你的工作岗位，会不会被 AI 分走一杯羹？

微软最新研究专门扒了扒：AI 到底对哪些职业影响最大？

研究人员分析了 20 万条 AI 对话、整合了近 3 万项职业任务数据，通过计算覆盖率、成功率和影响范围三个维度，为每个职业算出了AI 适用性分数。

根据得分情况列出了 40 种最受 AI 影响的职业榜单。其中得分最高也就是最受影响的职业是翻译员、销售等，AI 覆盖率和成功率都在 80% 以上，适用性近 50%。

现在的 AI，好像越来越 " 懂 " 我们的工作了。

不过也有一些岗位的 AI 适用性近乎为 0。

想知道你的工作在 AI 时代算不算铁饭碗？今天咱们就来好好聊聊。

研究人员分析了 20 万条用户与微软 Copilot 的真实匿名聊天记录，其中含 10 万次随机对话，能代表平时人们都用 AI 干什么；还有 10 万次带用户反馈的对话，比如觉得 AI 干得好就点赞等，能代表 AI 的使用效果。

研究的一大亮点是将对话拆分为用户目标和AI 行动两部分进行分析。

用户目标指人找 AI 帮忙做的事，AI 行动则是 AI 在对话中实际做的事，这两者在 40% 的对话中完全不同，比如用户问 " 怎么打印文件 "（用户目标是 " 操作办公设备 "），AI 教其操作（AI 行动是 " 教别人用设备 "）。

他们发现，大家用 AI 最常做的事情集中在三类：一是收集信息，比如查资料、找数据；二是写内容，像写报告、改方案；三是沟通，比如给客户解释产品、回复咨询。

而 AI 自己做得最多的事，是当顾问给建议、当老师教方法、当笔杆子写内容。

为了让分析跟真实职业挂钩，研究用了O*NET 数据库（美国官方职业信息库），里面把每个职业拆成具体的工作活动。

比如计算机程序员要编写、测试和维护计算机程序，护理助理的工作包括协助患者进行日常活动（如洗澡、穿衣等）。

研究使用 GPT-4o 给每条对话的用户目标和 AI 行动贴标签，使其对应到 O*NET 里的中间工作活动（IWA）。

为了搞清楚 AI 对不同职业的影响，研究人员还发明了一个AI 适用性分数。分数越高，说明这个职业越容易被 AI 影响。

研究从三个维度打分，一是覆盖率，即该职业的核心工作中，AI 经常帮忙做的占比；

二是成功率，结合用户点赞率和 AI 是否完成任务来判断；

三是影响范围，按 " 无、最小、有限、中等、显著、完全 "6 个等级划分，体现 AI 帮忙的程度。

结果发现，得分高的基本都是 " 动脑子 " 和 " 靠嘴说 " 的职业，比如销售（要给客户讲产品）、程序员（写代码）、办公室文员（处理文档）、老师（备课讲课）、编辑（写东西改稿子）这些。

比如程序员、翻译员、销售等职业的覆盖率得分均在 80% 以上，AI 成功率接近 90%，说明这些工作的 AI 适用性很高。

△AI 适用性分数最高的前 40 种职业

而得分低的大多是 " 靠体力 " 的职业，像护理助理（照顾人）、洗碗工（刷碗）、卡车司机（开大车）、屋顶维修工（修房顶）这些。

比如挖掘操作员，使用 AI 后的成功率很高，这是因为这种标准化程度高的任务，AI 可以通过精确的程序设定和数据分析来辅助完成，减少人为失误，从而提升成功率。

然而这种职业的 AI 覆盖率几乎为 0，因为现在体力劳动部分与数字化工具的交互极少。

△AI 适用性分数最低的 40 种职业

尽管此项研究列出了最受 AI 影响的职业榜单，但这也并不代表这些岗位会被完全取代，也不意味着体力劳动不会受影响，比如 AI 应用还可能会涉及机器操作和监控的体力劳动工作。

研究除了明确 "AI 对哪些职业影响大 "，还挖出了几个打破常规认知的细节。

很多人觉得高薪工作更容易被 AI 替代，但数据不这么说。研究发现，AI 适用性分数和职业平均工资的相关性非常弱。

也就是说，无论是年薪几十万还是月薪几千，只要工作核心是信息处理、沟通，AI 的影响程度就可能差不多；反过来，体力类工作不管工资高低，AI 暂时都插不上手。

还有就是，虽然要求 " 学士学位及以上 " 的职业，AI 适用性分数比低学历要求的职业稍高（平均高 5%-8%），但这种关联并不绝对。

核心原因是：学历高的职业里，信息处理类工作占比确实更高（比如教师需要备课、写教案），但低学历职业中如果有类似内容，也会被 AI 盯上。

这些发现的核心其实是一句话：AI 不看你赚多少钱、有多少学历，只看你的工作是不是它擅长的 " 信息活儿 "。

Claude 背后公司 Anthropic 的 CEO Dario Amodei 曾认为：在未来五年内，人工智能可能会取代多达一半的白领入门级工作。

但其他科技人士对此观点并不赞同，有人认为 AI 将是一个净工作岗位创造者。

我们也确实应该理性看待 AI 与工作的关系：AI 并非完全替代职业，而是作为工具提升效率。

微软高级研究员、该论文的主要作者 Kiran Tomlinson 强调：

我们的研究表明，人工智能支持许多任务，特别是涉及研究、写作和沟通的任务，但这并不表明它能够完全完成任何单一职业。

随着 AI 应用加速，深入研究其社会和经济影响很重要。

与其焦虑 "AI 会不会取代我 "，不如先看看自己的日常工作里，哪些能交给 AI 搭把手吧。

毕竟，工具用得好，效率才能跑在前头。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2507.07935

参考链接：https://www.businessinsider.com/ai-jobs-overlap-affect-research-2025-7

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