生成式人工智能与就业：全球职业受影响程度精编指数

核心观点

本研报更新了国际劳工组织（ILO）2023年发布的全球生成式人工智能（GenAI）职业暴露指数，结合了该技术的最新进展和用户对GenAI工具日益熟悉的现状。研究通过调查波兰职业分类系统中29,753项任务以及1,640名从事每个1位数字ISCO-08组别中工作的人员，收集了关于2,861项任务自动化潜力的52,558个数据点。然后，将输入与一项调查以及多轮德尔菲式专家讨论进行比较。基于此过程，创建了一个关于任务自动化的知识库，它超越了国家特殊性，并用于开发一个能够预测ISCO-08技术文档中任务的AI助手。2025年的分数在一个更新的四阶段暴露梯度框架中呈现，并提供了新的全球就业份额暴露于GenAI的估计。文职职业仍然具有最高的暴露水平。此外，一些高度数字化的职业的暴露程度有所增加，这突出了GenAI在专业和技术角色中处理专业任务的能力正在扩展。全球范围内，四分之一的工人从事的职业存在一定程度的GenAI暴露。全球就业的3.3%属于最高暴露类别，但男女就业之间存在显著差异（女性4.7%，男性2.4%）。随着国家收入的增加，这些差异也在增加（高收入国家梯度4中女性9.6%对男性3.5%），整体暴露程度也随之增加（低收入国家总就业的11%对高收入国家的34%）。由于大多数职业都由需要人工输入的任务组成，因此职业转型是GenAI最可能产生的影响。通过将我们的细化指数与国家微观数据联系起来，可以精确地预测这种转型，为管理过渡提供基础，并为社会对话和有针对性的政策响应提供依据。

关键数据

• 全球约四分之一的就业岗位存在一定程度的GenAI暴露。
• 低收入国家（LICs）中只有11%的就业岗位暴露于GenAI，而高收入国家（HICs）中有34%的就业岗位暴露。
• 高收入国家中女性就业岗位的暴露程度高于男性，尤其是在最高暴露梯度中（HICs中梯度4中女性41%对男性26%）。
• 文职职业仍然具有最高的暴露水平，但某些高度数字化的职业的暴露程度有所增加。

研究结论

本研报表明，GenAI对就业的影响可能是职业转型，而不是完全的自动化。随着GenAI能力的不断发展，需要采取措施来管理这种转型，并确保大多数在职人员能够从这项技术中受益。