擔心AI會搶走你的工作？MIT最新研究表明，這種轉變會更加緩慢。AI在工作任務方面正在改善，但其影響可能需要更長時間才能完全波及勞動力市場。研究人員將其描述為給工人更多時間適應的"漲潮"，而非會衝擊工人的"巨浪"。
"AI能力已經相當強大，並準備廣泛擴展，"研究報告稱。"我們研究的大多數任務到2029年可能達到80%-95%的AI成功率（在最低充足質量水平下），這表明隨著這股潮流繼續上漲，可能對勞動力市場產生重大影響。"
隨著AI智能體變得更加強大，AI引發的工作焦慮在過去一年中已成為持續存在的現實。即使是稍長的持續變化時間線，也可能在工人是否以及有多少工人有機會為未來截然不同的勞動力市場提升技能方面產生巨大差異。
研究方法與發現
在這項研究中，MIT參考了美國勞工部職業資訊網路（O*NET）資料庫中的3000項基於文本的工作任務，該資料庫被包括Anthropic在內的許多公司用於繪製AI對勞動力的影響。為確保現實世界的相關性，研究人員專注於AI能夠幫助人類節省至少10%時間的任務。
研究發現，大語言模型在沒有人類參與的情況下，以"最低充足"水平完成了60%的任務（由人類經理確定），僅有26%達到"優質質量"。儘管如此，研究人員對AI能夠承擔的任務印象深刻。這並不是說AI進步會比預期的不那麼令人印象深刻，而是進步將在更長的時間內顯現，"使個體工人不太可能被AI措手不及，"他們指出。"然而，如果發生得很快，漲潮仍可能具有相當的破壞性。"
論文指出，基於文本的工作特別容易受到快速發展的AI能力影響，到2029年可能被大語言模型在"最低充足"水平上實現自動化。但他們補充說，一致的"近乎完美"性能——即接近100%的成功率——可能仍需數年時間。
"廣泛的自動化，特別是在對錯誤容忍度低的領域，可能仍有一段距離，"研究人員寫道。
就業市場的實際影響
2029年對於AI可以自動化的任務出現有意義的增長可能感覺並不遙遠，但考慮到AI已經發展得如此之快，這確實意味著勞動力有一些額外的時間來適應。
話雖如此，論文作者也不認為最快的時間線是有保障的。AI的發展可能會因計算限制而受阻，眾所周知計算擴展成本昂貴，還有算法和硬體約束。保持這種競爭速度將取決於AI效率機器的每個組件都以全速運行。
MIT指出，由於這項研究的數據收集正在進行中，尚未完成，但最終將代表900多個職業。這個樣本更傾向於工資和經驗水平略低的白領工作（分別為每小時29美元和1.8年工作經驗），需要學士學位或更少教育，而不是需要研究生學位或更高學歷的工作。
MIT 2025年12月的另一項研究發現，目前的AI系統可以自動化該國近12%的現有勞動力——不僅僅是編程等技術特定工作，許多人認為這些工作特別容易受到影響（入門級開發人員工作已經在減少）。這也不限於沿海行業，涵蓋金融、人力資源、辦公管理等角色。
但這是否會實現取決於公司實際如何以及在哪裡採用AI，這是一個完全不同的因素，使預測遍布各處。例如，與MIT的12%相比，1月份Forrester報告估計美國6%的工作可能實現自動化——不是現在，而是到2030年。
行業專家觀點
職業發展專家Keith Spencer表示，他看到更多的是後者：更少的工作替代，更多的增強和"不均勻、特定角色的變化"，這在就業市場中並不統一。他補充說，AI也為一些人在自由職業和零工工作中創造了新機會。
"隨著某些任務變得更快、更容易完成，更多工作被分解為可以獨立完成的更小的、基於項目的任務，"Spencer說。"這為工人開闢了承擔額外收入來源的大門，即使他們在主要角色中面臨不確定性。"
儘管如此，這種增強也有其代價。
"當你工作的一部分被自動化或減少時，即使你的角色仍然存在，你也會感覺自己正在慢慢變得過時，"他說。"雖然長期軌跡可能包括工作創造和工作替代，但許多工人的直接體驗是他們腳下的土地在移動，這正在塑造行為。"
數字戰略公司Zeb的CEO Mal Vivek認為，Meta和Oracle最近的裁員更多是對經濟綜合圖景的回應，而不是AI本身。
"這些裁員中的許多更多是由AI施加市場壓力驅動的，而不是真正的企業AI採用和自動化推動工作流失，"她告訴ZDNET。"被淘汰的工作是公司一直認為可以沒有的工作——無論有沒有AI。"
工人焦慮與適應建議
數據顯示，AI引發的工作焦慮很高。根據Resume Now在2025年12月對美國1000名成年人的調查，60%的工人認為AI在2026年將削減的工作比創造的工作多，超過一半的人擔心今年會因為AI而失去工作。
同時進行的另一項Resume Now調查發現，41%的受訪者認為AI"正在替代、貶值或與他們工作的一部分重疊"，而29%的人認為AI是競爭對手，"可以有效完成他們至少一半的日常工作任務"，而不是作為副駕駛。
儘管許多工人在AI的幫助下學到更多的真實案例，但這並不是每個人的經驗：超過一半的受訪工人表示AI沒有影響他們技能的增長或如何應用這些技能。
Spencer的建議呼應了整個行業的類似觀點：識別只有你能提供的東西，以及你工作的哪些部分最容易和最不容易受到自動化影響。
"將重點從AI可能替代的轉向你增加的更難複製的價值，"他說，引用了判斷、溝通和現實世界背景等技能。"這不是對恐懼的反應，而是理解你的優勢如何適應不斷變化的環境。"
Q&A
Q1：MIT這項關於AI對就業影響的研究有什麼主要發現？
A：MIT研究發現，AI對就業的影響將像"漲潮"一樣緩慢到來，而不是"巨浪"般的衝擊。大語言模型目前能以"最低充足"水平完成60%的工作任務，預計到2029年大多數任務的AI成功率可達80%-95%，但"近乎完美"的性能仍需數年時間。
Q2：AI會完全取代人類工作嗎？
A：專家認為不會完全取代。研究顯示AI更多是增強和改變工作，而非完全替代人類工人。雖然MIT研究表明AI目前可自動化近12%的美國勞動力，但這取決於公司實際如何採用AI。基於文本的工作最容易受影響，但需要判斷力、溝通和現實背景的工作仍需人類參與。
Q3：工人應該如何應對AI帶來的就業變化？
A：專家建議工人應識別自己獨有的價值和技能，重點關注AI難以複製的能力，如判斷力、溝通能力和現實世界背景理解。同時要提升AI應用能力，因為僱主越來越期望工人能在日常工作中使用AI工具。關鍵是理解自己的優勢如何適應變化的就業環境。
