OpenAI 900 职业研究打脸 AI 失业恐慌：18% 高风险族群饭碗反而最稳？怎么回事

OpenAI 针对 900 多种职业发布新研究，结论比多数人预期乐观。资料登入、簿记、客服等高自动化风险职业（占总就业 18%）的从业人员，失业率上升速度反而比低风险职业还慢。
（前情提要：DWF Ventures：AI 已占据 DeFi 19% 交易量，但在复杂交易中表现不足人类 1/5）
（背景补充：Perplexity Personal Computer 正式上线：AI 接管 Mac 本机，$200 月费向 Max 用户开放）

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• 高风险族群饭碗反而撑得最稳？
• 需求指数成长把减员压力吃掉
• 高风险族群只用了 AI 理论能力的 1/4，真正冲击还没开始

18% 的职业被 OpenAI 标为高自动化风险，但这群人没有最先失业，反而是失业上升速度最慢的一批？这是真 AI 于 16 日发布的 900 种职业研究的报告观点，也是这份报告让人看完愣住的地方。（又或者是刻意选择有利 AI 的观点？）

资料登入员、簿记人员、客服人员，这三类职业长年被 AI 取代论点点名。但 OpenAI 报告显示，他们已在用 AI 处理约三倍于其他职业的任务量，而失业率的攀升速度，比那些「低风险」的职业还要慢。

高风险族群饭碗反而撑得最稳？

OpenAI 2023 年那份报告曾引发广泛讨论，受质疑点在于：它只测了「曝险度」，没有跟进实际使用率与失业资料。这次 4 月 16 日新报告补上了这两个维度，结论方向几乎反过来。

四桶分类的轮廓如下：

• 18% 是高自动化风险组（资料登入、簿记、客服）
• 46% 是影响极小组（教师、家政人员等）
• 24% 是缩编但仍需人类主导组
• 12% 是扩张组（软件开发等）。

但「自动化风险高」不等于「饭碗会被抢」，OpenAI 用自家研究给出了一份反例。高风险族群非但没有最先出局，还是目前 AI 使用密度最高的一批从业人员。

需求指数成长把减员压力吃掉

报告论点是因为当 AI 让某项服务变便宜、变快，市场对这项服务的总需求往往会指数成长，把效率提升带来的减员压力抵消掉。

以写程式为例：写程式的成本降低，市场对程式的需求飞涨，反而拉大了软件开发职位的规模，这正是 12% 扩张组的成因。

简单来说：需求指数成长把效率提升吃掉，是这份报告的核。

高风险族群只用了 AI 理论能力的 1/4，真正冲击还没开始

但缓冲不等于永久安全。报告指出，目前高自动化风险职业的从业者，仅使用了 AI 理论能力的不到四分之一。换句话说，真正的压力测试还没来。

DWF Ventures 才刚在 4 月 17 日报告 AI 已占 DeFi 19% 的交易量，但在复杂交易中表现仍不及人类五分之一。上工多、取代少，OpenAI 这份报告把同个剧本搬上了 900 种职业的更大舞台，给出类似讯号：AI 深入程度远比多数人想像的高，但取代深度仍受限于能力边界。

一旦使用率继续往上推，或 AI 能力边界快速外移，目前消费弹性撑起的平衡就可能被打破。高风险族群的缓冲是真实的，但它建立在需求成长持续追上效率提升的前提上，这个前提不保证永远成立。