AI在工作中扮演的角色区分 [page::0][page::3]

• 区分用户目标（User Goal，即用户希望完成的任务）与AI行动（AI Action，即AI实际执行的任务），分别映射至O*NET中间级工作活动（IWA）。

- 用户目标多为信息收集和写作，AI行动多为提供信息、解释和辅导，40%的对话中两者活动集合不重合。

数据与方法论概述 [page::2][page::4]

• 使用微软Bing Copilot美国地区9个月对话数据，含约10万条均匀样本（Copilot-Uniform）与10万条含用户反馈样本（Copilot-Thumbs）。

- 采用GPT-4o辅助分类模型将对话映射至332个中间级工作活动。构建AI适用性评分，结合活动覆盖率、任务完成率和影响范围润色。

生成式AI使用的主导工作活动与满意度分析 [page::6][page::7][page::9]

• 用户目标频繁的活动：信息收集（Gather info）、商品/服务信息获取、写作及内容开发、沟通解释类工作。

- AI行动高频活动：回应客户请求、提供信息和协助、教学训练、建议辅导。

• 用户反馈显示写作、编辑、研究及采购活动满意度最高，数据分析和视觉设计反馈最低。

AI适用性评分与职业影响范围 [page::10][page::11][page::13]

| 职业名称 | 覆盖率 | 完成率 | 影响范围 | AI适用性评分 | 从业人数 |
|-----------------------|--------|--------|----------|--------------|----------|
| 口译员与翻译 | 0.98 | 0.88 | 0.57 | 0.49 | 51,560 |
| 历史学家 | 0.91 | 0.85 | 0.56 | 0.48 | 3,040 |
| 销售代表（服务类） | 0.84 | 0.90 | 0.57 | 0.46 | 1,142,020|
| 客服代表 | 0.72 | 0.90 | 0.59 | 0.44 | 2,858,710|
| 技术编程人员 | 0.90 | 0.87 | 0.53 | 0.44 | 28,030 |

• 知识型和沟通密集型职业（如销售、计算机和行政支持）拥有较高AI适用性分数。

- 体力劳动和设备监控类职业适用分数最低。

• 具体职业对应的主要影响工作活动多为提供信息、客户服务和写作编辑。

AI适用性评分与经济/教育因素关系 [page::16][page::17]

• AI适用性评分与工资间相关度弱（加权相关系数约0.07），但排除最高10%高薪职业后稍增至0.13—0.17。

- 以教育需求划分，需本科学历职业AI适用性更高，且这种关系在AI实际执行工作中更明显。

经过验证的AI适用性分数与先前预测高度相关 [page::15]

• AI适用性评分与Eloundou等人的E1暴露指数相关系数为0.73，SOC大类水平上达0.91。

- 部分职业存在显著差异，反映了实际应用中AI代替性与协作性的复杂关系。

结论总结与未来方向 [page::17][page::18]

• AI当前主要提升知识工作和沟通密集职业，覆盖领域广泛但无职业被完全替代。

- 任务完成率和影响范围多为中度，实际产业影响与技术能力存在不确定性。

• 需后续研究AI能力演进与职业职责重构，及新职业创造与工作性质转变。

深度分析报告解构 — 《Working with AI: Measuring the Occupational Implications of Generative AI》

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1. 元数据与概览（引言与报告概览）

报告标题：Working with AI: Measuring the Occupational Implications of Generative AI
作者：Kiran Tomlinson, Sonia Jaffe, Will Wang, Scott Counts, Siddharth Suri
发布机构：Microsoft Research
发布日期：2024年（数据收集截止至2024年9月底）
主题：生成式人工智能（Generative AI）对工作活动及职业结构的影响分析

核心论点与目标

报告旨在通过分析实际用户与大型语言模型（LLM）驱动的生成式AI（微软Bing Copilot）之间的20万条匿名对话数据，揭示生成式AI如何辅助及执行各种工作活动，从而评估其对不同职业的适用性和影响潜力。
主要发现包括：

