Anthropic 失业报告炸场:22-25 岁年轻人被斩杀,先拥抱 AI 的行业先被 AI 吃掉_工作_职业_的任务
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Anthropic 最新报告炸场了:调查显示,程序员 75% 的任务已被 AI 覆盖!客服、数据录入紧随其后。更可怕的是,这还只是开始,报告预警:AI 对劳动力市场的影响,是一场长达十年的「温水煮青蛙」!
Anthropic 发布了一份报告,结论让所有人恐慌!在这份报告里,他们提出了一个颇为戏剧性的概念 ——AI 失业预警系统。
AI 究竟什么时候会开始真正冲击就业?答案是:真正的变化,才刚刚开始!
全文链接: ***s://cdn.sanity.io/files/4zrzovbb / website / dc7bcd0224644fce***cecb7f9e68dcd8434b35f1.pdf
这份《AI 对劳动力市场的影响:新度量与早期证据》报告,直接甩出一组相当震撼的数据。
程序员的日常工作中,已有约 75% 的任务可以被 Claude 覆盖!紧随其后的,是客服代表(70%)、数据录入员(67%)等岗位。
更恐怖的是,AI 还在加速 —— 计算机和数学类职业理论可自动化率高达 94%,但目前真实覆盖只有 33%。
也就是说,AI 远没发挥出全部潜力,可光是已经实现的这部分,就足够让程序员的日常工作被「切」掉四分之三。
但路易斯维尔大学的计算机科学教授,AI 安全与安防研究员 Roman V. Yampolskiy,预测更为悲观:
通用人工智能(AGI)将彻底取代所有基于计算机的认知劳动,而实体人形机器人仅落后 3 到 5 年。
他的结论是:「在不远的将来,几乎所有体力和脑力工作都将被自动化,因为 AI 学习任何新技能的速度都比人类快,使得再培训变得毫无意义。」
AI 替代指数
这次,经济学家 Maxim Massenkoff 和 Peter McCrory 提出了一个新指标 ——Observed Exposure(观察暴露量),也就是 AI 正在替代多少工作任务。
他们的计算方式,有点像经济学和大数据的混合体。
数据来自三个地方,包括 O*NET 职业数据库(美国约 800 个职业的具体任务),Claude 的真实使用数据以及大模型的理论能力研究。
研究人员会问三个问题。
第一,这个任务理论上 AI 能不能做?
第二,现实中,AI 有没有进入这个职业?
第三,在这个职业中,AI 是在辅助还是自动化?
最终,他们把这些数据加权计算,就得出每个职业有多少任务正在被 AI 覆盖。
最容易被 AI 冲击的职业排行榜
结果出来后,让所有人大吃一惊:最容易被 AI 冲击的职业第一名,不是翻译,不是写手,而是程序员!
下面这份,就是报告给出的 AI 暴露度最高的职业榜单。
程序员排第一,其实让人并不意外,在现实工作场景中,Claude 已经被大量用于编程任务。
而客服、数据录入等岗位,本身就属于高度流程化的白领工作,AI 尤其擅长。
最安全的职业是谁?
