AI已经在取代的职业，以及正在被取代的职业

AI改变了什么

神经机器翻译将大量工作从从头翻译转变为对AI初稿进行译后编辑,薪酬结构也随着任务的降级而下降。大批量、风险较低的内容越来越多地以机器优先的方式处理,再由人工核对输出结果。

证据

英国作家协会（Society of Authors）2024年1月对787名作者的调查发现，36%的翻译表示已经因生成式AI而失去工作。Carl Benedikt Frey与Pedro Llanos-Paredes 2025年的一项研究（载于VoxEU）发现，在美国谷歌翻译普及更快的地区，机器翻译使用率每上升1个百分点，译员就业增速大约低0.7个百分点。这种变化如今已直接波及出版商：2026年8月，HarperCollins首席执行官在财报电话会上表示，公司打算将海外翻译自动化，尤其是在印度。2026年9月的一次讲话中，美联储理事丽莎·库克（Lisa Cook）将编程岗位和同声传译列为有一定证据表明AI可能正在减少劳动力需求的领域。BLS仍预测口译和笔译人员的就业在2025年至2035年间增长，同时将该职业的AI暴露度评为“非常高”。

仍然需要人的部分

文学、法律、医学和外交翻译仍然依赖那些能够把握细微差别、文化语境和法律责任的人。在压力之下进行的现场口译,一旦误译就会造成实际后果,仍然是一项以人为主导的任务。

AI改变了什么

AI聊天和语音助手如今能够端到端地解决大量常规、重复的咨询,压缩了最终需要由人来处理的工单数量,也削弱了维持庞大一线团队的理由。

证据

2024年2月，Klarna表示其基于OpenAI的助手完成了相当于700名全职客服的工作；2025年，在其首席执行官承认过于看重成本而损害了服务质量之后，公司重新开始招聘人工客服——这提醒人们，全面自动化可能会走过头。其他地方的压力则有记录可查：2026年7月，Uber裁减了10%的客服岗位，这是它首次将裁员与推动采用AI联系起来；彭博社还报道称，微软、澳大利亚联邦银行和凯悦正在用自动聊天和电话系统处理过去需要人工完成的工作——不过各公司对裁员中有多少应归因于AI说法不一。BLS现预测客户服务代表的就业在2025年至2035年间将减少。

仍然需要人的部分

复杂的投诉、情绪激动的情形、边缘案例,以及任何需要真正权限来做出例外处理的情况,仍然会转交给人来处理。这一角色正从大批量的一线响应,转向监督AI并处理它无法应对的事务。

AI改变了什么

文档采集、数据提取和常规后台处理,正是自动化擅长应对的那类结构化、有规则可循的工作,因此如今完成同样的产出所需的人手更少。

证据

世界经济论坛《2025年未来就业报告》（基于对雇主的调查）将数据录入员、行政和高管秘书以及银行柜员等文书和秘书类岗位列为预计到2030年下降最多的职业，其中数据录入员预计下降约26%。2026年8月发布的BLS 2025–35年预测指向同一方向：数据录入员将大幅减少，办公室和行政支持这一主要职业群也预计收缩，BLS提到的原因包括含AI在内的自动化工具。雇主也开始把AI列为裁员原因——Challenger, Gray & Christmas统计，2026年1月至8月美国公布的裁员中有116,175起被归因于AI，占全部公布裁员的五分之一以上，是年初至今最常被提及的原因——不过8月AI已降至各原因中的第四位，而且Challenger只是记录雇主给出的理由，并不核实。

仍然需要人的部分

跨团队的协调、对异常案例的判断,以及行政工作中关系管理的一面,都更难以标准化,即便那些需要大量按键的任务消失,这些工作往往仍由人来承担。

AI改变了什么

生成式模型能够在几秒钟内生成产品描述、广告文案和常规营销内容的尚可初稿,使需求从量产型写作转向编辑、策略和品牌判断。

证据

一项针对大型自由职业平台的同行评审研究（Demirci、Hannane和Zhu，《Management Science》，2025年）发现，ChatGPT发布后的八个月内，易被自动化的写作和编程类工作的招聘信息相对于以手工为主的工作减少了约21%，其中写作是降幅最大的类别之一。官方统计对受薪岗位的描述则平静得多：BLS预测，作家和撰稿人在2025年至2035年间基本持平，技术文档撰写人增长，尽管两者的AI暴露度都被评为“非常高”。迄今最明显的冲击出现在自由职业、大批量的写作上，而不是正式岗位。

仍然需要人的部分

原创报道、独特的品牌嗓音、依赖于理解特定受众的说服性工作,以及任何关乎准确性和声誉的内容,仍然青睐技艺娴熟的人类撰稿人——他们越来越多地扮演AI输出的编辑和指导者角色。