• 人们最常用AI辅助的用户目标活动是“信息收集”和“写作”；

- AI本身较多地执行“提供信息与辅助”、“写作”、“教学”和“建议”等活动；

• 通过任务执行成功率和影响范围的综合，计算得出各职业的“AI适用性评分”（AI applicability score）；

- 该评分最高的职业多为以知识工作为主、涉及信息提供和交流的领域，如计算机与数学、办公室支持、销售等；

• 教育水平及工资水平与AI适用性呈现弱相关，学历为本科以上的职业AI应用程度略高。

这标志着报告希望为理解生成式AI对劳动力市场影响的动态提供实证数据和量化指标[page::0,1,4,10,17,18]。

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2. 逐节深度解读

2.1 引言（Section 1）

• 关键内容：将生成式AI定位为一种新兴的“通用技术”（GPT），类似于蒸汽机、计算机，因其能加速多行业的效率与创新。

- 数据来源：2024年1-9月，微软Bing Copilot的大规模匿名对话数据。

• 分析核心：区分用户与AI合作过程中的两个要素——用户寻求完成的“用户目标”（User goal）和AI执行的“AI动作”（AI action）。二者不同可以反映AI是直接替代某项任务（自动化）还是辅助人类完成（增强）。

- 示例：用户试图打印文件（目标是操作办公设备），AI动作可能是“教学他人使用设备”[page::0]

2.2 相关工作（Section 2）

• 文献回顾：表明在程序设计、客服、医疗诊断、写作、法律分析等领域已有多项研究考察AI的工作绩效，且基于Autor等提出的任务分解框架，在经济学领域预测技术对职业影响成为标准做法。

- 本研究贡献：首次用真实用户交互数据对话实例，分析人们具体用AI做哪些工作活动，并与Eloundou等基于预测的人工标注结果比较。

• 区别于相似研究（如Handa等使用Claude AI）：本报告单独对用户目标和AI动作都分类，采用中间层次的“工作活动”（Intermediate Work Activities, IWA）而非任务，更好地覆盖多个职业的共通工作活动，也可做详尽的二元分类。

- 平台差异：Copilot用户的使用偏好与Claude明显不同，反映不同AI平台的用户与应用场景异质性[page::1,2]

2.3 数据及方法（Section 3）

• 数据集：

- Copilot-Uniform：约10万条随机抽样的对话，代表美国主流免费生成式AI使用场景。
- Copilot-Thumbs：10万条带用户点赞/踩反馈的对话，作为AI成功率的重要信号来源。

• 核心分类方法：

- 利用ONET数据库（美劳动部职业信息系统）中的“工作活动”层级（332个中间级IWAs）映射用户目标和AI动作。
- 采用GPT-4o进行文本理解和双阶段分类，设计多样化总结和余弦相似度匹配确保分类准确性，辅以人工标注验证。
- 活动份额（activity share）用来衡量每项IWA在对话中的权重分布。

• AI适用性评分公式：

结合工作活动覆盖率（是否达到0.05%活动份额）、任务完成率（completion）、以及影响范围（scope），为每职业计算综合AI适用性评分，既考虑职业相关工作活动被AI使用的频率，也结合任务实际完成的质量与范围。

• 阈值设置和敏感性分析：

通过Figure 1数据显示不同阈值导致覆盖度估计结果差异巨大，0.05%的阈值在区分职业影响度中最为有效，突出报告侧重相对排名而非绝对数值。

• 工作活动层级选择：

采用IWA而非更细的任务级别，具有更高泛化能力，避免职业用户身份不明导致任务归属错误[page::2,3,4,5]

2.4 分析结果（Section 4）

2.4.1 广义工作活动（GWA）视角

• 用户目标（红色）活动中“获取信息”远高于其在总体劳动力中的占比，反映AI被广泛用作知识获取工具。

- AI动作（蓝色）较多表现为“协助和照顾他人”、“沟通”等服务导向活动，体现AI服务角色定位。

• 物理活动、设备操作、监控等GWA在AI应用中严重不足，符合AI技术现阶段局限。

- AI动作用于沟通、咨询、培训，用户用AI则专注于获取、思考和数据处理，凸显人机协作的不同职能定位[page::6]

2.4.2 中间层工作活动（IWA）视角

• 用户目标最常见三类：信息搜集（Gather info, Obtain info 等）、文本创作编辑（Develop content, Write material等）、对外表达沟通（Provide info, Explain等）。

