江蘇
近期，小龍蝦 OpenClaw 再度刷屏全網，也讓大眾對 “AI 替代人工” 的焦慮再度升溫。
毋庸置疑，從編寫代碼到一鍵生成視頻，AI 已悄然改變了諸多職業的工作模式，而它對勞動力市場的實際沖擊究竟幾何？
本月發布的一份專項報告中，Anthropic 的研究團隊構建了名為 “observed exposure”（觀察暴露度）的全新衡量指標，并據此得出結論：AI 對勞動力市場的影響遠未達到人們的預期規模，甚至在部分關鍵指標上尚未顯現出明顯痕跡。
長期以來，評估 AI 對就業的潛在威脅，大多以 AI 的理論能力為依據 —— 即判斷 AI 在理論層面能否完成某類職業的核心任務，卻忽略了 AI 的技術能力與實際應用場景之間的關聯。
此次 Anthropic 團隊提出的 “觀察暴露度” 指標，實則是將大語言模型（LLM）的技術能力與現實場景中的 AI 實際使用數據相結合，對自動化場景及與工作高度相關的 AI 應用場景進行加權分析，以此更精準地捕捉 AI 對不同職業的實際影響。
簡單來說，過往相關研究的核心都聚焦于 “AI 能做什么”，而這份報告則從 “AI 實際被用來做什么” 的角度展開分析。
程序員編寫AI取代自己?
為構建這一精準指標，該研究整合了三大核心數據來源，基于整合后的數據分析，研究團隊也發現了諸多有趣的現象。
例如計算機與數學類職業，其 AI 理論覆蓋率高達 94%，但實際觀測覆蓋率僅為 33%；辦公與行政類職業的 AI 理論覆蓋率為 90%，實際應用覆蓋率同樣遠未達到這一數值。
二者之所以存在如此大的差距，既源于 AI 模型本身的技術局限性，也受法律約束、軟件適配等現實因素的影響 —— 比如藥品處方中一些被認為能被 AI 完美處理的任務，在實際場景中卻極少被 AI 替代。
具體到各職業來看，計算機程序員以 74.5% 的觀察暴露度位居首位，代碼編寫、更新與維護等任務，早已是公認的 AI 自動化應用重點場景；緊隨其后的是客服（70.1%）、數據錄入員（67.1%）等職業。
22-25歲的年輕勞動者最危險？
除了這些 AI 暴露高風險的職業外，有 30% 的勞動者幾乎不存在 AI 暴露風險，這類從業者多從事廚師、機械師、救生員等體力勞動類職業，這類工作對 AI 的需求度極低。
從群體特征來看，AI 高暴露度群體比無暴露度群體平均年長 1.9 歲，其中女性占比高出 15.5 個百分點，白人占比高出 10.6 個百分點，亞裔占比更是近乎翻倍；薪資層面，高暴露度群體的平均時薪為 32.69 美元，較無暴露度群體高出 10.45 美元，薪資差距達 47%；
教育水平上，高暴露度群體中擁有研究生學歷的比例為 17.4%，是無暴露度群體的近四倍，其本科及以上學歷占比更是達到 54.5%，遠高于無暴露度群體的 17.8%。
這一數據直接打破了 “AI 主要替代低技能工作” 的傳統認知，也印證了 AI 的影響其實更集中于高學歷、高薪資的白領群體。
報告還指出，22 至 25 歲的年輕勞動者，在 AI 高暴露度職業中的就業機會正持續減少，而 25 歲以上的勞動者則未出現就業率下滑的情況。
究其原因，一方面是在 AI 普及的背景下，企業減少了對年輕入門者的招聘，更傾向于留用經驗豐富、能與 AI 協同工作的資深員工；另一方面，年輕勞動者也可能主動轉向低暴露度的職業，或選擇繼續深造提升自身競爭力。
結語
總體而言，這項研究以全新視角提醒我們，AI 對勞動力市場的影響遠比預期更為復雜，它并非簡單地 “取代” 工作，而是會重新定義工作內容、改變工作模式。
當然，研究團隊也坦言，此次研究仍存在一定局限性：僅分析了 Claude 的使用數據，未涵蓋其他 AI 模型；研究的評估指標基于 2025 年的數據，可能無法完整反映 2026 年及以后的行業最新變化；AI 對年輕勞動者的影響也仍需更多數據佐證。
未來，研究團隊將納入更多 AI 模型的使用數據、更新大語言模型的能力評估指標，并重點關注 AI 高暴露度職業相關專業畢業生的就業情況。
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