## 717｜MIT用AI模拟1.5亿人，发现5个反直觉的AI时代岗位真相

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我们来想象一个场景：早上9点，美国田纳西州纳什维尔的一家医保处理中心，李翠花打开电脑，面对今天要处理的200份医疗理赔申请。她要核对患者信息，比对保险条款，判断是否符合理赔条件，然后在系统里逐一标注审批。这是她过去八年每天都在做的工作，已经非常熟练，这份工作年薪4万美元。

但麻省理工学院最近用超级计算机得出的结果显示：其实李翠花这样的岗位，才真正处在AI替代的“震源中心”。那些我们以为最危险的程序员，各种科技媒体上说某某大厂又裁员几千上万的程序员，反而相对安全。

这个结果，来自一个很有魄力的项目。麻省理工学院和美国橡树岭国家实验室联合推出了一个“冰山计划”，用超级计算机真实模拟了1.51亿美国工人、923种职业、32000项技能，得出一个让所有人愣住的结论：程序员和IT从业者面临的AI威胁，只占整体的2.2%，涉及工资总额约2110亿美元。而像李女士这样的医保处理员、HR专员、初级审计、采购助理、信贷审核员，这些隐形白领岗位面临的威胁占到了11.7%，涉及工资总额高达1.2万亿美元——是程序员的5倍。

你听到前面这些数字，可能会有点疑惑，尤其是什么叫作“面临的AI威胁，占整体的2.2%”，还有“工资总额”又是什么意思？我先和你通俗地解释一下，因为理解这些数字的意思，就能理解报告的底层逻辑。在报告里，2.2%这个数字对应的名词是“薪资暴露占比”，这是一个经济学术语，主要用来衡量AI对具体工作的影响。

假设我每天能挣100块钱，这100块钱对应的是要完成5个任务。但如果现在的AI能很好地完成其中两个任务，这两个任务值60块钱，就意味着我有60%的工资暴露在AI的风险下的。所以刚才的那一串数字，粗糙点解释就是，程序员和IT从业者的所有工作任务中，AI可以直接取代的只占2.2%。但对于普通白领，他们现在有总额1.2万亿美元的工资存在暴露风险，也就是说AI已经能完成这些工作，只是还没有下手而已。

说实话，当我第一次看到这个数据结果和计算方式的时候，确实觉得非常精妙。AI要替代一个岗位，不是看这个岗位有多“高级”，而是看这个岗位的任务有多标准化。

程序员的工作虽然能被AI辅助，但每个项目都不一样，需求在变、技术栈在变、业务逻辑在变，很难完全标准化。而类似前面提到的李翠花的工作呢？200份理赔申请，处理流程完全一样，判断标准完全一样，这种高度标准化的认知任务，正是AI最擅长的。

所以，从这个计算方式，也能理解麻省理工学院为什么用“冰山”命名这个计划了。他们想说明的就是：大家盯着的科技大厂裁员、程序员失业，只是浮出水面的冰山一角。真正的威胁藏在水面之下，更多标准化的白领工作才是更大的风险所在。

那么，水下的冰山到底藏着谁？报告里挑了几个最典型的场景，虽然列举的都是美国的情况，但我相信你应该能在自己身边找到类似的工作岗位。

第一类是医疗编码员。他们每天的工作是把医生手写或口述的诊断记录，转化成标准代码录入系统。比如医生写“患者右膝关节疼痛，疑似半月板损伤”，他们要转化成“M23.201”这样的编码。熟练的编码员一天能处理150到200份记录，而AI呢？3分钟就能处理完所有，准确率还更高。而且现在的大语言模型就能做到，这两年已经出现不少专门用于医疗场景的笔记应用，估值基本都能达到几亿美元。

第二类是初级审计员。他们负责审核企业的发票、合同、报销单据，找出异常项。以前靠人工抽查，大概只能覆盖5%-10%的单据。现在AI可以100%全量扫描，还能发现人类容易忽略的模式，比如同一个供应商的发票金额总是卡在审批权限之下，这种“小聪明的作弊行为”，AI反而比人更敏感。