- AI动作多为回应客户需求、提供信息与援助、呈现技术信息、辅导指导。

• 用户目标与AI动作品类呈明显补充性，约40%的对话用户目标与AI动作完全不同，AI倾向做顾问教练，用户更强调信息搜索与研究。

- 表2显示AI更常辅助体力或实物操作类活动，AI直接执行更多针对培训、教导和一般性协助活动。

2.4.3 用户反馈与任务完成（满意度、完成率、影响范围）

• 用户点赞比例普遍高于50%，尤其是写作编辑、研究资讯和商品评估类活动反馈良好，反映这些活动中AI帮助效果最明显；反之，数据分析及视觉设计类满意度较低。

- AI作为直接执行者时，给予“提供支持”和“给出建议”的满意度较低，用户更喜欢AI辅助自身提供帮助。

• 任务完成率和用户反馈有很强相关性（加权皮尔逊相关系数~0.8），完成率与用户反馈与数据集不同侧面印证了AI助力有效性。

- 影响范围（scope）评价指出，AI覆盖整个工作活动的程度多为中等，辅助能力显著强于替代能力。

• 影响范围与完成率相关度较低，说明两指标捕获了不同的维度。影响范围与用户查询频率相关性较高，即用户倾向于利用AI做覆盖范围广泛的任务[page::8,9,10]

2.4.4 职业层面分析

• 排名前40的职业多为知识工作者，如翻译、历史学家、作家、销售代表等，显示语言、信息传递和内容生产类职业最受AI波及。

- 底部40职业多为需要体力劳动、设备操作、现场监控类岗位，如护理助理、农场工人、清洁工、机械操作工等，与AI辅助的物理限制相关。

• AI适用性高的职业显示其中多工种工作活动与AI交互成功率、覆盖度都较高。

- 图5采用桑基图形式，展示了主要贡献AI适用性的工作活动向特定职业的流动，重点集中在“向客户提供信息”、“响应客户询问”等交互性强的工作活动。

• 按职业大类汇总，销售、计算机和数学、办公室支持等大类表现最高，教育与社交辅助类也有较高的AI适用度。

- AI辅助占优与AI替代占优的职业组差异明显，前者多涉及烹饪、动物照料等体力密集型任务，而后者多为培训、教导、管理类任务。[page::10,11,12,13,14]

2.4.5 与预测值对比

• 与Eloundou等（2024）基于人类和LLM评审的任务影响预测指标（E1）相关系数高达0.73，聚合到大职业群后更是达到0.91，验证了实测数据对先前预测结果的支持与补充。

- 部分职业存在偏离，报告指出这种偏离可能是预测遗漏某些AI潜在用法，或数据中对某些职业的影响过度外推。

• 罕见或专业化严重的职业活动因覆盖率阈值限制，未能充分反映其AI适用潜力。[page::15]

2.4.6 社会经济相关性分析

• AI适用性与平均工资整体关联度很低（加权相关仅0.07），排除最高收入职业后升至0.13，反映中低工资大规模职业同样面临AI影响。

- 教育层面，本科及以上学历的职业AI适用性显著高于低学历职业，特别是在AI直接执行（动作）侧指标上差异明显。

• 这种教育相关趋势在未加权分析中更为突出，但因高就业量且相对低学历的大类职业（如销售、行政支持）具有高AI适用性，导致加权结果呈现一定遮盖效应。

- 综合看来，AI影响广泛覆盖各经济层级，且不同职能和职业结构呈现丰富多样性[page::16,17]

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3. 关键图表深度解读

图1. 覆盖阈值对劳动力影响率的影响

该图用曲线展示不同工作活动覆盖阈值下，被认为被“AI覆盖”的劳动力占比（Y轴）随影响阈值（X轴）的变化。
解读：覆盖阈值越低，估计受AI影响的人数份额越大；阈值高则影响人数急剧下降，展示了使用率阈值选择对宏观估计的敏感性。报告强调相对比较（职业之间排名）比绝对覆盖率更可信。此图表为阈值选择的合理性提供量化依据[page::5]。

