微軟新研究:這40種工作最可能被AI取代

市場資訊
2025/08/03

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(來源:量子位)

你的工作崗位,會不會被AI分走一杯羹?

微軟最新研究專門扒了扒:AI到底對哪些職業影響最大?

研究人員分析了20萬條AI對話、整合了近3萬項職業任務數據,通過計算覆蓋率、成功率和影響範圍三個維度,為每個職業算出了AI適用性分數

根據得分情況列出了40種最受AI影響的職業排行榜。其中得分最高也就是最受影響的職業是翻譯員、銷售等,AI覆蓋率和成功率都在80%以上,適用性近50%。

現在的AI,好像越來越「懂」我們的工作了。

不過也有一些崗位的AI適用性近乎為0

想知道你的工作在AI時代算不算鐵飯碗?今天咱們就來好好聊聊。

AI不是來搶工作的

研究人員分析了20萬條用戶與微軟Copilot的真實匿名聊天記錄,其中含10萬次隨機對話,能代表平時人們都用AI幹什麼;還有10萬次帶用戶反饋的對話,比如覺得AI幹得好就讚好等,能代表AI的使用效果。

研究的一大亮點是將對話拆分為用戶目標和AI行動兩部分進行分析。

用戶目標指人找AI幫忙做的事,AI行動則是AI在對話中實際做的事,這兩者在40%的對話中完全不同,比如用戶問「怎麼打印文件」(用戶目標是 「操作辦公設備」),AI教其操作(AI行動是「教別人用設備」)。

他們發現,大家用AI最常做的事情集中在三類:一是收集信息,比如查資料、找數據;二是寫內容,像寫報告、改方案;三是溝通,比如給客戶解釋產品、回覆諮詢。

而AI自己做得最多的事,是當顧問給建議、當老師教方法、當筆桿子寫內容。

為了讓分析跟真實職業掛鉤,研究用了O*NET 數據庫(美國官方職業信息庫),裏面把每個職業拆成具體的工作活動。

比如計算機程序員要編寫、測試和維護計算機程序,護理助理的工作包括協助患者進行日常活動(如洗澡、穿衣等)。

研究使用GPT-4o給每條對話的用戶目標和AI行動貼標籤,使其對應到O*NET裏的中間工作活動(IWA)。

為了搞清楚AI對不同職業的影響,研究人員還發明瞭一個AI適用性分數。分數越高,說明這個職業越容易被AI影響。

研究從三個維度打分,一是覆蓋率,即該職業的核心工作中,AI經常幫忙做的佔比;

二是成功率,結合用戶讚好率和AI是否完成任務來判斷;

三是影響範圍,按「無、最小、有限、中等、顯著、完全」6個等級劃分,體現AI幫忙的程度。

結果發現,得分高的基本都是「動腦子」和「靠嘴說」的職業,比如銷售(要給客戶講產品)、程序員(寫代碼)、辦公室文員(處理文檔)、老師(備課講課)、編輯(寫東西改稿子)這些。

比如程序員、翻譯員、銷售等職業的覆蓋率得分均在80%以上,AI成功率接近90%,說明這些工作的AI適用性很高。

△AI適用性分數最高的前40種職業

而得分低的大多是「靠體力」的職業,像護理助理(照顧人)、洗碗工(刷碗)、卡車司機(開大車)、屋頂維修工(修房頂)這些。

比如挖掘操作員,使用AI後的成功率很高,這是因為這種標準化程度高的任務,AI可以通過精確的程序設定和數據分析來輔助完成,減少人為失誤,從而提升成功率。

然而這種職業的AI覆蓋率幾乎為0,因為現在體力勞動部分與數字化工具的交互極少

△AI適用性分數最低的40種職業

儘管此項研究列出了最受AI影響的職業排行榜,但這也並不代表這些崗位會被完全取代,也不意味着體力勞動不會受影響,比如AI應用還可能會涉及機器操作和監控的體力勞動工作。

研究除了明確「AI對哪些職業影響大」,還挖出了幾個打破常規認知的細節。

很多人覺得高薪工作更容易被AI替代,但數據不這麼說。研究發現,AI適用性分數和職業平均工資的相關性非常弱

也就是說,無論是年薪幾十萬還是月薪幾千,只要工作核心是信息處理、溝通,AI的影響程度就可能差不多;反過來,體力類工作不管工資高低,AI暫時都插不上手。

還有就是,雖然要求「學士學位及以上」的職業,AI適用性分數比低學歷要求的職業稍高(平均高5%-8%),但這種關聯並不絕對。

核心原因是:學歷高的職業裏,信息處理類工作佔比確實更高(比如教師需要備課、寫教案),但低學歷職業中如果有類似內容,也會被AI盯上。

這些發現的核心其實是一句話:AI不看你賺多少錢、有多少學歷,只看你的工作是不是它擅長的「信息活兒」

Claude背後公司Anthropic的CEO Dario Amodei曾認為:在未來五年內,人工智能可能會取代多達一半的白領入門級工作。

但其他科技人士對此觀點並不讚同,有人認為AI將是一個淨工作崗位創造者。

我們也確實應該理性看待AI與工作的關係:AI並非完全替代職業,而是作為工具提升效率

微軟高級研究員、該論文的主要作者Kiran Tomlinson強調:

與其焦慮「AI會不會取代我」,不如先看看自己的日常工作裏,哪些能交給AI搭把手吧。

畢竟,工具用得好,效率才能跑在前頭。

論文地址:https://arxiv.org/abs/2507.07935

參考鏈接:https://www.businessinsider.com/ai-jobs-overlap-affect-research-2025-7

— 完 —

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