第三类是物流调度员。他们需要协调几十辆卡车的路线、装载、时间窗口，还要考虑路况、天气、客户要求。这是典型的多变量优化问题，人类靠经验处理，AI靠算法运算，而且AI能同时优化的变量数量是人类的几十倍。

还有一大类是行政和后台支持岗位。薪酬专员要处理考勤、计算工资、核对社保；采购助理要比价、下单、跟踪物流；信贷审核员要审查申请人的收入证明、信用记录、还款能力。这些工作的共同特点是流程清晰、规则明确、重复性高、需要处理大量文档，这正是AI最容易攻克的领域。

这个报告里，还有好几个非常反直觉的发现，接下来我们好好聊一聊。

第一个是地理反差。传统观点认为，AI威胁等同于硅谷裁员，等同于科技中心的动荡。但冰山指数显示，特拉华州、南达科他州这些地方的AI暴露度反而高于加州。为什么？因为这些州的经济结构高度依赖给大公司做外包业务，比如金融后台、保险处理、信用卡服务这些“纯认知任务”。加州虽然科技发达，但经济结构更多元，反而稀释了AI的冲击。就像中国的某些三四线城市，经济支柱是大厂的呼叫中心、数据录入、保险后台，这些岗位在小城里看似稳定，但恰恰是AI最容易攻破的领域。

第二个发现更让人意外，传统经济指标在这件事上几乎完全失效。麻省理工学院的研究发现，GDP和冰山指数的相关性只有4%。这意味着一个州的经济总量大小、人均收入高低、失业率多少，都和它面临的AI威胁几乎没有关系。用GDP预测AI冲击，就像用体温计测量地震——工具本身没问题，但测量的根本不是同一个维度。其实咱们仔细想想就能理解，这种威胁更多和省市的收入结构有关。如果一个城市全是大量的客服外包中心，那么它面临的AI冲击就会很高，这和城市的经济体量没啥关系。

第三个发现是AI对很多白领岗位的替代是悄无声息的，有点“温水煮青蛙”的感觉。科技大厂裁员会登上头条，但冰山指数揭示的替代方式完全不同。麻省理工学院的报告里就总结了三种“隐形机制”，我看完之后觉得有点儿不寒而栗。

第一种叫自然减员（Attrition）。老员工退休后，公司不再招新人，而是引入AI系统。HR部门开会时，老板会说“咱们先用AI试试，不够再招人”，但这个“再招人”可能永远不会到来。

第二种叫招聘冻结（Hiring Freeze）。业务量增长了20%，但人员编制不增加，新增工作量全部由AI承担。财务报表上这叫“降本增效”，对求职者来说就是“岗位消失”。

第三种是任务重组（Task Reorganization）。比如，原本需要5个人的团队，现在只需要1个人监督AI处理结果，其余4个人要么转岗，要么被优化。这个留下来的人，职位可能还是之前的“理赔专员”，但工作内容已经从“处理理赔”变成“审核AI的处理结果”。

简单举个例子，我给你虚拟一家公司，推演一下完整的时间轴：2025年，公司有10个初级分析师；2026年，2个老员工退休了，公司决定“暂时不补人”；2027年，业务增长了20%，但公司宣布招聘冻结，只招了1个资深分析师搭配AI工具；2028年，又有2个人跳槽，公司依然不补人；2029年，剩下的5个人被重组成1个人加AI的新团队；2030年，这个岗位类别在公司内部消失了。但是整个过程中，从来没有出现过“裁员新闻”。

