OpenAI发布针对900多种职业的新研究后，一项结论引发关注：被划入18%高自动化风险组的岗位，并没有最先出现失业冲击，失业率上升速度反而慢于低风险职业。这一组涵盖数据录入、簿记、客服等长期被视为最容易被AI替代的工种。
报告提到，这些高风险岗位的从业者，已经在使用AI处理约为其他职业3倍的任务量。也就是说，AI渗透并不低，甚至更深，但就业表现并未按外界常见预期快速恶化。OpenAI这次的研究，也被视为对其2023年报告的一次补充，因为此前的分析更偏向“暴露度”，缺少实际使用率和失业数据的对照。
四类职业分组中，18%高风险岗位并未率先出局
按照这份研究的分类，职业大致分为四组：18%属于高自动化风险组，46%属于受影响极小组，24%属于会缩编但仍需人类主导的组别，另有12%被列入扩张组，其中包括软件开发等岗位。
这组结果指向一个核心判断：自动化风险高，并不等于岗位会立刻消失。OpenAI给出的解释是，当AI把一项服务做得更便宜、更快，市场总需求可能同步放大，甚至以更快速度增长，从而吸收效率提升带来的减员压力。短期内，岗位数量未必下降。
需求增长抵消效率冲击，软件开发被列入扩张组
报告以编程为例说明这种逻辑。写程序的成本下降后，市场对程序和开发服务的需求上升，结果不是岗位缩减，而是拉大了软件开发职位的规模。这也成为12%扩张组形成的原因之一。
从这个角度看，AI对就业的影响并非单线条变化。效率提高会压缩单项任务的人力需求，但若服务价格下降、交付速度提高，新的需求也可能被激发出来。报告认为，当前高风险职业之所以没有先出现明显失业潮，关键就在于需求增长正在对冲自动化带来的替代压力。
高风险岗位仅用到AI理论能力的不到四分之一
不过，这种缓冲并不代表压力已经结束。报告指出，目前高自动化风险职业对AI的使用，仍不到AI理论能力的1/4。换句话说，现阶段看到的只是部分渗透，真正更大规模的压力测试还没有发生。
素材还提到，DWF Ventures在4月17日的报告称，AI已占DeFi交易量的19%，但在复杂交易中的表现仍不到人类的1/5。这与OpenAI研究呈现出相近信号：AI进入实际工作流程的速度很快，但替代深度仍受能力边界限制。一旦使用率继续上升，或者能力边界继续外扩，目前由需求增长维系的平衡也可能变化。