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編者按：AI對(duì)未來工作的影響是一個(gè)熱門話題。只是這方面的討論往往熱鬧有余，理性不足。AI往往跟自動(dòng)化、末日論等混為一談，預(yù)測(cè)上主觀臆斷為主。為此，布魯金斯學(xué)會(huì)利用了一位斯坦福大學(xué)博士生的研究成果，通過AI專利中涉及的動(dòng)詞與工作描述中的名詞進(jìn)行配對(duì)來評(píng)估AI對(duì)工作的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，跟傳統(tǒng)預(yù)測(cè)相反，受教育程度較高、拿薪水較高的白領(lǐng)工作反而受到AI的影響最大。原文作者為Mark Muro、Jacob Whiton與Robert Maxim，標(biāo)題為：What jobs are affected by AI? Better-paid, better-educated workers face the most exposure

近年來，隨著人工智能（AI）技術(shù)在從制造業(yè)到放射學(xué)乃至于法律合同等一系列有價(jià)值的任務(wù)中都取得了超人的表現(xiàn)， AI在關(guān)于“工作的未來”的討論中引起了越來越多的興趣。不過，話雖如此，大家一直都很難了解清楚人工智能對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響。

這部分是因?yàn)樵摷夹g(shù)尚未得到廣泛采用，以前的分析被迫依靠案例研究或者專家的主觀評(píng)估來確定哪些職業(yè)可能會(huì)被AI算法接管。而且，大多數(shù)研究都集中在一系列無差異的“自動(dòng)化”技術(shù)上，包括機(jī)器人技術(shù)、軟件和AI。其結(jié)果是大量關(guān)于AI的討論——預(yù)測(cè)的范圍從烏托邦到世界末日都有，但討論得清楚的卻不多。

鑒于此，本文介紹一種新的分析方法，這種方法可以用來識(shí)別可能受AI機(jī)器學(xué)習(xí)能力影響的任務(wù)和職業(yè)，而不是去分析識(shí)別自動(dòng)化機(jī)器人和軟件對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響。通過利用斯坦福大學(xué)博士研究生Michael Webb開發(fā)的新穎技術(shù)，這份新報(bào)告分析了AI相關(guān)專利與崗位描述的重合度，從而確定了某些職業(yè)的受影響程度。結(jié)論所得是靠研究經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)關(guān)連性而不是專家預(yù)測(cè)來做出的。

什么是AI以及如何去衡量AI？

人工智能（AI）是一種越來越強(qiáng)大的數(shù)字自動(dòng)化形式，其基礎(chǔ)是可自我學(xué)習(xí)、推理和行動(dòng)的機(jī)器。衡量AI很困難，因?yàn)锳I的種類繁多，且有涌現(xiàn)性。

人工智能包含了多種技術(shù)，這些技術(shù)服務(wù)于各種不同的目的。因此，目前尚無單一的定義可以覆蓋完全部的操作和能力。但是，從廣義上講，人工智能涉及到對(duì)計(jì)算機(jī)進(jìn)行編程來完成某種工作——如果這些工作是由人類完成的話，會(huì)需要計(jì)劃、學(xué)習(xí)、推理、解決問題、感知或者預(yù)測(cè)等“智能”。

跟其他形式的自動(dòng)化（例如機(jī)器人技術(shù)和軟件）相反，研究人員很少有時(shí)間了解AI在經(jīng)濟(jì)當(dāng)中的主要用例。

為了避開人工智能給勞動(dòng)力市場(chǎng)分析帶來的許多問題，本摘要利用了斯坦福大學(xué)博士研究生Michael Webb發(fā)明的一種量化AI對(duì)職業(yè)影響的新穎方法，以便評(píng)估其對(duì)更廣泛的勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響。

利用AI專利內(nèi)容與工作描述內(nèi)容的匹配率來評(píng)估影響

按照這些思路，本分析采取自然語言處理的形式，利用機(jī)器學(xué)習(xí)來量化AI技術(shù)專利的文本與美國(guó)勞工部O * NET數(shù)據(jù)庫里面的工作描述之間的重合度。

