工作前沿：AI如何拓展人们在工作中所做的事情

核心观点与发现

• AI 改变工作内容和执行者：研究显示，ChatGPT 用户频繁寻求帮助处理历史上属于其他职业的任务，表明 AI 可能拓宽职业角色并改变工作分工。
• 任务交叉普遍存在：在样本中，16.8% 的工作相关消息（43.5% 的职业特定消息）涉及历史上属于其他职业的任务，即“任务交叉”现象。
• 不同职业模式差异：营销和工程任务广泛出现在其他职业的 AI 使用中；设计、销售和人力资源从业者更倾向于承担其他工作的任务。
• 小型企业影响更显著：典型用户在小型企业中执行跨职业工作的比例更高（18.9% vs 16.3%），可能因资源有限而更依赖 AI 扩展工作范围。

关键数据

• 43.5% 的职业特定工作相关消息涉及历史上属于其他职业的任务。
• 16.8% 的工作相关消息涉及历史上属于其他职业的任务。
• 营销任务占非营销用户职业特定消息的 25-29%。
• 工程任务占非工程用户职业特定消息的 20-28%。
• 小型工作空间（2-5 个座位）的典型用户跨职业使用比例为 18.9%，而大型工作空间（101 个或更多座位）为 16.3%。

研究结论

• AI 正在改变工作的任务构成，使员工能够处理传统上不属于其职业范围的任务，这可能永久性地改变工作职责。
• AI 引发的任务交叉表明工作分工正在转变，而非特定职业的兴衰。
• 需要关注 AI 对劳动力市场的影响，包括技能需求变化、职业边界演变以及相关政策调整。
• 现有基于职业描述的政府数据可能无法准确反映 AI 时代的工作组织方式。

任务交叉模式

• 设计：大量借用其他职业任务，但设计任务很少被其他职业采用。
• 工程：较少借用其他职业任务，但工程任务被其他职业广泛采用。
• 营销：既大量借用其他职业任务，其营销任务也被其他职业广泛采用，呈现双向流动。

小型企业现象

• 跨职业任务交叉在小型企业中更常见，尤其是在中等使用量的典型用户中，可能反映了资源限制下对 AI 的依赖增加。
• 高使用量用户（顶部四分之一）的模式并非单调，可能已形成稳定的 AI 工作流程或主要涉及核心职业内的重复性工作。