MIT研究顯示全美一成勞動(dòng)力可被替代，但GDP和失業(yè)率根本看不出來(lái)

人們的擔(dān)憂(yōu)主要集中兩個(gè)方向，一個(gè)是在生成式 AI 最先落地的領(lǐng)域，比如編程、文案寫(xiě)作和平面設(shè)計(jì)。而另一個(gè)則是科技領(lǐng)域——新聞?lì)^條里充斥著硅谷巨頭裁員，或者初級(jí)程序員需求量下降的報(bào)道。

然而，人工智能對(duì)于就業(yè)經(jīng)濟(jì)的影響僅僅止步于此嗎？

最近，麻省理工學(xué)院（MIT）與橡樹(shù)嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室（Oak Ridge National Laboratory, ORNL）近期發(fā)布的一項(xiàng)聯(lián)合研究表明：結(jié)果可能比你想象的更糟。

這份被稱(chēng)為“冰山指數(shù)”（Iceberg Index）的報(bào)告指出，人工智能目前的技術(shù)能力已經(jīng)足以覆蓋美國(guó)經(jīng)濟(jì)中約 11.7% 的勞動(dòng)力任務(wù)，涉及的薪資總額高達(dá) 1.2 萬(wàn)億美元。

圖 | 報(bào)告論文（來(lái)源：Project Iceberg）

報(bào)告一經(jīng)發(fā)布便引起了廣泛的關(guān)注。因?yàn)辇嫶蟮臄?shù)字背后，更揭示了一個(gè)長(zhǎng)期被媒體忽略的事實(shí)：我們目前所看到的科技行業(yè)動(dòng)蕩，可能僅僅是表面的冰山一角，而更深層次的結(jié)構(gòu)性變化正在水面之下悄然展開(kāi)。

從職業(yè)到技能：AI 威脅不再局限于技術(shù)圈層

基于可見(jiàn)現(xiàn)象的觀察，被 MIT 的研究團(tuán)隊(duì)定義為“表面指數(shù)”（Surface Index）。根據(jù)測(cè)算，這一顯性層面的影響僅覆蓋了美國(guó)約 2.2% 的勞動(dòng)力，涉及薪資約為 2110 億美元。

圖 | 冰山模型（來(lái)源：MIT）

如果僅僅盯著這些數(shù)據(jù)，我們很容易得出一個(gè)結(jié)論：AI 的沖擊雖然劇烈，但主要局限于特定的技術(shù)圈層。

然而，冰山指數(shù)的核心邏輯在于，它不再以職業(yè)為單位來(lái)判斷能否被替代，而是深入到了技能與任務(wù)的顆粒度。

研究人員利用橡樹(shù)嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的 Frontier 超級(jí)計(jì)算機(jī)，運(yùn)行了基于“大型群體模型”（Large Population Models, LPMs）的數(shù)字職場(chǎng)模擬。

在這個(gè)模型中，每一個(gè)美國(guó)工人都被數(shù)字化為一個(gè)擁有特定技能標(biāo)簽、地理位置和職業(yè)特征的智能代理。系統(tǒng)將這些代理的數(shù)萬(wàn)種技能與目前市場(chǎng)上存在的 13,000 多種 AI 工具（包括自動(dòng)化軟件、AI 助手等）進(jìn)行了交叉比對(duì)。

結(jié)果顯示，除了顯而易見(jiàn)的編程和創(chuàng)意工作外，大量的認(rèn)知型和行政型任務(wù)在技術(shù)上已經(jīng)具備了高度的可自動(dòng)化性。這些任務(wù)廣泛分布在金融審核、物流協(xié)調(diào)、醫(yī)療行政管理、供應(yīng)鏈監(jiān)控等領(lǐng)域。

雖然這些工作并不屬于“技術(shù)密集型”崗位，但它們構(gòu)成了現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的基礎(chǔ)。它們就像“冰山的水下部分”，其規(guī)模是水面部分（科技行業(yè)）的五倍之多。大約 1770 萬(wàn)個(gè)工作崗位所包含的核心技能，已經(jīng)與現(xiàn)有的 AI 能力產(chǎn)生了高度重疊。

