点击 ▶ 收听播客。
过去两年，生成式人工智能的应用速度远超很多人的预期。
微软研究院与领英联合发布的最新研究，对这一变化给出了更直观的量化分析。
研究团队从2024年1月到9月，分析了20万条来自美国Copilot用户的匿名对话，并结合美国劳工部的职业数据库，评估了不同岗位的AI适用程度。
结果显示，翻译、作家、记者、编辑、客服代表、销售顾问、程序员等知识密集型和沟通密集型岗位，AI适用性评分最高；相对的，护理助手、建筑工人、厨师、司机等体力劳动型岗位，受 AI 直接影响的可能性则很低。
在墨尔本皇家理工大学（RMIT）人工智能专家宋正（Andy Song）副教授看来，这份榜单跟他在澳大利亚的观察基本一致。
“一些蓝领岗位对电子化的依赖很低，所以AI影响不大；而处理信息、整理文档、提供法律或秘书服务的岗位，工作方式变化会很大，”他在接受SBS普通话采访时表示。
RMIT School of Computing Technologies Associate Professor Andy Song Source: Supplied
这份报告的结果是否预示着，从事知识及沟通密集型工作的人们即将“被AI取代”了？
冲击取代 还是协作转型？
研究团队指出，AI并非单纯“取代”人类，而是更可能重塑不同岗位的工作流程，让“熟悉AI并会用”的群体获得更多机会。
研究人员列举了自动取款机（ATM）为例：虽然ATM的普及自动化了部分流程，但长期来看反而让银行雇佣了更多职员，将他们从单一事务转向客户关系管理。
宋副教授也对此表示认同。
基本上没有哪一份工作可以完全由AI取代。它改变的是岗位的工作流程，而不是让职业消失。墨尔本皇家理工大学（RMIT）人工智能专家宋正（Andy Song）副教授
宋副教授以文秘工作为例，即使部分任务可以自动化处理，但仍有涉及人与人交流、复杂情境判断的环节，这些目前无法由AI完全替代。
这一观点与微软报告引用的“ATM效应”相似——自动取款机的普及并未削减银行雇员总数，而是改变了柜员的职责分工。
从微软的分析和日常使用情况看，人机协作仍是目前生成式AI在职场的主流模式。
宋副教授列举了常见场景：
- 写客户邮件时先让AI起草，再加入个性化信息；
- 让AI检查文稿语法和逻辑；
- 用AI总结长文或对比新旧版本；
- 生成翻译初稿，再由人工润色。
这种模式的好处，是能显著缩短准备时间，提高效率，但仍保留了人的判断和创造力。
谁更能从AI发展中受益？
微软报告同时提醒，AI的收益分配并不平均。
高技能、高收入人群更早接触并熟练使用AI，从而获得更大优势；而低技能岗位若缺乏培训，可能被边缘化。
宋副教授表示，这种趋势类似“马太效应”。
好的会变得更好，而落后的因为赶不上，可能会步步落后。墨尔本皇家理工大学（RMIT）人工智能专家宋正（Andy Song）副教授
在他看来，这不仅是收入差距的问题，还包括资源、教育、技能训练等多方面的分化。
他尤其担心那些“AI触及不到的角落”，如体力劳动密集型岗位。
这些群体日常工作对电子化需求低，学习AI的动力和机会也有限，可能在长期职业转型中处于劣势。
“在职场竞争加剧时，他们的适应性弱、可替代性高的劣势就会凸显。”
面对这一挑战，培训投入至关重要，但现实是，澳大利亚企业还需作出更多努力。
“澳大利亚企业在AI培训上的投入，目前肯定是不够的，虽然兴趣越来越高，但距离广泛普及还有一段路要走。”
AI发展会催生什么新职业？
展望未来，宋副教授认为，AI会催生新的职业，例如“AI训练师”，专门为特定企业或行业定制和优化 AI 模型。
同时，AI安全领域的人才需求将快速增长，以应对可能的网络攻击和权限滥用风险。
此外，AI普及势必也会释放出部分人力资源，而这些资源也可能流向护理、教育等需要高度人际互动的领域。
而对于依旧打算在本职行业继续耕耘的人们，宋副教授则提出，“AI素养”（AI literacy）将成为未来职场的重要能力，就像当年的“数字素养”一样，越早培养，越有优势。
“未来五到十年，很难找到完全不用AI的岗位。尤其是白领行业，AI的比例只会越来越高。不会用AI，就可能在职场上落于人后，”他说。
他给澳大利亚华人社区的建议很直接：
- 不要害怕AI——只要能进行日常交流，就能用AI工具。
- 结合自身职业选对工具——比如用AI润色英文，或用中文理解澳洲政策。
- 保持学习——多用、多试，才能不被甩在后面。
