MIT重磅研究：AI替代的不仅是程序员，1.2万亿美元白领岗位面临威胁

关于AI将取代哪些职业的讨论一直热度不减，程序员、UI设计师和插画师常被提及。然而，麻省理工学院最新发布的一项重磅研究指出，这些或许只是浮出水面的冰山一角，真正的第一波受冲击群体实际上是广大的白领工作者。

不都说AI要取代人类工作吗～

具体会波及多少人？哪些岗位首当其冲？对经济的影响有多大？又该如何量化评估？

近期，麻省理工学院（MIT）携手橡树岭国家实验室开展了一项大规模劳动力仿真实验。

他们直接动用超级计算机，为整个美国劳动力市场构建了一个「数字职场模拟器」！（即美国劳动力市场的数字孪生体）

这项研究借助名为「冰山指数」（Iceberg Index）的模拟工具，得出了一个惊人结论：

当前的人工智能技术，理论上已足以替代美国11.7%的劳动力，涉及薪资总额高达1.2万亿美元。（这意味着在金融、医疗和专业服务领域可能产生高达1.2万亿美元的工资替代效应。）

这一结论是如何得出的？

更出人意料的是，AI冲击最大的并非IT领域的程序员，而是广大的白领工作者。

这项研究对普通职场人士极具参考价值，未来的职业规划完全可以依据这一结论进行调整。

今天就让我们深入解读这项硬核实验。

项目地址：https://iceberg.mit.edu/

为1.51亿打工人建立「数字分身」

以往的经济预测往往停留在Excel表格的大趋势估算。

但这次，MIT和橡树岭实验室玩起了「全美模拟职场人生」。

橡树岭实验室拥有世界上最快的超级计算机之一，为实验提供了强大算力。

所采用的技术名为Large Population Models，该项目已开源。

开源地址：https://github.com/AgentTorch/AgentTorch?tab=readme-ov-file

研究人员利用这股算力，创建了一个包含1.51亿个「智能体」的模拟环境。

每一个「智能体」都对应一个真实的美国工人。

每个「人」身上都贴满标签：居住地、职业、所掌握的技能。

系统覆盖了3000个地区，囊括923种职业和超过32,000项具体技能。

实验的核心玩法是：

将现有AI技术植入这个模拟世界，观察这3.2万种技能中，哪些已经被AI熟练掌握。

结果令人震惊。

为什么叫「冰山指数」？

这个名字非常贴切且形象。

平时新闻中的裁员消息往往集中在谷歌、亚马逊等科技巨头，涉及IT、程序员等岗位，比如“前端已死，后端必亡”、“UI设计师消失”等说法。

这些确实存在，但研究发现，这只是浮出水面的冰山一角。

模拟数据揭示：

科技、IT、互联网领域的岗位变动，仅占受AI影响总工资的2.2%（约2110亿美元）。

这就是水面之上的那一小块。

水面之下，情况更为严峻。

其余绝大部分冲击将发生在金融、医疗、人力资源（HR）、物流和办公室行政等领域。

水面之下才是关乎更广大「打工人」命运的部分。

都说AI先淘汰IT、程序员，但这项实验告诉广大职场人：

AI取代你，或许与你从事的具体行业无关，而与你工作的性质有关。

也就是说，当你还在为硅谷程序员的饭碗担忧时，那些在办公室里做报表、搞调度、管档案的普通白领，其实面临着更大的被替代风险。

这些常规职能岗位，正是那隐藏的1.2万亿美元大头所在。

没有「避风港」：从硅谷到玉米地

过去我们总以为，AI是高科技的产物，只会影响沿海发达科技城市（如旧金山、纽约）。

住在中部农村应该安全吧？

「冰山指数」打破了这种侥幸心理。

由于模拟精确到了具体的邮政编码（Zip Code），研究人员发现，AI的影响力是全方位的。

田纳西州、犹他州、北卡罗来纳州……无论你身处金融中心还是工厂供应链管理部门，只要你的工作涉及大量常规信息处理，就处于AI的射程之内。

北卡罗来纳州的参议员De Andrea Salvador在看到这一工具后感叹：它太神奇了，可以直接精确到某个县的某个普查区，告诉你那里的人掌握什么技能，以及这些技能被AI自动化的概率。

当然这不是算命，而是「沙盒演习」

看到这里，你可能会担心：「完了，我多久会失业？」

先别急。

研究负责人Prasanna Balaprakash强调：这并非一个纯粹的预测引擎，而更像一个「模拟沙盒」。

它并非宣告「明天你就会失业」，而是指出：

「以今天的AI技术，理论上已经能够胜任这些工作。」

这一工具的最大意义在于「预警」和「演习」：

1.给政府看：

在真正投入数十亿美元进行再就业培训之前，先在模拟器中测试，看看资金投向哪里最有效。

2.给企业看：

哪些岗位需要转型，而不是简单粗暴地裁员。

3.给打工人看：

审视自己的技能树，是否都集中在AI擅长的领域？

目前，田纳西州已率先应用这一指数，制定了官方的《AI劳动力行动计划》。

他们发现，虽然会有冲击，但像核能、高端制造这些依赖物理操作的行业，反而可以利用AI机器人来增强效率，而非被掏空。

尽管MIT强调这只是一个沙盒演习，数字孪生职场环境并不能等同于真实预测，

但MIT的这项研究揭示了一个残酷而重要的现实：

AI的浪潮不会仅拍打在程序员身上，它正在无声无息地渗透进每一间普通办公室。

只要你的工作涉及常规信息处理，你就处于AI替代的射程范围之内。

如果你每天的工作只是处理Excel、整理文档、安排日程等重复性脑力劳动，那么在「冰山指数」的雷达上，你可能已经亮起了红灯。

但好消息是，这还只是一场模拟。

在现实追上模拟之前，我们还有时间升级自己的技能树。

不要只盯着水面上的冰山，去看看水面下正在发生什么吧。

硬核揭秘，幕后引擎AgentTorch平台

这种「精确到街道」的底气，来自MIT媒体实验室开发的一款大杀器——AgentTorch。

这并非普通的数据库，而是一个基于PyTorch的「可微分主体建模框架」（Differentiable Agent-Based Modeling）。

项目地址：https://agenttorch.github.io/AgentTorch/

简单来说，它是支撑这场「全美模拟人生」的游戏引擎：

1.极速推演：

传统模拟几千人就会卡顿，但AgentTorch利用GPU加速，能同时模拟数百万甚至上亿个独立个体的复杂互动，速度比传统CPU模拟快了几个数量级。

2.不仅是模拟，还能学习：

它的核心特性是「可微分」（Differentiable）。这意味着系统不仅能告诉你「会发生什么」，还能通过梯度下降算法反向优化，帮助政策制定者找到最优解。

3.微观与宏观的统一：

正是因为有了AgentTorch，研究人员才能将宏观的GDP数据与微观的「个人技能树」无缝连接。它能追踪每个「智能体」的决策路径，这也是为什么报告能精确到具体某个县的就业变化。

以下框图提供了AgentTorch Python API 的结构概览：

此外，AgentTorch是一个通用工具，可以模拟多种大型项目。

比如疫苗防治、供应链追踪等。

参考资料

https://www.media.mit.edu/projects/ai-lpm/overview/

https://agenttorch.github.io/AgentTorch/tutorials/creating-a-model/

https://www.cnbc.com/2025/11/26/mit-study-finds-ai-can-already-replace-11point7percent-of-us-workforce.html