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— 《进步者日报》编辑部 / La rédaction
2026年3月5日，Anthropic发布研究报告《人工智能对劳动力市场的影响：一种新衡量标准与初步证据》，作者为经济学家马克西姆·马森科夫和彼得·麦克罗里。报告引入一个新概念：观测暴露度。核心思路是：不测量AI理论上能做什么，而测量它在职业环境中实际做了什么。研究据此对800个美国职业按受大语言模型自动化的实际程度进行了排名。
观测暴露度：一种新衡量标准
2023年以来，AI就业影响的讨论主要依赖Eloundou等人（OpenAI）的研究——他们估算了理论上可由大语言模型加速的职业任务比例。Anthropic的新研究试图填补理论与现实之间的空白，交叉使用三类数据：美国劳工部O*NET数据库（800个职业）、Anthropic经济指数中Claude的实际使用数据，以及Eloundou等人的理论指标。
判定标准如下：一项任务若理论上可由大语言模型完成，且在Claude的职业使用数据中出现频率足够高，则被视为”已覆盖”。完全自动化的使用赋予全权重，辅助增强型使用赋予半权重。
排名：谁受影响，谁不受影响
“计算机与数学”类别中，94%的任务被认为理论上可自动化，但观测暴露度仅为33%。AI距其理论潜力仍有很大差距。
另一端，30%的美国工人观测暴露度为零。需要身体在场、手工技能或直接人际互动的职业，目前仍不在AI的覆盖范围内。
暴露群体的特征：一个社会悖论
暴露度最高四分位数的工人中，女性比例高出16个百分点，白人高出11个百分点，亚裔比例接近未暴露群体的两倍。其平均薪资高出47%。拥有研究生学历者在高暴露群体中占17.4%，在零暴露群体中仅占4.5%。
这对公共政策影响深远。职业再培训项目传统上面向低技能工人设计。如果AI优先冲击高学历白领，这套体系需要重新规划。
没有大规模失业，但年轻人亮起警报
研究比较了2022年底以来的就业趋势，未发现高暴露职业中存在系统性失业上升。但数据显示，这类职业中22至25岁人群的招聘率下降了14%，25岁以上人群未见同样变化。
AI没有摧毁现有岗位——它压缩了面向劳动力市场新入者的职位增量。
批评声音
《福布斯》指出，研究数据仅来自Claude的使用记录，存在局限。分析师伊桑·巴特拉斯基认为，真正关键的区分不是”可自动化与否”，而是”按时间计费”与”按结果计费”之间的差异。布鲁金斯学会则提醒，AI与劳动力市场的研究目前尚处早期阶段。
理论与现实的差距：适应的时间窗口
计算机领域的差距达61个百分点（理论94%，观测33%）。这段差距是一个适应窗口——工人、企业和政府可以用来调整准备的时间。问题不是这个差距会不会缩小，而是缩小的速度有多快。
这项研究回答了一个具体问题：2026年3月，哪些职业实际受到大语言模型自动化的影响？长期走向，它没有给出答案。灾难性预言与过度乐观的否认，目前都言之过早。当下真正需要的，是定期、透明、方法严谨的实证测量。
参考文献
- Massenkoff, M. & McCrory, P.（2026年3月5日）。《人工智能对劳动力市场的影响：一种新衡量标准与初步证据》。Anthropic研究。
- 《财富》（2026年3月6日）。Anthropic刚刚绘制了AI可能取代哪些工作的地图。
- 《福布斯》（2026年3月8日）。Anthropic的研究并未衡量AI对劳动力市场的影响。
- 布鲁金斯学会（2026年3月10日）。关于AI与劳动力市场的研究仍处于早期阶段。