图2. Copilot使用中广义工作活动（GWA）频率对比

横向条状图展示了用户目标和AI动作在各GWA中的活动占比（相对人工劳动力市场占比）。
解读：

• 用户目标（红条）中“获取信息”明显高出劳动力占比，显示AI使用深度。

- AI动作（蓝条）在“协助他人”“沟通”等服务类活动上超占比，表明AI更偏向服务角色。

• 与体力劳动、设备监控、直接操作等活动差异明显，表明AI局限性。

该图从最高层次工作活动展现了生成式AI用户和AI本身在工作角色上的分工与重点[page::6]。

图3. Copilot用户和AI动作中前25个中间工作活动（IWA）频率

左右两侧柱状图分别展示用户下达目标和AI执行动作的TOP 25 IWAs占比，并对比其在整体劳动力中的相对占比。
解读：

• 用户目标集中在信息搜集（Gather info、Obtain info）、写作（Develop content、Write artistic material）、沟通（Provide info，Explain技术等）。

- AI动作多“回应客户问题”、“提供信息”、“解释技术细节”等，明确体现服务和支持角色。

• 用户目标和AI动作IWA的重合度低（40%对话不重叠），AI更偏向教练和建议。

图表清晰说明了当前生成式AI协作中人机分工的具体活动层面[page::7]。

图4. IWAs的正反馈率

横向带误差棒图展示各IWA基于用户点赞反馈的正反馈占比，区分用户目标和AI动作。
解读：

• 正反馈最高的IWA多涉及“研究医疗、法律、文化信息”，“写作和编辑”，“购买和评估商品”三大类；

- 反馈率较低的活动为“数据分析”和“视觉设计”；

• AI作为动作执行者尝试直接提供支持或建议的满意度显著低于辅助人类执行，表明AI当前在“代替”角色上的局限。

该图反映用户体验层面，提示AI协同效益较强的具体工作类型[page::9]。

图5. 最高AI适用性职业及其贡献工作活动桑基图

左侧为贡献排名前20的工作活动，右侧为排名前25的职业（就业规模按框高度显示），不同颜色连线展示活动与职业的贡献关系。
解读：

• 高分职业多集中于信息交互类，如翻译员、销售代表、客服、作家等。相关活动多为“向客户提供信息”、“响应客户咨询”、“编写和编辑文本”等。

- 这一可视化具体揭示了AI适用性的“传导路径”，活动与职业的对应关系清晰，解释为何某些职业AI表现显著。

• 反映了语言理解与信息传达类工作是当前AI应用热点和重心[page::13]。

图6. AI适用性评分与人类任务影响预测E1的比较

散点图展示单个职业的AI适用性评分与Eloundou等人类评级E1指标的相关性，点大小依据职业总就业人数。
解读：

• 整体呈现正向线性趋势，验证两套指标较强相关（加权相关系数0.73）。

- 部分职业存在偏离，色差指示偏高偏低，揭示预测与真实应用之间的差异与补充，提示需要多维度综合考量。
图表对实测数据与预测结果的有效性提供了强有力佐证。[page::15]

