長期以來，機器人革命一直被認為對于藍領(lǐng)工人來說是世界末日，他們的任務(wù)是手動且重復(fù)的。麥肯錫(McKinsey)在2017年的一項被廣泛引用的研究中說，已有50%的工作活動已經(jīng)可以使用當(dāng)前技術(shù)實現(xiàn)自動化，并且這些活動在制造業(yè)中最為普遍。新數(shù)據(jù)表明，即使白領(lǐng)工人的工作需要更多的分析思維，更高的薪水和相對的工作安全性，他們也可能無法免受自動化的無休止打擊。

這是因為人工智能-功能強大的計算機技術(shù)像機器學(xué)習(xí)，可以使類似人類的決策和使用實時數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)和提高-有工作的白領(lǐng)叫板，根據(jù)新的研究由美國斯坦福大學(xué)經(jīng)濟學(xué)家邁克爾·韋伯和布魯金斯學(xué)會出版。由AI可能會受到影響的工作范圍遠遠超出了白領(lǐng)工作就像推銷，已經(jīng)被毀滅的機器人領(lǐng)域，進入以前被認為是正視人類的全省工作：知識工作者喜歡化學(xué)工程師，物理學(xué)家和市場研究分析師。

這項新研究著眼于AI專利中的主題名詞對與職位描述之間的重疊，以查看哪些職位最有可能受到AI技術(shù)的影響。因此，例如，針對市場研究分析師的職位描述(具有較高AI暴露率的相對普遍的職位)與現(xiàn)有專利共享許多術(shù)語，這些術(shù)語同樣旨在“分析數(shù)據(jù)”，“跟蹤營銷”和“確定”市場。”

它比其他研究更具前瞻性，因為它分析了可能尚未完全開發(fā)或部署的技術(shù)專利。

通常，自動化對勞動力的影響的估計值因研究而異，其側(cè)重于使用現(xiàn)有技術(shù)可以自動化的工作。對于低薪，低學(xué)歷的工人來說，這些發(fā)現(xiàn)通常是最令人發(fā)指的，因為機器人技術(shù)和軟件通常消除了某些工作的部分或全部。

自動化程度提高的幽靈引起了人們的擔(dān)憂，即當(dāng)工作機械化時，有大量美國人能夠養(yǎng)活自己，低收入工作的喪失是否會加劇財富不平等。這項新的專利研究表明，自動化的影響可能會更大，并且還會影響高薪的白領(lǐng)工作。