這一過程使得Webb能夠衡量每個(gè)職業(yè)“在不久的將來受AI影響”的不同程度。然后對(duì)蘋果所得分?jǐn)?shù)進(jìn)行歸一化，從而幫助進(jìn)行相互比較。因此，本文中的“影響”分?jǐn)?shù)并不表示任務(wù)可被AI取代的百分比，而是表示每種工作的受影響程度相對(duì)于受AI影響的平均水平是高了（正數(shù)）還是低了（負(fù)數(shù)）。

發(fā)現(xiàn)

跟以往的分析相比，本報(bào)告的最大發(fā)現(xiàn)之一是，拿更高薪水的專業(yè)人士以及位于更大、更高科技地區(qū)的人反而最容易受到人工智能的影響。

人工智能幾乎影響到了每一種職業(yè)人群。但是，盡管對(duì)自動(dòng)化機(jī)器人技術(shù)和軟件的研究依然表明，受教育程度較低，工資較低的工人可能最容易被取代，但本分析表明，受過良好教育，薪資較高的員工（以及制造業(yè)和生產(chǎn)線工人）受新AI技術(shù)的影響最大，但也有一些例外。

我們的分析表明，擁有研究生或?qū)I(yè)學(xué)位的員工受AI影響的幾率幾乎是只有高中學(xué)歷的員工的四倍。從教育水平看，持有學(xué)士學(xué)位的人受AI影響最大，比只有高中學(xué)歷的工人受AI影響的幾率高了五倍。

工資高受AI影響較大

在分析—技術(shù)角色和專業(yè)（以及生產(chǎn)）角色占比很大的男性，從事的職業(yè)受AI影響要高得多。與此同時(shí)，大量從事“人際交往”密切的教育、醫(yī)療保健支持以及個(gè)人護(hù)理服務(wù)行業(yè)的女性似乎因此得到了庇護(hù)。這跟我們較早前進(jìn)行的對(duì)自動(dòng)化的分析是一致的。

不同行業(yè)受AI影響的程度

盡管AI幾乎可以應(yīng)用到任何地方，但所造成的影響各異，由本地行業(yè)、教育和職業(yè)的組合不同而定。跟自動(dòng)化敏感度地圖相反，本次的AI分析顯示，與更大、更密集的都市地區(qū)相比，更小、更偏遠(yuǎn)的農(nóng)村地區(qū)遭遇技術(shù)顛覆的風(fēng)險(xiǎn)明顯更低。這很有可能反映了信息、技術(shù)以及專業(yè)管理型經(jīng)濟(jì)適合做城市發(fā)展的基本地理特征，而其面向分析、預(yù)測(cè)和戰(zhàn)略的職業(yè)特點(diǎn)令其更容易受到AI的影響。話雖如此，鑒于中心地帶農(nóng)業(yè)、生產(chǎn)、開采及運(yùn)輸業(yè)的工作導(dǎo)向，多個(gè)城市和農(nóng)村地區(qū)可能要跟分布廣泛的AI做斗爭(zhēng)。

對(duì)地區(qū)的影響

潛在影響

盡管這份評(píng)估預(yù)測(cè)了人工智能會(huì)對(duì)哪些地方和行業(yè)造成影響，但這些影響會(huì)如何發(fā)揮作用仍然是一個(gè)懸而未決的問題。

總之，過去的“自動(dòng)化”分析有可能模糊了AI本身所存在的獨(dú)特影響。但是，這仍然是個(gè)懸而未決的問題。最值得注意的是，本摘要僅量化了AI對(duì)職業(yè)潛在影響，但并不評(píng)估AI在各行業(yè)的采用度或者其對(duì)整個(gè)工作會(huì)如何影響。

因此，盡管本評(píng)估預(yù)測(cè)了哪些工作會(huì)受到AI多大程度的影響，但對(duì)AI是否會(huì)取代某項(xiàng)工作或者作為補(bǔ)充，或者會(huì)不會(huì)為人類創(chuàng)造出全新的工作并沒有做出特別的預(yù)測(cè)。

這意味著還需要更多的探究（定性的以及經(jīng)驗(yàn)的）才能梳理出AI的特殊天賦以及對(duì)未來的影響。

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報(bào)告全文

譯者：boxi。

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