Which Jobs Will AI Disrupt Most?
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AI正在重塑工作，但哪些工作受影响最大？Anthropic的新经济指数追踪了AI在各行业的应用情况、哪些职业最先采用AI以及自动化在哪些领域已经取代了任务。软件工程师正引领着AI的采用，但有些领域仍然未受到影响。对AI取代工作的担忧是否夸大了，或者它发生的比预期的要快？由以下机构提供：KPMG – 请访问 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠www.kpmg.us/ai⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 了解更多关于KPMG如何帮助您利用我们的AI解决方案创造价值的信息。Vanta - 简化合规 - ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://vanta.com/nlwSuperintelligent提供的Agent Readiness Audit - 请访问 https://besuper.ai/ 以请求您公司的代理准备情况评分。AI每日简报帮助您了解AI领域最重要的新闻和讨论。在您收听的任何地方订阅播客版本的AI每日简报：https://pod.link/1680633614订阅时事通讯：https://aidailybrief.beehiiv.com/加入我们的Discord：https://bit.ly/aibreakdown </context> <raw_text>0 今天在AI每日简报中，我们将探讨哪些工作可能会受到人工智能的最大影响。AI每日简报是一个关于AI领域最重要新闻和讨论的每日播客和视频。要加入讨论，请关注我们节目说明中的Discord链接。

大家好。在我们深入探讨之前，先快速说明一下。本集的主要内容最终变得非常长。再加上今天的主要新闻说实话有点乏善可陈，所以我决定只用这个作为整集的内容。显然，我们并不经常这样做，我们应该在星期一恢复正常，在新闻标题和主要内容之间进行分解。但就目前而言，希望您喜欢这次讨论。

欢迎回到AI每日简报。今天我们将讨论一个与人工智能相关的、对我们社会来说最紧迫的问题之一，那就是人工智能可能在哪里造成经济冲击。在谈话的这一部分，绝对且不可否认地有所增加，特别是随着大型前沿实验室似乎表明我们越来越接近AGI。

有一种感觉正在蔓延，认为这些重大的颠覆性时刻即将到来，因此一些领导者，包括Anthropic的Dario Amodei，也强烈要求我们更认真地对待这个问题，并尝试现在就讨论在后AGI世界中我们应该做什么。

其中一些是政策补救措施。其中一些是考虑它的经济学问题。Anthropic公司特别是在本周将研究付诸实践，发布了其Anthropic经济指数的第一个版本。这是一篇研究论文，旨在确定哪些职业正在使用AI，他们如何使用它以及他们使用了多少。它利用了过去两个月收集的关于Claude的匿名互动数据，这意味着它非常最新。

重要的是，这是第一篇基于分析实际使用日志而不是仅仅通过调查进行自我报告的同类论文，这使得它成为这一规范中一个非常有价值的补充。总的来说，Anthropic发现，超过三分之一的职业至少在其四分之一的工作任务中使用AI。然而，只有4%的职业在其四分之三的任务中使用AI。AI的使用倾向于增强工人的能力，而不是完全自动化任务，但差距并不大。

57%的AI使用是增强人类工人的能力，而43%是自动化单个任务。我认为这个数字实际上应该是一个强烈的警钟。如果Anthropic已经表示，43%的使用是AI直接执行任务，而这还是在非代理时代，那么这种行为会有多少会朝着这个方向转变呢？

接下来，Anthropic按不同的工作类别细分了AI的使用情况。遥遥领先的是，第一大工作类别是编程和开发。这占所有用途的37.2%。第二大工作类别是创意和编辑，或者他们称之为艺术和媒体，占10.3%。这里有很多

这里也有各种各样的任务，主要是在写作方面。电影、电视、戏剧和音乐的制作和表演实际上也相当高，为1.8%，但也包括营销用例等。接下来的类别是教育任务，约占9%；办公室和行政任务，约占8%；科学，包括生命科学、物理科学和社会科学，略高于6%；以及商业和金融，占5.9%。

