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MIT研究发现:人工智能已经可以取代美国11.7%的劳动力

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语言:中文 更新:2025-11-28 06:18 等级:
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打开“MIT研究发现:人工智能已经可以取代美国11.7%的劳动力”的手机自带的“软件商店”(也叫应用商店)。在推荐中选择您想要下载的软件,或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

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MIT研究发现:人工智能已经可以取代美国11.7%的劳动力2024更新

道:“力之大道纯粹无垢,容不得任何旁物,包括思想,自我,也就是说,力之大道

> 厂商新闻《MIT研究发现:人工智能已经可以取代美国11.7%的劳动力》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-11-28 14:49

    • 编辑:CN

    麻省理工学院(MIT)周三发布的一项研究显示,人工智能已经能够替代美国劳动力市场的11.7%,这相当于金融、医疗保健及专业服务领域最多1.2万亿美元的工资规模。

    这项研究使用了一种名为“冰山指数(Iceberg Index)”的劳动力模拟工具,由MIT与橡树岭国家实验室(Oak Ridge National Laboratory, ORNL)共同开发。ORNL是位于田纳西州东部的能源部研究机构,那里坐落着用于大规模建模的Frontier超级计算机。

    冰山指数可模拟全美1.51亿名劳动者之间的互动方式,并评估他们会如何受到人工智能以及相关政策的影响。今年早些时候发布的冰山指数提供了一个前瞻视角,展示人工智能将如何重塑美国劳动力市场——不仅在沿海科技中心,而是覆盖全美每一个州。

    对于正在筹划数十亿美元再培训与技能提升投资的美国立法者而言,冰山指数提供了一张详细的地图,指出哪些地区正出现潜在的结构性冲击,细致程度甚至精确到邮政编码(ZIP code)。

    研究共同负责人、ORNL所长Prasanna Balaprakash表示:

    本质上,我们正在为美国劳动力市场创建一个数字孪生系统。这个指数可以运行人口层面的实验,在就业变化真正发生之前,就揭示AI将如何重塑任务、技能与劳动力流动。
    Balaprakash作为田纳西州人工智能咨询委员会成员,也与州长团队和州AI总监分享了州级结果。
    他表示,田纳西州的医疗、核能、制造业与交通运输等核心行业仍高度依赖体力工作,因此相对不易受到纯数字化自动化的冲击。关键问题在于,如何利用机器人和AI助手等新技术增强这些行业,而不是削弱它们。

    冰山指数将1.51亿劳动者视作独立个体代理,每个人都带有自己的技能、任务、职业与地理信息。它将32000多项技能映射到923种职业、3000个县,然后评估现有AI系统能够执行哪些技能。

    研究人员发现,外界可见的“冰山一角”——例如科技、计算与IT行业的裁员与岗位转变,仅占总工资暴露的2.2%(约2110亿美元)。真正隐藏在水面下的,是总额高达1.2万亿美元的工资暴露,其中包含人力资源、物流、金融及办公室行政等日常性职能,这些领域常常被传统自动化预测所忽略。

    研究人员强调,冰山指数并不是一个预测具体“何时、何地会失业”的工具,而是旨在呈现一个“基于技能的快照”,展示当今的AI系统已经能够胜任哪些技能,从而帮助政策制定者在投入资金和立法之前,有结构地探索各种“假设场景(what-if scenarios)”。

    研究团队与美国州政府合作,提前进行模拟。田纳西州、北卡罗来纳州和犹他州使用其州级劳动力数据验证模型,并开始基于该平台制定政策情境。田纳西州率先行动,在本月发布的官方《AI劳动力行动计划》中引用冰山指数。犹他州准备发布一份类似的、基于冰山建模的报告。

    与MIT密切合作的北卡罗来纳州参议员DeAndrea Salvador表示,吸引她的是该研究能揭示传统工具无法捕捉的影响。最有价值的功能之一是能够深入到地区层面的数据:

    你可以看到县级甚至普查区块的具体数据,了解当前有哪些技能在发生,然后将这些技能与其可能被自动化或增强的概率进行匹配,并评估其对当地GDP以及就业变化的影响。这类模拟在各州纷纷成立AI专责小组及研究小组的背景下尤为重要。

    冰山指数还挑战了一个普遍假设——即AI风险将主要集中在沿海科技中心的技术岗位。模拟显示,被AI暴露的职业遍布全美50州,包括那些常常被排除在AI讨论之外的内陆与农村地区。

    为弥补这一缺口,冰山团队打造了一个互动模拟环境,让各州可以尝试不同政策杠杆——从调整劳动力预算、优化培训项目,到探索技术采纳变化会如何影响当地就业与GDP。

    报告指出:“冰山计划帮助政策制定者与商业领袖识别风险热点,优先规划培训与基础设施投资,并在投入数十亿美元实施前对干预措施进行测试。”

    目前,团队将冰山指数定位为一个“沙盒”(sandbox),供各州提前为AI对劳动力的影响做好准备。目的就是让大家能够开始动手,尝试不同的情境方案。

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    六、1.bug修复,提升用户体验;2.优化加载,体验更流程;3.提升安卓系统兼容性

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