從行業(yè)媒體的角度來(lái)看，這一研究糾正了長(zhǎng)期以來(lái)關(guān)于“誰(shuí)是 AI 受害者”的敘事偏差。過(guò)去，人們傾向于認(rèn)為擁有高學(xué)歷、從事創(chuàng)造性工作的白領(lǐng)是生成式 AI 的主要目標(biāo)，或者反過(guò)來(lái)，認(rèn)為從事重復(fù)性勞動(dòng)的藍(lán)領(lǐng)會(huì)被機(jī)器人取代。

但冰山指數(shù)表明：那些支撐傳統(tǒng)行業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)的白領(lǐng)可能是最先受到?jīng)_擊的人群。

以美國(guó)田納西州為例，該州的科技行業(yè)規(guī)模相對(duì)較小，因此在傳統(tǒng)的 AI 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中往往被列為低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。然而，田納西州擁有龐大的物流樞紐和制造業(yè)供應(yīng)鏈，這些產(chǎn)業(yè)背后依賴(lài)著大量的調(diào)度員、采購(gòu)專(zhuān)員、合規(guī)審核員和財(cái)務(wù)分析師。

這些崗位的工作內(nèi)容主要由處理文檔、協(xié)調(diào)流程和分析數(shù)據(jù)構(gòu)成，而這正是當(dāng)前 AI 技術(shù)最擅長(zhǎng)優(yōu)化的領(lǐng)域。因此，田納西州的冰山指數(shù)達(dá)到了 11.6%，與其“表面指數(shù)”的低位形成了鮮明反差。

（來(lái)源：MIT）

傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)失效：GDP 增長(zhǎng)可能掩蓋結(jié)構(gòu)性問(wèn)題

此外，MIT 的這項(xiàng)研究還觸及了一個(gè)更宏觀的問(wèn)題：我們賴(lài)以判斷經(jīng)濟(jì)狀況的傳統(tǒng)儀表盤(pán)，可能正在失效。

在工業(yè)時(shí)代與互聯(lián)網(wǎng)早期，GDP、失業(yè)率、人均收入是衡量經(jīng)濟(jì)健康度的重要標(biāo)準(zhǔn)。但研究表明，這些指標(biāo)與冰山指數(shù)揭示的 AI 暴露度幾乎沒(méi)有關(guān)聯(lián)。一個(gè)州的 GDP 可以在自動(dòng)化帶來(lái)的效率提升下繼續(xù)增長(zhǎng)；失業(yè)率也可能因勞動(dòng)力向低薪服務(wù)業(yè)遷移而保持平穩(wěn)。然而，這些表面數(shù)字難以捕捉勞動(dòng)力市場(chǎng)內(nèi)部的深層重組。

（來(lái)源：MIT）

美國(guó)的特拉華州與猶他州便是典型例子。它們的經(jīng)濟(jì)體量遠(yuǎn)不及加州（加利福尼亞州），卻因產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度集中于金融服務(wù)和行政管理，呈現(xiàn)更高的 AI 暴露度。如果決策者仍依賴(lài) GDP 和失業(yè)率判斷局勢(shì)，他們可能會(huì)錯(cuò)過(guò)最關(guān)鍵的干預(yù)窗口。

當(dāng)結(jié)構(gòu)性失業(yè)真正出現(xiàn)在數(shù)據(jù)中時(shí)，技術(shù)轉(zhuǎn)型往往已接近尾聲，原本可供調(diào)節(jié)的空間已經(jīng)消失。因此，研究團(tuán)隊(duì)強(qiáng)調(diào)：需要以技能為核心的全新衡量體系，用冰山指數(shù)補(bǔ)足傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的盲區(qū)。

技能結(jié)構(gòu)的重組也正在重新塑造企業(yè)的用人邏輯：AI 系統(tǒng)每天生成的代碼量已超過(guò) 10 億行，這直接削弱了科技公司對(duì)初級(jí)程序員的需求。

