最近，Anthropic发布了一份关于人工智能对劳动力市场影响的研究报告，并提出了一种新的衡量标准——实际暴露度（Observed Exposure），该指标基于Claude大模型的实际应用数据。研究显示，尽管理论上限很高，但现实中的AI技术尚未达到预期水平。特别是在程序员和客户服务等高风险职业中，年轻从业者的就业机会已经有所减少。
以往关于人工智能替代岗位的风险评估大多依据理论分析，而Anthropic的研究团队则引入了一种新的评价体系，该体系结合了美国约800个行业的实际工作内容、大模型的可行性以及当前的应用情况。他们排除了非工作的自动化应用和单纯辅助性的增强功能，发现即便在理论上94%的工作任务可以被大型语言模型替代的“计算机与数学”领域，目前的实际渗透率也仅为33%，这表明理论上的潜力与实际部署之间存在显著差距。
这份报告还详细分析了受影响最严重的行业和人群特征。根据实际暴露度排名前十的职业数据，计算机程序员以74.5%的自动化覆盖率位居第一，其次是客户服务代表（70.1%）、数据录入员（67.1%）以及医疗记录专员（66.7%），金融分析师也位列其中。从年龄、性别和教育背景来看，受影响最大的群体具有较高的收入水平和受教育程度，与低风险岗位相比，这些高暴露度工作者的平均时薪高出约10.45美元，且拥有研究生学位的比例接近未被替代职业者的四倍。
尽管人们对人工智能导致的大规模失业有所担忧，但最新的长期跟踪数据显示，整体就业市场的系统性损害尚未显现。自2022年底以来，高风险和低风险岗位的失业率几乎没有变化。然而，在年轻求职者中已经出现了结构性压力增大现象。例如，针对年龄在22至25岁之间的年轻人追踪发现，在高暴露度职业领域，他们的就业机会明显减少，相较于2022年下降了约14%，而在其他未受影响的职业上则没有显著变动。这表明企业当前更倾向于通过限制新员工的招聘来适应技术变革，而非裁员现有员工，并且美国劳工统计局也相应调整了对高风险职业未来增长预期的评估。