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5500万份职业拆解,揭示AI对哪些职业有威胁|前哨

5500万份职业拆解,揭示AI对哪些职业有威胁|前哨

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这周四前哨直播,王煜全和大家聊了中美脱钩为啥难实现,也冷静看待现实情境,分享了新全球化时代属于中国人的「产业/企业/职业」机遇。

中国企业全球化AI为代表的科技变革,一直是我们眼中最大的未来趋势!

今天,我们为大家带来国外知名招聘平台Indeed的新研究,使用过去一年的招聘数据,5500万份岗位技能分析,看新的生成式AI究竟如何影响职场

最后,我们也会分享AI带来的机遇和挑战,如果你想更好地理解AI技术变革,为不断变化的工作环境做好准备,欢迎加入前哨科技特训营,收获更多独家分析。

生成式AI如何影响工作

首先,让我们了解一下生成式AI对工作的潜在影响。

生成式AI这个名字大家或许有些陌生,简单说其实就是ChatGPT为代表的新AI,它可以学习执行各种任务,几乎每个工作都面临生成式AI的影响

然而,Indeed预估只有19.8%的工作面临完全被替代的风险,超过三分之一(34.6%)的工作只有小部分内容受影响。

与以往的机器人技术和计算机技术主要影响手工劳动不同,知识工作可能更容易受到生成式AI的影响。例如,驾驶工作面临的潜在风险最低,而软件开发工作面临的潜在风险最高。

Indeed的另一个分析是,许多雇主在当前紧张的劳动市场中需求最大的工作,恰好是那些最不容易受到生成式AI影响的工作。

Indeed上发布的25个最常见工作中,有20个工作被替代风险很低。

AI技能树

现在,让我们来看看生成式AI的技能树,回答它如何影响未来的职业变革吧。

Indeed收集了过去一年内平台上发布的5500万份工作招聘,将有明确技能需求的48个职业梳理了出来,并请ChatGPT自己评价哪些技能它擅长,哪些它不太行。

ChatGPT的评价对大部分人来说可能是好消息,在这48个职业中中只有4个ChatGPT认为大部分技能它都擅长,其他16个它能做到大部分,五分之一19.8%)的工作它认为自己不太会。

ChatGPT眼中,它最容易替代的工作是软件开发和IT运营,它认为软件开发中95%的技能它都能胜任。

相较之下,最不容易替代的是驾驶和美容和健康管理。驾驶员招聘中,ChatGPT表示它只能比较好地完成29%的技能,对车辆操作和一些沟通技能它并不擅长。

不可替代的人类特质是啥

为什么生成式AI无法完全替代人类工作呢?

Indeed的回答是:许多关键工作技能需要人类独特的特质,例如共情、直觉和手工技巧。

虽然生成式AI擅长处理数据和执行特定任务,但它缺乏定义各种角色的各种人类特质,尤其是那些涉及到手工劳动、人际互动以及基于细致理解的决策的工作。

比如,生成式AI的厨师可以帮助改进食谱或翻译菜单,但它无法切洋葱或装饰甜点。

生成式AI的护士可以帮助诊断疾病,但无法插入静脉导管或安抚担心的家庭。

生成式AI的软件可以编写代码,但无法简单融入人类开发者构思的更广泛、复杂的软件架构中。

有些工作需要人类独特的技能,这些技能是无法自动化的。

远程工作与潜在风险

Indeed将此研究的技能数据与他们关于远程工作的研究做了对比,发现AI替代风险最低的工作其实也是难以远程完成的工作。

从历史来看,这些不太容易受到自动化冲击的工作不同于以往,这次技术进化将以不同的方式影响不同的行业和职位。

这也就带了新的机会和挑战。

三个机会

1.技术技能需求上升:随着生成式AI的发展,技术技能门槛降低,越来越多的岗位都会用上软件编程、IT运营的技能。

就像认字成为每个人都要会的技能一样,在AI加持下编程、数据分析和人工智能也会被广泛需求,诞生更多新的职业机会。

2.人际交往和情感智能:生成式AI无法完全模仿人类的情感智能和社交技能。

因擅长与人交往、建立人际关系和理解情感的人将在未来的工作市场上拥有更多机会。

3.创新和创造性:生成式AI在创造性工作方面还有待提高。

有创造性思维和创新能力的人将在创新驱动的行业中找到机会。

三个挑战

1.技能升级:随着技术的不断演进,要求升级技能的速度也在加快。个人需要持续学习和适应新的技能,以保持竞争力。

2.失业风险:对于某些行业和工作,生成式AI可能导致失业风险增加。这需要社会采取措施来支持受影响的人,提供再培训和转职机会。

3.隐私和伦理问题:随着生成式AI的应用范围扩大,隐私和伦理问题将成为重要挑战。保护个人数据和确保技术的伦理使用至关重要。

如何看待这篇报告

Indeed的研究基于5500万份职业,采用技能树的分析方式,数据量丰富,分析的方法也很有特色,值得参考。

但是分析的结论还是需要斟酌,例如驾驶难以被替代,其实只看了ChatGPT的一家之言

我们之前和大家介绍过特斯拉、Waymo等自动驾驶企业最新研究的成果,ChatGPT不擅长的事情,其他人正在帮助AI学会。

特别是特斯拉首次在自动驾驶领域实现AI的端到端训练,未来会不会随着参数规模扩张带来飞跃,值得关注。

随着AI技术变革不断加深,AI技术对企业、产业和社会的影响会越来越明显,要客观看待需要一套合理的方法论。

前哨科技特训营这些年一直在实践「技术/产业/社会」的分析体系,提供了完整的「微观/中观/宏观」分析工具

10月份,我们即将重新梳理整套分析框架和理论体系,为大家提供更详细的实操指导,如果你也想看清科技趋势,做科技变革中的明白人,欢迎长按下方二维码,加入科技特训营。

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