同樣的趨勢(shì)正在向其他行業(yè)延展。金融分析師并不會(huì)消失，但由初級(jí)崗位承擔(dān)的數(shù)據(jù)整理和基礎(chǔ)寫(xiě)作正在被自動(dòng)化接管。結(jié)果是人才培養(yǎng)的階梯正在斷裂——許多行業(yè)依賴(lài)入門(mén)級(jí)崗位培養(yǎng)未來(lái)的專(zhuān)家，而當(dāng)這些入門(mén)級(jí)任務(wù)被取代，年輕人邁入職業(yè)的第一階變得更加困難。

這種變化在醫(yī)療和物流領(lǐng)域表現(xiàn)得尤其明顯。醫(yī)療機(jī)構(gòu)正在使用 AI 處理繁重的文書(shū)工作，在短期內(nèi)，這被視為讓醫(yī)護(hù)人員從繁瑣任務(wù)中解放出來(lái)。然而，對(duì)于專(zhuān)門(mén)從事醫(yī)療檔案與行政支持的從業(yè)者而言，這意味著崗位空間被不斷壓縮。物流行業(yè)亦然：AI 對(duì)路線規(guī)劃和庫(kù)存管理的優(yōu)化，正在減少對(duì)中層調(diào)度人員的需求。

未來(lái)已來(lái)？冰山指數(shù)的政策應(yīng)用價(jià)值

為了進(jìn)一步將理論與實(shí)際情況相結(jié)合，研究團(tuán)隊(duì)將模型結(jié)果與現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，分析了包括 Anthropic 在內(nèi)的 AI 公司的企業(yè)用戶(hù)情況。結(jié)果顯示，冰山指數(shù)所預(yù)測(cè)的高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)，與現(xiàn)實(shí)中 AI 采用率較高的地區(qū)高度重合，預(yù)測(cè)“哪些地區(qū)將領(lǐng)跑 AI 應(yīng)用”以及“哪些地區(qū)會(huì)落后”的準(zhǔn)確率達(dá)到 69%。

目前，美國(guó)多州政府已開(kāi)始使用這一工具。決策者可以通過(guò)縣級(jí)乃至社區(qū)層面的下鉆數(shù)據(jù)，為當(dāng)?shù)貏趧?dòng)力結(jié)構(gòu)做“體檢”。據(jù)此辨識(shí)哪些具體技能正面臨淘汰風(fēng)險(xiǎn)，并更精準(zhǔn)地分配教育和再培訓(xùn)資源，從事后救濟(jì)走向事前預(yù)測(cè)。

對(duì)企業(yè)而言，這份報(bào)告同樣是一種提示。人們常將注意力集中在最前沿的模型能力上，但真正改變商業(yè)格局的，是那些已被封裝進(jìn) SaaS 和辦公自動(dòng)化工具的 AI 功能。它們無(wú)需研發(fā)能力，只需訂閱和部署，就能在財(cái)務(wù)、人事、客服等后臺(tái)部門(mén)產(chǎn)生顯著的替代效應(yīng)。目前已有超過(guò) 13,000 種此類(lèi)工具進(jìn)入市場(chǎng)。

當(dāng)然，可替代性并不等同于立即的失業(yè)。11.7% 的勞動(dòng)力暴露在風(fēng)險(xiǎn)之中，并不意味著會(huì)立刻出現(xiàn) 1700 萬(wàn)人的失業(yè)潮。最終結(jié)果取決于企業(yè)的采用速度、監(jiān)管力度與社會(huì)對(duì) AI 的接受程度。在許多場(chǎng)景中，AI 將作為輔助工具存在，幫助人們擺脫重復(fù)勞動(dòng)。然而，“增強(qiáng)”與“替代”之間的界線并不穩(wěn)定，也高度依賴(lài)勞動(dòng)者是否具備與 AI 協(xié)作的新技能。

1.https://iceberg.mit.edu/report.pdf

2.https://www.cbsnews.com/news/ai-artificial-intelligence-workers-mit-study/