尚未选择职业。在上方输入一个职业,或点击下方图中的圆点——即可看到它受影响的程度,以及它在全部 785 种职业中的位置。

影响很大明显影响部分影响影响较小几乎无影响

几乎不受影响 受影响很大
的职业受影响更小
共 785 种职业
解读

这是怎么测出来的?

微软研究院在九个月里分析了约 20 万条与人工智能助手的匿名对话,并把每一条对应到某个职业所记录的工作内容上。

由此可以看出每种职业的日常工作中,有多少与人们今天真正使用人工智能去做的事情重合,以及完成得有多成功。这样各职业之间就可以相互比较——上方的百分比正是这个比较的结果。

这不是什么:它不是人工智能替你承担的工作时间比例,也不能说明这个职业会不会被取代。它衡量的是重合,不是取代。

所有职业的分布
受影响很大 部分受影响 几乎不受影响 受影响很大 部分受影响 几乎不受影响

每个圆点代表 785 种受访职业中的一种。指向圆点可查看是哪一种,点击可在上方展开分析,也可以把点云按职业大类分开。

排行

刻度的两端

上面是重合度最高的职业,下面是今天的人工智能几乎帮不上忙的职业。

  1. 1 Interpreters and Translators 100.0 %
  2. 2 Historians 99.9 %
  3. 3 Writers and Authors 99.7 %
  4. 4 Sales Representatives of Services, Except Advertising, Insurance, Financial Services, and Travel 99.6 %
  5. 5 Computer Numerically Controlled Tool Programmers 99.5 %
  6. 6 Broadcast Announcers and Radio Disc Jockeys 99.4 %
  7. 7 Customer Service Representatives 99.2 %
  8. 8 Telemarketers 99.1 %
  9. 9 Political Scientists 99.0 %
  10. 10 Mathematicians 98.9 %
  11. 11 News Analysts, Reporters, and Journalists 98.7 %
  12. 12 Passenger Attendants 98.6 %
  13. 13 Technical Writers 98.5 %
  14. 14 Concierges 98.3 %
  15. 15 Proofreaders and Copy Markers 98.2 %
  16. 16 Editors 98.1 %
  17. 17 Business Teachers, Postsecondary 98.0 %
  18. 18 Public Relations Specialists 97.8 %
  19. 19 Data Scientists 97.7 %
  20. 20 Personal Financial Advisors 97.6 %
  21. 21 Web Developers 97.4 %
  22. 22 Advertising Sales Agents 97.3 %
  23. 23 Management Analysts 97.2 %
  24. 24 Geographers 97.1 %
  25. 25 Brokerage Clerks 96.9 %

职业大类

按职业大类

各大类中所有职业的平均值。括号内为该大类包含的职业数量。

  • IT and Mathematics (21) 86.6 %
  • Sales (21) 85.1 %
  • Education and Library (60) 84.3 %
  • Office and Administration (50) 78.3 %
  • Community and Social Service (13) 77.8 %
  • Business and Finance (32) 73.8 %
  • Arts, Media and Sports (36) 73.5 %
  • Architecture and Engineering (35) 71.8 %
  • Science and Research (47) 71.6 %
  • Personal Care and Service (29) 59.9 %
  • Food Preparation and Serving (15) 54.4 %
  • Management (37) 52.7 %
  • Protective Service (23) 44.3 %
  • Healthcare Practitioners (69) 38.5 %
  • Installation and Repair (50) 35.9 %
  • Legal (7) 34.0 %
  • Transportation and Logistics (46) 34.0 %
  • Production (100) 30.3 %
  • Cleaning and Grounds Maintenance (8) 26.1 %
  • Farming, Fishing and Forestry (12) 22.9 %
  • Construction and Extraction (57) 14.8 %
  • Healthcare Support (17) 10.8 %

研究方法

这些数字从哪里来——以及它们没有说什么

数据基础是微软研究院 2025 年的一项研究。研究分析了九个月内约 20 万条与人工智能助手 Bing Copilot 的匿名对话,并将每一条对话对应到美国职业分类体系 O*NET 为各职业记录的工作活动上。

由此为每种职业得出一个数值,它由三部分构成:某项工作多常被交给人工智能、人工智能完成得有多成功,以及这项工作在整个职业中占多大比重。没有任何职业达到理论上限的一半。

关键在于这个数值不是什么:它不是对就业岗位的预测。研究者明确强调,重合度高并不意味着这个职业会被取代。口译员——重合度最高的职业——不会消失,但五年后他们的工作会与今天不同。

有两点局限需要一并记住。其一,数据来自美国,并且只来自一款人工智能助手;对奥地利或德国劳动力市场而言,它是参考,而不是测量结果。其二,研究反映的是 2025 年的状况——人工智能的变化速度,快于任何一套职业分类。

数据来源:Kiran Tomlinson 等,《Working with AI: Measuring the Applicability of Generative AI to Occupations》,微软研究院 2025 年,依 CC BY 4.0 许可发布。论文:https://arxiv.org/abs/2507.07935 — 数据:https://github.com/microsoft/working-with-ai