你看，这种温水煮青蛙式的变化，不会引发媒体关注，也不会引起社会警觉，但五年后（甚至更短的时间）回头看，整个行业的就业结构已经彻底改变了。

第四个发现特别扎心，就是入门级职位的消失。传统的职业路径是年轻人大学毕业进入公司做初级分析师，干一两年基础工作学习业务，然后晋升。但现在企业发现，初级分析师做的那些琐事，比如整理数据、制作报表、初步筛选信息等，AI都能做，而且更快更准。于是企业停止招聘初级员工，只招有经验的资深员工。但问题是，五到十年后，这些资深员工从哪里来？这就是人才断层危机。

最后一个反直觉的发现，可能是最重要的：技术能力和商业采用之间的巨大错位。研究团队的模拟显示，AI现在已经具备替代11.7%美国劳动力的能力，但实际采用率可能还不到这个数字的五分之一。为什么？因为企业还在克服数据安全、流程改造、员工抵触、监管合规这些障碍。但这种错位本身就很危险——就像一把达摩克利斯之剑，绳索已经断了，只是因为空气阻力还在缓慢下落。这也就是说技术能力已经就位，剩下的只是时间问题。

说到这里，你可能会问：为什么这个研究以前做不了，2025年才能做？关键在于算力和AI能力的双重突破。

麻省理工学院这次用的是橡树岭国家实验室的Frontier超级计算机，有869万个核心。如果把模拟1.51亿人比作同时下1.51亿盘棋，普通电脑可能需要几百年，而Frontier可以快速跑完。更关键的是，研究团队给每个人都建立了一个数字孪生体，把923种职业拆解成上万个“任务原子”，再用13000多种AI工具的能力库逐一计算，判断现有的AI工具组合，能不能以低于人工成本且可接受的质量，完成这些任务。

说实话，我特别期待国内有高校和机构能开展类似的研究。这其实对各地经济发展，还有各个行业从业者的职业规划上，都会很有启发意义。当然，这个研究难度不小，毕竟我国的就业人口比美国多多了。

在这里，需要再次强调的是，麻省理工学院这次模拟的不是五年后、十年后的情况，而是现在。它是基于2025年1月已经存在的AI工具、已掌握的技能数据和已在岗的1.51亿工人。这不是科幻预测，而是现状诊断。而且当时用的还是1月的AI能力，你可以回想一下，2025年1月的时候，DeepSeek R1才刚刚上架，刚过去的这一年里，AI的能力提升有多快。

那么作为普通职场人，我们该怎么办？我有几条小建议供你参考。

第一，自查你的岗位中有多少任务是“标准化+重复性”的。如果你每天80%的工作都是按固定流程处理文档、数据、审批，那你就处于AI取代的射程范围之内。提前做好准备，让自己工作中原创性任务的占比更高一些。

第二，主动学习使用AI工具，让自己从“被替代者”变成“AI使用者”。就像我们开头提到的李翠花，如果能掌握AI工具，就能从每天处理200份理赔，变成每天审核AI处理的2000份理赔，角色从“执行者”变成“质量把关者”。这个转变，决定了你是被替代还是被升级。

最后一点也是最重要的，这种变化不会像2008年金融危机那样一夜之间崩塌，更像是气候变化——海平面在缓慢但不可逆地上升。你还有时间准备，但时间窗口正在关闭。我把这份报告的原文链接放在文稿中了，感兴趣的同学可以看看。毕竟报告里面的很多数据，能帮你在公司内部推进AI的时候，拿来放到文档里、PPT里说服他人，让大家重视这个问题。

最后，再预告一场直播。今天下午5点，我将和罗老师、花姐一起深度对话。它不仅关乎AI，更关乎未来的探索。通过这次直播，我们希望带你穿透AI风口的喧嚣，看见背后更真实的可能性，并找到属于自己的答案。欢迎你扫描文稿末尾的二维码预约直播，也欢迎你将预约分享给身边对AI充满好奇的朋友。让我们携手，在新一年共同开启思考与行动，把握AI时代的红利。

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好，今天的广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 相关链接：
> 1.论文地址：https://arxiv.org/pdf/2510.25137
> 2.项目地址：https://iceberg.mit.edu/

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