另一方面,有30% 的职业几乎完全不受 AI 影响。
比如厨师、救生员、酒吧调酒师、摩托车维修工、洗碗工等等。
原因很简单:这些工作需要物理世界操作,而 AI 暂时还没有手。
像农业操作、法庭辩护之类的任务,目前仍然远远超出 AI 能力。
因此,蓝领工作反而更安全。
一个让人稍感安慰的结论是,AI 目前还没有造成特别明显的失业潮。
研究人员分析了美国 2016 年以来的就业数据,特别对比了 AI 暴露高的职业,和 AI 暴露低的职业。
结果他们发现:二者失业率几乎没有差别。
年轻人开始出问题了
Anthropic 创始人兼 CEO Dario Amodei 早就把话挑明。
去年,他就警告:在 1-5 年内,AI 可能干掉 50% 入门级白领岗位,让整体失业率冲到 10-20%。
今年年初,他又发了一篇 2 万字长文,再次强调 AI 将引发「非同寻常的阵痛」:AI 进步太快,社会根本来不及反应。
曾经,程序员、律师助理、分析师等岗位是「金饭碗」;AI 之下,可能直接蒸发。
Amodei 的警示甚至引来英伟达 CEO 黄仁勋的驳斥:
Anthropic 的报告显示,现在失业率还没大涨。
报告跟踪了 ChatGPT 发布后的数据,发现高暴露职业的失业率和低暴露职业几乎没拉开差距,变化「基本为零」。
可另一个信号更危险:22-25 岁的年轻人,在高暴露岗位的入职率直接掉了 14%。老员工还能靠经验苟住,新人连门都摸不到了。
这份报道揭开了一个正在发生的悲剧:企业并没有大规模清洗老员工,它们只是悄悄关上了大门。
暴跌的 14%应届生招聘需求,就是证据。
对于资深专家(Senior)来说,AI 确实是超级杠杆,让他们以一当十。
但对于初级员工(Junior)来说,AI 是完美的替代品。
原本需要实习生整理的会议纪要,AI 秒出;
原本需要初级分析师清洗的数据,AI 搞定;
原本需要初级码农写的 CRUD 代码,AI 包圆。
原本需要实习生整理的会议纪要,AI 秒出;
原本需要初级分析师清洗的数据,AI 搞定;
原本需要初级码农写的 CRUD 代码,AI 包圆。
更扎心的是,美国劳工统计局(BLS)的预测显示:
暴露度越高的职业,未来十年就业增长越慢;
每多 10% 的任务被 AI 覆盖,岗位增长就少 0.6 个百分点。
暴露度越高的职业,未来十年就业增长越慢;
每多 10% 的任务被 AI 覆盖,岗位增长就少 0.6 个百分点。
AI 是一场 10 年的温水煮青蛙
现在,经济学家有两派完全不同的观点。
其中一派认为,AI 只是效率工具。
他们认为,就像电脑和互联网一样,AI 只会提升效率。历史上的每次技术革命,都会创造更多岗位。
另一派则认为,AI 不只是工具,而是第一次替代了脑力劳动。
研究者给了这样一个比喻:AI 的冲击,很可能像慢性地震。
意思就是,AI 对就业的影响,可能不会像疫情那样突然,而更像一种中国制造冲击。
在 2000 年代,中国制造进入全球市场,这导致美国的很多制造业岗位,用了十几年才逐渐消失。
AI 可能也是这样,不是一天改变世界,而是慢慢改变所有行业。
Anthropic 的这份报告更像是一份「早期预警系统」。
AI 对劳动力市场的影响可能不像疫情那样突如其来,而更像是一场长达十年的「温水煮青蛙」。
未来几年将是观察 AI 影响的关键时期。
原因在于:
AI 技术仍在快速进步
企业应用还处于早期阶段
工作流程正在逐步重构
AI 技术仍在快速进步
企业应用还处于早期阶段
工作流程正在逐步重构
随着 AI 在企业中的应用扩大,我们可能会看到更加明显的劳动力市场变化。
或许,未来生产力过剩,人类或不再是为了生存而工作。
彼时,那么人类工作的意义,究竟还剩下什么?
***、企业、个人,都得开始想:当 AI 把 75% 的日常任务干掉时,我们拿什么去换饭碗?
或许,UBI(全民基本收入)、终身学习新模式、甚至「人类税」这些听起来遥远的词,会变成现实。
给年轻人的三点建议
最后,给出三点建议。
避开「纯数字化流水线」任务:如果你的工作主要是「读取数据-转换-输出报告」,那么你就在 70% 的危险区。
拥抱「自动化工作流」:与其担心被替代,不如学习如何通过 API 和 AI 工具提升效率,成为那个「使用 AI 的人」 。
避开「纯数字化流水线」任务:如果你的工作主要是「读取数据-转换-输出报告」,那么你就在 70% 的危险区。
拥抱「自动化工作流」:与其担心被替代,不如学习如何通过 API 和 AI 工具提升效率,成为那个「使用 AI 的人」 。返回搜狐,查看更多
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