同样，在这项研究中，他们也深入到任务层面。因此，您可以了解目前实际推动行业发展的用例。

现在，在我们继续之前，非常值得深入研究开发人员的用例。正如我们本周早些时候在一个节目中讨论的那样，目前，Anthropic已经成为编码助手的主流模型提供商。他们从API使用中获得的收入约占其总收入的85%，而OpenAI则为28%。这并不是说这没有用，而是说它可能不能代表LLM和AI的普遍使用情况，因为它使用了云聊天日志，并且

并且编程是他们最大的用途。我认为另一个值得深入研究的领域是科学类别。看起来，当你深入研究时，实际上是社会科学领域处于领先地位。排名前列的头衔是临床心理学家、历史学家和人类学家，主要的使用子类别似乎围绕着学术研究。

有一点需要注意的是，在这份报告中，Anthropic没有很好的方法来区分休闲使用和企业使用。换句话说，关于历史主题的闲聊查询或心理问题的自我治疗可能会歪曲结果。Anthropic甚至在其脚注中承认了这一点，写道：“我们无法确定使用云进行任务的人是在为工作完成任务。”

有人向Claude寻求写作或编辑建议，这可能是他们在工作中做的，但也可能是他们在业余时间为他们正在创作的小说做的。你会看到很多这种类型的警告，我认为这完全是负责任的，而且Anthropic做得很好。他们试图基于更广泛的知识进行更广泛的讨论，而不是试图争辩说这是对人们目前如何使用AI的最真实、最清晰的分解。

接下来，这项研究中引起广泛关注的一个特点是，比较了每个职位名称使用的云量及其劳动力的规模。换句话说，这使得Anthropic能够展示哪些经济部门的使用量与其规模不成比例。再次强调，如果您正在观看这个，这很明显，软件工程师是明显的异常值。

只有3.4%的美国经济体从事某种形式的编程或开发工作，但他们占云使用量的37%。其他类别在部门规模和云使用量之间也存在不成比例的情况，包括艺术、设计、体育、娱乐和媒体，仅占工作的1.4%，但占使用量的10.3%，以及生命科学、物理科学和社会科学，占工作的0.9%，但占使用量的6.4%。

教育的比例略高，占经济的5.8%，但云使用率仍高达9.3%。在其他所有部门，云的使用量要么与其在经济中所占的百分比基本一致，要么远远低于其在经济中所占的百分比。

其中一些是有道理的，对吧？交通运输和物资搬运占经济的9.1%，但云的使用量仅为0.3%。仅仅根据这些工作的性质，这是有道理的。食品准备和服务相关行业也一样，占经济的8.7%，但云的使用量仅为0.5%。一个非常令人惊讶的是，我认为这反映了大量销售是面对面的，那就是销售及相关行业，占经济的8.8%，但云的使用量仅为2.3%。

即使假设有很多销售人员在屏幕外和户外工作，这仍然感觉太低了，销售人员有很大的机会领先于他们的同行和同事。

现在，再次看看工作的替代或增强，Anthropic写道：“正如我们预测的那样，在这个数据集中没有证据表明工作被完全自动化。相反，AI分散在经济中的许多任务中，对某些组的任务的影响比其他任务更大。他们的结论是，AI的采用是关于自动化或增强例行任务的一个子集，而不是大规模取代工人。但我同时也倾向于认为，这些数据仍然代表着非常早期的使用情况。”

关于薪资分析也有一些有趣的见解。Anthropic选择的几乎所有工作类别都占云使用量的不到1%。在5万美元到10万美元的薪资范围内，有许多职位的数据显示，其整体使用率在0.5%到1.5%之间。所有大量使用AI的职位，如软件开发人员和文案撰写者，其收入中位数都接近这个范围。

Anthropic用一个高收入职业为例，这个职业很少使用Claude，那就是妇产科医生。在薪资范围的低端，很少使用AI的职位是洗发师。正如我多次提到的那样，Anthropic煞费苦心地提供了注意事项，以帮助您将这些信息放在上下文中。我还没有提到的一点非常重要，那就是这只是对聊天功能的免费和专业层级的分析，排除了企业团队和API用户。

我特别想看到一个包含企业和团队的版本，因为它感觉会相当大地改变结果。我一直在反复思考的另一件大事是，这仍然是对AI使用情况的非代理调查。我倾向于认为，随着功能性代理的实际出现，很多事情都会发生变化。但无论如何，这仍然是一份极其有价值的报告，它提供了更多关于现状的见解。

