本研究更新了国际劳工组织2023年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。研究使用了波兰职业分类系统中29,753个任务的代表性样本，并对1,640名从事每个1位数字ISCO-08组别工作的人员进行了调查，收集了关于2,861项任务自动化潜力的52,558个数据点。研究人员将这些输入与一项调查和几轮德尔菲式讨论的国际专家小组的调查结果进行了比较。基于此过程，他们创建了一个关于任务自动化的知识库，该知识库超越了国家特殊性，并用于开发一个能够预测技术文档中ISCO-08任务得分的AI助手。
2025年的得分是在一个修订的框架下提出的，该框架包含四个逐步增加的暴露梯度，并提供了一组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大。
全球有四分之一的工人从事的职业具有一定的GenAI暴露。全球就业的3.3%属于最高暴露类别，尽管女性（4.7%）和男性（2.4%）之间存在显著差异。随着国家收入的增加，这些差异也在增加（在高收入国家，梯度4中女性占9.6%，男性占3.5%），整体暴露率也在增加（低收入国家总就业的11% vs 高收入国家34%）。由于大多数职业都由需要人工输入的任务组成，因此工作的转变是GenAI最可能产生的影响。通过将我们的精细指数与国家微观数据联系起来，可以精确地预测这种转变，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。
研究结果表明，文职职业继续具有最高的暴露水平，尽管某些任务得分有所下降。这突出了理论自动化潜力和实际见解之间的区别。另一方面，一些高度数字化的职业，如金融分析师、网页和多媒体开发人员以及银行出纳员、翻译和应用程序程序员，其暴露程度有所提高。这表明GenAI技术能够自动化的专业和技术角色中的更专业化的任务越来越多。
总体而言，修订后的GenAI暴露全球就业估计低于2023年的论文，但仍有四分之一的全球工作（24%）具有一定的暴露，高收入国家中每三个工作就有两个。特别引人注目的是，女性与较高暴露水平的职业之间的持续关联，尤其是在高收入国家。与2023年7.8%的女性就业和2.9%的男性就业相比，当前研究将这些数字提高到女性的9.6%和男性的3.5%。
尽管这些发现令人信服，但我们强调，这种暴露并不意味着整个职业会立即自动化，而是指该技术的很大一部分当前任务有可能被自动化。这是否会导致职业消失或劳动力替代是一个更复杂的问题——这取决于采用该技术的最初决定，以及这些职业中的人员是否被给予机会学习使用这些技术并适应其不断变化的任务性质。
