根據(jù)布魯金斯學(xué)會(huì)(Brookings Institution)最新發(fā)布的一份報(bào)告，受過(guò)良好教育，薪水更高的白領(lǐng)工人將受到人工智能(AI)的影響最大。該報(bào)告違背了布魯金斯大學(xué)和其他研究的先前發(fā)現(xiàn)，這些研究表明，受教育程度較低且工資較低的工人將受到機(jī)器人的最大影響。

斯坦福大學(xué)研究員邁克爾·韋伯(Michael Webb)的方法是采用專(zhuān)利文本來(lái)識(shí)別AI的功能，然后量化每個(gè)職業(yè)涉及這些技術(shù)的程度。韋伯使用自然語(yǔ)言處理來(lái)量化專(zhuān)利文本和職務(wù)描述文本之間的重疊，并得出每個(gè)職務(wù)的曝光分?jǐn)?shù)。

報(bào)告指出，在韋伯分析的769個(gè)職業(yè)描述中，有740個(gè)“與AI專(zhuān)利語(yǔ)言相匹配的功能對(duì)，這意味著它的至少一項(xiàng)或多項(xiàng)任務(wù)可能會(huì)暴露給AI，由AI補(bǔ)充或完成”。 “重要的是，這并不意味著這些任務(wù)將被廣泛取代，并導(dǎo)致工作損失。”《布魯金斯報(bào)告》說(shuō)，從市場(chǎng)研究分析師和銷(xiāo)售經(jīng)理到程序員，管理分析師和工程師等高薪職業(yè)，通常都是分析或監(jiān)督角色，尤其容易受到以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的AI入侵，即使他們?cè)谳^早的分析中似乎相對(duì)免疫。”“盡管我們和其他人的工作表明，受教育程度較低，工資較低的工人似乎最容易受到機(jī)器人技術(shù)和軟件的潛在破壞，但韋伯的AI暴露估計(jì)值和我們?cè)谶@里的分析提出了相反的模式：受過(guò)良好教育，薪水更高的工人除了某些例外，它將受到新技術(shù)影響最大。”

布魯金斯解釋說(shuō)，由于人工智能技術(shù)尚未得到廣泛采用，因此諸如“或”牛津大學(xué)，經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(OECD)和麥肯錫公司的分析等都必須依靠案例研究或主觀評(píng)估。由專(zhuān)家確定哪些職業(yè)可能受到AI接管。”

相比之下，涉及人工服務(wù)，食品制備或醫(yī)療保健等動(dòng)手服務(wù)的一些低薪，死記硬背的工作“至少在目前不會(huì)受到AI應(yīng)用程序變化的影響”。該報(bào)告稱(chēng)，最值得注意的是，住宿，飲食/飲酒服務(wù)以及零售業(yè)現(xiàn)在已經(jīng)相對(duì)健康地加入了健康和教育行業(yè)，因?yàn)樗鼈儗?duì)人工智能的免疫力相對(duì)較低。

在特定服務(wù)領(lǐng)域方面，該報(bào)告發(fā)現(xiàn)“隨著人工智能工具和應(yīng)用程序遍及技術(shù)領(lǐng)域，以前具有較低自動(dòng)化敏感性的軟件發(fā)布和計(jì)算機(jī)系統(tǒng)設(shè)計(jì)之類(lèi)的高科技數(shù)字服務(wù)展示了很高的風(fēng)險(xiǎn)，”例如機(jī)器人過(guò)程自動(dòng)化。

男人也是目標(biāo)

報(bào)告還預(yù)計(jì)，人工智能還將對(duì)男性產(chǎn)生影響，因?yàn)槟行栽诜治黾夹g(shù)和專(zhuān)業(yè)職位中所占的比例過(guò)高，并且與女性相比，人工智能暴露得分要高得多。