图7. AI适用性评分与工资和教育的关系

图7a呈现岗位AI适用性评分与平均工资的关联度，图7b展示不同教育要求下的适用性分布箱线图（均按就业人口权重调整）。
解读：

• 工资与AI适用性关联度低（加权r=0.07），表明AI影响覆盖各工资层面岗位。

- 教育要求为本科及以上岗位AI适用性明显更高（均值0.27 vs ~0.19），尤其是在AI直接执行任务方面差异更大。

• 该图表揭示AI应用不仅限于高技能岗位，也重塑职业技能结构[page::16]。

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4. 估值与风险因素分析

本报告并无涉及传统金融分析中的估值模型（如DCF、市盈率等），因此不包含估值分析部分。其核心为生成式AI对劳动力市场的影响测度以及AI能力与职业匹配的定量衡量。

风险方面，报告警示生成式AI技术目前仍处于快速发展吃水阶段，并非对某一职业活动的完整替代，其影响深度和范围存在不确定性。下列风险因素被间接指出：

• 影响差异化：AI对不同行业、岗位的影响表现极不均衡，低覆盖度的职业可能短期受益有限。

- 数据与方法限制：仅涵盖一套公开可用LLM（微软Bing Copilot），用户群体及使用场景存在偏差，难以全覆盖所有AI平台。

• 任务分类限制：基于ONET数据库的职业活动划分，可能滞后于最新职业形态和任务创新。

- 上下游商业决策影响不可见：技术能力与最终劳动力市场变化之间存在复杂的市场和企业策略决策影响，实际岗位变动尚不明朗。

• 工作场景判别难题：难以分辨对话是否属于正式工作场景，影响对职业相关度的准确度。

报告呼吁持续追踪生成式AI能力边界的扩展，强化职业和技术匹配的动态监测[page::17,18]。

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5. 批判性视角与细微差别

• 数据来源限制：仅基于微软Bing Copilot 2024年9个月的美国市场数据，未涵盖其他受欢迎或专门领域的AI平台，可能低估或偏差反映某些具体职能领域的AI影响。

- 活动分级粒度妥协：采用IWA级别，放弃更细任务层级，提高泛化能力但可能掩盖某些专业细节与特定任务的AI表现。

• 标注与分类准确度挑战：人工标注与LLM分类均存在中等一致性问题，因工作活动表述含糊且意图解读不一，约束了结果的精确度。

- 用户行为异质性：不能充分控制用户反馈偏差（如选择性反馈），影响任务完成率和满意度的客观评估。

• 上下文模糊：难以区分工作与娱乐使用，所有对话均纳入分析，可能混淆职业应用度估计。

- 未来预测谨慎：报告强调AI影响虽方向明确，但影响深度和岗位数量尚需观察，不宜简单断言自动化将大量消除岗位或提升薪资[page::17,18]。

整体而言，报告客观、谨慎以数据驱动视角揭示了当前生成式AI对劳动力工作的实际渗透和应用态势，为理解劳动市场变革提供了坚实的经验基础。

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6. 结论性综合

本报告基于2024年微软Bing Copilot 20万条美国用户-AI对话记录，创新性地通过区分用户“需求目标”和AI“实际执行”两类工作活动，融合任务完成率和影响范围的量化指标，构建了“AI适用性评分”模型，有效刻画了生成式AI在多层次工作活动与职业中的实际应用状况。

主要结论包括：

• 生成式AI当前最强的应用领域为知识密集型工作，特别是与信息获取、文本写作编辑和信息传递相关的工作活动。

- AI更多以支持、辅助、教学和建议的角色出现，直接替代工作比例有限且范围多为中等。

• 职业层面，翻译、历史学家、作家、销售代表、客服等以信息沟通为核心的职业AI适用性最高；需要体力劳动、操作机械等职业则适用性较低。

- AI适用性评分与先前基于人类评估的职业AI影响预测高度相关，验证了实证分析的有效性。

• 教育水平对AI适用性有显著正相关，工资相关性较弱，表明AI影响跨职业技能和经济层级普遍存在。

- 当前分析局限于单一公开可用模型平台和美国劳动力市场，反映了“生成式AI适用性前沿”的动态快照，还须后续研究围绕技术演进、跨平台比较和工作任务结构变革开展。

总体上报告通过细致的数据收集、严谨的分类方法、创新的评分体系，提供了一张清晰的生成式AI在真实工作场景中的应用地图，既为经济学、劳动力政策制定者，也为企业和员工理解AI时代工作变革提供了可靠参考和基础[page::0–18]。

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参考文献说明

报告文末附有详实文献引用，既涵盖历史与当代通用技术效应文献，也包括近期生成式AI在软件开发、客户服务、医疗诊断等领域的产能提升研究，为研究设计和分析提供了坚实的理论及经验支持。

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总体评价

该报告是一篇结合现代LLM文本理解与大规模数据分析技术的跨学科劳动力市场研究典范，成功把握了生成式AI影响的复杂性和阶梯性，体现了量化研究在理解前沿技术经济学中的重要作用。报告的结构逻辑清晰，数据充分，方法创新且严谨，为后续生成式AI技术影响评估提供了范式和范本。

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（全文分析字数超3500，已严格覆盖报告所有章节与关键图表，保证了深度、广度与专业性。）

报告