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微软发布《与AI共事》:被AI影响最大的不是程序员,而是销售和媒体人!
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微软研究院报告显示,知识工作、沟通和销售类岗位正被AI影响。研究发现AI常用于信息搜集、写作与编辑,满意度高,但在数据分析、视觉设计等领域表现不佳。AI适用度得分最高的职业包括翻译、技术写作者、记者与编辑等语言密集型岗位,而体力型职业得分最低。AI并非替代者,而是助手或能力增强器,真正受益者是懂得利用AI扩展思维和技能的工作者。

📊 研究分析20万条Bing Copilot用户对话,发现AI在知识工作、沟通和销售类岗位影响最前沿,用户目标与AI行动并非总一致,AI更多扮演‘教练’或‘顾问’角色。

📈 AI最常被用于信息搜集、写作与编辑任务,完成度高、用户满意度高;数据分析、视觉设计等领域表现不佳,需要现实世界互动或体力参与的任务AI能力几乎为零。

🔍 AI适用度得分最高的职业包括翻译、技术写作者、记者与编辑等语言密集型岗位,得分最低的几乎全是体力型职业,AI对脑力劳动的赋能远大于体力劳动。

🤝 AI并非替代人类岗位,而是助手或能力增强器,用户意图和AI回应往往互补,真正受益者是懂得利用AI扩展思维和技能的工作者。

⏳ 未来几年,熟练使用AI辅助工具的工作者将更具生产力,忽视AI工具存在的人将逐渐在职场中边缘化,问题不再是‘它会不会取代我’,而是‘我是否学会让它为我工作’。

2025-07-23 12:03 中国香港

知识工作、沟通和销售类岗位,正处在被人工智能影响的最前沿。

大数据文摘出品

微软研究院发布了一份名为《与AI共事》的报告,发现知识工作、沟通和销售类岗位,正处在被人工智能影响的最前沿

地址:https://arxiv.org/pdf/2507.07935

研究团队对20万条匿名的Bing Copilot用户对话进行了分析,从用户意图和AI操作两个维度,评估AI在实际工作场景中的应用情况。

这些对话被映射到O*NET数据库,这是美国对所有职业的标准分类工具,涵盖每项工作的核心活动与职责。

研究划出一个关键区别:用户目标和AI行动并非总是一致。例如,用户希望获取信息,像记者或科学家,而AI给出的回应方式更像图书管理员或客服人员。

在40%的案例中,用户目标与AI执行任务不重叠。这意味着,AI更多扮演“教练”或“顾问”的角色,而非直接取代人类。

也就是说,在多数场景下,AI并不是在做人的工作,而是协助人完成工作

研究者指出,语言模型最常被用于三类任务:信息搜集、写作与编辑,以及表达交流。这些任务的AI完成度高、用户满意度也高。

相比之下,数据分析、视觉设计等领域的表现则不尽如人意,而对于需要现实世界互动或体力参与的任务,比如购物、维修,AI能力则几乎为零。

OpenAI新推出的ChatGPT Agent试图填补这一差距,但尚未达到广泛实用的程度。

销售、传媒、翻译成最大“受益者”

微软研究团队建立了一个“AI适用度得分”(AI Applicability Score),结合使用频率、成功率以及AI能完成任务的程度,来衡量各职业受AI影响的强弱。

注:计算职业 i 在用户目标下的AI适用性评分,基于任务重要性、用户关注度及AI在相关任务中的表现。


得分最高的职业包括:翻译、技术写作者、记者与编辑、广告销售代表等语言密集型岗位。

这些职业有一个共同点:大量依赖语言、知识与沟通能力,而这正是生成式AI的强项。

IT岗位也得分较高,如数据科学家、CNC程序员等,说明他们也能从AI中获益,但不是“最显著”的那一批。

图注:这图告诉我们:哪些工作任务在现实工作中很常见、用户最关注、以及AI最常帮忙的。比如“获取信息”和“对外沟通”是三方都高频的任务,而像“修机器”这种,大家都很少提

而在得分最低的职业中,排名靠后的几乎全是体力型职业:看护、清洁工、技工、机械操作工等。

这再次印证一个事实:AI对脑力劳动的赋能远大于体力劳动,至少在目前这个技术阶段。

有趣的是,AI适用度与职业薪酬或教育水平几乎没有明显相关性。虽然本科学历的岗位略受影响更大,但这个差异极其微弱。

换句话说,AI冲击的不是高薪或低薪工作,而是语言与知识密集型工作

图注:这图对比了哪些具体任务在现实工作中常见、用户最关心、以及AI最常做,比如“回答客户问题”“提供信息”“撰写文档”等,是大家和AI都最常碰到的任务。

研究还展示了一份职业群体AI适用度表:销售行业得分为0.32,IT行业为0.30,而医疗辅助类仅为0.05,清洁与维护类得分也不到0.1。

这些数据表明,AI并非只对科技或金融领域有用,它对语言密集、客户导向的行业同样具有变革性影响

AI不是“替代者”,而是“增强者”

尽管AI展现出惊人的任务完成能力,但研究团队强调,AI能力不等于自动化,不代表人类岗位就此消失

相反,在大多数情况下,AI的角色更像是助手、工具,或者能力增强器

微软研究员举出ATM的例子:自动取款机曾被认为会取代银行职员,但实际上,它只是改变了银行工作方式,并催生了新的职位与服务模式。

从Copilot的使用数据来看,用户的意图和AI的回应之间,往往存在互补而非替代关系

当用户希望“获取信息”时,AI却提供了建议与判断;当用户要求“写报告”时,AI会结合格式、逻辑、风格进行完善。这是一种人机协作的工作模型

研究者指出,真正能从AI中受益的,是那些懂得利用AI来扩展思维和技能的工作者

而非那些简单地试图“让AI替我干活”的人。

当然,该研究局限于美国境内的Copilot用户数据,未涉及其他平台或国家。同时,像家务劳动等非正式工作,也不在研究范畴内。

但即使如此,这项研究依然揭示了一个关键趋势:AI对工作方式的影响是结构性的,而非边缘性的

注:用户更常让AI帮忙买东西、查资料、做体力活;而AI更常主动教别人怎么做事,比如培训、指导、讲解安全规则

未来几年,那些熟练使用AI辅助工具的写作者、销售人员、客服专家,将可能比以往任何时候都更具生产力。

而那些完全忽视AI工具存在的人,将逐渐在职场中边缘化。

这不是取代,而是一种“技能门槛的重新划线”

当AI成为每个人的“第二大脑”,问题不再是“它会不会取代我”,而是,“我是否学会让它为我工作”。

作者长期关注 AI 产业与学术,欢迎对这些方向感兴趣的朋友添加微信 Q1yezi,共同交流行业动态与技术趋势!



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