关于对此的回应，很多人抓住了一点，那就是目前的使用分布非常不均匀。Brian Romney写道：“AI并没有均匀地影响所有部门，而是不成比例地取代了某些类型的工作。”另一方面，Nick Pinkston写道：“似乎没有与制造业、建筑业或任何IRL和物理相关的工作相关的单个任务。这令人惊讶，但很高兴看到它被列出来。”

Twitter上一个Kiminismist账号指出，这代表着一种更大的情绪转变。他们写道：“今天，Anthropic提出了一种衡量影响的方法。”

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斯坦福大学经济学博士John Hartley最近用一篇新论文补充了这一类别的研究工作。这篇论文由Hartley和一群撰稿人撰写，并于2025年1月发表，名为《生成式人工智能对劳动力市场的影响》。其中一些有趣的发现是，Hartley及其同事发现，大约30%的工人已在其工作中使用过Gen AI，这与先前研究中的采用曲线一致。Gen AI的使用因教育程度而异，拥有研究生学位的工人中有50%使用Gen AI，而没有大学学位的工人的采用率则低得多。

采用率最高的行业包括信息服务、管理、房地产、建筑和教育。现在，很明显，其中一个非常有趣的事情是，在云的使用中根本没有出现建筑业。因此，深入研究这些数据并了解Hartley & Co.在这些领域中确定了哪些类型的用例将非常有趣。但就采用率最低的领域而言，许多方面与我们在Anthropic中看到的情况一样。在农业、采矿、石油和天然气行业的采用率最低。

虽然一个采用率过低的领域是政府和军队，但您必须认为美国现在正在努力改变这种情况。研究人员发现，工作中Gen AI的使用与薪资成正比，在25,000美元到35,000美元的薪资水平之后，基本上呈直线上升。为了加强关于使用强度的结果，研究发现，三分之一使用AI的工人每天都使用它，而15%的工人每周使用一到三天。

重要的是，基本上没有工人尝试在其工作流程中使用AI，然后选择停止使用其工具的例子。这篇论文还证实了Anthropic的发现，即AI目前更多的是增强而不是自动化。大约15%的时间AI被用来完成整个工作，而60%的使用（到目前为止最多）与帮助人们更快地完成工作有关。事实上，“更快”比“做得更好”更胜一筹，“做得更好”略高于20%。

一个有趣的结果是，特别是考虑到高收入人群更多地使用AI，收入低于35,000美元的群体效率提升最大。他们报告说，AI辅助任务节省了120分钟的时间。对于收入在35,000美元到50,000美元之间的工人，这一数字下降到40分钟，然后对于收入超过150,000美元的最高收入群体，又回升到80分钟。

按任务细分的节省时间统计数据也非常有趣。Hartley分享了一张图表，即使用和不使用生成式AI完成任务的平均分钟数，该图表显示，使用AI时，每个任务的时间都只是不使用AI时的一小部分。

使用Gen AI时，写作时间为25分钟，不使用Gen AI时为80分钟。谈判，不使用Gen AI时为141分钟，使用Gen AI时为29分钟。甚至Malik也指出了显而易见的事实。生产力提升似乎很大。工人们报告说，当他们使用AI时，他们的生产力提高了三倍，将90分钟的任务缩短到30分钟。

本周关于工作替代的讨论中另一个有趣的方面是这张您可能从美国政府那里看到的图表，它显示软件开发职位发布数量大幅增加，随后又急剧下降。

这特别来自政府就业数据，显示2022年至2025年间软件工程职位减少了70%。Greg Eisenberg写道：“这张图表太疯狂了。软件开发人员职位比峰值下降了70%。人们会责怪免费资金的结束，但正在发生一些更有趣的事情。中产阶级工程师正在消失，他们正在消失，因为他们不再需要了。一个优秀的开发人员使用GitHub Copilot就能完成五年前整个团队的工作。微软刚刚报告了历史上最高的每员工收入。”

入门级工程师不再存在了。取而代之的是，我们有了碰巧会编程的产品构建者。借助AI，他们可以在几天内交付整个产品。与此同时，真正的精英工程师的收入比以往任何时候都高。他们已经转向主要从事前沿技术的工作，我的意思是那些真正困难的工作。OpenAI的AGI，SpaceX的火箭设计，特斯拉的自动驾驶汽车技术。产品

