刷碗）、卡车司机（开大车）、屋顶维修工（修房顶）这些。
比如挖掘操作员，使用AI后的成功率很高，这是因为这种标准化程度高的任务，AI可以通过精确的程序设定和数据分析来辅助完成，减少人为失误，从而提升成功率。
然而这种职业的AI覆盖率几乎为0，因为现在体力劳动部分与数字化工具的交互极少
△AI适用性分数最低的40种职业
尽管此项研究列出了最受AI影响的职业榜单，但这也并不代表这些岗位会被完全取代，也不意味着体力劳动不会受影响，比如AI应用还可能会涉及机器操作和监控的体力劳动工作。
研究除了明确“AI对哪些职业影响大”，还挖出了几个打破常规认知的细节。
很多人觉得高薪工作更容易被AI替代，但数据不这么说。研究发现，AI适用性分数和职业平均工资的相关性非常弱
也就是说，无论是年薪几十万还是月薪几千，只要工作核心是信息处理、沟通，AI的影响程度就可能差不多；反过来，体力类工作不管工资高低，AI暂时都插不上手。
还有就是，虽然要求“学士学位及以上”的职业，AI适用性分数比低学历要求的职业稍高（平均高5%-8%），但这种关联并不绝对。
核心原因是：学历高的职业里，信息处理类工作占比确实更高（比如教师需要备课、写教案），但低学历职业中如果有类似内容，也会被AI盯上。
这些发现的核心其实是一句话：AI不看你赚多少钱、有多少学历，只看你的工作是不是它擅长的“信息活儿”
Claude背后公司Anthropic的CEO Dario Amodei曾认为：在未来五年内，人工智能可能会取代多达一半的白领入门级工作。
但其他科技人士对此观点并不赞同，有人认为AI将是一个净工作岗位创造者。
我们也确实应该理性看待AI与工作的关系：AI并非完全替代职业，而是作为工具提升效率
微软高级研究员、该论文的主要作者Kiran Tomlinson强调：
我们的研究表明，人工智能支持许多任务，特别是涉及研究、写作和沟通的任务，但这并不表明它能够完全完成任何单一职业。
随着AI应用加速，深入研究其社会和经济影响很重要。
与其焦虑“AI会不会取代我”，不如先看看自己的日常工作里，哪些能交给AI搭把手吧。
毕竟，工具用得好，效率才能跑在前头。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2507.07935
参考链接：https://www.businessinsider.com/ai-jobs-overlap-affect-research-2025-7
— 完 —
