摘要：該指數通過整合近3萬項職業任務數據，結合專家驗證、人工智能輔助評分與國際勞工組織標準化微觀數據，為不同國家職業崗位的人工智能轉型風險提供了獨特而精細的評估框架。國際勞工組織高級研究員、該研究主要作者格米雷克表示：“我們突破理論局限，開發出基于真實職業場景的評估工具。通過融合人類洞察、專家評審與生成式人...

該指數通過整合近3萬項職業任務數據，結合專家驗證、人工智能輔助評分與國際勞工組織標準化微觀數據，為不同國家職業崗位的人工智能轉型風險提供了獨特而精細的評估框架。

國際勞工組織高級研究員、該研究主要作者格米雷克表示：“我們突破理論局限，開發出基于真實職業場景的評估工具。通過融合人類洞察、專家評審與生成式人工智能模型，建立了一套可復制的方法，幫助各國精準評估風險并制定應對策略。”

核心發現

報告創新性提出“受沖擊梯度”分類法，依據職業受生成式人工智能影響程度進行聚類，幫助政策制定者區分可能被完全自動化取代的高風險崗位與更可能通過任務轉型演化的崗位。

報告指出，全球25%的就業崗位可能受到生成式人工智能影響，其中高收入國家比例更高，達34%。

此外，女性從業者的人工智能受影響風險持續顯著偏高。在高收入國家，面臨最高自動化風險的女性崗位占比達9.6%，與男性同類崗位占比3.5%形成強烈反差。

報告發現，文職類崗位面臨最高風險，這源于生成式人工智能在理論上具備自動化處理其多數任務的能力。然而，隨著生成式人工智能能力的持續擴展，媒體、軟件和金融等高度數字化認知崗位的受影響風險也顯著上升。

完全自動化取代仍然有限，因為許多任務即使效率提升，仍需人類參與。研究指出，習慣于快速數字化轉型的職業（如軟件開發人員）與數字技能薄弱的職業可能面臨截然不同的發展路徑，后者受到的負面影響可能更為顯著。

報告指出，數字化過渡政策將成為關鍵因素，決定勞動者能否在受人工智能轉型影響的崗位中留存，以及這種轉型如何影響工作質量。

包容性轉型的政策工具

報告強調，相關數據反映的是潛在影響而非實際崗位流失。由于技術限制、基礎設施差距和技能短缺等因素，人工智能的應用效果將因國家和行業而異。研究作者特別指出，生成式人工智能更可能帶來崗位轉型而非直接取代。

報告呼吁各國政府、雇主組織和工會開展社會對話，制定積極包容的發展戰略，特別是在高風險行業提升生產力和就業質量。