按国家看AI职业风险

一个国家在人工智能面前的暴露程度,很大程度上取决于其民众实际从事的工作类型。以办公室和后台岗位为主的经济体,面临的自动化压力往往比以体力劳动、外勤或照护工作为根基的经济体来得更快。

文书、金融和商业流程等领域规模较大的国家,包括高度依赖外包的劳动力市场,往往得分较高,因为这类工作以文本处理和规则执行为核心。而以制造业、资源产业、建筑业、酒店业和一线服务业为根基的经济体则表现得更为稳固,因为无论模型能力发展到何种程度,这些工作大多都难以被自动化取代。

下方排名比较了主要经济体的平均人工智能风险水平。单一国家的数值应被视为一种大致的参考信号,而非完整全貌:每个国家都同时存在高度暴露的办公室工作,以及不易被取代的体力劳动或责任担当型工作。点开某个国家,即可查看支撑其得分背后的劳动力市场构成。

国家排名

排名	国家	AI风险分数	分析职业数
1	新加坡	50.01	116
2	英国	49.97	131
3	美国	49.5	139
4	韩国	46.94	115
5	法国	46.61	128
6	印度	46.43	114
7	日本	46	125
8	中国	45.86	104
9	加拿大	45.75	115
10	西班牙	45.75	120
11	意大利	45.53	120
12	荷兰	45.42	113
13	瑞士	45.39	127
14	巴西	45.01	117
15	瑞典	45	115
16	墨西哥	44.82	114
17	阿联酋	44.8	113
18	德国	44.57	117
19	澳大利亚	43.93	118
20	沙特阿拉伯	43.33	113

分数范围为0到100，用于在职业之间进行比较，并不是该职业消失的概率。评估方法

排在这份榜单前列的，是以办公室和后台工作为主的经济体：文书、金融与商业流程等领域规模较大的国家，也包括高度依赖外包的劳动力市场。而以制造业、资源产业、建筑业、酒店业和一线服务业为根基的经济体则位置靠后，因为无论模型能力发展到何种程度，这类工作大多都难以被自动化取代。

其实不会。职业评估是全球通用的，在任何国家都完全一致。国家之间的差别在于构成该经济体的职业组合，以及各个行业在其中所占的比重。国家数值是对这种构成进行加权后的呈现，因此两个国家即便每一个职业的评估结果都相同，最终位置仍可能不一样。

并非如此。国家数值是对整个劳动力市场取平均的结果，而每个国家都同时存在高度暴露的办公室工作，以及不易被取代的体力劳动或责任担当型工作。你处在这一区间中的什么位置，远比身处国境的哪一侧更重要。国家页面适合用来了解背景，职业页面则更适合用来判断自身处境。

每个国家的数值都基于我们所追踪的职业，并按照该经济体对各行业的依赖程度进行加权，与职业评估同步每周更新。并非所有被追踪的职业都会计入每一个国家——若某个行业在该经济体中没有对应的权重，则会被排除在外，而不是按零计入，这也是国家数值背后的职业数量少于全部追踪范围的原因。