AI（人工智能）發展得越來越快、也越來越多，對我們的影響也越來越深。史丹福大學博士生Michael Webb用了一個巧妙的辦法，預測未來你的工作被AI取代的可能性有多大。..

AI發展得越來越快、也越來越多，對我們的影響也越來越深。也許我們的工作不會立即被取代，但近年多個研究機構、媒體、專家都預測，AI會逐漸替代我們，說多少年后有多少工作會消失，聽起來怵目驚心，但這些預測多是從少數個案，或從AI能做的事來估算，不能證實有多準確。史丹福大學（Stanford University）博士生Michael Webb用了一個巧妙的辦法，發展出統計數據，看起來較以前的預測踏實。

他用的辦法是最普通的文字比對，把AI能做什么事用文字寫出來，另一方面職業的工作內容也用文字描述，兩種文字比對，如果有重迭的文字，那這種職業的工作就與AI拉上關系了，也就有機會被AI替代了。

那從哪里才能找到這兩種文字數據呢？AI發展有些成果的，多半會申請專利，所以AI數據可以從專利的數據庫取得，另一方面從政府勞動數據庫，可以取得詳細的職業分類與工作描述。

專利種類繁多，取得AI相關專利數據要用關鍵詞篩選，如「神經網絡」，然后從專利名稱組成的「動名詞」（verb-noun）配對，如（診斷、疾病）（辨識、飛機）等等，每一專利名稱可能有幾組動名詞配對，集合全部AI專利的名稱，就能制造一個龐大的動名詞配對庫。

同樣的，從職業分類與工作內容也制造一個龐大的動名詞配對庫，兩個配對數據庫比對之下，找出重迭的配對，經過統計加權，計算出AI的曝光值（Exposure Score）。

AI的曝光值越高，表示工作被AI替代的機會越大，所發展出的結論，有些與以前的各種預測相似。例如受AI機器人影響，曝光最高的工作包括叉車駕駛、吊桿式起重機操作、電梯安裝與維修、打掃工作、火車機車駕駛;而曝光最低的工作有工資計時、藝術與娛樂表演、牧師、通訊與訂單服務、政府事務字處理等。

而受AI軟件影響，曝光最高的工作有廣播器材操作、水源處理規劃、停車場管理、手工打包與包裝、火車機車駕駛;曝光最低的工作有梳理頭發、腳病醫治、大學專科講師與教練、藝術與娛樂表演、郵差與郵務。

以前的預估說，機器人會替代勞力的人工，軟件會替代重復例行的數據整理，但每一職業內都有很多工作，這些工作受到AI影響并不相同，所以AI曝光并不以職業概全，而是把職業內不同的工作算出不同的曝光值。

以生產類為例，約三分之一的工作為低度曝光，三分之一為中度曝光，另三分之一為高度曝光，有的高曝光值工作為中間值的4倍。另外像銷售工作，則集中在低曝光、與少量中曝光。

整體來說，與以前的想法有些出入，大家多認為高教育程度、高薪、專業的人受創最小、至少最慢，但新的研究結論正好相反，白領、高薪、大學畢業、專業，尤其是與生產連在一起的工作，有高AI曝光值。研究所畢業比高中畢業的曝光值高4倍，學士學位比高中畢業高5倍。從薪資看，80%以上的薪資層級，曝光值高達40%;25%以下的薪資層級，曝光為0。

男人、主要工作年齡、白種人、亞裔美國人，受AI的影響最重;女性多參與社會福利、教育、健康照顧，這些服務工作反而阻擋了AI侵襲，男性的曝光值為22%、女性僅有-0.06%。在年齡上，25-54歲曝光最高、55-64居次，25歲以下、65歲以上，曝光都是負數。亞裔美國人平均薪資最高，白種人居次，相對拉高了曝光值，亞裔為19%、白種人為10%。

以地點看，大城市、高科技，以及高度參與制造的小區，都會受到AI沖激，相反的，小型偏遠小區受到AI的影響極小。大城市的信息、技術、專業管理的經濟型態，以分析、預測、策略為取向，極容易受AI影響。

以上是從AI專利與職業內容比對的統計結果，雖然量化仍屬預測，并非各職業的工作引用AI的結果。AI的發展固然熱絡，卻仍在初期，以后是否會完全取代現有的工作、或是部分取代、甚至發展出需要人力的新工作，仍難預測。AI的發展還沒有減緩的跡象，各方面預測仍會不停推新，如果你的工作在不同的預測一再出現，就務必留意了！

對Michael Webb的研究有興趣的讀者，可下載這份報告The Impact of Artificial Intelligence on the Labor Market。

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