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凤凰网科技讯 3月6日，Anthropic近日发布了关于AI对劳动力市场影响的最新研究报告，提出结合Claude大模型实际应用数据的实际暴露度（Observed Exposure）新指标。研究指出，目前AI的实际应用远不及理论上限，但程序员、客服等高暴露度职业的年轻群体招聘已出现显著放缓迹象。
传统对AI替代风险的预测多基于理论能力，而Anthropic研究人员Maxim Massenkoff与Peter McCrory提出的新指标则引入了真实工作场景中的自动化轨迹。这一评估框架综合了美国约800种职业的O*NET任务拆解、理论上的大模型可行性以及现实世界的使用频率，排除了非工作用途和单纯的辅助性增强用途。数据显示，即使在理论上有94%任务可被大模型渗透的“计算机与数学”领域，当前的实际任务覆盖率仅为33%，表明理论与现实部署之间存在巨大落差。
报告量化了受冲击最前沿的行业与人群画像。在实际暴露度排名前十的职业中，计算机程序员以74.5%的自动化覆盖率位居首位，紧随其后的是客户服务代表（70.1%）、数据录入员（67.1%）和医疗记录专员（66.7%），金融分析师同样榜上有名。从人口统计学来看，受AI影响最深的群体表现出明显的高净值特征。与零暴露度人群相比，高暴露度工作者的平均时薪高出10.45美元，拥有研究生学历的比例达17.4%（近乎未暴露群体的四倍），且女性比例高出15.5个百分点，整体呈现年龄偏大、受教育程度偏高的趋势。
尽管外界对AI引发失业潮存在普遍担忧，但长期追踪数据显示宏观层面的系统性伤害尚未形成。自2022年底以来，高暴露度与零暴露度群体的失业率差距变化极小。然而，结构性挤压已经开始向职场新人蔓延。针对22至25岁年轻工作者的追踪发现，在暴露程度较高的职业中，新增招聘速度出现了背离。相较于2022年，年轻人在高暴露度岗位的求职成功率下降了约14%，而未暴露岗位的入职率则保持稳定。这表明企业现阶段倾向于通过减少新增招聘而非裁撤现有员工来应对技术变革，美国劳工统计局（BLS）也据此下调了相关高暴露度职业至2034年的预期就业增长率。