AI改变了什么

软件如今能够自动对账、归类条目并标记异常,因此在自动化的辅助下,一个人就能完成过去需要一支小型文员团队才能完成的工作。

证据

美国劳工统计局（BLS）预计，记账、会计和审计文员的就业人数将在2025年至2035年间下降，并指出软件已将其许多任务自动化；其新的暴露度表格也将该职业评为“非常高”。这特指文员层级的岗位，而以判断和鉴证为核心工作的持证会计师和审计师，其前景则不同，也更为稳定。

仍然需要人的部分

解读异常交易、为决策提供建议,以及对数字所代表的含义承担责任,这些都仍由人来完成。自动化消除的是数据搬运,而非责任。

AI改变了什么

AI语法和编辑工具能够即时捕捉大量机械性错误,即便在最终的编辑判断仍然重要的地方,也抑制了对常规初次校对的需求。

证据

BLS的2025–35年版预测如今预计编辑岗位将下降，与一年前预测的增长相反；校对员和校对标记员预计也将下降，两者的AI暴露度均被评为“非常高”。BLS将编辑岗位的下降主要归因于纸质出版物让位于数字形式，而非AI，因此这里关于AI的论据在于工具如今承担了多少常规核查任务，而非有据可查的人员数量崩塌。

仍然需要人的部分

实质性编辑——结构、论证、语气、事实核查,以及维护出版物的可信度——依赖于机械纠错工具无法提供的判断力。

AI改变了什么

AI语音智能体如今能够处理外呼、潜在客户筛选和常规跟进,将该职业中脚本化、高度重复的核心部分自动化。

证据

BLS预测，电话营销员的就业在2025年至2035年间将大幅下降，并将其AI暴露度评为“非常高”。2024年2月，美国联邦通信委员会（FCC）裁定，自动语音电话中由AI生成的声音属于《电话消费者保护法》所称的“人工”声音，因此由语音智能体拨出的电话与预录电话适用同样的同意规则。

仍然需要人的部分

依赖于解读对方心理并随时间建立信任的复杂、咨询式销售,远比脚本化的外呼拨号更难自动化。

AI改变了什么

文本生成图像技术能够按需生成可用的视觉素材,削减了对常规、大批量插画以及模板式设计工作的委托需求。

证据

英国作家协会2024年1月的调查发现，26%的插画师已因生成式AI而失去工作，37%表示其作品的收入因此贬值。受薪设计岗位看起来比这更稳定：BLS预测，平面设计师在2025年至2035年间将下降，同时将该职业的AI暴露度评为“非常高”；而艺术指导、品牌形象和概念创作，则是图像生成最难取代的部分。

仍然需要人的部分

艺术指导、品牌识别、概念性工作,以及必须解决特定商业问题的设计,仍然青睐那些能够判断什么值得创作的人——而不只是生成更多选项。

AI改变了什么

文件审阅、证据开示和初稿法律研究——法律支持工作中大批量的阅读工作——正是法律AI厂商目前用工具重点瞄准的领域，这些工具可对大量文件进行分类和摘要，工作方式因此在改变，尽管从业人数到目前为止几乎没有变化。

证据

Harvey和CoCounsel等法律AI工具被宣传用于文件审阅和法律研究初稿，但迄今为止劳动力市场数据并未随之变化：BLS预测，律师助理和法律助手在2025年至2035年间基本持平，并将其AI暴露度评为“高”，而非“非常高”。法律秘书则预计将下降。这一职业正在逐项任务地被重塑，而不是被彻底取代。

仍然需要人的部分

客户沟通、监督和核查AI输出、庭审与文件提交的事务安排,以及法律工作中承担专业责任的部分,仍然牢牢由人掌握。

AI改变了什么

AI代码生成如今能够编写常规实现、样板代码和测试,这对入门级编程的冲击最大——而这些正是过去招聘初级开发者来完成的任务。

证据

斯坦福大学“煤矿中的金丝雀”（Canaries in the Coal Mine）研究2026年8月的更新版使用截至2026年6月的工资数据，发现在AI暴露度最高的职业中，22至25岁人群的就业比其与暴露度较低职业中同龄工人保持同步时应有的水平低约19%——2025年7月的更新版中这一数字约为15%——这种调整主要通过减少招聘而非裁员实现。作者称这些是描述性的规律，而非因果估计。BLS将这一职业一分为二：计算机程序员在2025年至2035年间预计减少，而软件开发人员则预计增长。2026年9月，美联储理事丽莎·库克将软件行业的编程岗位列为有一定证据表明AI可能正在减少劳动力需求的领域之一，并指出许多应届毕业生找第一份工作更加困难。

仍然需要人的部分

系统设计、对该构建什么和该拒绝什么的判断、在不确定性下进行调试,以及对生产系统承担责任,这些都是资深工程师保持价值之所在——而对资深人才的需求也比对初级人才的需求更为坚挺。

