AI就业冲击波：最新研究揭示自动化率仅3%，人类工作暂未受威胁

超过十二万名高校应届生，正全力以赴争夺仅有一万七千个的就业机会。

仅有约七分之一的录取概率，人工智能被指阻塞了就业渠道。同时，白领阶层也遭受严重冲击。

作为美国第二大雇主，亚马逊于周二发出一份内部邮件，导致一万四千个岗位瞬间蒸发，然而更大幅度的裁员计划仍在酝酿中。

整个行业正经历着前所未有的震荡。近期，多家科技巨头相继公布裁员计划，被削减的岗位总数高达十七万。

这场「失业海啸」的背后，人工智能被视为主要推手。

全球范围内观察到：Z世代毕业生面临出路狭窄，办公室白领纷纷被技术替代，唯有「水管工」一类技能型岗位相对稳定。

但这些担忧，究竟是过度焦虑，还是真实写照？

来自Scale AI和Center for AI Safety的最新研究，一语道破真相：

尽管人工智能表现聪明，但实用性仍不足。目前，AI自动化率还不到3%。

值得一提的是，论文参与者中包括Alexandr Wang本人，这项研究是其在Scale AI期间完成的。

论文地址：https://www.remotelabor.ai/paper.pdf

6000小时，14万美金真实工作

最新研究中，提出了一个全新基准——远程劳动指数（RLI），重点评估AI在真实世界中端到端的性能表现。

过去几年，顶尖实验室的AI在各种测试基准上「表现卓越」。

这一优异成绩让人们一度误以为，当前AI距离通用人工智能仅一步之遥。但现实情况如何？

这些基准大多是短任务、规则明确的学术题目，与真实工作环境相差甚远。GPT-5在通往AGI终点的道路上，仅实现了58%的进展。

真正具备经济价值的远程工作，通常具有跨领域、长周期、高标准等特点。

远程劳动指数（RLI），正是为了填补这一空白而设计。

它收录了来自远程劳动力市场的真实项目，覆盖游戏开发、产品设计、建筑、数据分析、视频动画等多个领域。

下图左展示了前七大工作领域。

这些项目难度跨度大，有的成本高达一万美元，完成时间超过一百个小时。

RLI全部数据均来自真实自由职业者的历史订单。总计超过六千小时的真实工作量，总价值超过十四万美元。

以下是RLI数据的收集过程，经过严格的筛选和清洗。一开始，研究人员选取了六十四个领域。

经过初筛，他们确定了四十三个符合条件的领域，分两个阶段来获取项目：

1 从自由职业平台获取

2 从长尾项目获取

随后，研究团队招募了三百五十八名自由职业者，他们拥有经过认证的Upwork账户，并且是目标领域的专家。

平均而言，这些自由职业者在Upwork平台上已工作两千三百四十一小时，完成过八十九个项目，总收入达两万三千三百六十四美元。

为此，团队从这些自由职业者中收集了五百五十个初始项目，最终筛选出包含二百四十个项目的RLI数据集。

相较于先前的同类基准，RLI在复杂性和多样性上更贴近真实自由职业市场的工作形态。

如下图左显示，人类完成RLI项目平均耗时与Upwork平台真实数据分布高度吻合；

右图说明，既有基准主要集中在软件工程、网络调研写作类任务，而真实远程劳动力市场的工种远超这一范畴。

数据集建好后，接下来就是顶尖AI真枪实战了。不过，在此之前，该用什么指标衡量其性能？

主要包括以下四大指标：自动化率、Elo评分、项目收益、自动化通缩。

在评估流程中，针对每个RLI项目，研究团队都会对AI交付成果进行检验——

既要与人类黄金标准交付成果进行比对，也要根据项目简报中的要求核查缺陷，最终判定该AI成果在真实自由职业场景中是否会被采纳为合格工作产物。

那么，每个顶尖大模型的真实战绩如何？

你的饭碗，暂时保住了！

实验中，研究团队召集了全球六大顶尖大模型和智能体参战，分别进行了定量和定性分析。

自动化率3%，已是极限

在定量分析中，主要采用了「绝对指标」和「相对指标」进行评估。

相较于人类基准，评估的核心结论是——

当前AI智能体在执行RLI中具有经济价值的项目方面，能力十分有限。

所有受评估的模型中，绝对性能普遍不佳，其中最高的自动化率，Manus也仅为2.5%。

为了衡量不同模型间的相对性能，研究人员采用配对比较法来计算Elo评分。

结果发现，各模型间的相对性能正在稳步提升，且排名总体上反映出新一代的前沿模型比旧模型表现更好。

世界知识不够，无法校验错误

在定性分析中，团队主要探究了当前AI系统的局限性以及自动化率低的原因。

通过对约四百份评估进行分析后，AI交付成果被拒的原因主要归结为以下几类：

1. 技术与文件完整性问题：许多失败源于基础技术问题，比如生成了损坏或空文件，或交付的文件格式不正确、无法使用。

2. 交付成果不完整或存在缺陷：AI频繁提交不完整的作品，比如缺少关键组件、视频内容被截断或未提供源素材。

3. 质量问题：即便AI生成了完整的交付成果，其质量也往往很差，达不到专业标准。

4. 不一致性：当使用AI生成工具时，AI完成的交付成果在不同文件之间时常表现出不一致性。

如下表2所示，是各类问题在交付成果中出现的比例。

不过，在一小部分项目中，AI的交付成果可以媲美甚至超越人类的成果。

这类项目主要集中在创意领域，特别是音频、图像相关的任务，此外还包括写作和数据检索/网络爬虫。

此前，「AGI定义」一文中曾指出AI在世界知识、记忆力、视听能力等方面存在缺陷。

AI智能体所表现出的许多失败，恰恰都源于这些能力的不足。

比如，由于AI无法核验并修正自身工作中的错误，尤其是在建筑、游戏开发和网页开发这类需要复杂交互和视听效果验证的项目中。

与之相对，AI模型的成功案例大多也集中在当前其技能发展更为成熟的领域。

比如，Claude 4.5 Sonnet在简单web视觉化任务中，做得要比人类交付成果更好。

再比如，AI还可以利用图像生成工具，解决RLI中的部分营销项目。

RLI最新研究向所有人揭示了一个事实：AI距离取代人类复杂劳动，还有很长的路要走。

参考资料：

https://x.com/danhendrycks/status/1983564538781082084