AI 發展的越來越快、也越來越多，對我們的影響也越來越深。也許我們的工作不會立即被取代，但近年多個研究機構、媒體、專家，都預測 AI 會逐漸替代我們，說多少年後有多少工作會消失，聽起來怵目驚心。但這些預測多是從少數的個案，或從 AI 能做的事來估算，不能證實有多準確，史坦福大學博士生 Michael Webb 用了一個巧妙的辦法，發展出統計數據，看起來較以前的預測踏實。

   他用的辦法是最普通的文字比對，如果 AI 能做什麼事用文字寫出來，另一方面職業的工作內容也用文字描述，兩種文字比對，如果有重疊的文字，那這種職業的工作就與 AI 拉上關係了，也就有機會被 AI 替代了。那從哪裡才能找到這兩種文字資料呢？ AI 發展有些成果的，多半會申請專利，所以 AI 資料可以從專利的資料庫取得，另一方面從政府勞動資料庫，可以取得詳細的職業分類與工作的描述。

   專利種類繁多，取得 AI 相關的專利資料關鍵字篩選，如「神經網路」，然後從專利的名稱組成「動名詞」(verb-noun) 配對，如（診斷、疾病）（辨識、飛機）等等，每一專利名稱可能有幾組動名詞配對，那集合全部 AI 專利的名稱就能製造一個龐大的動名詞配對庫。同樣從職業分類與工作內容也製造一個龐大的動名詞配對庫，兩個配對資料庫比對之下，找出重疊的配對，經過統計加權計算出 AI 的曝光值 (Exposure Score)。

   AI 的曝光值越高，表示被 AI 替代的機會越大，所發展出來的結論，有些與以前的各種預測相似。例如受 AI 機器人的影響，曝光最高的工作有叉車駕駛、吊桿式起重機操作、電梯安裝與維修、打掃工作、火車機車駕駛。而曝光最低的工作有，工資計時、藝術與娛樂表演、牧師、通訊與訂單服務、政府事務文書處理。

   受 AI 軟體的影響，曝光最高的工作有廣播器材操作、水源處理規劃、停車場管理、手工打包與包裝、火車機車駕駛。而曝光最低的工作有，梳理頭髮、腳病醫治、大學專科講師與教練、藝術與娛樂表演、郵差與郵務。

   以前的預估說，機器人會替代勞力的人工，軟體會替代重複例行的資料整理，但每一職業內都有很多工作，這些工作受到 AI 影響並不相同，所以 AI 曝光並不以職業概全，而是把職業內不同的工作算出不同的曝光值。以生產類為例，約三分之一的工作為低度曝光，三分之一為中度曝光，另三分之一為高度曝光，有的高曝光值工作為中間值的 4 倍。另外像銷售工作，則集中在低曝光、與少量中曝光。

   整體來說，就與以前的想法有些出入，大家多認為高教育程度、高薪、專業的人受創最小、至少是最慢，但新的研究結論正好相反，白領、大學畢業、高薪、專業，尤其是與生產連在一起的工作，有高 AI 曝光值。研究所畢業比高中畢業的曝光值高 4 倍，學士學位比高中畢業高 5 倍。從薪資看，80% 以上的薪資層級，曝光值高達 40%，25% 以下的薪資層級，曝光為 0。

   男人、主要工作年齡、白種人、亞裔美國人，受 AI 的影響最重。女性多參與社會福利、教育、健康照顧，這些服務工作反而阻擋了 AI 侵襲，男性的曝光值為 22%、女性僅有 -0.06%。在年齡上 25-54 歲曝光最高、55-64 居次，25 歲以下、65 歲以上，曝光都是負數。亞裔美國人平均薪資最高，白種人居次，相對拉高了曝光值，亞裔為 19%、白種人為 10%。

   以地點看，大城市、高科技，以及高度參與製造的社區，都會受到 AI 衝激，相反的小型偏遠社區，受到 AI 的影響極小。大城市的資訊、技術、專業管理的經濟型態，以分析、預測、策略為取向，極容易受 AI 的影響。

   以上是從 AI 專利與職業內容比對的統計結果，雖然量化仍屬預測，並非各職業的工作引用 AI 的結果。AI 的發展固然熱絡，卻仍在初期，以後是否完全取代現有的工作、或是部分取代、甚至發展出需要人力的新工作，仍難預測。AI 的發展還沒有減緩的跡象，各方面的預測仍會不停的推出，如果你的工作在不同的預測一再出現，就務必留意了！

   對 Michael Webb 的研究有興趣的讀者，可下載這份報告 The Impact of Artificial Intelligence on the Labor Market。