AI暴露度

一个0-10分的指标，衡量AI在多大程度上重塑或取代某个职业的核心任务。由[[Andrej Karpathy]]在[[karpathy-ai-jobs-map]]项目中提出并应用。

定义

AI暴露度评估"当前及近期AI能力下，该职业的核心任务中有多少比例可以被自动化、显著增强或完全取代"。0分表示几乎不受影响，10分表示核心任务可被完全自动化。

方法论

Karpathy使用前沿大语言模型对BLS《职业展望手册》中342个职业的官方描述进行统一打分，保证评估的一致性。代码与数据公开在GitHub上。

局限性

• 依赖模型主观判断，不同模型/提示词可能有1-2分波动
• 基于当前能力评估，未充分考虑未来机器人、多模态、具身智能的爆发
• 职业描述是概括性的，忽略了任务级细粒度差异

核心发现

• 工作产出完全发生在屏幕上的职业（如程序员、分析师、会计）暴露度最高
• 需要物理操作、现场判断和人际情感的职业（如建筑工人、护士、厨师）暴露度最低
• 高学历、高薪资不等于低暴露度