AI改变了什么

生成式AI如今能够起草研究摘要、规范报告格式并汇总对比,将分析师工作中常规的综合归纳环节自动化——但到目前为止,这表现为任务的变化,而非岗位的流失。

证据

这是本页最为谨慎的条目，应放在观察名单上。BLS将市场研究分析师和营销专员的AI暴露度评为“非常高”，但仍预测该职业在2025年至2035年间增长，我们也没有发现有记录的、归因于AI的裁员。常规信息整合的自动化是否会转化为岗位减少，仍是一个悬而未决的问题。

仍然需要人的部分

提出正确的问题、设计严谨的方法论,以及判断哪些发现真正对决策至关重要,这些都比撰写结果更难交给模型。

AI改变了什么

AI工具如今能够编制推介材料、构建初版模型并总结申报文件,压缩了初级金融岗位赖以构建的、大量常规分析所需的工时。

证据

AI工具越来越多地用于初稿建模、路演材料和备案文件摘要——初级金融岗位原本就是围绕这类常规分析而设的。劳动力数据好坏参半，而不是戏剧性的：彭博社2026年7月报道称，金融和信息业合计的就业人数在2026年迄今每月减少约2.8万，但接受采访的经济学家表示，现在就把这广泛归因于AI还为时过早。BLS仍预测金融和投资分析师在2025年至2035年间增长，同时预计银行柜员、信贷分析师和保险核保人将下降。如果变化到来，更可能体现在交易台需要多少初级人员上，而不是大规模裁员上。

仍然需要人的部分

在不确定性下做出判断、客户关系、交易谈判,以及对建议负责,这些都仍由人来承担;模型加速的是分析,而不是为分析签字背书。

AI改变了什么

AI智能体如今能够物色候选人、筛选申请并安排面试,将招聘工作中以协调为主的核心环节大部分自动化。

证据

供应商如今推销能够寻找候选人、筛选申请并安排面试的AI智能体。迄今为止，人员规模并未随之变化：BLS预测，人力资源专员（包括招聘人员在内的类别）在2025年至2035年间增长，尽管其暴露度评级为“非常高”，因此目前的证据反映的是任务层面的自动化，而不是有记录的岗位取代。

仍然需要人的部分

说服稀缺的候选人、评估匹配度和判断力、促成录用,以及招聘中关系和顾问的一面,仍然由人来主导——随着行政事务被自动化,招聘人员正转向策略。

AI改变了什么

搜索结果顶部由AI生成的答案正在吸收过去流向网站的点击,侵蚀着大量SEO和内容营销工作赖以建立的搜索流量基础。

证据

面向出版商的搜索流量已大幅下降，AI生成的搜索结果是其中一个压力因素。Chartbeat的《2026年出版商手册》发现，其网络内出版商来自谷歌搜索的访问量在2025年7月至2026年7月间下降了40.2%——上一年的降幅为21.9%——而总浏览量几乎没有变化，并将AI生成的搜索结果列为多种压力之一。这种影响首先表现为削弱需求的流量下降，而该领域正转向争取在AI回答中的可见度。

仍然需要人的部分

策略、品牌定位、原创研究与数据,以及赢得真正的权威性,都比由关键词驱动的内容生产更难自动化。

AI改变了什么

一些媒体如今会发布AI辅助或AI生成的文章,而AI搜索答案则将读者从新闻网站引开,挤压着资助新闻编辑室的广告经济。

证据

2026年全年，新闻编辑部的裁员仍在继续，其中只有一部分被明确归因于AI。8月，E.W. Scripps宣布裁减268个岗位，作为转向流媒体优先的本地新闻的一部分，其首席执行官表示公司正在“加大对AI、自动化和技术的投入”。McClatchy编辑部的裁员，工会估计涉及90多名记者，内部备忘录将其解释为消费者收入下降41%，而非AI所致——美国新闻业工会（NewsGuild）表示这一数字有待核实。更大的压力来自经济层面：截至2026年7月的一年里，Chartbeat网络内出版商来自谷歌搜索的访问量下降了40.2%。BLS预测，新闻分析师、记者和新闻工作者在2025年至2035年间将下降。

仍然需要人的部分

原创报道、与消息源的关系、核实,以及对所发布内容承担责任,这些都是新闻业的核心,也是模型无法为之负责的。

AI改变了什么

AI语音合成如今能够为有声书、广告和讲解内容播讲旁白,承接过去由人录制的常规旁白工作。

证据

AI语音合成如今已用于广告、讲解视频以及越来越多的有声书旁白。争论正转向同意与授权：2025年7月，Audible旗下的ACX在美国开启了仅限邀请的测试版，允许旁白演员为自己选择承接的项目创建自己声音的AI复制品，由复制品配音的作品会被标注。BLS划线的位置与此一致：它将演员的AI暴露度仅评为“中等”，而将广播播音员和电台DJ评为“非常高”，预计在2025年至2035年间下降。

仍然需要人的部分

角色饱满的表演、情感的张力,以及那些将特定人声作为价值组成部分的工作,仍然属于表演者——而对自己声音的授权同意和许可正成为核心议题。