产品构建者正在成为个体经营者和创造者，而前沿工程师则赚取着对冲基金的钱。在2025年，软件工程师的含义与2020年不同，这就是这张图表真正显示的内容。顶端是精英地位，其他人则成为构建者。

经济学家兼作家Noah Smith认为结论非常明确，他发帖说：“不要学习编程。”然后，在他获得点击量后，他又澄清说他是在讽刺，并确认每个人都应该学习编程。因此，对许多人来说，问题是，我们是否正在见证软件工程作为一个职业的终结？好吧，这张图表有很多挑战。首先，它显示的是Indeed上的职位发布，而不是实际的职位。该图表还显示，2021年职位数量大幅增加。然后

然后在2022年暴跌，比ChatGPT发布早六个月。事实上，到2023年，职位数量与2021年之前的数量并没有太大区别。我们都经历了这段时期，2022年科技行业缩减招聘与AI编码无关。事实上，正如Greg指出的那样，这看起来确实像一张关于后COVID时期错位的图表。

程序员Andreas Liberopoulos写道：“如果没有2020年之前的数据，这张图表更多地说明了21到23年时代的过剩，而不是软件工程市场的现状。”

考虑到这些批评，图表中仍然有一些有趣的东西。Pragmatic Engineer博客的作者Gergely Oroz评论道：“然而，正如Greg Eisenberg指出的那样，自COVID之前以来，软件市场已经增长了很多。”

Perplexity声称2020年至2024年间增长了70%。现在，软件收入并不一定与行业中的工人相关，但这是一个非常大的差异。因此，职位发布数量的下降本身可能并不像它们没有随着对软件的需求而反弹那样引人注目。

如果有什么不同的话，那就是这条推文的令人难以置信的病毒式传播（被点赞15,000次）真正体现了围绕这个问题的恐惧。即使软件工程现在没有被AI取代，也有一种强烈的担忧，认为这一天即将到来。本周早些时候在巴黎，Sam Altman讨论了高级代理将如何改变软件工程。他将这种变化比作深度研究的启动，声称公司可以使用50美分的计算能力来完成价值500美元到5,000美元的工作。

他说：“公司正在实施这项技术，只是为了提高效率。我认为您将在软件工程代理中看到这一点。”尽管如此，许多人认为我们正在好高骛远。DevList创始人Alex Charbonneau写道：“我认为，如果有人声称软件工程工作正在变得过时，这仅仅表明他们自己并没有使用软件工程AI工具来了解它们有多糟糕。它们可以帮助处理样板代码以及如何格式化日期，但尝试使用AI构建比模板更复杂的东西。”

企业家Adam Small写道：“AI不会取代软件工程师、开发人员或您称之为的任何职位。AI将使SWE更高效，并加快开发速度。如果您没有将AI用作开发工具，那么您将被使用AI的人取代。作为软件工程师，您应该担心的是这一点。”

现在，我倾向于认为，目前关于能力的论点是理解AI未来实际将在哪里具有颠覆性作用的最糟糕的论点。它变化得太快了。虽然目前所有这些对编码代理的可用性的批评可能是正确的，但在六个月内，更不用说12个月和24个月内，情况将不再相同。

与此同时，关于软件工程师可能真正重要的一点是，可能没有其他角色能够更直接地将生产力提升转化为构建更多的东西，而不仅仅是用更少的努力和更少的钱来构建相同数量的东西。当工程师被释放出来，能够像有10个人帮助他们一样进行构建时，他们不会仅仅构建相同的东西。

他们将构建更复杂或更定制的东西。我认为，如果我们将此视为一种模式，即人们将从代理获得的生产力提升转化为构建更多、更好、更酷、更有趣的东西，那么这种模式就越成为正常的期望，我们就越不会将代理视为正在剥夺目前存在的每一份工作。

无论如何，这就是今天的节目内容。有很多有趣的事情需要思考。感谢Anthropic的经济指数。我很高兴看到更多来自那里的内容。一如既往地感谢大家的收听或观看。直到下次，再见。