新智元报道
编辑：peter 东英智
究竟哪些职业，更容易受到 AI 影响？基于 20 万微软 Copilot 使用数据，近日的一项研究指出，AI 能够支持许多涉及研究、写作和沟通的任务，但这并不表明 AI 能够完全胜任任何单一职业的所有任务。
Copilot 作为微软主推的 AI 对话工具，其积累了海量的用户数据。
而近日的一项研究，用到的数据来自 24 年微软 Copilot 对话，以及用户对 AI 回复是否点赞。
研究者将这些对话分类，发现用户使用 AI 助手频率最高的任务是获取信息，占比近 40%。
其次从事与公众直接沟通的工作，例如撰写宣传稿，占比接近 10%。
除此之外，使用更多的是与企业外的人员沟通，向他人解释信息，整理文档等（见图 1 的红色柱子）。
图 1 Copilot 使用情况和对应任务在工作中的占比
与之相对的，是各项任务在O*NET 职业信息数据集中记录的，在各项工作中的任务占比。
两者之间存在显著的差异，这是从宏观角度，说明早期使用生成式 AI 的用户集中在知识工作者中。
Copolit 执行的任务多是解释型的
使用过类似 AI 助手的工具，多半会抱怨这些工具时不时会无法按自己的要求去工作。
例如你本来想让 AI 来给你写个广告词，结果 AI 给你写出的更像一份调研报告。
在这份报告中，你会发现这样的现象普遍出现。下图左边是用户使用 Copilot 的目的频率，而右图是 Copilot 实际执行任务的频率.
结果显示：AI 更侧重于「建议和教学」：AI 执行的动作中「解释」类的任务尤为突出，这与用户更侧重于「获取」信息的目标形成对比。
图 2 Copilot 用户目标和 AI 实际执行动作的频率分布
当前的 AI 助手，如同一个读了百科全书，工作积极性超高的实习生，会习惯于解释而非按照用户真正的需求去给出解决方案。
那在哪些任务上，用户对 Copilot 的表现满意度最高？
图 4 给出的答案是在写作类任务，例如撰写书面材料，商业或艺术类写作，以及收集信息，例如调研医疗健康相关问题上，用户对生成式 AI 的表现满意率较高。
而在视觉设计，例如给出插图和可视化，以及处理数据类任务中，用户的满意度较低。
图 3 中级工作中，用户对 Copilot 执行各项任务的满意比例
哪些职位和 AI 的适配性更高
根据当前生成式 AI 在那些任务上表现的不错，结合各项岗位中所需执行的任务，就可以去考察那个职业最容易被 AI 取代了。
该研究利用上述数据提出了一个「AI 适用性评分」，试图量化每个特定职业的受 AI 的影响程度。
AI 适用性评分考虑了 AI 在该领域当前的普及频率以及相关应用的成功程度。
图 4 右侧展示了 AI 适用性评分最高的 25 个职业。这些职业按照其 AI 适用性评分从高到低排序。
每个职业的条形高度代表其在美国的就业人数。
左侧列出了对上述高适用性职业贡献最大的 20 个「工作活动」，中间的彩色线将工作和任务相连。
图 4 受 AI 影响最深的工作与对应的任务
结果显示：高度依赖语言、内容创作和重复性沟通任务的职业显示出最高的 AI 适用性。
记者、翻译、历史学家、客户支持等岗位受到的影响最大。
不过，人工智能也根本没有能够执行任何一种职业的所有工作活动。
例如下表中，销售相关的工作任务中，AI 能完成的只占 56%，这意味着对于许多工作，AI 无法接管 100% 的任务，还需要人的参与。
这无疑让很多担心自己工作被取代的职场人放心了，如今的 AI 可能会如同历史中的 ATM 取款机，自动取款机让存款取款这一银行柜员的任务自动化了，但却不是让银行柜员这个职位消失，而是导致银行柜员数量增加。
因为银行以更低的成本开设了更多分支机构，柜员更专注于更有价值的任务，即维护并建立与客户的联系，而不是处理存款和取款。
该研究还对比了人类专家认为会受到 AI 影响的工作，以及基于实际使用数据根据 AI 适配度得出的受影响工作。
图 5 中左上角蓝色的是人类高估 AI 取代风险的岗位，例如翻译。
作家被 AI 取代的比例被显著高估了，而另一些岗位，如历史学家、作家和政治学家，尽管高度依赖人类直觉和专业知识，并且必须处理不完整或相互矛盾的文件，最终却得到了一些相当高的 AI 适用性评分。
图 5 AI 适应性评分与人类预估的 AI 影响程度对比
人们会很自然的认为：与 AI 执行的活动高度重叠的职业将被自动化，从而经历岗位消失或工资降低，而人工智能辅助活动的职业将被增强并提高工资。
这是一个错误，当前的数据不包括 AI 对下游技术的影响，因此其商业影响很难预测。
此外，出人意料的是，和 AI 适配度最高的工作，是聚集在本科学历中的，这也反映了当前 AI 的智能水平。
与 AI 提供的劣质服务共存
看完这篇论文，笔者需指出这项研究只是基于 Bing Copilot 的使用数据得出的，其用户会天生偏向文字相关的任务，而对于诸如卡车驾驶之类和物理实体打交道的工作任务，则基本不会出现在使用数据中。
然而据此得出洗碗工是最难被 AI 取代的岗位，这就是过度引申了。
毕竟具身智能相关的技术进展，不会体现在 Copliot 的使用情况中。
而更让笔者忧心的是，AI 将会用劣质的知识服务将我们的接收信道淹没。
如今我们见到越来越多疑似是 AI 生成的文章时，内心如同一潭死水，不再有一丝一毫的波澜。
这反映了 AI 取代人类工作所带来的更深远的影响，即 AI 通过提供一种劣质服务来取代人类的工作，而我们不得不与之共存。
最简单的就是客服，当我们一次次的要求转人工时，我们多么希望与我们对话的能时一个活生生的人。
更复杂一些的任务是写公文，例如给客户的道歉信，如果被发现是由 AI 撰写，这反而会导致舆情扩大。
这些案例都说明了 AI 不是要替代某项工作，而是会改变工作所需的技能和素质。
例如之前文员需要的是耐心，能稳定地完成重复性的文书撰写，而如今则是共情能力和洞察力，能够写出走心的，让人能感同身受的文字。
参考资料：
